课程4:数据仓库和数据挖掘项目管理

课程4:数据仓库和数据挖掘项目管理
课程4:数据仓库和数据挖掘项目管理

一、单选题。每道题只有一个正确答案。

1、以下哪个不是数据仓库的特点?

A 数据的一致性

B 数据的完整性

C 数据的扩展性

D 数据的集成性

正确答案C

2、以下哪个不属于数据仓库需求分析的先决条件?

A 主题模型

B 数据质量评估

C 详细需求文档

D 宏观信息需求

正确答案C

3、进行需求分析可使用多种工具,但以下哪项是不适用的?

A 数据流图

B 判定表

C PAD图

D 数据字典

正确答案C

5、以下与逻辑建模技术表述无关的是哪一个?

A 采用逻辑建模或物理建模技术。

B 采用的模型为星型模型货三范式模型。

C 参与的角色有DWAR、DWE。

D 使用多维模型设计工具。

正确答案D

6、数据仓库设计过程中所采用的逻辑模型是下面哪一个?

A 关系模型

B 雪花模型

C 星型模型

D 三范式模型

正确答案A

7、以下有关ETL表述不正确的是哪一个?

A ETL由三个子过程构成、数据抽取、数据转换和数据加载。

B ETL又可以扩展为可以分为4个步骤、数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载,即ETCL。

C ETL设计涉及到错误恢复过程设计、归档转储过程设计、作业调度过程设计等内容。

D 根据选用的数据仓库工具将数据从数据源抽取到数据库,然后根据业务规则转换和集成为数据仓库中需要的数据格式,最后将转换的结果装入数据仓库。

8、以下哪一个不属于元数据管理系统的建设的步骤?

A 元数据需求定义

B 元数据管理实现

C 元数据应用实现

D 系统应用定义

9、以下哪一个不是数据仓库管理的内容?

A 元数据管理

B 数据仓库管理

C 数据管理

D 系统管理模块

10、以下哪一项在数据挖掘项目中所占时间比重最大?

A 数据采集

B 数据清洗

C 数据预处理

D 数据挖掘

11、在数据挖掘中,可以通过哪种方法找出发现不真实的数据资料,保证资料的可信度?

A 过程技术推证

B 变量交叉验证

C 变更同比分析

D 变更极值控制

12、软件需求规格说明书的内容不应包括对____的描述。

A 主要功能

B 算法的详细过程

C 用户界面及运行环境

D 软件的性能

13、K-means算法的缺点不包括?

A K必须是事先给定的。

B 选择初始聚类中心。

C 对于“噪声”和孤立点数据是敏感的。

D 可伸缩、高效。

14、CRM是指在合适的__、通过合适的__、在合适的__内、向合适的__、提供合适的__。

A 渠道、时间、产品、客户、价格

B 价格、产品、时间、客户、渠道

C 时间、渠道、价格、客户、产品

D 客户、价格、时间、渠道、产品

15、银行客户流失预测模型建立流程中模型预测周期一般为?

A 1个月

B 2个月

C 3个月

D 6个月

16、商业银行信用评分模型中的数据源不包括?

A 财务报告

B 信用报告

C 帐户交易信息

D 预测信息

正确答案D

17、利用客户偏好模型对客户进行合理性、等角度去描述群体和调整模型,直至得到理想的

模型。

A 可扩展性

B 可应用性

C 科学性

D 完整性

正确答案B

18、客户关系管理的核心是?

A 渠道

B 了解客户自身的喜好

C 产品

D 价格

19、BI和CRM的关系描述中,不正确的是?

A BI是方法。

B BI是工具。

C CRM是应用。

D CRM是方法。

正确答案D

20、RUP的业务限制因素分析是指?

A 建立业务限制因素到软件非功能目标的转化。

B 建立业务需求到软件质量标准的转化。

C 建立业务目标到软件功能目标的转化。

D 建立限制因素与功能目标的转化。

21、软件需求分析的任务不应包括?

A 问题分析

B 信息域分析

C 结构化设计

D 确定逻辑模型

22、用例的实现细节不会在____中描述。

A 用例说明

B 用例图

C 活动图

D 顺序图

23、RUP初始阶段业务目标建模的任务是?

A 建立业务目标到用户需求的转化模型。

B 建立业务需求到用户目标的转化模型。

C 建立业务目标到软件功能目标的转化模型。

D 建立项目目标到业务目标的转化模型。

24、结构化分析(SA)是软件开发需求阶段所使用的方法,____不是SA所使用的工具。

A DFD图

B PAD图

C 数据结构

D 控制结构

25、结构化分析方法(SA)最为常见的图形工具是?

