数据挖掘1
第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Knowledge
Information
Data
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
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1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
数据挖掘概念与技术_课后题答案
数据挖掘概念与技术_课后题答案数据挖掘⼀⼀概念概念与技术Data MiningConcepts andTechniques习题答案第1章引⾔1.1什么是数据挖掘？在你的回答中，针对以下问题：1.2 1.6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，给岀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，学⽣的特征可被提岀，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。
例如，⼀个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major（X, Computi ng scie nee” S own s（X, personalcomputer ” [support=12%, confid en ce=98%]其中，X是⼀个表⽰学⽣的变量。
这个规则指出正在学习的学⽣，12% （⽀持度）主修计算机科学并且拥有⼀台个⼈计算机。
这个组⼀个学⽣拥有⼀台个⼈电脑的概率是98% （置信度，或确定度）。
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。
数据挖掘综述
数据挖掘综述引言：数据挖掘是一种通过自动或者半自动的方法，从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息的过程。
随着大数据时代的到来，数据挖掘在各个领域中的应用越来越广泛。
本文将对数据挖掘的概念、应用领域、技术方法、挑战和未来发展进行综述。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中提取出实用的信息和模式的过程。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的目标是通过发现数据中的潜在规律和关联，为决策提供支持，并发现新的商业机会。
1.3 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据采集和清洗、特征选择和变换、模型构建、模型评估和应用。
二、数据挖掘的应用领域2.1 金融领域数据挖掘在金融领域中被广泛应用，如信用评估、风险管理、欺诈检测等。
2.2 零售领域数据挖掘在零售领域中可以匡助企业进行销售预测、市场细分、推荐系统等。
2.3 医疗领域数据挖掘在医疗领域中可以用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。
三、数据挖掘的技术方法3.1 分类与预测分类与预测是数据挖掘中常用的技术方法，通过构建模型来预测未来的结果或者分类新的数据。
3.2 聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为不同的组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
3.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻觅数据集中的频繁项集和关联规则，用于发现数据中的相关性和规律。
四、数据挖掘的挑战4.1 数据质量问题数据挖掘的结果受到数据质量的影响，数据质量不高会导致挖掘结果不许确。
4.2 隐私保护问题在数据挖掘过程中，可能涉及到用户的隐私信息，如何保护用户隐私是一个重要的挑战。
4.3 大数据处理问题随着数据量的增加，如何高效地处理大规模数据成为数据挖掘中的难题。
五、数据挖掘的未来发展5.1 深度学习与数据挖掘的结合深度学习作为一种强大的机器学习方法，与数据挖掘的结合将会进一步提升数据挖掘的能力。
5.2 增强学习的应用增强学习是一种通过试错来优化决策的方法，将其应用于数据挖掘领域可以发现更多的隐藏规律。
数据挖掘导论
数据挖掘导论数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏在其中模式、关联和趋势的过程。
它结合了统计学、机器学习和数据库技术，旨在从大数据集合中提取有价值的信息。
在本文中，我们将介绍数据挖掘的基本概念、方法和应用，并探讨其在不同领域的应用。
一、数据挖掘的基本概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指从大量数据中发现、提取、分析和解释潜在的、有价值的模式、关联和趋势的过程。
它可以帮助人们发现隐藏在数据中的规律，从而做出更准确的预测和决策。
