数据仓库与数据挖掘技术-第4章：信息分析的基本技术
数据仓库与数据挖掘技术
2．与数据仓库相关 的几个概念
数据（data）是一组表 示数量、行动和目标的 非随机的可以鉴别的符 号,是对客观事物记录下 来的，可以鉴别的符号。 这些符号包括数字、字 符、文字、图形、图像、 声音。
• 操作数据
• 原子数据
• 汇总数据
• 特定查询响应
查询响应 汇总数据 原子数据 操作数据
数据仓库环境
2．数据挖掘的背景
（1）数据挖掘的商业背景 （2）数据挖掘的技术背景 （3）数据挖掘的社会背景
3．数据挖掘对企业的影响
零售 业
保险 业
业务问题 解决方案
获得的收 益
业务问题 解决方案
获得收益
增加对直接信函（direct mail）的响应率 销售人员通过数据挖掘建立的预测模型以了解哪些人最有可能
• 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。
数据仓库的定义
综合对数据仓库的各种理解以及其特征， 我们可以定义: 数据仓库是一种为信息分析提供了良 好的基础并支持管理决策活动的分析环境， 是面向主题的、集成的、稳定的、不可更 新的、随时间变化的、分层次的多维的集 成数据集合。
金融分析员通过数据挖掘建立预测模型以识别出历史上曾引起 过市场被动的因素所具有的模式
由于投资更加准确而增加了收入
1.2.2 什么是数据挖掘
1．数据挖掘概念
定义1 G.Piatetsky Shapior,W.J.Frawley等定义数据挖掘为从数据库的大 量数据中揭示出隐含的、先前未知的、潜在有用的信息的非平凡过程。
第4章习题与解答
第4章数据库和数据仓库4.1本章知识框架与学习要求数据库技术是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支。
它已经成为先进信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。
数据库已经成为人们存储数据、管理信息、共享资源的最先进最常用的技术。
认识和掌握有关的数据库技术对学好本课程具有重要作用。
本章主要介绍了数据库技术的相关概念包括数据的组织层次、数据模型、信息模型、关系规范化等，以及数据库的设计方法，数据库仓库和数据挖掘的概念。
4.1.1 知识框架与学习要求一、数据的描述与组织（掌握）（一）三个世界1．现实世界2．信息世界3．计算机世界（二）数据组织的层次1．数据项（字段）2．记录３．数据文件４．数据库二、数据库管理技术（一）数据管理的发展（了解）1.简单应用阶段2.文件系统阶段3.数据库系统阶段（二）数据库管理系统（掌握）1．数据库系统（DBS）2．数据库管理系统（DBMS）（1）数据库的定义功能（2）数据库的操作功能（3）数据库的保护功能（4）数据库的维护功能（5）数据的存储管理三、数据模型（掌握）（一）信息模型（概念模型）1．信息模型的要素2．两个实体集之间联系的分类３．实体联系模型（E-R模型）（二）数据模型1．数据模型的三要素2．数据模型与信息模型的关系3.三种主要的数据模型（１）层次模型（Hierarchical Model）（２）网状模型（Network Model）（３）关系模型（Relational Model）（三）概念模型向关系模型的转换（四）关系的规范化1．第一范式（1NF）2．第二范式（2NF）3．第三范式（3NF）五、数据库设计（掌握）（一）数据库设计方法简述（二）数据库设计步骤六、数据仓库和数据挖掘（了解）（一）数据仓库1.数据仓库的概念2.数据仓库和数据库的区别3.数据仓库的特性4.数据仓库的基本结构5.数据仓库工具的组成（二）数据挖掘1.数据挖掘的概念2.数据仓库与数据挖掘的关系4.1.2 学习重点本章重点掌握以下几方面的内容：１．三个世界即现实世界、信息世界、计算机世界的特点及区别与联系；2.人工管理阶段、文件系统阶段及数据库系统阶段应用程序与数据关系的区别；3．数据库管理系统功能4．信息（概念）模型的要素、E-R模型的绘制方法；5．数据模型的三要素、数据模型与信息模型的关系、关系模型；6．概念模型向关系模型的转换；7．数据库设计方法和步骤4.2 教材习题与解答4.2.1 习题一、名词解释1.数据库2.记录3.DBMS4.DBS5.概念模式6.数据模型7.概念模型8.键或码9.数据操作10.1NF 11. 2NF 12.3NF 13.关系14.关系模式15.数据仓库16.数据挖掘二、简答题1. 数据库系统组织数据的特点是什么?2. 数据库系统与文件系统的区别是什么?3. 数据管理经历了哪几个阶段?各个阶段的特点是什么?4. 数据模型的三要素是什么？5. 数据库管理系统的主要功能是什么？6. 信息模型的要素有哪些？7. 试述概念模式在数据库中的重要地位。