A 程序流程图

B 实体联系图

C 数据流图

D 结构图

26、ER图是表示概念模型的有效工具之一,在ER图中的菱形框表示?

A 联系

B 实体

C 实体的属性

D 联系的属性

27、在ER图中,用长方形和椭圆分别表示?

A 联系、属性

B 属性、实体

C 实体、属性

D 什么也不代表、实体

28、用例图中,通信关联是指?

A 参与关联

B 使用关联

C 扩展关联

D 以上三种都是

30、以下关于面向对象方法的叙述中,正确的是?

A 问题空间与解决问题的方法空间不一致。

B 继承是组装结构的重要特征。

C 类是对象的抽象。

D 数据和功能相割裂。

31、UML是一种面向对象的统一建模语言,用例可以用来描述____。

A 类

B 状态

C 活动

D 协作

32、虽然顺序图和协作图都用来描述对象间的交互关系,但侧重点不一样,协作图着重体现

的是?

A 交互的时间顺序。

B 交互对象属性。

C 交互对象间的静态链接关系。

D 消息的同步。

33、状态图中,同步条件用于表示活动之间的同步,下列表述中不正确的是?

A 一般有一个或多个信息流向它引入,表示该同步条件所要遵循的条件。

B 有一个或多个信息流从它引出,表示各引出信息流被同时触发的条件。

C 表示引入的信息流同时到达,引出的信息流被同时触发。

D 同步条件一般是针对各引入信息流的,显示在同步条件图元旁边。

34、原型化方法是用户和软件开发人员之间进行的一种交互过程,适用于系统。

A 需求不确定性高的

B 需求确定的

C 管理信息

D 动态改变

35、系统/软件开发的原型化方法是一种有效的开发方法,下述基本环节中是原型形成以后

才应实施的内容。

A 识别基本需求。

B 开发工作模型。

C 修正和改进模型。

D 进行细部说明。

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

数据仓库与数据挖掘课后习题答案

数据仓库与数据挖掘 第一章课后习题 一:填空题 1)数据库中存储的都是数据,而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。 2)数据仓库中的数据分为四个级别:早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。3)数据源是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉,通常包括业务数据和历史数据。4)元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 5)数据处理通常分为两大类:联机事务处理和联机事务分析 6)Fayyad过程模型主要有数据准备,数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。 7)如果从整体上看数据挖掘技术,可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。 8)那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。 9)按照挖掘对象的不同,将Web数据挖掘分为三类:web内容挖掘、web结构挖掘和web 使用挖掘。 10)查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层,它们各自的侧重点不同,因此适用范围和针对的用户也不相同。 二:简答题 1)什么是数据仓库?数据仓库的特点主要有哪些? 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支

持管理决策。 主要特点:面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用 2)简述数据挖掘的技术定义。 从技术角度看,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 3)什么是业务元数据? 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据,它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层,使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据 4)简述数据挖掘与传统分析方法的区别。 本质区别是:数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。 5)简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 a.虚拟的数据仓库体系结构 b.单独的数据仓库体系结构 c.单独的数据集市体系结构 d.分布式数据仓库结构

成功实施数据仓库项目的7个步骤

成功实施数据仓库项目的7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数据库生命周期管理方法(Discover, Design, Develop, Deploy, Day to Day , Defend, Decommission), 昵称“7D法”。 我的“7D”数据库生命周期管理方法讲的是数据库的生命周期管理,而不是相关的软件(应用程序)和硬件的生命周期。图1包括了软硬件轨道,但我不会进一步阐述它们的管理。为了成功实施数据库生命周期的方法,有必要调整和同步数据库生命周期的里程碑、硬件和应用软件。

数据仓库的建立实验一

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 (2014 —2015 学年第 1 学期) 课程名称:数据库仓库与数据挖掘开课实验室:信自楼4442014 年12月28日 一、实验内容和目的 目的: 1.理解数据库与数据仓库之间的区别与联系; 2.掌握典型的关系型数据库及其数据仓库系统的工作原理以及应用方法; 3.掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。 二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图) 数据库(DataBase,DB)是长期存储在计算机内、有组织的、统一管理的相关数据的集合。DB能为各种用户共享,具有较小的冗余度、数据间联系紧密而又有较高的数据独立性等特点。构成的三要素是数据结构、数据操作、约束性条件。 三、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等) PC机和Microsoft SQL Server 2008 四、实验方法、步骤

