数据仓库习题集

数据仓库习题集
数据仓库习题集

一、选择填空.

数据仓库的特点分别是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化。、

粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。粒度越小,细节程度越高,综合程度越低,回答查询的种类越多。

维度可以根据其变化快慢分为元变化维度、缓慢变化维度和剧烈变化维度三类。

连续型属性的数据样本之间的距离有欧氏距离、曼哈顿距离和明考斯基距离。在数据挖掘的分析方法中,直接数据挖掘包括(ACD)

A 分类

B 关联

C 估值

D 预言

数据仓库的数据ETL过程中,ETL软件的主要功能包括(ABC)

A 数据抽取

B 数据转换

C 数据加载

D 数据稽核

数据分类的评价准则包括( ABCD )

A 精确度

B 查全率和查准率

C F-Measure

D 几何均值

层次聚类方法包括( BC )

A 划分聚类方法

B 凝聚型层次聚类方法

C 分解型层次聚类方法

D 基于密度聚类方法

贝叶斯网络由两部分组成,分别是( A D )

A 网络结构

B 先验概率

C 后验概率

D 条件概率表

置信度(confidence)是衡量兴趣度度量( A )的指标。

A、简洁性

B、确定性

C.、实用性

D、新颖性

关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: (C)

A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同.

B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.

C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.

D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的

简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,这种聚类类型称作( B )

A、层次聚类

B、划分聚类

C、非互斥聚类

D、模糊聚类

将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C)

A. 频繁模式挖掘

B. 分类和预测

C. 数据预处理

D. 数据流挖掘

为数据的总体分布建模;把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务?(B)

A. 探索性数据分析

B. 建模描述

C. 预测建模

D. 寻找模式和规则

6.在数据挖掘的分析方法中,直接数据挖掘包括(ACD)

A 分类

B 关联

C 估值

D 预言

7.数据仓库的数据ETL过程中,ETL软件的主要功能包括(ABC)

A 数据抽取

B 数据转换

C 数据加载

D 数据稽核

8.数据分类的评价准则包括( ABCD )

A 精确度

B 查全率和查准率

C F-Measure

D 几何均值

9.层次聚类方法包括( BC )

A 划分聚类方法

B 凝聚型层次聚类方法

C 分解型层次聚类方法

D 基于密度聚类方法

10.贝叶斯网络由两部分组成,分别是( A D )

A 网络结构

B 先验概率

C 后验概率

D 条件概率表

二、判断题

1. 数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则,从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。 (对)

2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略,而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘。(对)

3. 图挖掘技术在社会网络分析中扮演了重要的角色。(对)

4. 模式为对数据集的全局性总结,它对整个测量空间的每一点做出描述;模型则对变量变化空间的一个有限区域做出描述。(错)

5. 寻找模式和规则主要是对数据进行干扰,使其符合某种规则以及模式。(错)

6. 离群点可以是合法的数据对象或者值。 (对)

7. 离散属性总是具有有限个值。 (错)

8. 噪声和伪像是数据错误这一相同表述的两种叫法。 (错)

9. 用于分类的离散化方法之间的根本区别在于是否使用类信息。 (对)

10. 特征提取技术并不依赖于特定的领域。 (错)

11. 序列数据没有时间戳。 (对)

12. 定量属性可以是整数值或者是连续值。 (对)

13. 可视化技术对于分析的数据类型通常不是专用性的。 (错)

14. DSS主要是基于数据仓库.联机数据分析和数据挖掘技术的应用。(对)

15. OLAP技术侧重于把数据库中的数据进行分析、转换成辅助决策信息,是继数据库技术发展之后迅猛发展起来的一种新技术。(对)

16. 商业智能系统与一般交易系统之间在系统设计上的主要区别在于:后者把结构强加于商务之上,一旦系统设计完毕,其程序和规则不会轻易改变;而前者则是一个学习型系统,能自动适应商务不断变化的要求。(对)

17. 数据仓库中间层OLAP服务器只能采用关系型OLAP (错)18.数据仓库系统的组成部分包括数据仓库,仓库管理,数据抽取,分析工具等四个部分. (错)

19. Web数据挖掘是通过数据库仲的一些属性来预测另一个属性,它在验证用户提出的假设过程中提取信息. (错)

21. 关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。(错)

22. 利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数(对)。

23. 先验原理可以表述为:如果一个项集是频繁的,那包含它的所有项集也是频繁的。(错

24. 如果规则不满足置信度阈值,则形如的规则一定也不满足置信度阈值,其中是X的子集。(对)

25. 具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。(错)

26. 聚类(clustering)是这样的过程:它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数),以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。(错)

27. 分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值。(对)28. 对于SVM 分类算法,待分样本集中的大部分样本不是支持向量,移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。 (对)29. Bayes 法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法,待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。 (错)30.分类模型的误差大致分为两种:训练误差(training error )和泛化误差(generalization error ). (对)31. 在决策树中,随着树中结点数变得太大,即使模型的训练误差还在继续减低,但是检验误差开始增大,这是出现了模型拟合不足的问题。 (错)32. SVM 是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimal margin classifier ) (错)33. 在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差。(错)34. 聚类分析可以看作是一种非监督的分类。(对)35. K 均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。(错36. 给定由两次运行K 均值产生的两个不同的簇集,误差的平方和最大的那个应该被视为较优。(错)37. 基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集。(对)38. 如果一个对象不强属于任何簇,那么该对象是基于聚类的离群点。(对)39. 从点作为个体簇开始,每一步合并两个最接近的簇,这是一种分裂的层次聚类方法。(错)40. DBSCAN 是相对抗噪声的,并且能够处理任意形状和大小的簇。(对)三、计算题1.一个食品连锁店每周的事务记录如下表所示,其中每一条事务表示在一项收款机业务中卖出的项目,假定sup min =40%,conf min =40%,使用Apriori 算法计算生成的关联规则,标明每趟数据库扫描时的候选集和大项目集。(15分)事务项目

事务

项目 T1 T2

T3

面包、果冻、花生酱面包、花生酱面包、牛奶、花生酱 T4

T5啤酒、面包啤酒、牛奶解:(1)由I={面包、果冻、花生酱、牛奶、啤酒}的所有项目直接产生1-候选C 1,计算其支持度,取出支持度小于sup min 的项集,形成1-频繁集L 1,如下对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调

表所示:项集C 1

支持度 项集L 1 支持度{面包}

{花生酱}

{牛奶}

{啤酒} 4/53/52/52/5

{面包} {花生酱} {牛奶} {啤酒} 4/5 3/5 2/5 2/5(2)组合连接L 1中的各项目,产生2-候选集C 2,计算其支持度,取出支持度小于sup min 的项集,形成2-频繁集L 2,如下表所示:项集C 2 支持度 项集L 2支持度{面包、花生酱} 3/5{面包、花生酱} 3/5至此,所有频繁集都被找到,算法结束,所以,confidence ({面包}→{花生酱})=(4/5)/(3/5)=4/3> conf min confidence ({ 花生酱}→{面包})=(3/5)/(4/5)=3/4> conf min 所以,关联规则{面包}→{花生酱}、{ 花生酱}→{面包}均是强关联规则。2.给定以下数据集(2 ,4,10,12,15,3,21),进行K-Means 聚类,设定聚类数为2个,相似度按照欧式距离计算。(15分)解:(1)从数据集X 中随机地选择k 个数据样本作为聚类的出示代表点,每一个代表点表示一个类别,由题可知k=2,则可设m1=2,m2=4:

(2)对于X 中的任意数据样本xm (1

当m2=4时,样本(2 ,4,10,12,15,3,21)距离该代表点的距离分别为-2,6,8,11,-1,17。

最小距离是1或者-1将该元素放入m1=2的聚类中,则该聚类为(2,3),另一个聚类m2=4为(4,10,12,15,21)。

(3)完成数据样本的划分之后,对于每一个聚类,计算其中所有数据样本的均口不严等问题,合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则:在分线盒处,当不同电压回路交叉时,应采用金属隔板进行隔开处理;同一线槽内,强电回路须同时切断习题电源,线缆敷设完毕,要进备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题,作为调试人员,需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技料试卷保护装置调试技术,要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时,需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中

值,并且将其作为该聚类的新的代表点,由此得到k个均值代表点:

m1=2.5,m2=12:

(4)对于X中的任意数据样本xm(1

当m2=12时,样本(2 ,4,10,12,15,3,21)距离该代表点的距离分别为-10,-9,-8,2,3,9。

最小距离是1.5将该元素放入m1=2.5的聚类中,则该聚类为(2,3,4),另一个聚类m2=12为(10,12,15,21)。

(5)完成数据样本的划分之后,对于每一个聚类,计算其中所有数据样本的均值,并且将其作为该聚类的新的代表点,由此得到k个均值代表点:m1=3,

m2=14.5:

(6)对于X中的任意数据样本xm(1

当m2=14.5时,样本(2 ,4,10,12,15,3,21)距离该代表点的距离分别为-12.58,-11.5,-10.5,-4.5,-2.5,0.5,6.5。

最小距离是0.5将该元素放入m1=3的聚类中,则该聚类为(2,3,4),另一个聚类m2=14.5为(10,12,15,21)。

至此,各个聚类不再发生变化为止,即误差平方和准则函数的值达到最优。

3.