数据库的数据分析与挖掘
数据库的数据分析与挖掘数据分析和挖掘是现代信息技术发展的重要组成部分，而数据库作为数据存储和管理的核心工具，在数据分析与挖掘中起着至关重要的作用。
本文将介绍数据库的数据分析与挖掘的基本概念、方法以及应用。
一、数据分析与挖掘的概念数据分析与挖掘是从大规模数据中提取有价值的信息、知识和模式的过程。
它旨在通过使用统计分析、机器学习、数据可视化等技术，揭示数据背后的规律和关联，以支持决策和预测。
二、数据库的数据分析与挖掘方法1. 数据预处理数据预处理是数据分析与挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
清洗和集成可以处理数据中的噪声和冗余，变换可以将数据转换为适合分析和挖掘的形式，规约可以降低数据维度和复杂度。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种广泛应用于市场篮子分析、推荐系统等领域的数据分析方法。
通过挖掘数据集中项集之间的频繁关联规则，可以发现项集之间的关联性和依赖关系，从而支持决策和预测。
3. 分类与聚类分类与聚类是数据挖掘中常用的方法之一。
分类是根据已有的标记数据建立分类模型，用于预测未知数据的类别；聚类是将相似的数据样本分组到一起，形成簇，从而揭示数据中的内在结构和模式。
4. 文本挖掘文本挖掘是从大量文本数据中提取有用信息的过程。
通过使用自然语言处理、信息检索、文本分类等技术，可以实现对文本数据的情感分析、主题识别、信息抽取等任务。
三、数据库的数据分析与挖掘应用1. 市场营销数据库的数据分析与挖掘可以帮助企业了解客户需求、预测市场趋势，从而制定精准的营销策略。
通过分析客户购买记录、行为习惯等数据，可以实现精准营销、个性化推荐等。
2. 金融风险管理数据库的数据分析与挖掘在金融领域具有重要应用价值。
通过对客户信用评级、交易记录等数据进行分析，可以预测风险、防范欺诈和洗钱等金融犯罪行为。
3. 医疗健康数据库的数据分析与挖掘在医疗健康领域也发挥着重要作用。
通过对病历、医学文献等数据进行挖掘和分析，可以帮助医生进行疾病诊断、药物推荐以及制定个性化治疗方案。
数据分析和数据挖掘的技术和方法
数据分析和数据挖掘的技术和方法随着互联网和技术的不断发展，数据量在不断增长，数据分析和数据挖掘成为了热门的技术领域。
利用这些技术和方法，人们可以从海量数据中挖掘出有价值的信息，用于各种应用场景，比如商业决策、政府决策、科学研究等。
数据分析是对数据进行统计和逻辑分析，以了解数据中的特征和规律。
常见的数据分析技术包括描述性统计、推断统计、回归分析、分类分析、聚类分析等。
其中，描述性统计是最基础的统计方法，用于描述数据的基本特征，比如均值、中位数、方差等。
推断统计则是基于样本数据对总体数据进行推断，比如利用置信区间估计总体均值等。
回归分析是利用自变量来预测因变量的统计方法，常用于商业决策和市场分析中。
例如，利用历史数据来预测未来的销售额。
分类分析则是将数据分类到不同的类别中，比如将客户按照消费行为分类，以便于制定不同的营销策略。
聚类分析则是将数据按照相似性进行聚类，比如将客户按照购买行为聚类，以便于发现不同的消费习惯。
这些数据分析技术都需要一定的数学基础，对数据模型的理解和应用场景的把握也非常重要。
数据挖掘则是通过大量的数据发现新的知识和信息，包括模式识别、分类、聚类、关联规则发现等技术。
其中，模式识别是按照一定的规则和模式来识别数据的特殊属性或行为，比如利用机器学习算法识别垃圾邮件、识别物体等。
分类则是将数据分类到不同的类别中，比如利用机器学习算法给汽车图片分类。
聚类则是将数据按照相似性进行聚类，比如将客户按照购买行为聚类，以发现不同的消费习惯。
关联规则发现则是寻找数据中不同元素之间的关联性，比如寻找商品之间的相似性，以便于进行捆绑销售和促销活动。
数据挖掘需要掌握多种算法和技术，包括神经网络、决策树、支持向量机、贝叶斯分类器等。
在实际应用中，数据分析和数据挖掘经常会结合起来使用。
通过数据分析找到数据中的特征和规律，再利用数据挖掘技术从海量数据中发现新的信息和知识。
