BI_数据仓库基础
1
BI
Business Intelligence，即商业智能，商务智能综合企业所有沉淀下来的信息，用科学的分析方法，为企业领导提供科学决策信息的过程。
BOSS业务运营支撑系
BPM企业绩效管理
BPR业务流程重整
CRM客户关系管理
CUBE立方体
DM（Datamart）数据集市数据仓库的子集，它含有较少的主题域且历史时间更短数据量更少，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务，因此也称之为部门级数据仓库。
DM（DataMine）数据挖掘
DSS决策支持系统
EDM企业数据模型
3
ERP
Enterprise Resourse Planning企业资源规划。它是一个以管理会计为核心的信息系统，识别和规划企业资源，从而获取客户订单，完成加工和交付，最后得到客户付款。换言之，ERP将企业内部所有资源整合在一起，对八个采购、生产、成本、库存、分销、运输、财务、人力资源进行规划，从而达到最佳资源组合，取得最佳效益。
4
ETL
数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终
按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
KDD数据库中知识发现
5 KPI
企业关键业绩指标(KPI：KeyProcessIndication)是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设臵、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具，是企业绩效管理的基础。
LDM逻辑数据模型
6 MDD
多维数据库（Multi Dimesional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。
Metadata(元数据)，它是“关于数据的数据，其内容主要包括数据仓库的数据字典、数据的定义、数据的抽取规则、数据的转换规则、数据加载频率等信息。
MOLAP自行建立了多维数据库，来存放联机分析系统数据
7 ODS（四个特点）
(Oprational Data Store)操作型数据存储，是建立在数据准备区和数据仓库之间的一个部件。用来满足企业集成的、综合的操作型处理需要，操作数据存储是个可选的部件。对于一些准实时的业务数据库当中的数据的暂时存储，支持一些同时关连到历史数据与实时数据分
析的数据暂时存储区域。
8 什么是数据集市DM
数据集市可以看作是数据仓库的一个子集，它含有较少的主题域且历史时间更短数据量更少，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务，因此也称之为部门级数据仓库。
二数据仓库
DW
Datawarehouse，数据仓库是一个集合或过程，4要素面向主题，集成，时间相关（反映历史变化），（稳定）不可修改的数据集合。
数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。与其他数据库应用不同的是，数据仓库更像一种过程，对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。
下图是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、数据的访问三个部分：
最为重要的一张图
这张图可以看出四个特点中，面向对象，集成，
数据源：是指企业操作型数据库中的各种生产运营数据即OLIP
数据的存储与管理：数据仓库的存储主要由元数据的存储及数据的存储两部分组
成。元数据是关于数据的数据，其内容主要包括数据仓库的数据字典、数据的定义、数
据的抽取规则、数据的转换规则、数据加载频率等信息。各操作数据库中的数据按照元
数据库中定义的规则，经过抽取、清理、转换、集成，按照主题重新组织，依照相应的
存储结构进行存储
数据的访问：由OLAP(联机分析处理)、数据挖掘、统计报表、即席查询等几部分组
成。例如OLAP：针对特定的分析主题，设计多种可能的观察形式，设计相应的分析主题结构（即进行事实表和维表的设计），使管理决策人员在多维数据模型的基础上进行快速、稳定和交互性的访问，并进行各种复杂的分析和预测工作。
按照存储方式来分，OLAP可以分成MOLAP以及ROLAP等方式,
MOLAP (Multi-Dimension OLAP)将OLAP分析所需的数据存放在多维数据库中。分析主题的数据可以形成一个或多个多维立方体。
ROLAP(Relational OLAP)将OLAP分析所需的数据存放在关系型数据库中。分析主题的数据以“事实表-维表”的星型模式组织。
三企业信息工厂
企业信息工厂（Corporate Information Factory，简称EIF）是一种构建数据仓库的架构。企业信息工厂主要包括五个集成转换层（I&T）、操作数据存储（ODS）、企业级数据仓
库（EDW）、数据集市（DM）、探索仓库（EW）等部件。这些部件有机的结合在一起，为企业提供信息服务。
企业级数据仓库是企业信息工厂的核心部件，用来保存整个企业的数据。一般，也
称数据仓库，是用来满足企业战略决策的需要。数据仓库的数据来自数据准备区和操作
数据存储。
数据集市
的数据来源是数据仓库。企业信息工厂中的数据集市一般来说是非规范化的、定制的和
汇总的。而多维体系架构中的数据集市分为两种，分别是原子数据集市和聚集数据集市。一般来说，企业信息工厂中的数据集市相当于多维体系架构中的聚集数据集市。
企业信息工厂中的数据流向一般是从源系统到数据准备区到操作数据存储到数据
仓库到数据集市
维Dimension
维，是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维。商店、时间和产品都是维。各个商店的集合是一个维，时间的集合是一个维，商品的集合也是一个维。
代理关键字（维ID）
代理关键字一般是指维度表中使用顺序（序列）分配的整数值作为主键，也称为“代理键”。代理关键字用于维度表和事实表的连接。
使用代理关键字可以用来处理缓慢变化维。维度表数据的历史变化信息的保存是
数据仓库设计的实施中非常重要的一部分。Kimball的缓慢变化维处理策略的核心就是
使用代理关键字。
优点
1缓冲
2性能
3建不存在的维度记录
4缓慢变化维处理
缓慢变化维（能力的体现）
随着时间的流失发生缓慢的变化
处理缓慢变化维的方法通常有三种方式：
第一种方式是直接覆盖原值。这样处理，最容易实现，但是没有保留历史数据，无
法分析历史变化信息。第一种方式通常简称为“TYPE 1”。
第二种方式是添加维度行。这样处理，需要代理键的支持。实现方式是当有维度属
性发生变化时，生成一条新的维度记录，主键是新分配的代理键，通过自然键可以和原
维度记录保持关联。第二种方式通常简称为“TYPE 2”。
第三种方式是添加属性列。这种处理的实现方式是对于需要分析历史信息的属性添
加一列，来记录该属性变化前的值，而本属性字段使用TYPE 1来直接覆盖。这种方式