K均值算法的过程为:

1:选择K个点作为初始质点。

2: repeat

3: 每个点指派到最近的质心,形成K个簇。

4. 重新计算每个簇的质心、

5. until质心不发生变化。

例题: A1,B1,C作为初始质点,距离函数是Euclidean函数,指派点到最近的质心,方法为计算其他点到质点的欧几里得距离。计算距离如下:A1-A2 :dist=(2-2)2 +(5-10)2=25;

A1-A3:dist=(8-2)2+(4-10)2=72; A1-B2:dist=(7-2)2+(5-10)2 =50; A1-B3:dist=(6-2)2+(4-10) 2=52;

A1-C2:dist=(4-2)2+(9-10)2=5; B1-A2:dist=(2-5)2+(5-8)2=18; B1-A3:dist=(8-5)2+(4-8)2=25;

B1-B2:dist=(7-5)2+(5-8)2=13 B1-B3:dist=(6-5)2+(4-8)2=17

B1-C2:dist=(4-5)2+(9-8)2=2 C1-A2:dist=(2-1)2+(5-2)2=10 C1-A3:dist=(8-

1)2+(4-2)2=53 C1-B2:dist=(7-1)2+(5-2)2=45 C1-B3:dist=(6-1)2+(4-

2)2=29 C1-C2:dist=(4-1)2+(9-2)2=58

其他五个结点选择与其最近的质心,三个簇分别为:{B1,C2,B3,B2,A3}

{C1,A2}{A1}

计算这三个簇的质心:{B1,C2,B3,B2,A3}的质心为:((8+5+7+6+4)

/5,(4+8+5+4+9)/5)即(6,6);{C1,A2}的质心为:((2+1)/2,(5+2)

/2)即为(1.5,3.5);{A1}的质心为(2,10)。

(a)在第一次循环执行后的三个簇中心分别为(6,6),(1.5,3.5),

(2,10)

重新指派各个对象到离其最近的质心,与上面方面相同,形成的三个簇为

{A3,B1,B2,B3},{C1,A2},{A1,C2}三个簇的质心分别为(6.5,5.25),

(1.5,3.5),(3,9.5);重新指派各个对象到离其最近的质心, 形成的三个簇

为:{A3,B2,B3}{C1,A2} {A1,B1,C2}

三个簇的质心分别为:(7,4.3),(1.5,3.5),(3.67,9);重新指派各个对

象到离其最近的质心, 形成的三个簇为: {A3,B2,B3}{C1,A2} {A1,B1,C2}三

个簇的质心分别为:(7,4.3),(1.5,3.5),(3.67,9);至此质心不发生变

化;

(b)最后三个簇即为{A3,B2,B3}{C1,A2} {A1,B1,C2};

4 考虑下面的由Big-University的学生数据库挖掘的关联规则

major(X,”science”) ? status(X,”undergrad”)

(1)

假定学校的学生人数(即,任务相关的元组数)为5000,其中56%的在校本科

生的专业是科学,64%的学生注册本科学位课程,70%的学生主修科学(science)。

(a) 计算规则(1)的支持度和置信度。

(b) 考虑下面的规则

major(X,”biology”) ? status(X,”undergrad”) [17%,80%]

(2)

假定主攻科学的学生30%专业为biology。与规则(1)对比,你认为规则(2)新颖

吗?解释你的结论。

(1)对于形如“A ? B”的关联规则,支持度定义为support(A? B) = 包含

A和B的元组数/元组总数;

规则(1)的支持度计算如下:

主修科学(science) 且未注册本科学位课程的学生人数为:5000*70%-

5000*64%*56%=1708;元组总数为5000;

支持度为:1708/5000=34.16%

对于形如“A ? B”的关联规则,置信度定义为:confidence(A? B)= 包含A

和B的元组数/包含的A元组数

规则(1)的置信度计算如下:

主修科学(science) 且未注册本科学位课程的学生人数为:5000*70%-

5000*64%*56%=1708;主修科学的人数为:5000*70%=3500

置信度为:1708/3500=48.8%

(2)假定主攻科学的学生30%专业为biology:我们可以猜测下面的规则

major(X,”biology”) ? status(X,”undergrad”)的支持度和置信度应为

34.16%*30%=10.238%,48.8%,而题目中给出的major(X,”biology”) status(X,”undergrad”)的支持度和置信度应为17%,80%,与我们由规则(1)推测出来的相差较大,所以规则(2)并不是冗余的,是新颖的。

下表由雇员数据库的训练数据组成。数据已泛化。例如,年龄“31…35”表示31到35的之间。对于给定的行,count 表示department , status, age 和salary 在该行上具有给定值的元组数。(老师给的大题第三题中文版)department status age salary count sales sales sales systems systems systems systems marketing marketing secretary secretary senior junior junior junior senior junior senior senior junior senior junior 31...3526...3031...3521...2531...3526...3041...4536...4031...3546...5026...3046K...50K 26K...30K 31K...35K 46K...50K 66K...70K 46K...50K 66K...70K 46K...50K 41K...45K 36K...40K 26K...30K 30

40

40

20

5

3

3

10

4

46

设status 是类标号属性。

(a)你将如何修改基本决策树算法,以便考虑每个广义数据元组 (即,每

一行) 的count ?

基本的决策树算法应作如下修改,以考虑到每个广义数据元组(即,每一行)

的count: 每个元组的count 必须综合考虑属性的选择测量计算(假如信息获取)

采用,作技术是

考虑count 来决定元组中最普遍的分类。

(b)使用你修改过的算法,构造给定数据的决策树。

(c)给定一个数据元组,它在属性department, age和salary上的值分别为“systems”, “26…30”和“46…50K”。该元组status的朴素贝叶斯分类结果是什么?

依题意,希望分类的元组为X=(department=systems,age=26-30,salary=46k-50k),我们需要最大化P X|Ci P Ci ,i=1,2。每个类的先验概率P Ci 可以根据训练元组计算:

P(status=senior)=52/165=0.315

P(status=junior)=113/165=0.685

为了计算P X|Ci P Ci ,i=1,2,计算下面的条件概率

P(department=systems|status=senior)=8/52=0.154

P(department=systems|status=junior)=23/113=0.204

P(age=26-30|status=senior)=1/(52+6)=0.017 //使用拉普拉斯校准

P(status=26-30|status=junior)=49/113=0.434

P(salary=46k-50k|status=senior)=40/52=0.769 P(salary=46k-

50k|status=junior)=23/113=0.204

使用上面的概率得到:

P(X|status=senior)

=P(department=systems|status=senior)*P(age=26-

30|status=senior)*P(salary=46k-50k|status=senior) =0.154*0.017*0.769 =0.002

P(X|status=junior)

=P(department=systems|status=junior)*P(age=26-

30|status=junior)*P(salary=46k-50k|status=junior) =0.204*0.434*0.204 =0.018

为了发现最大化P X|Ci P Ci 的类,计算

P(X|status=senior)P(status=senior)=0.002*0.315=0.00063

P(X|status=junior) P(status=junior)=0.018*0.685=0.01233

因此,对于元组X,朴素贝叶斯分类器预测元组X的类为status=junior。

解一:设元组的各个属性之间相互独立,所以先求每个属性的类条件概率:

P(systems|junior)=(20+3)/(40+40+20+3+4+6)=23/113;

P(26-30|junior)=(40+3+6)/113=49/113;

P(46K-50K|junior)=(20+3)/113=23/113;

∵ X=(department=system,age=26…30,salary=46K…50K);

∴ P(X|junior)=P(systems|junior)P(26-30|junior)P(46K-50K|junior)