1、登录SQL Server 登录名:localhost 2、使用SQL语句构建数据库(1)还原数据库

(2)建立数据 --建立数据 USE cd CREATE DATABASE[DW]ON PRIMARY (NAME=N'DW',FILENAME=N'G:\DW.mdf') LOG ON (NAME=N'DW_log',FILENAME=N'G:\DW_log.ldf') GO (3)建立数据库:数据库→新建数据库 (4)建维表 ①SQL语句 USE DW -------------------------------- --1、建维表 /*1.1 订单方式*/ CREATE TABLE DIM_ORDER_METHOD (ONLINEORDERFLAG INT,DSC VARCHAR(20)) /*1.2 销售人员及销售地区*/ CREATE TABLE DIM_SALEPERSON (SALESPERSONID INT, DSC VARCHAR(20), SALETERRITORY_DSC VARCHAR(50))

大数据仓库与大数据挖掘技术复习资料

数据仓库与数据挖掘技术复习资料 一、单项选择题 1.数据挖掘技术包括三个主要的部分( C ) A.数据、模型、技术 B.算法、技术、领域知识 C.数据、建模能力、算法与技术 D.建模能力、算法与技术、领域知识 2.关于基本数据的元数据是指: ( D ) A.基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息; B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息; C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息; D.基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息。 3.关于OLAP和OLTP的说法,下列不正确的是: ( A) A.OLAP事务量大,但事务内容比较简单且重复率高 B.OLAP的最终数据来源与OLTP不一样 C.OLTP面对的是决策人员和高层管理人员 D.OLTP以应用为核心,是应用驱动的 4.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5.下面哪种不属于数据预处理的方法? ( D ) A.变量代换 B.离散化 C. 聚集 D. 估计遗漏值 6.在ID3 算法中信息增益是指( D ) A.信息的溢出程度 B.信息的增加效益 C.熵增加的程度最大 D.熵减少的程度最大 7.以下哪个算法是基于规则的分类器 ( A ) A. C4.5 B. KNN C. Bayes D. ANN 8.以下哪项关于决策树的说法是错误的( C ) A.冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响 B.子树可能在决策树中重复多次 C.决策树算法对于噪声的干扰非常敏感 D.寻找最佳决策树是NP完全问题 9.假设收入属性的最小与最大分别是10000和90000,现在想把当前值30000映射到区间[0,1],若采用最大-最小数据规范方法,计算结果是( A )

数据仓库项目常见管理问题

1.项目管理问题 1.企业经历过两次失败的数据仓库建设,现在是第三次,人们普遍认为这次也将会失败。项目经理应该作些什么来消除人们对数据仓库的消极看法? 2.企业的业务系统方,即OLTP方的工作人员对数据仓库方不配合,比如对数据仓库的源数据申请置之不理。项目经理应该如何来应付这种情况? 3.企业的管理层变动较频繁,支持数据仓库的企业领导可能会离开,面对这种情况,项目经理应该如何应付? 4.企业雇佣一家咨询公司来实现一个数据仓库,但是企业的CIO认为数据仓库的建设是对其职位和权威的挑战,不断给咨询人员和项目设置障碍。咨询人员应该如何来应付这种情况? 5.企业管理层希望试验系统(原型系统)具有和生产系统相同级别的数据质量。项目经理应该如何做,才能让管理层相信,试验系统不必和生产系统具有相同级别的数据质量? 6.用户部门领导对共享数据不配合或者只在表面上配合。他们希望能够控制谁能查看什么数据以及什么时候可以查看。数据仓库团队怎样才能让部门领导把数据的访问权共享出来? 7.建立好的数据几乎满足所有的成功标准。但是企业的高级管理层对数据仓库的反应很冷淡。数据仓库团队应该如何应付这种情况? 2.项目需求问题 1.数据仓库项目已经开发了6个月的时间,在项目的开发过程中,数据仓库团队发现业务源系统正在被重写,业务系统在不断的变化,一个新的系统开发出来预计只有8个月的寿命。数据仓库团队应该如何应付这种情况? 2.源系统和数据仓库系统同期建设。但是源系统在不断的变化中,而且源系统的开发团队没有将变化告知数据仓库团队,数据仓库团队在测试过程中出现故障才发现这些变化。这种没有告知有可能是故意的。数据仓库团队应该如何来应付这种情况? 3.数据仓库项目开始时,企业制定了一套有效的数据仓库目标。但是,随着时间的流逝,企业又制定了一些决策,采取了一些行动,这些决策和行动与最初的目标背道而驰。数据仓库团队应该如何应付这种情况? 4.数据仓库项目进展十分顺利,但是根本没有办法判断项目将来是否能够成功。要想为数据仓库确立一个完全合适的目标是不可能的。企业应该如何来面对这种状况?