的优点是可以同时分析当前及前一次变化的属性值，缺点是只保留了最后一次变化信
息。第三种方式通常简称为“TYPE 3”。
退化维度
事实表中的部分ID如订单号，但他没有对应的维度表，这编号称为退化维
微型维度
为了解决快变超大维度，解决的方法是，将分析频率比较高或者变化
频率比较大的字段提取出来，建立一个单独的维度表。这个单独的维度表就是微型维度表。
多维体系结构（MD）中的三个关键性概念，
一致性维度，总线架构（Bus Architecture）和一致性事实（Conformed Fact）
一致性维度
解决数据仓库的集成问题
在多维体系结构中，没有物理上的数据仓库，由物理上的数据集市组合成逻辑上的
数据仓库。而且数据集市的建立是可以逐步完成的，最终组合在一起，成为一个数据仓
库。如果分步建立数据集市的过程出现了问题，数据集市就会变成孤立的集市，不能组
合成数据仓库，而一致性维度的提出正式为了解决这个问题。
一致性维度的范围是总线架构中的维
一致性维度建立的地点是多维体系结构的后台（Back Room），即数据准备区。
在同一个集市内，一致性维度的意思是两个维度如果有关系
事实表
，主要有三种事实表，分别是事务粒度事实表
（Transaction Grain Fact Table），周期快照粒度事实表（Periodic Snapshot Grain Fact Table）和累积快照粒度事实表（Accumulating Snapshot Grain Fact Table）；从用途的不同来说，事实表可以分为三类，分别是原子事实表，聚集事实表和合并事实表。
粒度分类
事务事实表（Transaction fact table）记录的事务层面的事实，保存的是最原子的数据，也称“原子事实表”
周期快照事实表（Periodic snapshot fact table）以具有规律性的、可预见的时间间
隔来记录事实，时间间隔如每天、每月、每年等等
用途分类
聚集事实表（Aggregated Fact Table）是原子事实表上的汇总数据，也称为汇总事
实表如只有月度维，求和，平均值等
合并事实表
建立一个事实表，它的维度是两个或多个事实表的相同维度的集合
聚集事实表和合并事实表的主要差别是合并事实表一般是从多个事实表合并而来。
但是它们的差别不是绝对的，一个事实表既是聚集事实表又是合并事实表是很有可能
的。因为一般合并事实表需要按相同的维度合并，所以很可能在做合并的同时需要进行
聚集，即粒度变粗。
非重点
预连接聚集表（pre-joined aggregagte table）是通过对事实表和维度表的联合查询
而生成的一类汇总表。在预连接聚集表中，保存有维度表中的描述信息和事实表的事实值。
切片事实表
切片事实表的结构与相对应的基础表相同，数据来源于相对应的基础表。切片事实
表由于缩小了表中数据的记录数，所以查询的效率得到了很大的提高
蜈蚣事实表
）是指那些一张事实表中有太多维度的事实表事实表相关的维度在15个以下为正常，如果维度个数超过25个，就出现
了维度过多的蜈蚣事实表
一致性事实
一致性事实和一致性维度有些不同，一致性维度是由专人维护在后台（Back Room），发生修改时同步复制到每个数据集市，而事实表一般不会在多个数据集市间复制。需要
查询多个数据集市中的事实时，一般通过交叉探查（drill across）来实现。
1.5 数据集市
即席查询
即席查询的位臵通常是在关系型的数据仓库中
ＯＤＳ：操作数据存储（ODS）
是面向主题的、集成的、可变的、反映当前数据值的和详细的数据的集合，用来满足企业综合的、集成的以及操作型的处理需求。
个人不建议ODS保存相当长周期的数据，同样
ODS中的数据也尽量不做转换，而是原封不动地与业务数据库保持一致。即ODS只是业务数据库的一个备份或者映像，目的是为了使数据仓库的处理和决策支持要求与OLTP系统相隔离，减少决策支持要求对OLTP系统的影响。
ODS的四个作用
１在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层
２分担转移一部分业务系统细节查询的功能
３完成数据仓库中不能完成的一些功能
ODS是细节数据仓库是汇总
元数据
随着数据仓库（DW）技术的不断成熟，企业的数据逐渐变成了决策的主要依据。
数据仓库中的数据是从许多业务处理系统中抽取、转换而来，对于这样一个复杂的企业数据环境，如何以安全、高效的方式来对它们进行管理和访问就变得尤为重要。解决这一问题的关键就是建立数据仓库元数据
ETL（重点）
ETL/BI=1/3, (BI的成败)
T/ETL=2/3
so T/Bi=2/9~~1/4
ETL是BI项目重要的一个环节。通常情况下，在BI项目中ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL 设计的好坏直接关接到BI项目的成败。ETL三个部分中，花费时间最长的是“T”(Transform，清洗、转换)的部分，一般情况
下这部分工作量是整个ETL的2/3。就是整个项目的２/９差不多四分之一
ETL的实现有多种方法，常用的有三种。一种是借助ETL工具实现，一种是SQL方
式实现，另外一种是ETL工具和SQL相结合
数据抽取(三种情况)
1在DW数据库服务器和原业务系统之间建立直接的链接关系就可以写select语句直接访问2不同的数据源解决方法：ODBC的方式建立数据库链接或方法三
3 txt xml利用数据库工具将这些数据导入到指定的数据库，然后从指定的数据库中抽取
4增量更新的问题
数据清洗
1不完整的数据
2错误的数据
3重复的数据
数据转换
1不一致数据转换: 抽取过来之后统一转换成一个编码
2数据粒度的转换：业务系统数据按照数据仓库粒度进行聚合。
3商务规则的计算：ETL中将这些数据指标计算好了之后存储在数据仓库中，以供分析使用数据加载策略
1时间戳方式
2日志表方式
3全表比对方式upset
4全表删除插入方式
OLAP
On-Line Transaction Processing联机事务处理系统(OLTP)
也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。这样做的最大优点是可以即时地处理输入的数据，及时地回答。也称为实时系统(Real time System)。
OLAP （联机分析处理系统）多维数据分析工具的集合
联机分析处理是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入
了解的一类软件技术。
钻取(Drill) ：它是改变维的层次，变换分析的粒度。钻取包含向下钻取(Drill-down)
和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)操作，roll up是在某一维上将低层次的细节数据概
括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而drill down则相反，它从汇总数据深入到细
节数据进行观察或增加新维。