=23×49×23/1133=25921/1442897=0.01796;

P(systems|senior)=(5+3)/(30+5+3+10+4)=23/52;

P(26-30|senior)=(0)/53=0;

P(46K-50K|senior)=(30+10)/52=40/52;

∵ X=(department=system,age=26…30,salary=46K…50K);

∴ P(X|senior)=P(systems|senior)P(26-30|senior)P(46K-50K|senior)=0;

∵ P(junior)=113/165=0.68;

∵ P(senior)=52/165=0.32;

P(X|junior)P(junior)=0.01796×0.68=0.0122128>0=0=P(X|senior)P(senior);

所以:朴素贝叶斯分类器将 X 分到 junior 类。

解二:设元组的各属性之间不独立,其联合概率不能写成份量相乘的形式。

所以已知:X=(department=system,age=26…30,salary=46K…50K),元组总数为:30+40+40+20+5+3+3+10+4+4+6=165。

先验概率:

当status=senior 时,元组总数为:30+5+3+10+4=52,P(senior) =52/165=0.32;

当 status=junior 时,元组总数为: 40+40+20+3+4+6=113 ,

P(junior)=113/165=0.68;

因为status=senior 状态没有对应的age=26…30 区间,所以:P(X|senior) =0;

因为 status=junior 状态对应的 partment=systems、age=26…30 区间的总元组

数为:3,所以:P(X|junior)=3/113;

因为:P(X|junior)P(junior)=3/113×113/165=0.018>0=P(X|senior)

P(senior);

所以:朴素贝叶斯分类器将 X 分到 junior 类。

四、简答论述题

三种规范化方法:

(1)最小—最大规范化(min-max规范化):对原始数据进行线性变换,将原始数据映射到一个指定的区间。

(2)z-score规范化(零均值规范化):将某组数据的值基于它的均值和标准差规范化,是其规范化后的均值为0方差为1。

,其中是均值,是标准差

(3)小数定标规范化:通过移动属性A的小数点位置进行规范化。

k-means聚类算法基本原理:将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点,算法的主要思想是通过迭代过程把数据划分为不同的类别,使得评价聚集类性能的准则函数达到最优,从而使生成的每个聚集类的紧凑,类间独立。

操作步骤:

输入:数据集,其中的数据样本只包含描述属性,不包含类别属性。聚类个数K 输出:

(1)从数据集X中随机地选择k个数据样本作为聚类的出示代表点,每一个代表点表示一个类别

(2)对于X中的任意数据样本xm(1

(3)完成数据样本的划分之后,对于每一个聚类,计算其中所有数据样本的均值,并且将其作为该聚类的新的代表点,由此得到k个均值代表点

(4)对于X中的任意数据样本xm(1

(5)重复3.4,直到各个聚类不再发生变化为止。即误差平方和准则函数的值达到最优

1、数据仓库的组成?P2

数据仓库数据库,数据抽取工具,元数据,访问工具,数据集市,数据仓库管理,信息发布系统

2、数据挖掘技术对聚类分析的要求有哪几个方面?P131

可伸缩性;处理不同类型属性的能力;发现任意形状聚类的能力;减小对先验知识和用户自定义参数的依赖性;处理噪声数据的能力;可解释性和实用性

3、数据仓库在存储和管理方面的特点与关键技术?P7

数据仓库面对的是大量数据的存储与管理

并行处理

针对决策支持查询的优化

支持多维分析的查询模式

4、常见的聚类算法可以分为几类?P132

基于划分的聚类算法,基于层次的聚类算法,基于密度的聚类算法,基于网格的聚类算法,基于模型的聚类算法等。

5、一个典型的数据仓库系统的组成?P12

数据源、数据存储与管理、OLAP服务器、前端工具与应用

6、数据仓库常见的存储优化方法?P71

表的归并与簇文件;反向规范化,引入冗余;表的物理分割。

7、数据仓库发展演变的5个阶段?P20

以报表为主

以分析为主

以预测模型为主

以运行向导为主以实时数据仓库、自动决策应用为主

8、ID3算法主要存在的缺点?P116

(1)ID3算法在选择根结点和各内部结点中的分枝属性时,使用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性,在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息。

(2)ID3算法只能对描述属性为离散型属性的数据集构造决策树。

9、简述数据仓库ETL软件的主要功能和对产生数据的目标要求。P30

ETL软件的主要功能:

数据的抽取,数据的转换,数据的加载

对产生数据的目标要求:

详细的、历史的、规范化的、可理解的、即时的、质量可控制的

10、简述分类器设计阶段包含的3个过程。

划分数据集,分类器构造,分类器测试

11、什么是数据清洗?

数据清洗是一种使用模式识别和其他技术,在将原始数据转换和移到数据仓库之前来升级原始数据质量的技术。

13、利用信息包图设计数据仓库概念模型需要确定的三方面内容。P57

确定指标,确定维度,确定类别

P128

14、K-近邻分类方法的操作步骤(包括算法的输入和输出)。

15、什么是技术元数据,主要包含的内容?P29

技术元数据是描述关于数据仓库技术细节的数据,应用于开发、管理和维

护DW,包含:

DW结构的描述,如DW的模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义,数

据集市的位置和内容等

业务系统、DW和数据集市的体系结构和模式

汇总算法。包括度量和维定义算法,数据粒度、主题领域、聚合、汇总和

预定义的查询和报告。

由操作型业务环境到数据仓库业务环境的映射。包括源数据和他们的内容、数据分割、数据提取、清洗、转换规则和数据刷新规则及安全(用户授权和存

取控制)

16、业务元数据主要包含的内容?P29

业务元数据:从业务角度描述了DW中的数据,提供了介于使用者和实际系统之间的语义层,主要包括:

使用者的业务属于所表达的数据模型、对象名和属性名

访问数据的原则和数据的来源

系统提供的分析方法及公式和报表的信息。

18、数据从集结区加载到数据仓库中的主要方法?P36

●SQL命令(如Insert或Update)

●由DW供应商或第三方提供专门的加载工具

●由DW管理员编写自定义程序

19、多维数据模型中的基本概念:维,维类别,维属性,粒度P37

●维:人们观察数据的特定角度,是考虑问题的一类属性,如时

间维或产品维

●维类别:也称维分层。即同一维度还可以存在细节程度不同的各

个类别属性(如时间维包括年、季度、月等)●维属性:是维的一个取值,是数据线在某维中位置的描述。●粒度:DW 中数据综合程度高低的一个衡量。粒度低,细节程度高,回答查询的种类多 20、Apriori 算法的基本操作步骤P93★ Apriori 使用一种称作逐层搜索的迭代方法,K 项集用于探索K+1项集。 该方法是基于候选的策略,降低候选数 Apriori 剪枝原则:若任何项集是非频繁的,则其超集必然是非频繁的(不用产生和测试超集) 该原则基于以下支持度的特性: ?项集的支持度不会超过其子集?支持度的反单调特性(anti-monotone ):如果一个集合不能通过测试,则它的所有超集也都不能通过相同的测试。 令 k=1 产生长度为1的频繁项集 循环,直到无新的频繁项集产生?从长度为k 的频繁项集产生长度为k+1的候选频繁项集?连接步:项集的各项排序,前k-1个项相同?若候选频繁子集包含长度为k 的非频繁子集,则剪枝?剪枝步:利用支持度属性原则 ?扫描数据库,计算每个候选频繁集的支持度?删除非频繁项, 保留频繁项定义下列数据挖掘功能:特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库,给出每种数据挖掘功能的例子。

解答:特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如,学生的特征可被提出,形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓,这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA :Grade point aversge)的信息,还有所修的课程的最大数量。区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如,具有高 GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低 GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓,就像具有高 GPA 的学生的 75%是四年级计算机科学专业的学生,而具有低 GPA 的学生的 65%不是。

关联是指发现关联规则,这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征 值的 条 件。

分类与预测不同,因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型(或功能),而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效)()()(:,Y s X s Y X Y X ≥???