数据仓库与数据挖掘实验指导书王浩畅资料

数据仓库与数据挖掘
实 验 指 导 书
东北石油大学计算机与信息技术系 王浩畅

实验一 Weka 实验环境初探
一、实验名称: Weka 实验环境初探
二、实验目的: 通过一个已有的数据集,在 weka 环境下,测试常用数据挖掘算法,熟悉 Weka
环境。 三、实验要求
1. 熟悉 weka 的应用环境。 2. 了解数据挖掘常用算法。 3. 在 weka 环境下,测试常用数据挖掘算法。 四、实验平台 新西兰怀卡托大学研制的 Weka 系统 五、实验数据 Weka 安装目录下 data 文件夹中的数据集 weather.nominal.arff,weather.arff
六、实验方法和步骤 1、首先,选择数据集 weather.nominal.arff,操作步骤为点击 Explorer,进入主界 面,点击左上角的“Open file...”按钮,选择数据集 weather.nominal.arff 文件, 该文件中存储着表格中的数据,点击区域 2 中的“Edit”可以看到相应的数据:

选择上端的 Associate 选项页,即数据挖掘中的关联规则挖掘选项,此处要 做的是从上述数据集中寻找关联规则。点击后进入如下界面:
2、现在打开 weather.arff,数据集中的类别换成数字。

选择上端的 Associate 选项页,但是在 Associate 选项卡中 Start 按钮为灰色的, 也就是说这个时候无法使用 Apriori 算法进行规则的挖掘,原因在于 Apriori 算法 不能应用于连续型的数值类型。所以现在需要对数值进行离散化,就是类似于将 20-30℃划分为“热”,0-10℃定义为“冷”,这样经过对数值型属性的离散化, 就可以应用 Apriori 算法了。Weka 提供了良好的数据预处理方法。第一步:选 择要预处理的属性 temperrature

数据仓库与数据挖掘试题

武汉大学计算机学院 20XX级研究生“数据仓库和数据挖掘”课程期末考试试题 要求:所有的题目的解答均写在答题纸上,需写清楚题目的序号。每张答题纸都要写上姓名和学号。 一、单项选择题(每小题2分,共20分) 1. 下面列出的条目中,()不是数据仓库的基本特征。B A.数据仓库是面向主题的 B.数据仓库是面向事务的 C.数据仓库的数据是相对稳定的 D.数据仓库的数据是反映历史变化的 2. 数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是()。 A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容 B.捕捉到的新数据会覆盖原来的快照 C.数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容C D.数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合 3. 以下关于数据仓库设计的说法中()是错误的。A A.数据仓库项目的需求很难把握,所以不可能从用户的需求出发来进行数据仓库的设计,只能从数据出发进行设计 B.在进行数据仓库主题数据模型设计时,应该按面向部门业务应用的方式来设计数据模型 C.在进行数据仓库主题数据模型设计时要强调数据的集成性 D.在进行数据仓库概念模型设计时,需要设计实体关系图,给出数据表的划分,并给出每个属性的定义域 4. 以下关于OLAP的描述中()是错误的。A A.一个多维数组可以表示为(维1,维2,…,维n) B.维的一个取值称为该维的一个维成员 C.OLAP是联机分析处理 D.OLAP是数据仓库进行分析决策的基础 5. 多维数据模型中,下列()模式不属于多维模式。D A.星型模式 B.雪花模式 C.星座模式 D.网型模式 6. 通常频繁项集、频繁闭项集和最大频繁项集之间的关系是()。C A.频繁项集?频繁闭项集?最大频繁项集 B.频繁项集?最大频繁项集?频繁闭项集 C.最大频繁项集?频繁闭项集?频繁项集 D.频繁闭项集?频繁项集?最大频繁项集

数据仓库与数据挖掘-教学大纲

《数据仓库与数据挖掘》教学大纲 一、课程概况 课程名称:数据仓库与数据挖掘 英文名称:Data warehousing and data mining 课程性质:选修 课程学时:32 课程学分:2 授课对象:信息类的大学本科高年级学生 开课时间:三年级下学期 讲课方式:课堂+实验 主讲老师: 二、教学目的 本课程把数据视为基础资源,根据软件工程的思想,总结了数据利用的历程,讲述了数据仓库的基础知识和工具,研究了数据挖掘的任务及其挑战,给出了经典的数据挖掘算法,介绍了数据挖掘的产品,剖析了税务数据挖掘的案例,探索了大数据的管理和应用问题。 三、教学任务 完成《数据仓库与数据挖掘》教材内容,及教学计划中的互动实践内容,另有学生自主选题的大作业、选作的论文报告。32学时:课堂24、实验2、课外2、研讨4学时。 四、教学内容的结构 课程由9个教学单元组成,对应于《数据仓库与数据挖掘》的内容。 第1章数据仓库和数据挖掘概述 1.1概述1 1.2数据中心4 1.2.1关系型数据中心 1.2.2非关系型数据中心