OLAP的实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP
表示基于关系数据库的OLAP实现
ROLAP（事实表维度表的设计）
将多维数据库的多维结构划分为两类表：一类是事实表，用来存储数据和维关键字；另一类是维表，即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事
实表通过主关键字和外关键字联系在一起，形成了“星型模型”。对于层次复杂的维,为避免冗余数据占用过大的存储空间，可以使用多个表来描述,这种星型模型的扩展称为“雪花模型”。
MOLAP
表示基于多维数据组织的OLAP实现（Multidimensional OLAP）。以多维数据组织方式为核心,也就是说,MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成“立方块（Cube）”的结构,在MOLAP中对立方块的“旋转”、“切块”、“切片”是产生多维数据报表的主要技术。
旋转行列转换一条记录中的多个事实字段转化为多条记录
切块
切片的字段结构和相应的基础表完全相同，差别在于存储的记录的范围。切片事实表中保存记录的是相应基础表中记录的子集，记录数通常与某个维度记录数相同。
OLAP存储方式优缺点
一.多维存储方式（MOLAP）
MOLAP在服务器上对数据立方体数组及其管理技术的实现，可以所有的信息查询
都从MOLAP服务器上获得。
?优势
?性能好、响应速度快；
?支持高性能的决策支持计算；
?复杂的跨维计算；
?多用户的读写操作。
?缺点
?占用的存储空间较大
?难以达到TB 级数据量；
?需要进行预计算，可能导致数据爆炸；
?无法支持维的动态变化；
?缺乏数据模型和数据访问的标准。
二.关系数据库存储方式（ROLAP）
ROLAP充分利用关系数据库技术将明细数据和聚合数据存储在一个关系型结构中
的存储方式。
?优势
?没有大小限制；现有的关系数据库的技术可以沿用；
?可以通过SQL实现详细数据与概要数据的储存；
?现有关系型数据库已经对OLAP做了很多优化，包括并行存储、并行查询、位图索引、SQl 的OLAP扩展等大大提高了ROALP的速度；
?查询性能较不如MOLAP方式。
?占用的存储空间较少
?缺点
?一般比MDD响应速度慢；
?SQL无法完成部分计算，主要是无法完成多行的计算，无法完成维之间的计算。
三.混合存储方式（HOLAP）
将聚合存储到分析服务器计算机上的多维结构中，并将分区的源数据保留在它现有的关系型结构中的存储方式。
?特点
?查询性能介于以上两种方式之间
?占用的存储空间介于以上两种方式之间
?适用于在对基于大量基本数据的汇总进行查询时需要快速响应的多维数据集
数据仓库架构
数据仓库架构比较成熟并已经形成理论的主要有两个
一个是Corporate
Information Factory，简称CIF，中文一般翻译为企业信息工厂
简称MD，中文一般翻译为多维体系结构
企业信息工厂主要包括集成转换层（Integrated and Transformation Layer）、操作
数据存储（Operational Data Store）、数据仓库（Enterprise Data Warehouse）、数据集市（Data Mart）、探索仓库（Exploration Warehouse）等部件。
多维体系结构分为后台（Back Room）和前台（Front Room）两部分。后台主要负
责数据准备工作，称为数据准备区（Staging Area），前台主要负责数据展示工作，称为数据集市（Data Mart）。而数据仓库是一个虚拟的部件，它指的是全部数据集市的集合。
数据准备区：就是OLTP的更新数据
Staging区：对存储空间的要求是临时的，且是暂时存放每天从OLTP系统抽取的变更的数据。
ODS区，存放两部分数据，一部分是当前变更的数据，一部分是存放从OLTP抽取的历
史数据。
BaseLine区，该区存放经过转换后的细节数据。
DataMart区，该区存放汇总数据。
仓库管理系统设计(案例)
北京航空航天大学 机械工程及自动化学院 仓库管理系统数据库设计《数据库原理及应用》大作业 班级： 学号： 姓名： 2013-12-27
目录 摘要 (4) 关键字 (4) 引言 (5) 1．需求分析 (6) 2.2 引言 (6) 2.2需求分析阶段的目标与任务 (7) 2.2.1 处理对象 (7) 2.2.2 处理功能及要求 (7) 2.2.3.安全性和完整性要求 (8) 2.3需求分析阶段性成果 (8) 2.3.1 体会与收获 (8) 2.3.2仓库管理系统业务流程图 (9) 2.3.3 仓库管理系统数据流程图 (9) 2.3.4仓库管理系统数据字典 (13) 2.3.5 处理逻辑描述 (15) 3.概念设计阶段 (16) 3.1 引言 (16) 3.2任务与目标 (16) 3.3 阶段结果 (17) 4.逻辑设计阶段 (20) 4.1 逻辑设计的任务与目标 (20) 4.2 数据组织 (20)
4.2.1 将E-R图转换为关系模型 (20) 4.2.2 数据库模式定义 (22) 4.2.3 用户子模式的定义 (25) 4.3 数据处理 (26) 5.物理设计阶段 (27) 5.1 物理设计阶段的目标与任务 (27) 5.2数据存储方面 (27) 5.3 系统功能模块 (27) 5.3.1 货物基本信息的查询与更新模块 (27) 6.数据库实施阶段 (29) 6.1建立数据库、数据表、视图、索引 (29) 6.1.1 建立数据库 (29) 6.1.2 建立数据表 (29) 6.1.3 建立视图 (32) 6.1.4 建立索引 (32) 7.心得体会 (33)
数据仓库报告
数据仓库 学号：20111004458 班级：193113 姓名：华秀 指导老师：李程俊 2015年1月20日
目录 一、数据仓库的定义 (3) 二、实时数据仓库的技术基础和研究现状 (3) 1.技术基础： (3) 2.研究现状 (7) 三、什么是OLTP、OLAP它们的区别有哪些？ (8) OLTP： (8) OLAP: (8) OLAP和OLTP的区别 (8) 四、OLAP有哪些操作 (9) 五、数据立方体 (10) 六、数据挖掘分类 (11) 七、数据挖掘技术 (11) （1）决策树方法 (11) （2）关联规则 (12) （3）神经网络 (12) （4）遗传算法 (12) （5）聚类分析 (12) （6）统计学习 (12) （7）粗糙集 (13) 八、 K means聚类算法 (13)