的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具:

分类被用作预测目标数据的类的标签,而预测典型的应用是预测缺失的

数字型数据的值。

聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相

似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可

以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式,将观测组织成类分

层结构,把类似的事件组织在一起。

数据延边分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势,尽管这可

能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测,

这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和

基于相似性的数据分析

效率比较:Apriori 算法的计算过程必须对数据库作多次扫描,而 FP-增长算法在构造过程中只需扫描一次数据库,再加上初始时为确定支持度递减排序的一次扫描,共计只需两次扫描。由于在 Apriori 算法中的自身连接过程产生候选项集,候选项集产生的计算代价非常高,而 FP-增长算法不需产生任何候选项。

数据仓库设计指南

数据仓库设计指南 在一般的数据仓库应用系统中,根据系统体系结构的不同,数据仓库设计的内容和范围不尽相同,并且设计方法也不尽相同,下面的两幅图示分别表示带有ODS的数据仓库应用系统体系结构和不带ODS的数据仓库应用系统体系结构。本文将说明两个体系结构上的差异以及这种差异造成的设计方法的不同,并且重点介绍带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方法。GV1=p}` 在数据仓库的设计指导思想中,数据仓库的概念定义是非常重要的,数据仓库概念规定了数据仓库所具有的几个基本特性,这些特性也正是对数据仓库设计结果进行检验的重要依据。M)_m=}d 根据Bill.Inmon的定义,“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的,主要用于决策支持的数据库系统”。_R)tJ Ro ODS(OperationalDataStore)是数据仓库体系结构中的一个可选部分,ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征,它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。4\&P~kI 一般在带有ODS的系统体系结构中,ODS都设计为如下几个作用:#:1

1)在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。[t"C/;S! 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源,这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中,从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件容易的事。因此,ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据,这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致,因此在抽取过程中极大降低了数据转化的复杂性,而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。,8mPV{U KU 2)转移一部分业务系统细节查询的功能 Cr

数据仓库建设的几点建议.doc

北京甲骨文软件有限公司咨询经理鲁百年博士 一、国内信息化的现状 1、信息化建设的发展历史:在国内信息化建设过程中,基本上是按照当时业务系统的需求进行建设,例如:在一个企业中,财务部门为了减少工资发放的差错,提高发放的效率,先建设一个工资发放和管理程序;为了报账和核对的需求,建设一个财务管理程序;在银行首先为了业务处理的方便,将最基本的手工记帐和处理的业务建成一个系统,过一段时间,如果有新的业务推出,就再建设一个新的系统,或在原系统的基础上增加新的业务处理。这样的结果使每个系统和系统之间缺少真正的信息沟通和信息交换。 2、为何要建立数据仓库:前面我们讲过,业务系统各自为政,相互独立。当很多业务系统建立后,由于领导的要求和决策的需求,需要一些指标的分析,在相应的业务系统基础上再增加分析和相应的报表功能,这样每个系统就增加了报表和分析功能。但是,由于数据源不统一导致了对同一个指标分析的结果不相同。为了解决该问题,Bell Inman提出了数据仓库的概念,其目的是为了分析和决策的需要,将相互分离的业务系统的数据源整合在一起,可以为领导和决策层提供分析和辅助决策。 3、国内企业对数据仓库建设认识的误区: 大家对数据仓库的认识是将业务系统的数据进行数据抽取、迁移和加载(ETL),将这些数据进行整合存放在一起,统一管理,需要什么样的分析就可提供什么样的分析,这就是数据仓库。这样做的结果是花了一年到两年的时间都无法将整个企业业务系统的数据整合在一起,花钱多、见效慢、风险大。一年后领导问起数据仓库项目时,回答往往是资金不足,人力不够,再投入一些资源、或者再延长半年的时间就会见到效果,但是往往半年过后还是仅仅可以看到十几张或者几十张报表。领导不满意,项目负责人压力也很大,无法交待。这时,项目经理或者项目负责人才意识到,项目有问题,但是谁也不敢说项目有问题,因为这样显然是自己当时的决策失误。怎么办?寻找咨询公司或者一些大的厂商,答案往往是数据仓库缺乏数据模型,应该考虑数据模型。如果建设时考虑到整个企业的数据模型,就可以建设成企业级的数据仓库(EDW。什么是数据模型,就是满足整 个企业分析要求的所有数据源。结果会如何,我个人认为:这样做企业级数据仓

数据仓库概念的简单理解

数据仓库概念的简单理解 一个典型的企业数据仓库系统通常包含数据源、数据存储与管理、OLAP服务器以及前端工具与应用四个部分。如下图所示: 数据源: 是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于企业操作型数据库中(通常存放在RDBMS中)的各种业务数据和办公自动化(OA)系统包含的各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息、竞争对手的信息以及各类外部统计数据及各类文档等;数据的存储与管理: 是整个数据仓库系统的核心。在现有各业务系统的基础上,对数据进行抽取、清理,并有效集成,按照主题进行重新组织,最终确定数据仓库的物理存储结构,同时组织存储数据仓库元数据(具体包括数据仓库的数据字典、记录系统定义、数据转换规则、数据加载频率以及业务规则等信息)。按照数据的覆盖范围,数据仓库存储可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为“数据集市”,Data Mart)。数据仓库的管理包括数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作。这些功能与目前的DBMS基本一致。 OLAP服务器: 对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组,以支持用户多角度、多层次的分析,发现数据趋势。其具体实现可以分为:ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP 基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中;MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中;而HOLAP是ROLAP与MOLAP的综合,基本数据存放于RDBMS之中,聚合数据存放于多维数据库中。 前端工具与应用: 前端工具主要包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器,报表工具、数据挖掘工具既针对数据仓库,同时也针对OLAP服务器。? 集线器与车轮状结构的企业级数据仓库 ?

建设数据仓库7个步骤

成功实施数据仓库项目的七个步骤 建立一个数据仓库并不是一个简单的任务,不应该由一个人单独完成。由于数据仓库最佳结合了业务惯例和信息系统技术,因此,一个成功的数据仓库实施需要这两方面的不断协调,以均衡其所有的需要,要求,任务和成果。我很乐意与大家分享我在规划和管理任何数据库项目时采用的方法,这些数据库包括交易数据库,数据仓库,和混合型数据库。由于我生活在关系数据库和数据仓库以及用以支撑它们的数据提取,转换和加载(ETL )过程中,所以我会集中在这些领域讨论我的方法。然而,您可以将这些方法扩展到整个栈--OLAP立方体和如报告,特征分析(ad-hoc analysis),记分卡和仪表盘展示之类的信息传递应用。 我不是吃撑了要告诉一个真正的项目经理( PM )如何做他或她的工作,相反,我写的这些是为那些数据库管理员和开发者,他们没有好运气能与有经验的项目经理一起工作;同样也适合这样的IT专业人员,他们被突然要求:“建立一个数据仓库“,并且需要自己扮演项目经理的角色。我的讨论不会是完整的,但我希望这会给您足够的信息来让您的项目球滚起来。 如图1所示,数据仓库项目有3个轨道(tracks):数据轨道,技术轨道和应用层轨道。当您在整理任何数据库项目计划时,我建议您以这三个轨道为模板来管理和同步您的活动。当您向技术决策者( TDMs ) ,商业决策者( BDMs ) ,和所有其他该数据仓库项目参与者讲解您的计划时,您也可以把图1当作一个高级的概要图来使用。 使用一种生命周期管理方法 我鼓励您利用您的组织可以提供的资源,比如设计,开发和部署系统和软件的技术和方法。如果贵公司对于这些工作没有采用任何正式的方法,继续前进吧,您可采用我为我自己的数据库项目开发的7D数据库生

数据仓库建设方案详细

第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构 专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据,经过一系列综合诊断分析,以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施,为车辆的故障根因修复提供必要的支持。 根据专家系统数据仓库建设目标,结合系统数据业务规,包括数据采集频率、数据采集量等相关因素,设计专家系统数据仓库架构如下: 数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的容: 数据采集:负责从各业务自系统中汇集信息数据,系统支撑Kafka、Storm、Flume

及传统的ETL采集工具。 数据存储:本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式,支持海量数据的分布式存储。 数据分析:数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。 数据服务总线:数据系统提供数据服务总线服务,实现对数据资源的统一管理和调度,并对外提供数据服务。 1.2数据采集 专家系统数据仓库数据采集包括两个部分容:外部数据汇集、部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层(ODS);部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集 专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统(TCMS)、车载子系统等相关子系统,数据采集的容分为实时数据采集和定时数据采集两大类,实时数据采集主要对于各项检测指标数据;非实时采集包括日检修数据等。 根据项目信息汇集要求,列车指标信息采集具有采集数据量大,采集频率高的特点,考虑到系统后期的扩展,因此在数据数据采集方面,要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集,同时系统应该灵活可配置,可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。 本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构,采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer,采用Storm作为Kafka的Consumer,Storm可实现对海量数据的实时处理,及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:

数据仓库建设方案

1.数据仓库概述 经过多年IT的建设,信息对于XXX的日常管理已经日益重要,并逐渐成为重要的信息资产,信息资产的管理已经成为日常管理中一个非常重要的环节。如何管理和利用好XXX内部纷繁的数据也越来越成为信息管理的一项重要工作。 在过去相当一段时间内,XXX业务系统的构建主要围绕着业务的数据展开,应用的构建多是自下而上构建,主要以满足某个部门的业务功能为主,我们称之为业务处理的时代。这样的构建方式造成了一个个分立的应用,分立的应用导致了一个个的静态竖井。由于数据从属于应用,缺乏XXX全局的单一视图,形成了一个个信息孤岛,分立的系统之间缺乏沟通,同样数据的孤岛导致只能获得片面的信息,而不是全局的单一视图。存储这些信息的载体可能是各种异构或同构的关系型数据库,也有可能是XML、EXCEL等文件。因此,构建新一代的一体化平台提上了日程并最终促成全域数据的管理方式,目的是覆盖XXX各个环节的关键业务数据,完善元数据管理,形成全局的数据字典、业务数据规范和统一的业务指标含义,能够灵活的获取XXX业务数据的单一视图(需要保证数据的一致性、完整性、准确性和及时性)。数据的交换和共享主要发生在上下级组织机构之间或同级的不同部门之间。最终,这些数据可以为部队分析、决策支持(多维分析、即席查询、数据挖掘)等应用提供更及时、准确、有效的支持。 数据仓库的目标是实现跨系统数据共享,解决信息孤岛,提升数据质量,辅助决策分析,提供统一的数据服务。同时,数据仓库的构建也面临着各种挑战,比如信息整合在技术上的复杂度、信息整合的管理成本、数据资源的获取、信息整合的实施周期以及整合项目的风险等。

2. 全域数据库总体架构 边防一体化其他XML Excel Web 服务消息队列文本数据智能传感器 虚拟传感器摄像头全域数据库总体架构 全域数据库总体的层次,最下面是基础架构层,主要包括支撑这一架构运行的主机系统、存储备份系统、网络系统等内容。从下往上看,再上面是数据源层,既包括各个业务的关系型数据源、内容管理数据源也包括半结构化数据源比如XML 、EXCEL 等,也包括各个总队、支队的业务数据源。 数据源层之上是“交换服务体系”,主要包括信息服务总线和服务总线两部分。信息服务总线主要实现数据层的信息整合和数据转换,而服务总线主要实现应用层的信息交换和整合。信息服务总线主要依托联邦、复制、清洗、转换等技术实现,其主要包括信息整合服务和清洗转换加载服务两部分。通过信息服务总线的信息整合服务(数据联邦、复制),可以透明、实时的访问分布在总队和支队的各个业务系统中的

数据仓库工具箱_读书笔记

数据仓库工具箱_读书笔记 《数据仓库工具箱—维度建模的完全指南》是数据仓库建模方面的经典著作,1996年第一版出版被认为是数据仓库方面具有里程碑意义的事件。作者kimballl 是数据仓库方面的权威,他将多年的数据仓库建模实战经验、技巧融入本书。他提出的许多维度建模概念被广泛应用于数据仓库的设计和开发中。2002年本书出版了第二版。 这是一部非常好的数据仓库建模的书,前后完整的读了三遍,受益匪浅。 以下笔记将本按四个部分组织:一、数据仓库体系结构和建模过程、技巧。二、维度表建模技术。三、事实表建模技术。四、行业建模经验。 一、数据仓库体系结构和建模过程、技巧 关键点:数据仓库体系结构、维度建模的四个步骤、数据仓库总线结构、一致性维度。 1、对于数据仓库来说,业务需求是第一位的。 2、数据仓库的目标:(1)、随心所欲的访问数据。直观、明显、简单、易用、切割、合并、下钻、上卷。(2)、一致的展现数据(相对于原来从多个系统中出来的报表不一致)。(3)、适应性、扩展性、可维护性。(4)、为领导决策提供支持。 3、数据仓库的组成。源数据-->数据准备区-->数据仓库(维度建模)-->数 -->展现。其中原系统到数据准备区属于ETL过程。数据仓库据聚集区(OLAP) 和数据聚集区本书称为数据展示。展现本书称为数据存取工具。 4、数据仓库应特别注意的几点特点:(1)、数据应该以维度的形式进行展示、存储和访问。(2)、数据仓库中必须包含详细的原子数据。(3)、必须采用共同的维度和事实表来建模。

5、数据仓库采用使用维度建模的好处:易理解、查询的高性能、修改的灵活性和可扩充性。 6、维度建模的扩展性。表现在三个方面:(1)、在现有的事实表中增加维度。 (2)、在事实表中增加事实。(3)、在维度表中增加属性。(第一章) 7、维度模型设计的四个步骤。(1)、选取业务(主题)。(2)、定于业务处理的粒度。(3)、选择维度。(4)、选择事实。 8、应优先为模型选择有原子性的信息,因为原子性的数据提供了最大限度的灵活性,可以接受任何可能形式的约束。(第二章) 9、数据仓库总线结构。实际上是一种增量建模方式,通过一致性维度来集成数据中心。数据总线矩阵:业务处理、公共维度。一级数据中心:衍生于单个基本源系统的数据中心,建议从一级数据中心开始建模,因为导致失败的主要风险是ETL。合并数据中心:合并多个位于不同源系统的一级数据中心。(第三章) 10、维度建模复查。考虑的问题:粒度,日期维度,退化维度,维度属性采用名称而不是编码,代理关键字,维度的多少。 11、维度建模常犯的错误:(1)、舍弃一致性维度和一致性事实表。(2)、事实表的粒度不采用原子型。(3)、基于报表来设计维度表。(4)、不使用代理关键字。 (5)、忽视维度的变化的需求。(6)、将体系与体系层次分解成多 个维度。(7)、在维度表中为节省空间而限制使用详细的描述属性。(8)、在事实表中放置用于约束与分组操作的文本属性。(第十五章) 12、数据仓库成功的五个前提:(1)、拥有精明、强干的业务用户。用户应该对数据仓库具有独特的见解,坚信数据仓库项目具有实现的价值。(2)、机构必须存在建立数据仓库坚实而有说服力的业务动机。(3)、数据仓库的可用性。(4)、业务用户与IT人员之间的沟通。(5)、业务分析人员的分析文化,是基于图形、数据还是直觉、传闻和一时冲动。(第十六章) 二、维度表建模技巧

数据仓库的粗略发展历程

数据仓库的粗略发展历程及相关概念 1.1 概述 数据仓库的概念可能比一般人想像的都要早一些,中间也经历比较曲折的过程。其最初的目标是为了实现全企业的集成(Enterprise Integration),但是在发展过程中却退而求其次:建立战术性的数据集市(Data Marts)。到目前为止,还有很多分歧、论争,很多概念模棱两可甚至是彻底的让人迷惑。本文试图从数据仓库的发展历史中看到一些发展的脉络,了解数据仓库应该是怎么样的,并展望一下未来的数据仓库发展方向。 同时,由于新应用的不断出现,出现了很多新的概念和新的应用,这些新的应用如何统一现成完整的企业BI应用方案还存在很多争论。本文试图对这些概念做一些简要的阐述,让大家对此有初步的了解。 1.2 粗略发展过程 1.2.1 开始阶段(1978-1988) 数据仓库最早的概念可以追溯到20世纪70年代MIT的一项研究,该研究致力于开发一种优化的技术架构并提出这些架构的指导性意见。第一次,MIT的研究员将业务系统和分析系统分开,将业务处理和分析处理分成不同的层次,并采用单独的数据存储和完全不同的设计准则。 同时,MIT的研究成果与80年代提出的信息中心(Information Center)相吻合:即把那些新出现的、不可以预测的、但是大量存在的分析型的负载从业务处理系统中剥离出来。但是限于当时的信息处理和数据存储能力,该研究只是确立了一个论点:这两种信息处理的方式差别如此之大,以至于它们只能采用完全不同的架构和设计方法。 之后,在80年代中后期,作为当时技术最先进的公司,DEC已经开始采用分布式网络架构来