1.2.3混合型数据中心(大数据平台)1.3混合型数据中心参考架构 第2章数据 2.1数据的概念 2.2数据的内容 2.2.1实时数据与历史数据 2.2.2时态数据与事务数据 2.2.3图形数据与图像数据 2.2.4主题数据与全部数据 2.2.5空间数据 2.2.6序列数据和数据流 2.2.7元数据与数据字典 2.3数据属性及数据集 2.4数据特征的统计描述22 2.4.1集中趋势22 2.4.2离散程度23 2.4.3数据的分布形状25 2.5数据的可视化26 2.6数据相似与相异性的度量29 2.7数据质量32 2.8数据预处理32 2.8.1被污染的数据33 2.8.2数据清理35 2.8.3数据集成36 2.8.4数据变换37 2.8.5数据规约38 第3章数据仓库与数据ETL基础39 3.1从数据库到数据仓库39 3.2数据仓库的结构39 3.2.1两层体系结构41 3.2.2三层体系结构41 3.2.3组成元素42 3.3数据仓库的数据模型43 3.3.1概念模型43 3.3.2逻辑模型43 3.3.3物理模型46 3.4 ETL46 3.4.1数据抽取47 3.4.2数据转换48 3.4.3数据加载49 3.5 OLAP49 3.5.1维49 3.5.2 OLAP与OLTP49 3.5.3 OLAP的基本操作50

数据仓库项目经理岗位职责范本

岗位说明书系列 数据仓库项目经理岗位职 责 (标准、完整、实用、可修改)

编号:FS-QG-34712数据仓库项目经理岗位职责 Data Warehouse Project Manager Position Responsibilities 说明:为规划化、统一化进行岗位管理,使岗位管理人员有章可循,提高工作效率与明确责任制,特此编写。 数据仓库项目经理职位职能:项目管理需求分析系统设计 职位描述 工作职责 1.负责银行数据仓库类系统的项目管理、需求分析及系统设计 2.通过与相关部门和团队的积极有效沟通,确保系统研发进度与质量 3.项目管理、需求分析、系统分析、 任职要求 1、8年以上数据仓库、大数据平台的开发经验; 2、掌握并熟练使用Oralce/Teradata/Hadoop等主流数据库/大数据平台;

模型、框架或者调度; 4、拥有5年以上管理团队或厂商的经验; 5、有一定的抗压能力,善于发现项目中的潜在风险并汇报; 6、善于沟通,有良好的团队协作能力; 职位职能:项目管理需求分析系统设计 职位描述 工作职责 1.负责银行数据仓库类系统的项目管理、需求分析及系统设计 2.通过与相关部门和团队的积极有效沟通,确保系统研发进度与质量 3.项目管理、需求分析、系统分析、 任职要求 1、8年以上数据仓库、大数据平台的开发经验; 2、掌握并熟练使用Oralce/Teradata/Hadoop等主流数据库/大数据平台;

模型、框架或者调度; 4、拥有5年以上管理团队或厂商的经验; 请输入您公司的名字 Foonshion Design Co., Ltd

数据挖掘实验报告资料

大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日

摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域,是将人工智能技术和数据库技术紧密结合,让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式,以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法(KNN)是基于统计的分类方法,是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点,目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法,首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法,详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域,最后在matlab环境里仿真实现,并对实验结果进行分析,提出了改进的方法。 关键词:K 近邻,聚类算法,权重,复杂度,准确度

1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)

1.引言 随着数据库技术的飞速发展,人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据,用机器学习的方法来分析数据,挖掘大量数据背后的知识,这两者的结合促成了数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Databases,简记 KDD)的产生,也称作数据挖掘(Data Ming,简记 DM)。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程:初期的是简单的数据收集和数据库的构造;后来发展到对数据的管理,包括:数据存储、检索以及数据库事务处理;再后来发展到对数据的分析和理解, 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域,是将人工智能技术和数据库技术紧密结合,让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式,以满足人们不同应用的需要[1]。目前,数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法(简称 KNN)是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类,因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点,从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中,对任意两个向量: x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量:欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略:一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离:如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合,以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量,仅计算待分类向量到所有类别向量的距离,选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显,距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系,这使得距离的计算不精确,从而影响分类的效果。