一、数据仓库的定义 数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decision Making Support）。 对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。数据仓库是近年来才提出的新概念.所谓数据仓库（Data Warehouse）是指这样一种数据的存储地,来自于异地、异构的数据源或数据库的数据经加工后在数据仓库中存储、提取和维护.传统数据库主要面向业务处理,而数据仓库面向复杂数据分析、高层决策支持.数据仓库提供来自种类不同的应用系统的集成化和历史化的数据,为有关部门或企业进行全局范围的战略决策和长期趋势分析提供了有效的支持.数据仓库使用户拥有任意提取数据的自由,而不干扰业务数据库的正常运行. 当前,一些企业已经在传统数据处理方面有了较丰富的经验,他们采用数据仓库希望能从中得到更多好处,例如,以合理的代价取得有效的决策支持、促进企业中业务处理过程的重组、改善并强化对客户的服务、强化企业的资产/负债管理、促进市场优化、加速资金周转、帮助实现企业的规模优化.数据仓库的产生和发展为数据采掘技术开辟了新的战场,同时也提出了新的要求和挑战.目前的研究还主要着眼于数据仓库的构建和维护的基本理论、方法上,例如数据仓库更新问题的研究,因为这是迈向实用化的第一步的、首要的任务.下一步将把重点放在数据仓库的有效应用研究上.为高级的决策支持服务是数据仓库的最终目的,因此基于数据仓库的数据采掘理论和技术的研究,自然成为信息科学学术界的热点问题. 二、实时数据仓库的技术基础和研究现状 1.技术基础： 数据仓库系列技术，主要支撑技术有以下一些： 数据库技术、ETL技术、OLAP技术、元数据管理技术、前台展现技术、报表技术、挖掘技术、仿真优化技术。 这些支撑技术结合各行业业务后，可以生产各式各样的应用。当然这些技术中，重点突出了在数据仓库方面的特征，而忽略了计算机技术的一些特征。比如：OLAP技术，那么就需要计算机存储技术、压缩技术、分区技术、加解密技术、图形化技术等等，这里就不再单独列示。 数据库技术是支撑数据仓库技术的最基础技术。有关系数据库、层次数据库、网络数据库等类型，目前呈现比较好的发展态势的对象关系数据库也是一种类型。最典型的是关系数据库的应用。在数据仓库实践中，关系数据库是实质的数据库存储工具，但针对不同的数据仓库方案，有的关系数据库是还提供了有关的数据仓库元素的查询函数或组件，在支撑数据仓库数据存储的基础上，还能支撑数据仓库的数据探查，比如：Teradata，但是，大部分数据库，以及在大部分数据仓库建设方案中，只是利用数据库作为数据存储的工具。这样，实质上数据仓库与数据库在技术表现看起来可能是一样的，但是，在系统存储模型上却有着本质的区别。数据库技术在存储模型建设方面强调数据模型的规范性和高效存储能力（少冗
数据仓库-系统设计说明书
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 (5) 1.1文档编制目的 (5) 1.2背景 (6) 1.3词汇表 (6) 1.4参考资料 (6) 2总体设计 (7) 2.1软件体系结构 (7) 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 (7) 2.4技术路线 (8) 3系统接口设计 (8) 3.1用户接口 (8) 4子系统/模块设计 (8) 4.1数据仓库 (8) 4.1.1ODL(操作数据)层设计 (8) 4.1.2BDL(数据仓库)层设计 (10) 4.1.3IDL(宽表)层设计 (11) 4.1.4PDL(应用)层设计 (12) 4.1.5PUB(维度)层设计 (15) 4.1.6数据导出设计 (16) 5数据结构与数据库设计 (17) 6外部存储结构设计 (17) 7故障处理说明 (17) 8尚需解决的问题 (18)
编写指南： 本模板力图给出系统设计阶段可能包括的基本信息，重点在于和需求分析文档相联系。描述系统整体情况。如果某个章节在项目或当前阶段中无法描述，则可保留其标题，注明“不
商品仓库管理系统(数据库设计)
数据库原理课程设计仓库管理系统
第一章绪论 课题背景介绍 1.1.1课题开发背景 商品库存管理系统是一个企业不可缺少的部分,它的内容对于企业的决策者和管理者来说都至关重要,所以商品库存管理系统应该能够为用户提供充足的信息和快捷的查询手段。但一直以来人们使用传统人工的方式管理仓库中的各种物资设备，这种管理方式存在着许多缺点,如:效率低、另外时间一长,将产生大量的文件和数据,这对于查找、更新和维护都带来了不少的困难。 随着科学技术的不断提高,计算机科学日渐成熟,其强大的功能已为人们深刻认识,它已进入人类社会的各个领域并发挥着越来越重要的作用。 作为计算机应用的一部分,使用计算机对物资信息进行管理,具有着手工管理所无法比拟的优点.例如:检索迅速、查找方便、可靠性高、存储量大、保密性好、寿命长、成本低等。这些优点能够极大地提高人事劳资管理的效率,也是企业的科学化、正规化管理,与世界接轨的重要条件。因此，开发这样一套商品库存管理软件成为很有必要的事情。 1.1.2课题开发意义 大多数库存管理理论认为，库存是物理上和逻辑上库房库位的所有有形和无形物料极其价值的总和，具体包括成品、原材料、在制品、在途品、生产前物料、备品备件等。虽然持有一些库存是必要的，过量的库存却非但没有用处而且占用了资金。占用的资金对于公司发展、新产品开发等都是非常需要的；减少资金占用还可以大大减少来自银行贷款的利息和风险。对那些采购量特别大、采购件市场价格有波动的物料库存，加强库存管理效果更为明显。因此，平衡公司库存投资与其它资金需求至关重要。 随着我国经济的飞速发展，各种类型规模的公司企业迅速崛起，许多从事生产和经营管理的企业都有自己生产和销售的产品，而这些产品都需要储存在仓库中，对于每个企业来说，随着企业规模的不断扩大，产品数量的急剧增加，所生产产品的种类也会不断地更新与发展，有关产品的各种信息量也会成倍增长。面对庞大的产品信息量，如何有效地管理库存产品，对这些企业来说是非常重要的，库存管理的重点是销售信息能否及时反馈，从而确保企业运行效益。而库存管理又涉及入库、出库的产品、操作人员及客户等方方面面的因素，如何管理这些信息数据，是一项复杂的系统工程，充分
九种数据仓库产品及解决方案评析
前言： 随着我国企业信息化建设步伐的不断加快，全球性市场竞争的加剧，越来越多的企业开始建设自己的数据仓库系统，希望能对历史数据进行具体而又有针对性的分析与挖掘，以期从中发现新客户和客户新的需求。 目前市场上各种数据仓库产品及其解决方案品种繁多，且大多属于“舶来品”，产品定位不同，各有特点，究竟选择哪家的产品能更适合自己的企业特点与未来发展？ 本文对目前市场上九种主流数据仓库产品(Business Objects、Oracle、IBM、Sybase、Informix、NCR、Microsoft、SAS、CA)进行分析与总结，根据各公司提供的数据仓库工具的功能，将其分为三大类：单点产品、提供部分解决方案的产品、提供全面解决方案的产品。下面对其进行一一介绍，以期能够给你的选择提供一定的参考。 九种数据仓库产品及解决方案评析 =============================================== 一、单点产品 这类产品仅局限于数据仓库方案实施中的一部分或某一特定功能，主要是作为第三方产品或者和其它公司的产品结合起来进行使用。比较有特色的是Business Objects。 Business Objects 所谓单点产品是指仅局限于数据仓库方案实施中的一部分或某一特定功能，主要是作为第三方产品或者和其它公司的产品结合起来进行使用。 ?产品特点： Business Objects是一个集查询、报表和OLAP技术为一身的智能决策支持系统。它使用独特的“语义层”技术和“动态微立方”技术来表示数据库中的多维数据，具有较好的查询和报表功能，提供钻取(Drill)等多维分析技术，支持多种平台（所有Windows 平台及Unix平台）和多种数据库（如Oracle、informix、Sybase、Microsoft SQL Server、DB2、CA-Ingres、Teradata、Red Brick、FoxFro、dBase、Access等），同时它还支持Internet/Intranet，可以通过WWW进行查询、报表和分析决策。 ?主要工具： Business Objects提供工具如下： BusinessObjects是集成查询，报表和分析功能的工具； Webintelligence是世界上第一个通过Web进行查询、报表和分析的决策支持工具； Businessquery是第一个可以在Microsoft Excel中集成企业公共数据源中数据的工具； Businessminer是面向主流商业用户的数据挖掘工具，可以实现深入的分析用以发掘深层次的数据之间的关系。
BI_数据仓库基础
BI_数据仓库基础 BI BOSS业务运营支撑系 BPM企业绩效管理 BPR业务流程重整 CRM客户关系管理 CUBE立方体 DM（Datamart）数据集市数据仓库的子集，它含有较少的主题域且历史时间更短数据量更少，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务，因此也称之为部门级数据仓库。 DM（DataMine）数据挖掘 DSS决策支持系统 EDM企业数据模型 3 ERP Enterprise Resourse Planning企业资源规划。它是一个以管理会计为核心的信息系统， 识别和规划企业资源，从而获取客户订单，完成加工和交付，最后得到客户付款。换言 之，ERP将企业内部所有资源整合在一起，对八个采购、生产、成本、库存、分销、运输、 财务、人力资源进行规划，从而达到最佳资源组合，取得最佳效益。 4 ETL 数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终 按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。 KDD数据库中知识发现 5 KPI 企业关键业绩指标(KPI：KeyProcessIndication)是通过对组织内部流程的输入端、输出 端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标， 是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具，是企业绩效管理的基础。 LDM逻辑数据模型 6 MDD 多维数据库（Multi Dimesional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一 个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵， 人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比， 它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。 Metadata(元数据)，它是“关于数据的数据，其内容主要包括数据仓库的数据字典、数据 的定义、数据的抽取规则、数据的转换规则、数据加载频率等信息。 MOLAP自行建立了多维数据库，来存放联机分析系统数据 7 ODS（四个特点） (Oprational Data Store)操作型数据存储，是建立在数据准备区和数据仓库之间的一个部件。用来满足企业集成的、综合的操作型处理需要，操作数据存储是个可选的部件。对于一 些准实时的业务数据库当中的数据的暂时存储，支持一些同时关连到历史数据与实时数据分析的数据暂时存储区域。
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 ?
数据挖掘与数据仓库知识点总结
1、数据仓库定义：数据仓库是一种新的数据处理体系结构，它与组织机构的操作数据库分别维护，允许将各种应用系统一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。设计和构造步骤：1）选取待建模的商务处理；2）选取商务处理的粒变；3）选取用于每个事实表记录的维；4）选取事实表中每条记录的变量 系统结构：（1）底层是仓库数据服务器，总是关系数据库系统。（2）中间层是OLAP服务器，有ROLAP 和MOLAP，它将对多维数据的操作映射为标准的关系操作（3）顶层是前端客户端，它包括查询和报表工具、分析工具和数据挖掘工具 2、数据仓库的多维数据模型：（1）星形模式：在此模型下，数据仓库包括一个大的包含大批数据并且不含冗余的中心表，一组小的附属表，维表围绕中心事实表显示的射线上。特征：星型模型四周的实体是维度实体，其作用是限制和过滤用户的查询结果，缩小访问围。每个维表都有自己的属性，维表和事实表通过关键字相关联。【例子：sales数据仓库的星形模式，此模式包含一个中心事实表sales，它包含四个维time, item, branch和location。 （2）雪花型模式：它是星形模式的变种，其中某些维表是规化的，因而把数据进一步分解到附加的表中。特征：雪花模型通过最大限度地减少数据存储量和联合较小的维表来改善查询性能，增加了用户必须处理的表数量和某些查询的复杂性，但同时提高了处理的灵活性，可以回答更多的商业问题，特别适合系统的逐步建设要求。【例子同上，只不过把其中的某些维给扩展了。 （3）事实星座形：复杂的应用可能需要多个事实表共享维表，这种模式可看作星形模式的汇集。 特征：事实星座模型能对多个相关的主题建模。例子：有两个事实表sales和shipping，它们可以共享维表time, item和location。 3、OLAP：即联机分析处理，是在OLTP基础上发展起来的、以数据仓库基础上的、面向高层管理人员和专业分析人员、为企业决策支持服务。特点：1.实时性要求不是很高。2.数据量大。3.因为重点在于决策支持，所以查询一般是动态的，也就是说允许用户随机提出查询要求。 OLAP操作：上卷：通过沿一个维的概念分层向上攀登，或者通过维归约，对数据立方体进行类聚。下钻：是上卷的逆操作，它由不太详细的数据得到更详细的数据，下钻可以通过沿维的概念分层向下或引入附加的维来实现。切片：对给定方体的一个维进行进行选择，导致一个子立方体。切块：通过对两个或多个维执行选择，定义子立方体。转轴：是一种可视化操作，它转动数据的视角，提供数据的替代表示。 OLTP：即联机事务处理，是以传统数据库为基础、面向操作人员和低层管理人员、对基本数据进行查询和增、删、改等的日常事务处理。OLTP的特点有：a.实时性要求高；b.