支持其业务应用,并且DEC公司首先将业务系统移植到其自身的RDBMS产品:RdB。并且,DEC公司从工程部、销售部、财务部以及信息技术部抽调了不同的人员组建了新的小组,不仅研究新的分析系统架构,并要求将其应用到其全球的财务系统中。该小组结合MIT的研究结论,建立了TA2(T echnical Architecture 2)规范,该规范定义了分析系统的四个组成部分: ?数据获取 ?数据访问 ?目录 ?用户服务 其中的数据获取和数据访问目前大家都很清楚,而目录服务是用于帮助用户在网络中找到他们想要的信息,类似于业务元数据管理;用户服务用以支持对数据的直接交互,包含了其他服务的所有人机交互界面,这是系统架构的一个非常大的转变,第一次将交互界面作为单独的组件提出来。 1.2.2 全企业集成(Enterprise Intergration,1988) 同时,IBM也在处理信息管理不同方面的问题,其最烦人的问题是不断增加的信息孤岛,IBM 的很多客户要面对很多分立系统的数据集成问题,而这些系统有不同的编码方式和数据格式。1988年,为解决全企业集成问题,IBM爱尔兰公司的Barry Devlin 和Paul Murphy第一次提出了“信息仓库(Information Warehouse)”的概念,将其定义为:“一个结构化的环境,能支持最终用户管理其全部的业务,并支持信息技术部门保证数据质量”,并在1991年在DEC TA 2的基础上把信息仓库的概念包含进去,并称之为VITAL规范(virtually integrated technical architecture life cycle),将PC、图形化界面、面向对象的组件以及局域网都包含在VITAL 里,并定义了85种信息仓库的组件,包括数据抽取、转换、有效性验证、加载、Cube开发和图形化查询工具等。但是IBM只是将这种领先的概念用于市场宣传,而没有付诸实际的架构设计。这是IBM有一个领域上创新后停止不前导致丧失其领先地位。 因此,在90年代初期,数据仓库的基本原理、框架架构,以及分析系统的主要原则都已经确定,

Excel Dashboards - 快速指南

Excel Dashboards - 快速指南 Excel仪表板 - 简介 对于那些刚接触仪表板的人来说,最好首先了解仪表板。在本章中,您将了解仪表板的定义,如何获得其名称,如何在IT中受欢迎,关键指标,仪表板的好处,仪表板类型,仪表板数据和格式以及仪表板上的实时数据。 在信息技术中,仪表板是一种易于阅读的,通常是单页的实时用户界面,显示组织或部门的关键性能指标的当前状态(快照)和历史趋势的图形表示,以实现即时和知情的决策一目了然。 仪表板的名称来自汽车仪表板。在您的车辆的引擎盖下,可能有数百个过程影响您的车辆的性能。您的仪表板使用可视化功能总结这些事件,以便您安心操作您的车辆。以类似的方式,业务仪表板被用于容易地查看和/或监视组织的性能。 数字仪表板的想法出现在20世纪70年代的决策支持系统的研究。业务仪表板最初是在20世纪80年代开发的,但由于数据刷新和处理的问题,他们被放在货架上。在20世纪90年代,信息时代加快步伐和数据仓库,在线分析处理(OLAP)使仪表板能够充分发挥作用。然而,仪表板的使用直到关键性能指标(KPI)的上升,以及Robert S. Kaplan和David P. Norton的平衡计分卡的引入才开始流行。今天,仪表板的使用形成决策的重要组成部分。

在当今的商业环境中,趋势是向大数据。从所有这些数据管理和提取真正的价值是现代企业成功的关键。设计良好的仪表板是一个了不起的信息管理工具。 仪表板 - 定义 Stephen Few将仪表板定义为“实现一个或多个目标所需的最重要信息的可视化显示,这些目标完全在单个计算机屏幕上显示,因此可以一目了然”。 在本术语中,仪表板可以被定义为数据可视化工具,其显示度量和关键性能指示符(KPI)的当前状态,简化复杂数据集以向用户一目了然地了解当前性能。 仪表板在单个屏幕上合并和排列数字和指标。它们可以针对特定角色定制,并且显示部门或整个组织的度量。 仪表板对于一次性视图可以是静态的,或者动态地显示屏幕后面的数据变化的合并结果。它们还可以被交互以在单个屏幕上显示大数据的各个段。 仪表板的主要指标 仪表板的核心在于监控所需的关键指标。因此,基于仪表板是针对整个组织还是针对诸如销售,财务,人力资源,生产等部门的组织,显示所需的关键度量不同。 此外,仪表板的关键度量还取决于接收者(受众)的角色。例如,执行官(首席执行官,首席信息官等),运营经理,销售主管,销售经理等等。这是因为,仪表板的主要目标是使数据可视化的决策。

《数据仓库与数据挖掘技术》第1章:数据仓库与数据挖掘概述

数据仓库与数据挖掘技术

第1章数据仓库与数据挖掘概述1.1数据仓库引论1 1.1.1为什么要建立数据仓库1 1.1.2什么是数据仓库2 1.1.3数据仓库的特点7 1.1.4数据进入数据仓库的基本过程与建立数据仓库的步骤11 1.1.5分析数据仓库的内容12 1.2数据挖掘引论13 1.2.1为什么要进行数据挖掘13 1.2.2什么是数据挖掘18 1.2.3数据挖掘的特点21 1.2.4数据挖掘的基本过程与步骤22 1.2.5分析数据挖掘的内容26 1.3数据挖掘与数据仓库的关系28 1.4数据仓库与数据挖掘的应用31 1.4.1数据挖掘在零售业的应用31 1.4.2数据挖掘技术在商业银行中的应用36 1.4.3数据挖掘在电信部门的应用40 1.4.4数据挖掘在贝斯出口公司的应用42 1.4.5数据挖掘如何预测信用卡欺诈42 1.4.6数据挖掘在证券行业的应用43 思考练习题一44

1.1.1为什么要建立数据仓库 数据仓库的作用 建立数据仓库的好处

1.1.2 什么是数据仓库 1.数据仓库的概念 W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》中定义数据仓库为:“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、历史的、稳定的、支持决策制定过程的数据集合。”即数据仓库是在管理人员决策中的面向主题的、集成的、非易失的并且随时间而变化的数据集合。 “DW是作为DSS基础的分析型DB,用来存放大容量的只读数据,为制定决策提供所需的信息。” “DW是与操作型系统相分离的、基于标准企业模型集成的、带有时间属性的。即与企业定义的时间区段相关,面向主题且不可更新的数据集合。” 数据仓库是一种来源于各种渠道的单一的、完整的、稳定的数据存储。这种数据存储提供给可以允许最终用户的可以是一种他们能够在其业务范畴中理解并使用的方式。 数据仓库是大量有关公司数据的数据存储。 仓库提供公司数据以及组织数据的访问功能,其中的数据是一致的(consistent),并且可以按每种可能的商业度量方式分解和组合;数据仓库也是一套查询、分析和呈现信息的工具;数据仓库 是我们发布所用数据的场所,其中数据的质量是业务再工程的驱动器(driver of business reengineering)。 定义的共同特征:首先,数据仓库包含大量数据,其中一些数据来源于组织中的操作数据,也有一些数据可能来自于组织外部;其次,组织数据仓库是为了更加便利地使用数据进行决策;最 后,数据仓库为最终用户提供了可用来存取数据的工具。

BI工具选型指南

BI工具选型指南 BI工具是BI项目的核心,选对工具,BI项目就成功了一半。面对市场上鱼龙混杂的BI工具,不少企业眼花缭乱,无从下手。其实,BI工具选型说简单也简单,根本的原则就是两个字:合适。 不同的企业在所属行业、具体业务、发展和管理水平、信息化水 平、人员技术背景等方面都存在非常大的差异,照搬照抄别人的答案并不能解决问题。企业必须“量体裁衣”,找到最适合自己的BI工具。采用技术太过前沿的BI工具,如果没有落地场景,这些工具最终将变成IT部门的成本,而技术落后的BI工具很快就会过时,对企业发展也有很大的制约。 因此,在BI工具选型时须慎重,走中庸之道,不保守、不激进,不盲目追求新技术。所选的工具不仅当下能发挥作用,而且在一段时间内其技术不至于过时。既关注工具本身,也要考虑企业自身实力。从场景出发选择BI工具,必将带来不错的回报。 1.BI工具选型要素 具体而言,关于BI工具选型要素,企业需要考虑的不外乎易用性、稳定性、功能、采购成本、BI厂商的能力等几点。图1所示为帆软数据应用研究院的调研数据,可以看到企业在选择BI工具时,最关注的是BI 工具是否高效、易用和便捷(69.10%的受访企业看重这一点)。而Gartner在Survey Analysis: Key Selection Criteria for Business Intelligence and Analytics Platforms报告中指出,工具的易用性对企业获取商业价值也是排在第一位的影响要素。 从下图来看,企业对于BI工具的功能与稳定性的关注,比例相近,是选型时考虑的第二大要素。而采购成本并不是企业选择BI工具时的主要考虑因素。另外,近三分之一的企业(占比为31.2%)看重厂商所提供的服务支持和学习资源,说明企业认识到BI工具附带的服务和学习资源在项目的运维与开发中有着至关重要的影响。 企业选择BI工具时的参考因素