1.2 数据挖掘的过程数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：（1）问题定义：明确挖掘的目标和需求。
（2）数据采集：收集和获取相关数据。
（3）数据预处理：清洗、集成、转换和规范化数据。
（4）特征选择：从原始数据中选择最具代表性的特征。
（5）模型构建：选择合适的模型和算法进行建模。
（6）模型评估：评估模型的性能和准确度。
（7）模型优化：对模型进行调优和改进。
（8）模型应用：将模型应用于实际问题中，得出有价值的结论。
1.3 数据挖掘的方法数据挖掘的方法包括：（1）分类：将数据分为不同的类别或标签。
（2）聚类：将数据分为相似的组别。
（3）关联规则挖掘：发现数据中的关联关系。
（4）预测：根据已有数据预测未来的趋势和结果。
（5）异常检测：发现数据中的异常或离群值。
二、数据挖掘的应用2.1 金融领域数据挖掘在金融领域的应用非常广泛。
它可以帮助银行和金融机构进行信用评估、风险管理和欺诈检测。
通过分析客户的历史交易数据和个人信息，可以预测客户的信用风险，并及时采取相应的措施。
2.2 零售业数据挖掘在零售业中的应用也非常重要。
通过分析顾客的购买历史和行为模式，可以进行个性化推荐和定价策略。
此外，数据挖掘还可以帮助零售商预测销售趋势，优化库存管理和供应链。
2.3 健康医疗数据挖掘在健康医疗领域的应用越来越多。
通过分析患者的病历数据和基因组数据，可以预测疾病的风险和治疗效果。
此外，数据挖掘还可以帮助医院进行资源调配和病例分析。
数据挖掘与机器学习(一)
数据挖掘与机器学习（一）Part I 数据挖掘与机器学习一、数据挖掘、机器学习、深度学习的区别1、数据挖掘数据挖掘也就是data mining，是一个很宽泛的概念，也是一个新兴学科，旨在如何从海量数据中挖掘出有用的信息来。
数据挖掘这个工作BI（商业智能）可以做，统计分析可以做，大数据技术可以做，市场运营也可以做，或者用excel分析数据，发现了一些有用的信息，然后这些信息可以指导你的business，这也属于数据挖掘。
目前最常见的方式是结合机器学习的算法模型来实现数据挖掘。
2、机器学习machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类、聚类或者回归的工作。
之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。
3、深度学习deep learning，机器学习里面现在比较火的一个topic，本身是神经网络算法的衍生，在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。
总结：数据挖掘是个很宽泛的概念，数据挖掘常用方法大多来自于机器学习这门学科，深度总结学习也是来源于机器学习的算法模型，本质上是原来的神经网络。
二、数据挖掘体系数据挖掘：统计学、数据库系统、数据仓库、信息检索、机器学习、应用、模式识别、可视化、算法、高性能计算（分布式、GPU计算）三、数据挖掘的流程目前，越来越多的人认为数据挖掘应该属于一种知识发现过程（KDD：Knowledge Discovery in Database）。
KDD过程迭代序列：1、数据清理=》消除噪声和删除不一致数据2、数据集成=》多种数据源可以组合在一起3、数据选择=》从数据库中提取与分析任务相关数据4、数据变换=》通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式5、数据挖掘=》使用一定的模型算法提取数据模式6、模式评估=》根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式7、知识表示=》使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识总结数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
电子科大数据挖掘作业1-6
数据挖掘课后习题数据挖掘作业1——6第一章绪论1)数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。
1、关系数据库2、数据仓库3、事务数据库4、高级数据库系统和数据库应用如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等，还可以是 Web 数据信息。
实际生活的例子：①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析, 包含客户通话记录、通话时间、所开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。
②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文学家发现其他未知星体。
③市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。
2)给出一个例子,说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。