数据量不是很大。C.交易一般是确定的，是对确定性数据进行存取。d.并发性要求高且严格的要求事务的完整性，安全性。 OLTP和OLAP的区别：1）用户和系统的面向性:OLTP面向顾客，而OLAP面向市场；2）数据容：OLTP 系统管理当前数据，而OLAP管理历史的数据；3）数据库设计：OLTP系统采用实体-联系（ER)模型和面向应用的数据库设计，而OLAP系统通常采用星形和雪花模型；4）视图：OLTP系统主要关注一个企业或部门部的当前数据，而OLAP 系统主要关注汇总的统一的数据；5）访问模式：OLTP访问主要有短的原子事务组成，而OLAP系统的访问大部分是只读操作，尽管许多可能是复杂的查询。 7、PageRank算法原理：1）在初始阶段：构建Web图，每个页面初始设置相同的PageRank 值，通过迭代计算，会得到每个页面所获得的最终PageRank值。2）在一轮中更新页面 PageRank得分的计算方法：每个页面将其当前的PageRank值平均分配到本页面包含的出 链上。每个页面将所有指向本页面的入链所传入的权值求和，即可得到新的PageRank得分。 优点：是一个与查询无关的静态算法，所有网页的PageRank值通过离线计算获得；有效减 少在线查询时的计算量，极大降低了查询响应时间。 缺点：1）人们的查询具有主题特征，PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主 题性降低。2）旧的页面等级会比新页面高。因为即使是非常好的新页面也不会有很多上游， 除非它是某个站点的子站点。
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
BI、数据仓库基础概念
商业智能技术培训 ——BI、数据仓库基础概念
目录 1 商业智能(Business Intelligence)简介 (3) 2 数据仓库概念及发展 (4) 2.1.1 什么是数据仓库 (4) 2.1.2 数据仓库的关键技术 (4) 3 在线分析处理（OLAP） (5) 4 数据挖掘（Data Mining） (6)
1商业智能(Business Intelligence)简介 随着经济的发展，企业所面临的竞争日益激烈。同时，信息技术的发展也使企业获取信息的手段和渠道也在不断增加，企业所面对的信息浩如烟海。而任何好的决策都需要事实和真实的数据。企业决策的正确程度也取决于所使用的事实和数字的准确程度。另一方面，随着竞争的增加，决策需要在较短的时间内做出。因此，在特定的时间段内，能够尽可能多地获得相关信息就变得越来越关键。而为了使决策具有较好的正确度，却又需要更长的时间。因此，企业需要高效数据分析工具，以减少高速、精确分析大量数据所需时间。 商业智能技术正是一种能够帮助企业迅速地完成信息采集、分析的先进技术。它以数据仓库（Data Warehousing）、在线分析处理（OLAP）、数据挖掘（Data Mining）3种技术的整合为基础，建立企业数据中心和业务分析模型，以提高企业获取经营分析信息的能力，从而提高企业经营和决策的质量与速度。 一、数据仓库（Data Warehousing） 数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。目的是为了解决在信息技术发展中存在的拥有大量数据、然而有用信息贫乏的问题。它是集成各系统的历史数据而建立的面向主题的企业数据中心，其特点是面向主题、集成性—企业数据框架、历史性和稳定性。 二、在线分析处理（OLAP） OLAP是一种高度交互式的过程，它能够将原始的数据转化成为真正能够为用户所理解的、真实反映数据维特性的信息，以便分析人员从多种角度对这些信息进行快速、一致、交互地访问和反复的分析从而获得有用信息、达到对数据更深入了解的目的。 在线分析处理同时也是对存储在多维数据库（MDD）或关系型数据库（RDBMS）中的数据进行分析、处理的过程。这种分析可以是多维在线分析处理、关系型在线分析处理，也可以是混合在线分析处理。在线分析处理的特点是灵活、动态、快速的多维分析、可以进行随机查询、产生即席报表。 三、数据挖掘（Data Mining） 数据挖掘是通过数学模型从浩如瀚海的数据和文档中发现以前未知的、隐藏的、潜在的规律和可以理解的信息，以辅助决策的过程。也就是说从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 数据挖掘的特点是涉及数据库、统计分析和人工智能等多种技术，具有预测和验证功能并且能够进行特征和规律的描述。
仓库管理系统典型数据库
河南城建学院 《典型数据库》课程设计报告 课程名称：《典型数据库》课程设计 设计题目：仓库管理系统 指导教师： 班级： 学号： 学生姓名： 同组人员： 计算机科学与工程学院 2016年1月10日
目录
第1章概述 选题的背景与意义 1、背景： 随着信息技术的发展和国内外互联网技术应用水平的逐步提高，在企业管理过程中，传统的工作方式和管理模式已经难以满足现代社会的必然需求，实现企业现代化综合管理已经是提高国家政府机关和企事业单位各部门工作效率、规范化管理的必然发展趋势。随着经济全球化、信息网络化和物流现代化进程的全面推进，仓储供需量呈现爆炸式的增长，传统的仓库管理模式和管理系统，已根本满足不了现代社会全面信息化的严峻挑战，如何加强以信息化为指导的现代仓库管理技术已成为物流现代化走向成功的有效途径，如何将互联网技术和仓储物流的信息化技术紧密结合起来，开发出适应当前社会发展需要的、先进的现代化物流仓储管理技术平台，是现代化物流发展技术中一项基础的、又是很关键的、特别值得研究的子课题。ASP技术是面向对象编程的技术，可实现复杂数据库的操作；用ASP开发的Web应用程序安装在网络服务器上，运行在网络服务器上，因而ASP源程序的隐密安全系数性高；而ASP又是基于B/S模型架构的、开放式的Web服务器的应用程序开发技术，因此，采用ASP技术开发运行在服务器端的仓库管理信息系统平台是众多软件设计与开发人士的首要选择。本文比较全面地阐述了与ASP、ADO、B/S模式有关的理论技术，为构建Web仓库管理信息系统提供了必要的理论支持。首先分析了ASP技术的优势、特点及其工作原理，剖析了ASP工作的核心内涵，搭建了ASP技术的工作环境，为开发系统功能提供的必需的技术运行环境；分析了目前Web数据库最佳访问组件ADO技术的对象与数据集之间的关系，直接搭建了Web应用程序与数据库访问的联系梁；根据现代仓储市场的需求特点，对拟开发系统的功能进行了细致地分析与设计，建立了仓储数据管理的E-R模型图、数据库结构，分析了B/S架构模式的三层框架，构建了以该框架为模型的仓库管理信息系统，重点分析介绍了有关功能模块的ASP实现过程，成功地实现了基于ASP运行环境的仓库管理信息系统的开发与设计；并对本系统的各项功能进行了测试与分析，发现系统运行状态良好，人机交互友好，程序设计实现合理，达到了项目设计的目的和要求。最后，对本次的项目设计进行了总结与展望，发现了系统的构架模式关系着程序开发效率，对开发系统有着重要的影响意义，好马配好鞍，优秀的软件必然有优秀的构架。作为软件开发设计人员既要努力学好软件技术又要重视相关模式的学习，这样，就能达到事半功倍的效果，设计开发出