数据仓库建设方案84099

1. 数据仓库概述 经过多年IT的建设,信息对于XXX的日常管理已经日益重要,并逐渐成为重要的信息资产,信息资产的管理已经成为日常管理中一个非常重要的环节。如何管理和利用好XXX内部纷繁的数据也越来越成为信息管理的一项重要工作。 在过去相当一段时间内,XXX业务系统的构建主要围绕着业务的数据展开,应用的构建多是自下而上构建,主要以满足某个部门的业务功能为主,我们称之为业务处理的时代。这样的构建方式造成了一个个分立的应用,分立的应用导致了一个个的静态竖井。由于数据从属于应用,缺乏XXX全局的单一视图,形成了一个个信息孤岛,分立的系统之间缺乏沟通,同样数据的孤岛导致只能获得片面的信息,而不是全局的单一视图。存储这些信息的载体可能是各种异构或同构的关系型数据库,也有可能是XML、EXCEL等文件。因此,构建新一代的一体化平台提上了日程并最终促成全域数据的管理方式,目的是覆盖XXX各个环节的关键业务数据,完善元数据管理,形成全局的数据字典、业务数据规范和统一的业务指标含义,能够灵活的获取XXX业务数据的单一视图(需要保证数据的一致性、完整性、准确性和及时性)。数据的交换和共享主要发生在上下级组织机构之间或同级的不同部门之间。最终,这些数据可以为部队分析、决策支持(多维分析、即席查询、数据挖掘)等应用提供更及时、准确、有效的支持。 数据仓库的目标是实现跨系统数据共享,解决信息孤岛,提升数据质量,辅助决策分析,提供统一的数据服务。同时,数据仓库的构建也面临着各种挑战,比如信息整合在技术上的复杂度、信息整合的管理成本、数据资源的获取、信息整合的实施周期以及整合项目的风险等。

2. 全域数据库总体架构 核心业务边防一体化其他XML Excel Web 服务消息队列文本数据智能传感器 虚拟传感器摄像头全域数据库总体架构 全域数据库总体的层次,最下面是基础架构层,主要包括支撑这一架构运行的主机系统、存储备份系统、网络系统等内容。从下往上看,再上面是数据源层,既包括各个业务的关系型数据源、内容管理数据源也包括半结构化数据源比如XML 、EXCEL 等,也包括各个总队、支队的业务数据源。 数据源层之上是“交换服务体系”,主要包括信息服务总线和服务总线两部分。信息服务总线主要实现数据层的信息整合和数据转换,而服务总线主要实现应用层的信息交换和整合。信息服务总线主要依托联邦、复制、清洗、转换等技术实现,其主要包括信息整合服务和清洗转换加载服务两部分。通过信息服务总线的信息整合服务(数据联邦、复制),可以透明、实时的访问分布在总队和支队的各个业务系统中的各种同构、异构数据(前提是拥有足够的权限)。信息整合服务在整个XXX 层面保证

企业数字化生存指南

企业数字化生存指南 ?背景 o数字化(狭义):是指将信息转换成数字(便于电脑处理,通常是二进制)格式的过程。 o信息化转型:建设计算机信息系统,将传统业务中的流程和数据通过信息系统来处理,通过将技术应用于个别资源 或流程来提高效率。 o数字化转型:对业务(流程、场景、关系、员工)进行的重新定义,内部完成全面在线,外部适应各种变化,从前 端到后端,全面实现无需人工介入的自动化和智能化,最 终创造价值。 o信息化和数字化区别 ?信息化是提高业务效率的工具,不改变业务本身。核 心是流程,数据是副产品。 ?数字化是重新定义企业业务 ?为什么要数字化转型 o外部 ?在数字化转型大潮中,企业如逆水行舟,不进则退。 如果不进行数字化转型,那么企业将会被用户抛弃、 被竞争对手超越、被市场边缘化,以致最终出局。 o内部 ?数字化转型可以捕获新的市场机会,尝试新的商业模 式,在未来商业市场中提前占位。 ?做什么 o构建新的生态体系 ?把握新市场、新业务 o开发新的业务框架 ?以客户为中心 ?敏捷开发 ?设计思维方法论 o以同理心感知需求 o零基头脑风暴 o搭建原型 o原型测试

o强化新的技术基础 ?数字化的技术基础 ?双速IT架构 o敏捷IT:面向用户、前端,注重快 o传统IT:面向后端,注重稳 ?大数据+人工智能 o人工智能带来新业务,减成本,增收益 o误区 ?过于专注技术 ?战线过长 ?研发和落地比例不当 ?目标过高,不够稳扎稳打 o5要素 ?清晰的愿景 ?以用例为向导 ?数字组织部门和数字化卓越中心 ?搭建数字湖:整合数据仓库,消除 冗余数据,提速用例开发 ?文件变革管理 ?网络安全7法则 ?怎么做数字化转型 o数字化过程 ?制订全面计划 ?切换到数字化运营体系 ?发展快速概念迭代能力 o目的:抢占先机、节省成本、围绕用户 o方式:抓住痛点,抑制追求完美 ?建立以数据驱动的里程碑运作机制 ?将预算与里程碑挂钩 ?规模化地推广、覆盖到整个企业 o数字化人才 ?规模化培养 o数字化组织 ?建立敏捷组织

数据仓库建设步骤

数据仓库建设步骤 1.系统分析,确定主题 确定一下几个因素: 操作出现的频率,即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。 在系统中需要保存多久的数据,是一年、两年还是五年、十年 用户查询数据的主要方式,如在时间维度上是按照自然年,还是财政年。 用户所能接受的响应时间是多长、是几秒钟,还是几小时。 2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台 选择合适的软件平台,包括数据库、建模工具、分析工具等。有许多因素要考虑,如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等,以下是一些公认的选择标准: 厂商的背景和支持能力,能否提供全方位的技术支持和咨询服务。 数据库对大数据量(TB级)的支持能力。 数据库是否支持并行操作。 能否提供数据仓库的建模工具,是否支持对元数据的管理。 能否提供支持大数据量的数据加载、转换、传输工具(ETT)。 能否提供完整的决策支持工具集,满足数据仓库中各类用户的需要。 3.建立数据仓库的逻辑模型 具体步骤如下: 1)确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法。 2)基于主题视图,把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中。 3)识别主题之间的关系。 4)分解多对多的关系。 5)用范式理论检验逻辑数据模型。 6)由用户审核逻辑数据模型。 4.逻辑数据模型转化为数据仓库数据模型 具体步骤如下: 1)删除非战略性数据:数据仓库模型中不需要包含逻辑数据模型中的全部数据项,某些用于操作 处理的数据项要删除。 2)增加时间主键:数据仓库中的数据一定是时间的快照,因此必须增加时间主键。 3)增加派生数据:对于用户经常需要分析的数据,或者为了提高性能,可以增加派生数据。