数据仓库与数据挖掘习题

数据仓库与数据挖掘习题 1.1什么是数据挖掘?在你的回答中,强调以下问题: (a) 它是又一个骗局吗? (b) 它是一种从数据库,统计学和机器学习发展的技术的简单转换吗? (c) 解释数据库技术发展如何导致数据挖掘 (d) 当把数据挖掘看作知识发现过程时,描述数据挖掘所涉及的步骤。 1.2 给出一个例子,其中数据挖掘对于一种商务的成功至关重要的。这种商务需要什么数据挖掘功能?他们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗? 1.3 假定你是Big-University的软件工程师,任务是设计一个数据挖掘系统,分析学校课程数据库。该数据库包括如下信息:每个学生的姓名,地址和状态(例如,本科生或研究生),所修课程,以及他们累积的GPA(学分平均)。描述你要选取的结构。该结构的每个成分的作用是什么? 1.4 数据仓库和数据库有何不同?它们有那些相似之处? 1.5简述以下高级数据库系统和应用:面向对象数据库,空间数据库,文本数据库,多媒体数据库和WWW。 1.6 定义以下数据挖掘功能:特征化,区分,关联,分类,预测,聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活中的数据库,给出每种数据挖掘的例子。 1.7 区分和分类的差别是什么?特征化和聚类的差别是什么?分类和预测呢?对于每一对任务,它们有何相似之处? 1.8 根据你的观察,描述一种可能的知识类型,它需要由数据挖掘方法发现,但未在本章中列出。它需要一种不同于本章列举的数据挖掘技术吗? 1. 9 描述关于数据挖掘方法和用户交互问题的三个数据挖掘的挑战。 1. 10 描述关于性能问题的两个数据挖掘的挑战。 2.1 试述对于多个异种信息源的集成,为什么许多公司宁愿使用更新驱动的方法(构造使用数据仓库),而不愿使用查询驱动的方法(使用包装程序和集成程序)。描述一些情况,其中查询驱动方法比更新驱动方法更受欢迎。 2.2 简略比较以下概念,可以用例子解释你的观点 (a)雪花模式、事实星座、星型网查询模型 (b)数据清理、数据变换、刷新 (c)发现驱动数据立方体、多特征方、虚拟仓库 2.3 假定数据仓库包含三个维time,doctor和patient,两个度量count 和charge,其中charge 是医生对一位病人的一次诊治的收费。 (a)列举三种流行的数据仓库建模模式。 (b)使用(a)列举的模式之一,画出上面数据仓库的模式图。 (c)由基本方体[day,doctor,patient]开始,为列出2000年每位医生的收费总数,应当执行哪些OLAP操作? (d)为得到同样的结果,写一个SQL查询。假定数据存放在关系数据库中,其模式如下:fee(day,month,year,doctor,hospital,patient,count,charge) 2.4 假定Big_University的数据仓库包含如下4个维student, course, semester和instructor,2个度量count和avg_grade。在最低的概念层(例如对于给定的学生、课程、学期和教师的组合),度量avg_grade存放学生的实际成绩。在较高的概念层,avg_grade存放给定组合的

数据仓库与数据挖掘学习心得

数据仓库与数据挖掘学习心得 通过数据仓库与数据挖掘的这门课的学习,掌握了数据仓库与数据挖掘的一些基础知识和基本概念,了解了数据仓库与数据库的区别。下面谈谈我对数据仓库与数据挖掘学习心得以及阅读相关方面的论文的学习体会。 《浅谈数据仓库与数据挖掘》这篇论文主要是介绍数据仓库与数据挖掘的的一些基本概念。数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。主题是数据数据归类的标准,每个主题对应一个客观分析的领域,他可为辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。数据仓库包含了大量的历史数据,经集成后进入数据仓库的数据极少更新的。数据仓库内的数据时间一般为5年至10年,主要用于进行时间趋势分析。数据仓库的数据量很大。 数据仓库的特点如下: 1、数据仓库是面向主题的; 2、数据仓库是集成的,数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据,将所需数据从原来的数据中抽取出来,进行加工与集成,统一与综合之后才能进入数据仓库; 3、数据仓库是不可更新的,数据仓库主要是为决策分析提供数据,所涉及的操作主要是数据的查询; 4、数据仓库是随时间而变化的,传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据,能够较好的满足商业商务处理的需求,它在商业领域取得了巨大的成功。