该商务需要什么样的数据挖掘功能?它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？以一个百货公司为例，它可以应用数据挖掘来帮助其进行目标市场营销。
运用数据挖掘功能例如关联规则挖掘，百货公司可以根据销售记录挖掘出强关联规则，来诀定哪一类商品是消费者在购买某一类商品的同时，很有可能去购买的，从而促使百货公司进行目标市场营销。
数据查询处理主要用于数据或信息检索,没有发现关联规则的方法.同样地，简单的统计分析没有能力处理像百货公司销售记录这样的大规模数据。
第二章数据仓库和OLAP技术1)简述数据立方体的概念、多维数据模型上的OLAP操作。
●数据立方体数据立方体是二维表格的多维扩展,如同几何学中立方体是正方形的三维扩展一样，是一类多维矩阵，让用户从多个角度探索和分析数据集，通常是一次同时考虑三个维度.数据立方体提供数据的多维视图,并允许预计算和快速访问汇总数据。
●多维数据模型上的OLAP操作a)上卷（roll—up)：汇总数据通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维规约b)下卷(drill—down）：上卷的逆操作由不太详细的数据到更详细的数据，可以通过沿维的概念分层向下或引入新的维来实现c)切片和切块（slice and dice)投影和选择操作d)转轴（pivot)立方体的重定位，可视化，或将一个3维立方体转化为一个2维平面序列2)OLAP多维分析如何辅助决策？举例说明。
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第1章 数据挖掘概念
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
(3) 支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是建立在统计学理论的VC维理论和
结构风险最小原理基础上的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许 多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机算 法将在后面章节做详细介绍。
第一章 数据挖掘概念
1. 什么是测量误差和数据收集误差 测量误差是测量中测量结果与实际值之间的差值叫误差。 数据收集误差是指收集数据时遗漏数据对象或属性值，或包含了其他数据对象等情况。
2. 什么是噪声 噪声是从物理角度而言，噪声是波形不规则的声音。
1.2 数据探索
1.2.2 数据质量
第一章 数据挖掘概念
第一章 数据挖掘概念
1.3 数据挖掘的应用
第一章 数据挖掘概念
1. 算法延展性
算法延展性即为算法弹性，随着数据产生、采集技术的快速进步，以GB、TB、PB（1GB=1024MB， 1TB=1024GB，1PB=1024TB）为单位的数据集越来越普遍。
2. 高维性
在以前的数据库构成中只有少量属性的数据集，现在大数据集群构成中是具有成百上千属性的数据集。
1.2 数据探索
1.2.1 数据概述
1. 属性 （1）区分属性可通过属性可能取值的个数来判断。 （2）非对称的属性 2. 数据集的一般特性
数据集一般具有三个特性，分别是维度、稀疏性、 分辨率三个，它们对数据挖掘有重要影响。 3. 较常见的数据类型
第一章 数据挖掘概念
1.2 数据探索
1.2.2 数据质量
1.3 数据挖掘的应用
1.3.3 数据挖掘的应用场景
数据挖掘1——精选推荐
一、讨论下列每项活动是否是数据挖掘任务，为什么？数据挖掘任务有两类：1、预测性挖掘任务：在当前的数据上进行判断，以进行预测。
2、描述性挖掘任务：刻划数据库中数据的一些特性（相关趋势，聚类，异常等等。
）四种主要的数据挖掘任务及概念。
1、预测建模a、分类：用于预测离散的目标变量。
b、回归：用于预测连续的目标变量。
2、关联分析：用来发现描述数据中强关联特征的模式。
所发现的模式，通常用蕴涵规则或特征子集的形式表示目标，以有郊的方式提取最有趣的模式。
3、聚类分析：旨在发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同的观测值相比，属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。
4、异常检测：又称孤立点分析，其任务是识别其特征显著不同于其它数据的观测值，这样的观测值称为异常点或离群点。
（a）根据性别划分公司的顾客。
答：属于聚类分析，是数据挖掘任务。
（b）根据可赢利性划分公司的顾客。
答：属于聚类分析，是数据挖掘任务。
（c）计算公司的总销售额。
答：不满足上述的任何一种，不是数据挖掘任务。
（d）按学生的标识号对学生数据库排序。
答：不满足上述的任何一种，不是数据挖掘任务。
（e）预测掷一对骰子的结果。
答：属于预测建模中的分类，是数据挖掘任务（f）使用历史记录预测某公司未来的股票价格。
答：属于预测建模中的回归，是数据挖掘任务（g）监测分析病人心率的异常变化。
答：属于异常检测，是数据挖掘任务。
（h）监测分析地震活动的地震波。
答：属于关联分析，是数据挖掘任务。
（i）提取声波的频率。
答：属于关联分析，是数据挖掘任务。
（j）根据数据对象属性描述数据对像特征。