大数据挖掘考精彩试题库
一、填空题 1.Web挖掘可分为、和3大类。 2.数据仓库需要统一数据源，包括统一、统一、统一和统一数据特征 4个方面。 3.数据分割通常按时间、、、以及组合方法进行。 4.噪声数据处理的方法主要有、和。 5.数值归约的常用方法有、、、和对数模型等。 6.评价关联规则的2个主要指标是和。 7.多维数据集通常采用或雪花型架构，以表为中心，连接多个表。 8.决策树是用作为结点，用作为分支的树结构。 9.关联可分为简单关联、和。 10.B P神经网络的作用函数通常为区间的。 11.数据挖掘的过程主要包括确定业务对象、、、及知识同化等几个步 骤。 12.数据挖掘技术主要涉及、和3个技术领域。 13.数据挖掘的主要功能包括、、、、趋势分析、孤立点分析和偏 差分析7个方面。 14.人工神经网络具有和等特点，其结构模型包括、和自组织网络 3种。 15.数据仓库数据的4个基本特征是、、非易失、随时间变化。 16.数据仓库的数据通常划分为、、和等几个级别。 17.数据预处理的主要容(方法)包括、、和数据归约等。 18.平滑分箱数据的方法主要有、和。 19.数据挖掘发现知识的类型主要有广义知识、、、和偏差型知识五种。 20.O LAP的数据组织方式主要有和两种。 21.常见的OLAP多维数据分析包括、、和旋转等操作。 22.传统的决策支持系统是以和驱动，而新决策支持系统则是以、建 立在和技术之上。 23.O LAP的数据组织方式主要有和2种。 24.S QL Server2000的OLAP组件叫，OLAP操作窗口叫。 25.B P神经网络由、以及一或多个结点组成。 26.遗传算法包括、、3个基本算子。 27.聚类分析的数据通常可分为区间标度变量、、、、序数型以及混合 类型等。 28.聚类分析中最常用的距离计算公式有、、等。 29.基于划分的聚类算法有和。 30.C lementine的工作流通常由、和等节点连接而成。
数据仓库系统建设方案详细
河北省工商银行 数据仓库系统建设方案 建 议 书
北京世纪明日网络科技有限公司 二零零零年三月 河北省工商银行数据仓库系统建设方案 目录 第一章前言 1.1数据仓库发展史 1.2竞争日趋激烈的金融市场 1.3中国专业银行面临的挑战 1.4中国专业银行实施数据仓库的意义 1.5中国专业银行实施数据仓库已具备的条件 第二章数据仓库总体概述 2.1 数据仓库基础 2.2 数据仓库技术概述 2.3 一个可扩展数据仓库的基本框架
2.4 一个数据仓库实施流程 第三章系统体系结构设计 3.1系统设计指导思想 3.2 方案总体框架图 3.3 系统体系结构设计 3.4 系统方案的组成 第四章银行数据仓库的建设 4.1 面向应用的OLTP系统和面向主题的OLAP系统 4.2 个性化服务的定义 4.3 业务探索/业务发掘 4.4 建立市场客户信息基础 4.5 利用数据仓库实现的基本模块 4.6 更高层次的开发应用 4.7 综合信息发布 第五章方案实施建议 5.1 开发模式 5.2 组织机构 5.3 项目实施进程
5.4 项目进度计划 第六章产品报价 6.1 软件产品报价 6.2 硬件产品报价 6.3 项目开发实施费用 第一章前言 1.1 数据仓库发展史 相对于许多行业而言，信息处理技术还是一门新兴的技术，但是其发展速度却几乎是最快的。随着计算机硬件技术的飞速发展，软件技术也是日新月异。 许多企业和机构已经建立了相对完善的OLTP（联机事物处理）系统。随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。通过对这些历史数据的分析和综合处理，可以找到那些对企业发展至关重要的业务信息，从而帮助有关主管和业务部门作出更加合理的决策。70年代中期出现的MIS（管理信息系统）实际上就是在这种背景下产生的。 但MIS具有极大的局限性。首先，它是按预先定义好的流程对数
数据仓库 历史与现在发展状况
数据仓库 一数据仓库简介 随着处理信息量的不断加大，企业需要多角度处理海量信息并从中获取支持决策的信息，面向事务处理的操作型数据库就显得力不从心，面向主题集成大量数据的数据仓库技术产生。数据仓库因其面向主题性，集成性，稳定性和时变性，不仅在数据的集成，存储上效果好，在从操作系统提取信息和支持系统造作者的前端工具上更是充分利用了数学严谨的逻辑思维和统计学知识，以及先进的信息技术，使企业的信息利用更有价值。数据仓路按照特定的方法（ETL）从数据源中提取数据，以特定主题作维度利用特定的算法集成数据，给数据用户提供实时查询，最终集成有效信息供决策者使用。数据仓库是个过程而不是一个项目，是一个解决方案而不是一个产品。 数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受，数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。 二数据仓库历史 1.1981年NCR公司（national cash register corporation）为Wal mart 建立了第一个数据仓库，总容量超过101TB(十年的会计文档还不足1TB) 2.商务智能的瓶颈是从数据到知识的转换。1979年，一家以决策支持系统为已任、致力于构建单独的数据存储结构的公司Teradata诞生了。Tera，是万亿的意思，Teradata的命名表明了公司处理海量运营数据的决心。1983年，该公司利用并行处理技术为美国富国银行（Wells Fargo Bank）建立了第一个决策支持系统。这种先发优势令Teradata至今一直雄居数据行业的龙头榜首。 3. 1988年，为解决企业集成问题，IBM公司的研究员Barry Devlin和Paul Murphy创造性的提出了一个新的术语：数据仓库（Data Warehouse） 4.1992年，比尔·恩门（Bill Inmon）出版了《如何构建数据仓库》一书，第一次给出了数据仓库的清晰定义和操作性极强的指导意见，真正拉开了数据仓库得以大规模应用的序幕。 5.1993年，毕业于斯坦福计算机系的博士拉尔夫·金博尔，也出版了一本书：《数据仓库的工具》（The Data Warehouse Toolkit），他在书里认同了比尔·恩门对于数据仓库的定义，但却在具体的构建方法上和他分庭抗礼。最终拉尔夫金博尔尔由下而上，从部门到企业的数据仓库建立方式迎合人们从易到难的心理，得到了长足的发展。 6.1996年，加拿大的IDC（international date corporation）公司调查了62家实现数据仓库的欧美企业，结果表明：数据仓库为企业提供了巨大的收益、进行数据仓库项目开发的公司在平均2.72年内的投资回报率为321%。 7．到如今，数据仓库已成为商务智能由数据到知识，由知识转化为利润的基础和核心技术。 8.在国内，因数据仓库的实施需要较多的投入，再加之需要足够的数据积累才能看到结果，不能很好的被企业普遍接受。对数据仓库的发展产生了一些负面影响。但实时的，多维的处理海量数据已成为信息时代企业发展所必须的工作。 三主流数据仓库产品 IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft和SAS等有实力的公司相继通过收购或研发的途径推出了自己的数据仓库解决方案。BO和Brio等专业软件公司也前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。根据各个公司提供的数据仓库工具的功能，可以将其分为3大类：解决特定功能的产品（主要包括BO的数据仓库解决方案）、提供部分解决方案的产品（主要包括Oracle、IBM、Sybase、Informix、NCR、Microsoft及SAS等公司的数据仓库解决方案）和提供全面解决方案的产品（CA是目前的主要厂商）。