作为一个系统,数据仓库至少包括3个基本的功能部分:数据获取:数据存储和管理;信息访问。 数据挖掘的定义:数据挖掘从技术上来说是从大量的、不完全的、有噪音的、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、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。 数据开采技术的目标是从大量数据中,发现隐藏于其后的规律或数据间的的关系,从而服务于决策。数据挖掘的主要任务有广义知识;分类和预测;关联分析;聚类。 《数据仓库与数据挖掘技术在金融信息化中的应用》论文主要通过介绍数据额仓库与数据挖掘的起源、定义以及特征的等方面的介绍引出其在金融信息化中的应用。在金融信息化的应用方面,金融机构利用信息技术从过去积累的、海量的、以不同形式存储的数据资料里提取隐藏着的许多重要信息,并对它们进行高层次的分析,发现和挖掘出这些数据间的整体特征描述及发展趋势预测,找出对决策有价值的信息,以防范银行的经营风险、实现银行科技管理及银行科学决策。 现在银行信息化正在以业务为中心向客户为中心转变6银行信息化不仅是数据的集中整合,而且要在数据集中和整合的基础上向以客为中心的方向转变。银行信息化要适应竞争环境客户需求的变化,创造性地用信息技术对传统过程进行集成和优化,实现信息共享、资源整合综合利用,把银行的各项作用统一起来,优势互补统一调配各种资源,为银行的客户开发、服务、综理财、管理、风险防范创立坚实的基础,从而适应日益发展的数据技术需要,全面提高银行竞争力,为金融创新和提高市场反映能力

数据仓库技术及实施

数据库与信息管理 电脑知识与技术 1引言 传统的数据库技术是以单一的数据资源,即数据库为中心,进行事务处理、批处理、决策分析等各种数据处理工作,数据处理可划分为两大类:操作型处理(OLTP)和分析型处理(统计分析)。操作型处理也叫事务处理,是指对数据库联机的日常操作,通常是对一个或一组纪录的查询和修改,主要为企业的特定应用服务的,注重响应时间,数据的安全性和完整性;分析型处理则用于管理人员的决策分析,经常要访问大量的历史数据。而传统数据库系统利于应用的日常事务处理工作,而难于实现对数据分析处理要求,更无法满足数据处理多样化的要求。因此,专门为业务的统计分析建立一个数据中心,它是一个联机的系统,专门为分析统计和决策支持应用服务的,通过它可以满足决策支持和联机分析应用所要求的一切。这个数据中心就叫做数据仓库。 2数据仓库概念及发展 2.1什么是数据仓库 数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化(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。数据仓库最根本的特点是物理地存放数据,而且这些数据并不是最新的、专有的,而是来源于其它数据库的。数据仓库的建立并不是要取代数据库,它要建立在一个较全面和完善的信息应用的基础上,用于支持高层决策分析,而事务处理数据库在企业的信息环境中承担的是日常操作性的任务。 2.2相关基本概念 2.2.1元数据 元数据(metadata):是“关于数据的数据”,相当于数据库系统 中的数据字典,指明了数据仓库中信息的内容和位置,刻画了数据的抽取和转换规则,存储了与数据仓库主题有关的各种信息,而且整个数据仓库的运行都是基于元数据的,如修改跟踪数据、抽取调度数据、同步捕获历史数据等。 2.2.2OLAP(联机分析处理On-lineAnalyticalProcessing)数据仓库用于存储和管理面向决策主题的数据,OLAP对数据仓库中的数据分析,并将其转换成辅助决策信息。OLAP的一个 重要特点是多维数据分析,这与数据仓库的多维数据组织正好形 成相互结合、相互补充的关系。OLAP技术中比较典型的应用是对多维数据的切片和切块、钻取、旋转等,它便于使用者从不同角度提取有关数据,其基本思想是:企业的决策者应能灵活地操纵企业的数据,以多维的形式从多方面和多角度来观察企业的状态、了解企业的变化。对OLAP进行分类,按照存储方式的不同,可将 OLAP分成ROLAP、MOLAP和HOLAP;ROLAP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、并行数据管理、基于成本的查询优化、位图索引、SQl的OLAP扩展等大大提高了ROALP的速度;可以针对SMP或MPP的结构进行查询优化。 一般比MDD响应 速度慢;只读、不支持有关预算的读写操作;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。 MOLAP性能好、 响应速度快;专为OLAP所设计;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;行级的计算。增加系统复杂度,增加系统培训与维护费用;受操作系统平台中文件大小的限制,难以达到TB级;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。 HOLAP综合了ROLAP和MOLAP的优点。它将常用的数据存储为MOLAP,不常用或临时的数据存储为ROLAP,这样就兼顾 了ROLAP的伸缩性和MOLAP的灵活、纯粹的特点。 收稿日期:2006-03-24 作者简介:赵方(1979-),女,浙江杭州人,浙江树人大学助教,硕士在读,主要从事教学、科研工作,以数据库应用、信息管理为主要研究方向。 数据仓库技术及实施 赵 方 (浙江树人大学,浙江杭州310015) 摘要:介绍了数据仓库的基本概念,针对数据仓库建立对创建数据仓库的过程进行了分析,对实现数据抽取、数据仓库的存储和管理等进行分析和比较。 关键词:数据仓库;联机分析处理;数据抽取;数据存储中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2006)17-0032-02 ResearchofDataWarehouseTechnology ZHAOFang (ZhejiangShurenUniversity,Hangzhou310015,China) Abstract:Inthispaper,theinternalcharacteristicsofDataWarehouseareintroduced.AnalyzedtheprocedureofintegratedDataWarehouseandbuildingthedatawarehouse,DataExtract,DataWarehouseStorageandhowtomanagetheDataWarehouse. Keywords:DataWarehouse;OLAP(On-lineAnalyticalProcessing);DataExtractTransformLoad;DataStorage 32