答：不满足上述的任何一种，不是数据挖掘任务。
二、将下列属性分类成二元的、离散的或连续的，并将它们分类成定性的（标称的或序数的）或定量的（区间的或比率的）。
某些情况下可能有多种解释，因此如果你认为存在多义性，请给出。
例如：年龄。
回答：离散的，定量的、比率的。
答：二元变量只有两个状态，0或1，0表示该变量为空，1表示该变量存在。
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联机分析处理需具备的功能特征：
• • • • • 给出数据的多维视图 可交互查询对数据分析 提供分析建模功能 生成概括数据、聚集和层次 检查并显示二维或三维表格、图形，并能容易的 变换基准轴 • 具有多维数据存储引擎，按阵列存储数据
2.数据挖掘技术和工具 数据挖掘(Data Mining,DM)是从超大型数据库 (VLDB)或数据仓库中发现并提取隐藏在内部的信息 的一种新技术。目的是帮助决策者寻找数据间潜在 的关系，发现经营者被忽略的要素，而这些要素对 预测趋势、决策行为也许是十分有用的信息。 数据挖掘技术是可以满足和解决当前“数据太 多，信息不足”的技术。
3．数据库系统(DataBase System，DBS)
数据库系统是指在计算机系统中 引入数据库后的系统。 数据库系统由数据库管理系统进 行管理。
4．数据库管理系统
随着计算机软、硬件和相应技术的发展，数 据管理经历了三个阶段。 人工管理 文件系统 数据库系统
1.1.2数据库系统的特点 1. 2. 3. 4. 数据的结构化 数据的共享性 数据的独立性 数据统一由DBMS管理和控制 (1)数据的安全性 (2)数据的完整性 (3)并发控制 (4)数据库恢复
开放式数据库连接（ODBC） 是一种应用程序接口规范，它定义了 一个标准例程集，应用程序使用它们可以 访问数据库中的数据。
图1-4 数据库系统
应用程序 ODBC API
ODBC 驱动程序管理器
ODBC 驱动程序
ODBC 驱动程序
ODBC 驱动程序
数据库
数据库
数据库
(3)面向对象数据库 面向对象数据库系统是数据库技术与面向 对象程序设计方法相结合的产物。 面向对象数据库的三个发展方向：
（2）知识发现过程 1.数据准备 2.数据挖掘 3.结果表述和解释
1.3.2 数据仓库与数据挖掘
1.数据仓库与数据挖掘 数据挖掘和数据仓库作为决策支持新技术， 在近10年来得到了迅速发展。数据仓库和数据 挖掘是相互结合起来一起发展的，二者是相互 影响、相互促进的。二者的联系可以概括为以 下几点：
•扩展关系模型 •以面向对象程序设计语言为基础开发面向对象的数据库操作 •建立新的面向对象的数据库系统
2.传统数据数据库技术与其他技术结合
将传统数据库技术与其他学科的内容相结合 以开发新型数据库是数据库技术的一个新发展, 目前已经发展出一些新型的数据库系统。如：分 布式数据库、并行数据库、知识数据库、主动数 据库系统、多媒体数据库、模糊数据库。
2．数据库(DataBase，DB)
数据库是自描述的，这个描述称作数据字典 (或数据目录，或元数据)。 它除了包含用户的源 数据外，还包含关于它本身结构的描述。 在元数据中包含关于自身的描述 包含用来表示数据之间的关系和提高性能的索引 包含应用程序接口
一个数据库包含四种数据
用户数据 元数据 索引 应用元数据
(2)结构化查询语言SQL SQL是结构化查询语言(Structed Query Language),也被称为Standard Query Language(标准化查询语言)。 SQL有两大突出的特点：
• 所有SQL数据库中的数据都存储在表中，一个表 有行和列组成 • 这种语言被设计为不允许按照某种特定的顺序来 取出，使用SQL只能按查询条件来读取记录。
3.面向应用的数据库
数据库技术被应用于特定领域中时，就出现了 数据仓库、工程数据库、统计数据库、空间数据库、 科学数据库等多种数据库，使数据库领域的应用范 围不断扩大。
1.2 数据仓库
现实需要 数据仓库能充分利用已有的数据资源， 把数据转换为信息，从中挖掘出知识，提 炼资源，为企业的决策分析提供帮助，最 终创造出效益。所以越来越多的企业开始 使用直接更新，只能定时添加、 刷新 简单、适合分析 中到低 有的事物可能需要访问大量记录 时间长
面向业务操作程序，重复处理 动态变化，按字段更新 高度结构化、复杂，适合操作计算 高 每个事物只访问少量记录 以秒为单位
1.2.2 数据仓库的基本特性
(1)数据仓库的数据是面向主题的 (2)数据仓库的数据是集成的 (3)数据仓库是随时间变化的 (4)数据仓库是不可更新的
1.1.1 数据、数据库与数据库系统
1．数据(Data) 数据是信息系统的基本概念和计算机系 统要处理的基本对象之一。 严格地说，数据可定义为：数据是对客 观事物记录下来的、可以鉴别的符号。数据 是客 观事物的属性、数量、位置及相互关系 等等的抽象表示。 数据属性有两方面:一是数据的类型；二 是数据的长度。
基于数据仓库的数据挖掘技术
第1章 数据库、数据库管理系统与数据仓库
1.1 数据库与数据库技术 1.1.1 数据、数据库与数据库系统 1.1.2 数据库系统的特点 1.1.3 数据库技术新发展 1.2 数据仓库 1.2.1 从传统数据库到数据仓库 1.2.2 数据仓库的基本特性 1.3 数据仓库及其数据分析工具 1.3.1 联机分析与数据挖掘 1.3.2 数据仓库与数据挖掘 1.3.3 数据仓库未来发展方向