《数据仓库与数据挖掘》复习题
2014-2015-1《数据仓库与数据挖掘》 期末考试题型 一、单项选择题（每小题2分，共20分） 二、填空题（每空1分，共20分） 三、简答题(每题6分，共30分) 四、析题与计算题(共30分) 请同学们在考试时不要将复习资料带入考场！！！ 单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision A. Precision, ROC D. Recall, ROC 3. 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 4. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 5. 什么是KDD？(A) A. 数据挖掘与知识发现 B. 领域知识发现 C. 文档知识发现 D. 动态知识发现 6. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A） 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 7. 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 8. 建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 9. 用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A)
仓库管理系统(数据库)
电子与信息工程学院 课程设计报告 （2018-2019学年第二学期） 课程：面向对象程序设计 软件工程实践（数据库设计与开发）题目：企业仓库管理系统 专业班级： 组别： 小组成员： 指导教师： 完成周数： 2019年7月10日
第一章引言 1.1系统开发的背景 随着计算机的发展，生活中仅仅依靠人工管理商场里面大量的的商品会浪费大部分的人力物力，还会造成较高的人工失误，所以有必要开发一个商场库存管理系统来很大程度上减少失误和不必要的浪费。实现信息数字化管理，提高管理效率，降低经营成本。利用商场库存管理系统可以提高商场的运营，提高总体效率 1.2系统开发的意义与目的 仓库在现实生活中用途十分广泛，各种商城、超市要利用仓库存放物资，药房、医院等要利用仓库存放药品，企业、工厂等要利用仓库存放原材料、生产成品，因此仓库的管理成了一项十分重要的工作。人工管理仓库既费时又费力，而且容易造成混乱，严重时会影响商城、企业的正常运作，造成恶劣的后果。随着计算机技术的发展，如何快速，高效，便捷的管理仓库受到了高度的关注。本系统模拟仓库管理，系统主要针对于日常库存信息的管理，包括物资管理、仓库管理、入库操作、入库査询统计、出库操作、出库查询统计、库存查询统计等处理情況。用户可以通过相应的模块，对仓库里的物品的基本情况和库存数量进行查询，管理员通过简单的操作即可轻松的管理仓库，查询各项相关信息，并能进行入库和出库操作等。通过仓库管理系统的设计与实现，使我们巩固和加深对数据库基础理论和基本知识的理解，进一步掌握了使用数据库进行软件设计的基本思想和方法，提高了运用数据库理论解决实际问题的能力，锻炼了实际动手能力、创新能力，培养了调查研究、查阅技术文献、资料、手册以及编写文档的能力。 1.3开发工具简介 1.3.1数据库系统SQL Servers012： 作为新一代的数据平台产品，SQL Server 2012 不仅延续现有数据平台的强大能力，全面支持云技术与平台，并且能够快速构建相应的解决方案实现私有云
数据仓库成功应用案例讨论
中国银行广东分行数据仓库成功应用案例 信用卡业务是商业银行业务中非常重要的一部分，中国的商业银行开展信用卡业务已多年，相关数据积累相对完备且真实，信用卡业务的经营运作也已从简单的扩大规模、以量取胜阶段进入到成熟竞争、以质取胜阶段，各商业银行不断推出新的服务品种和花样繁多的增值服务，提高市场占有率并强化品牌意识以获得利润。 中国加入WTO后，银行卡业务将在3至5年内对外资银行开放，而银行卡业务不依赖于分支机构的特点将使中国的商业银行信用卡业务面临更加严酷的竞争。信用卡业务竞争本质上就是客户的竞争，而且是优质客户的竞争。针对客户发现、客户提升、客户保持、市场细分、忠诚度、贡献度、个性化服务乃至个人信用风险等等一系列围绕客户关系的新问题，支持日常运作的信用卡生产系统是面向柜员和交易的日常营运和客户服务基础设施，无法提供众多分析、决策型用户对大量历史数据同时进行突发的、复杂的决策分析，而建立一套以客户为中心的信用卡业务分析系统则是实现上述命题的必要可行手段。 在这种情况下，中国银行广东分行引入了海波龙的Hyperion Intelligence，希望通过利用Hyperion Intelligence应用实现这样的目标:建立一套以客户为中心的信用卡业务分析系统，方便企业各级工作人员获取各类信息，实现对成本收益、风险控制、绩效评估、客户管理、营销战役等决策目标的支持，并达到风险管理和控制、客户关系管理与个性化服务、商户分析与市场策略、费用控制与利润分析四大应用目标。 成功典范 中国银行广东省分行是国内金融界最早成功实施数据仓库应用解决方案的单位，其在1996年投产的省市两级金融管理信息系统(FMIS)因首次采用并成功实施先进的数据仓库/OLAP技术而荣获“八五”国家科技攻关重大成果奖，并成为目前业界反复引用的典型成功案例。 在随后的数年中，中国银行广东省分行在决策支持/数据仓库应用研发方面的投入一直保持相当大的力度，陆续推出数项新的应用，应用领域也从最初的财务管理、资产负债指标监控等分析主题逐步延伸至目前的客户及消费行为分析、个人信用评估、授信风险监控、客户关系管理以及一对一个性化营销等分析主题。 广东华际友天信息科技有限公司和中国银行广东省分行共同实施的信用卡分析系统采用了Hyperion和IBM在业界领先的数据仓库技术和工具，专门针对信用卡业务的商业智能应用。此系统的研制目的是为与信用卡业务有关各级管理人员、统计分析人员、风险监控人员，特别是业务发展人员提供灵活有效的实时数据分析/决策支持环境，使他们能够便捷地获得并分析客户特征信息、各交易要素信息以及市场统计信息，从而支持成本收益、风险控制、绩效评估、客户管理、营销战役等决策目标的实现。