4)加入不同级别粒度的汇总数据:数据粒度代表数据细化程度,粒度越大,数据的汇总程度越高。 粒度是数据仓库设计的一个重要因素,它直接影响到驻留在数据仓库中的数据量和可以执行的 查询类型。显然,粒度级别越低,则支持的查询越多;反之,能支持的查询就有限。 5.数据仓库数据模型优化 数据仓库设计时,性能是一项主要考虑因素。在数据仓库建成后,也需要经常对其性能进行监控,并随着需求和数据量的变更进行调整。 优化数据仓库设计的主要方法是: 合并不同的数据表。 通过增加汇总表避免数据的动态汇总。 通过冗余字段减少表连接的数量,不要超过3~5个。 用ID代码而不是描述信息作为键值。 对数据表做分区。 6.数据清洗转换和传输 由于业务系统所使用的软硬件平台不同,编码方法不同,业务系统中的数据在加载到数据仓库之前,必须进行数据的清洗和转换,保证数据仓库中数据的一致性。 在设计数据仓库的数据加载方案时,必须考虑以下几项要求: 加载方案必须能够支持访问不同的数据库和文件系统。 数据的清洗、转换和传输必须满足时间要求,能够在规定的时间范围内完成。 支持各种转换方法,各种转换方法可以构成一个工作流。 支持增量加载,只把自上一次加载以来变化的数据加载到数据仓库。 7.开发数据仓库的分析应用 建立数据仓库的最终目的是为业务部门提供决策支持能力,必须为业务部门选择合适的工具实现其对数据仓库中的数据进行分析的要求。 信息部门所选择的开发工具必须能够: 满足用户的全部分析功能要求。数据仓库中的用户包括了企业中各个业务部门,他们的业务不同,要求的分析功能也不同。如有的用户只是简单的分析报表,有些用户则要求做预 测和趋势分析。 提供灵活的表现方式。分析的结果必须能够以直观、灵活的方式表现,支持复杂的图表。 使用方式上,可以是客户机/服务器方式,也可以是浏览器方式。 事实上,没有一种工具能够满足数据仓库的全部分析功能需求,一个完整的数据仓库系统的功能可能是由多种工具来实现,因此必须考虑多个工具之间的接口和集成性问题,对于用户来说,希望看到的是一致的界面。 8.数据仓库的管理

数据仓库系统的体系结构

体系结构 数据源 是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等; 数据的存储与管理 是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库,同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心,则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据,进行抽取、清理,并有效集成,按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为数据集市)。 OLAP(联机分析处理)服务器 对分析需要的数据进行有效集成,按多维模型予以组织,以便进行多角度、多层次的分析,并发现趋势。其具体实现可以分为:ROLAP(关系型在线分析处理)、MOLAP (多维在线分析处理)和HOLAP(混合型线上分析处理)。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中;MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中;HOLAP基本数据存放于RDBMS之中,聚合数据存放于多维数据库中。 数据仓库系统的体系结构 数据仓库系统通常是对多个异构数据源的有效集成,集成后按照主题进行重组,包含历史数据。存放在数据仓库中的数据通常不再修改,用于做进一步的分析型数据处理。 数据仓库系统的建立和开发是以企事业单位的现有业务系统和大量业务数据的积累为基础的。数据仓库不是一个静态的概念,只有把信息适时的交给需要这些信息的使用者,供他们做出改善业务经营的决策,信息才能发挥作用,信息才有

数据仓库的概念

一、数据仓库的概念及使用情况介绍 1996年, Inmon 在他的专著《Building the Data Warehouse》中, 对数据仓库做了如下定义,即“面向主题的、完整的、非易失的、不同时间的、用于支持决策的数据集合”。这和传统的OLTP系统有很大的区别,它属在线分析(OLAP)系统的范畴。面向主题的,指的是它将依据一定的主题,比如经销商、产品、定单等汇总各个OLTP系统的数据。完整的, 指的是要求对各个系统数据表示进行转换,用统一编码表示,比如,A系统用001表示退货, 而B系统用999表示退货,在数据仓库中必须统一成一个编码。非易失的, 指的是系统用户只读数据,不得修改数据。数据仓库完整地记录了各个历史时期的数据,而OLTP系统不会保留全部的历史记录。OLTP系统也难以支持决策查询,例如从几千万笔记录中获取不同区域的汇总报表。 完整的数据仓库应包括: 1.数据源-> 2.ETL -> 3.数据仓库存储-> 4.OLAP -> 5.BI工具 现实中可以实现的方案有: 1.数据源-> BI工具 2.数据源-> OLAP -> BI工具 3.数据源-> 数据仓库存储-> BI工具 4.数据源-> 数据仓库存储-> OLAP -> BI工具 5.数据源-> ETL -> 数据仓库存储-> OLAP -> BI工具 可见其中必需的是数据源和前端,其他的部分都可根据具体情况决定取舍。 建立数据仓库的步骤: 1) 收集和分析业务需求 2) 建立数据模型和数据仓库的物理设计 3) 定义数据源 4) 选择数据仓库技术和平台 5) 从操作型数据库中抽取、净化、和转换数据到数据仓库 6) 选择访问和报表工具 7) 选择数据库连接软件 8) 选择数据分析和数据展示软件 9) 更新数据仓库 数据仓库设计的主要步骤如下: 1. 系统主题的确定 这要求系统设计人员多与业务人员沟通, 详细了解业务需求、报表需求,再归纳成数据仓库的主题。例如, 经销商主题,包含经销商各个历史时期的级别、销售额、信贷、活动区域等。产品主题,包含每个产品在各个历史时期、各个区域的销售额、促销力度、销售件数、产品类别等。 2. 数据库的逻辑设计 在确定主题后, 需要对主题包含的信息进行详细定义,并对事实表和维表的关系详细定义。比如, 经销商主题中的销售额, 定义为几个字段:NetSales (净销售额),表示扣除了一切优惠折扣,数据类型为Number(12,3); CusSales, 表示产品目录价的销售额, 数据类型为Number(12,3); TitleCode, 表示级别, 如101表示全国一级代理, 202表示省二级代理,数据类型为V arChar2(3)等。 3. 数据库的物理设计 物理设计主要考虑数据的存储方式, 使得系统有较好的性能。对于记录庞大的事实表,

2020年SAPAPO-快速指南参照模板

SAP APO - 快速指南 SAP APO - 简介 高级计划和优化(APO)模块是SAP供应链管理(SCM)的关键组件之一。它提供与需求计划,供应网络规划(SNP),生产计划/详细计划(PP / DS),运输管理和全球可用承诺相关的不同业务流程。 APO使用核心接口(CIF)与ECC系统紧密集成,并在数据集市和InfoCube上提供完整的报告功能。随着最近发布的供应链管理(SCM)5.0,增加了一套新的功能- 服务部件计划- 在供应链下执行备件管理。SAP APO提供完整的集成功能来管理供应链流程并支持各种功能。 使用供应商网络协作(SNC)(也称为库存归类中心(ICH))来提供供应商和客户之间的协作。使用APO,您可以在供应链流程的所有阶段实现不同合作伙伴之间的协调。它从接收订单,监控库存和产品运输开始。您可以不断地执行供应链流程的优化和评估,并监控流程效率。APO还提供BI组件以支持报告功能和数据集市。 高级规划和优化包括以下应用程序功能- ?需求计划 ?供应网络规划 ?生产计划和详细计划(PP / DS) ?供应链协作 ?全球可用性 ?运输管理 ?供应链协作/库存整理中心 SAP APO作为SAP Supply Chain Management服务器安装的一部分安装,或者也可作为SAP ERP软件包的附加工具。 SAP APO - 部署选项 SAP SCM Server安装提供了SAP APO功能模块的所有功能。 在SAP APO的附加部署模型中,可以使用以下组件作为SAP APO工具的一部分:?SAP APO - 需求规划,即SCM-APO-FCS ?SAP APO供应网络规划,即SCM-APO-SNP ?SAP APO生产计划和详细计划,即SCM-APO-PPS

数据仓库系统设计说明书样本

归一大数据平台 数据仓库 系统设计说明书受控不受控

修改变更记录:

目录 1 引言 .................................... 错误!未定义书签。 1.1 文档编制目的....................... 错误!未定义书签。 1.2 背景............................... 错误!未定义书签。 1.3 词汇表............................. 错误!未定义书签。 1.4 参考资料........................... 错误!未定义书签。 2 总体设计 ................................ 错误!未定义书签。 2.1 软件体系结构....................... 错误!未定义书签。 2.2 系统运行体系....................... 错误!未定义书签。 2.2.1 运行体系图...................... 错误!未定义书签。 2.2.2 程序/模块对应表................. 错误!未定义书签。 2.3 系统物理结构....................... 错误!未定义书签。 2.4 技术路线........................... 错误!未定义书签。 3 系统接口设计 ............................ 错误!未定义书签。 3.1 用户接口........................... 错误!未定义书签。 4 子系统/模块设计.......................... 错误!未定义书签。 4.1 数据仓库........................... 错误!未定义书签。 4.1.1 ODL(操作数据)层设计............. 错误!未定义书签。 4.1.2 BDL(数据仓库)层设计............. 错误!未定义书签。 4.1.3 IDL(宽表)层设计................. 错误!未定义书签。 4.1.4 PDL(应用)层设计................. 错误!未定义书签。

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