计算机应用水平较低，无法提出决策 支持需求，所以很多企业无法马上实 施数据仓库。 缺乏数据仓库方面的人才。 缺乏以国内环境为背景的范例和成功 应用。 数据仓库概念过大，很多用户感觉可 望不可及。
小
结
1.1 数据库与数据库技术 1.1.1 数据、数据库与数据库系统 1.1.2 数据库系统的特点 1.1.3 数据库技术新发展 1.2 数据仓库 1.2.1 从传统数据库到数据仓库 1.2.2 数据仓库的基本特性 1.3 数据仓库及其数据分析工具 1.3.1 联机分析与数据挖掘 1.3.2 数据仓库与数据挖掘 1.3.3 数据仓库未来发展方向
1.3.3 数据仓库未来发展方向
1.数据仓库技术和应用 数据仓库技术的发展包括数据抽取、数据管 理、数据表现和方法论等方面。 数据仓库的发展趋势主要表现在三个方面： （1）对非结构化数据的处理 （2）实现共享数据 （3）对信息进行打包
2.国内数据仓库的需求与应用特点 国内数据仓库的需求主要表现在如下方面： （1）由于银行商业化的步伐正在加大，各 大、中型银行开始重新考虑自身的业务，特别 是加强对自身的信贷风险的管理，因而对有关 信贷风险管理和风险规避的决策支持系统的需 求逐渐多了起来。
数据仓库的定义 数据仓库就是一个面向主题的、集成的、 不可更新的、随时间不断变化的数据集合， 它用以支持企业或组织的决策分析处理。
1.2.1 从传统数据库到数据仓库
传统数据库在联机事物处理中取得了较 大的成功,但在基于事物处理的数据库帮助决 策分析时却产生了很大的困难。主要原因是 传统数据库的处理方式和决策分析中的数据 需求不相称，导致传统数据库无法支持决策 分析活动。这些不相称主要体现在如下几个 方面：
（1）数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源 （2）数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台 （3）数据仓库为更好地使用数据挖掘工具提供了方便 （4）数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持 （5）数据挖掘对数据仓库的数据组织提供了更高的要求 （6）数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持
1.3 数据仓库及数据分析工具
数据仓库分析工具是数据仓 库系统的重要组成部分。
数据分析工具与数据仓库 具有同等重要的作用。
1.3.1 联机分析与数据挖掘
1.联机分析处理技术及工具 联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing) 应用是不同于与联机事务处理(OLTP)的一类应用。它专 门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对分析人员和高层 管理人员的决策支持，可以应分析人员的要求快速、灵活 地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观易懂的 形式将查询结果提供给决策制定人，以便他们准确掌握企 业（公司）的经营状况，了解市场需求，制定正确方案， 增加效益。
1.1 数据库与数据库技术
数据库 是按一定组织方式存储在计算机存储器中 的相互关联的数据集合,数据库的建立独立于程 序。 数据库管理系统 是一个管理数据库的软件系统,它为用户提 供了描述数据库、操纵数据库和维护数据库的 方法和命令，并且能自动控制数据库的安全以 及数据完整。
数据库系统 是在文件系统的基础上发展起来的。数据库系 统是一个具有管理数据库功能的计算机系统，它包 括应用软件、数据库、数据库管理系统和数据库管 理人员几部分。
(1).决策处理的系统响应问题 (2).决策数据需求的问题 (3).决策数据操作的问题 (4).数据仓库与传统数据库的比较
表1-1 数据仓库与数据库的对比 对 比 内 容
数据内容
数据目标 数据特性 数据结构 使用频率 数据访问量 对响应时间的要求
数
当前值
据
库
数
据
仓
库
历史的、存档的、归纳的、计算的数 据
2.数据仓库与数据挖掘的区别 数据仓库是一种存储技术,它的数据存储量是 一般数据库的百倍，它包含大量的历史数据、当 前的详细数据以及综合数据，能为不同用户的不 同决策需求提供所需的数据和信息。数据挖掘是 从海量数据中发现新知识的技术。 3.基于数据库技术的DSS(Decision Support System) 解决方案 DW+OLAP+DM→DSS的可行方案
1.1.3 数据库技术新发展
现有的数据库系统均是基于某种数据模型 的。根据所使用模型的应用目的的不同，可将 数据库模型分为两大类：
按用户的观点来对数据和信息建模 数据模型： 网状模型
层次模型
关系模型
1.数据模型：关系数据库与面向对象数据库 (1)关系数据库 用数字来表明自然界的各种事物是按照实 体、属性、值进行的。 关系数据库是支持关系模型的数据库系统， 而关系模型由关系数据结构、关系操作集合和 完整性约束三部分组成。