数据仓库与数据挖掘实验报告

数据仓库与数据挖掘 实验报告 姓名:岩羊先生 班级:数技2011 学号:XXXXXX 实验日期:2013年11月14日

目录 实验 ........................................................................................................................ 错误!未定义书签。 【实验目的】....................................................................................... 错误!未定义书签。 1、熟悉SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件功能和操作特点; ................................................................................................................ 错误!未定义书签。 2、了解SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件的各选项面板和 操作方法; .............................................................................................. 错误!未定义书签。 3、熟练掌握SQLserver manager studio和VisualStudio2008工作流程。错误! 未定义书签。 【实验内容】....................................................................................... 错误!未定义书签。 1.打开SQLserver manager studio软件,逐一操作各选项,熟悉软件功能; (4) 2.根据给出的数据库模型“出版社销售图书Pubs”优化结构,新建立数据库并导 出; (4) 3.打开VisualStudio2008,导入已有数据库、或新建数据文件,设计一个“图书 销售分析”的多维数据集模型。并使用各种输出节点,熟悉数据输入输出。 (4) 【实验环境】....................................................................................... 错误!未定义书签。 【实验步骤】....................................................................................... 错误!未定义书签。 1.打开SQL Server manager studio; (5) 2.附加备份的数据库文件pubs_DW_Data.MDF和pubs_DW_Log.LDF并且做出

数据仓库与数据挖掘课后习题答案

数据仓库与数据挖掘课后习 题答案 -标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

数据仓库与数据挖掘 第一章课后习题 一:填空题 1)数据库中存储的都是数据,而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。 2)数据仓库中的数据分为四个级别:早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。 3)数据源是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉,通常包括业务数据和历史数据。 4)元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 5)数据处理通常分为两大类:联机事务处理和联机事务分析 6)Fayyad过程模型主要有数据准备,数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。 7)如果从整体上看数据挖掘技术,可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。 8)那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。 9)按照挖掘对象的不同,将Web数据挖掘分为三类:web内容挖掘、web结构挖掘和web使用挖掘。 10)查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层,它们各自的侧重点不同,因此适用范围和针对的用户也不相同。 二:简答题 1)什么是数据仓库数据仓库的特点主要有哪些 2) 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。 主要特点:面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用 3)简述数据挖掘的技术定义。 从技术角度看,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 4)什么是业务元数据? 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据,它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层,使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据 5)简述数据挖掘与传统分析方法的区别。 本质区别是:数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。 6)简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 a.虚拟的数据仓库体系结构 b.单独的数据仓库体系结构

EDW数据仓库项目方案

XX银行 EDW/数据仓库项目方案

目录 第一章系统总体架构................................................................. 51.1总体架构设计概述............................................................... 5 1.1.1总体架构的设计框架 ..................................................... 5 1.1.2总体架构的设计原则 ..................................................... 6 1.1.3总体架构的设计特点 ..................................................... 71.2EDW执行架构.................................................................... 7 1.2.1执行架构概述............................................................... 8 1.2.2执行架构设计原则 ........................................................ 8 1.2.3执行架构框架............................................................... 91.3EDW逻辑架构................................................................. 18 1.3.1逻辑架构框架............................................................ 18 1.3.2数据处理流程............................................................ 271.4EDW运维架构................................................................. 28 1.4.1运维架构概述............................................................ 28 1.4.2运维架构的逻辑框架 .................................................. 301.5EDW数据架构................................................................. 36 1.5.1数据架构设计原则 ..................................................... 36

相关文档
最新文档