比如，在做大数据分析时，可以先利用描述性统计和推断统计掌握数据的基本特征，再利用聚类分析和关联规则发现更深层的信息。
信息技术中的数据挖掘与分析
信息技术中的数据挖掘与分析数据挖掘和分析是信息技术领域中的两个关键概念，它们使得我们能够从大量的数据中提取出有用的信息和知识。
在这篇文章中，我们将深入探讨数据挖掘和分析的概念、方法和应用。
首先，数据挖掘是一种从大规模数据中发现隐藏模式和关联性的过程。
通过使用各种算法和技术，数据挖掘可以提取有用的信息、预测未来趋势、支持决策制定和发现新的知识。
数据挖掘的过程包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘和模型评估。
通过这个过程，我们可以将原始数据转化为有用的信息和知识，帮助企业和组织做出更明智的决策。
数据分析是数据挖掘的一个重要组成部分，它是对数据进行统计分析和解释的过程。
通过使用统计学和数据分析方法，我们可以从数据中获取洞察力，识别趋势和模式，评估业绩和效果，以及支持决策制定。
数据分析可以帮助我们理解数据的含义、确定问题的本质、发现关键因素和改进业务流程。
它是现代企业中重要的决策和战略工具。
数据挖掘和分析的应用广泛。
在商业领域，它们可以为企业提供市场调研、客户行为模式分析、销售预测和产品推荐等服务。
在医疗领域，数据挖掘和分析可以用于疾病诊断和治疗、基因组学研究和流行病学分析等。
在金融领域，它们可以用于风险管理、欺诈检测和股票市场预测。
在社交媒体领域，数据挖掘和分析可以用于情感分析、用户画像和社交网络分析。
总而言之，数据挖掘和分析在各个领域都有重要的应用，帮助我们从大数据中获取有用的信息和知识。
数据挖掘和分析的过程中涉及到许多方法和技术。
常用的数据挖掘算法包括聚类、分类、关联规则挖掘和预测建模等。
聚类算法可以将数据分为不同的群组，发现其中的共性和差异。
分类算法可以根据已有的分类标签来预测新数据的类别。
关联规则挖掘可以发现数据中的关联性和依赖性。
预测建模可以根据历史数据来预测未来的结果。
此外，还有更复杂的算法和技术，如决策树、神经网络、支持向量机和深度学习等。
通过选择合适的算法和技术，我们可以根据特定的问题和目标来进行数据挖掘和分析。
数据库系统中的数据挖掘与分析技术
数据库系统中的数据挖掘与分析技术随着数据量不断增大，数据分析技术的重要性也变得越来越突出。
数据库系统中的数据挖掘与分析技术，为企业和组织提供了一种有效的方式，用于发现数据库中潜在的知识和信息，并在其基础上做出有关决策。
本文将从数据挖掘和数据分析的概念入手，详细介绍数据库系统中的数据挖掘与分析技术。
一、数据挖掘与数据分析的概念1.1 数据挖掘数据挖掘指的是对大量数据进行深入挖掘和分析，分析出数据中潜在的知识和信息，并根据发现的结果，做出相关的预测或判断。
数据挖掘可以通过各种机器学习和统计学算法来实现，例如聚类、决策树、关联分析和线性回归等。
1.2 数据分析数据分析是指将数据集中的信息提炼出来，进行整合、转化、计算、比较，从而给出结论。
可以从多个角度、多个维度上分析数据信息，帮助人们更好地理解数据本身所包含的含义和规律。
二、数据库系统中的数据挖掘技术2.1 聚类分析聚类分析是指将相似的数据样本放在一起，形成一簇簇，以便后续对每一个簇进行分析和挖掘。
聚类分析可以分为层次聚类和非层次聚类。
层次聚类包括聚类之间的结果层次关系，而非层次聚类没有结果层次关系。
2.2 关联分析关联分析是指从大量的数据项中，挖掘出频繁出现在一起的数据项，然后根据其出现的频率和置信度来进行分析和预测。
关联分析可以用于市场营销、商品推荐和医学诊断等领域。
2.3 决策树决策树是一种分类算法，可用于解决分类问题，例如预测某个电影会不会赚钱或者某个股票会不会涨价。
决策树逐步将数据样本划分为不同的分类，直到所有的数据样本都被分到了各自的分类中。
三、数据库系统中的数据分析技术3.1 数据可视化数据可视化是指将数据信息通过图表、统计图形、地图等方式进行可视化展示，使人们更清晰直观地了解和认识数据。
数据可视化可以帮助人们更好地发现数据中的关键信息和规律，有助于快速做出相关决策。
3.2 数据挖掘模型数据挖掘模型是指从数据中构建出的用于预测和分类的模型，例如线性回归、逻辑回归、KNN等。
数据分析及数据挖掘技术
数据分析及数据挖掘技术在近年来变得越来越流行，因为数据量迅速增加，并且我们需要找到最好的方法来管理和分析这些数据。
数据分析包括收集、处理、可视化和解释数据的过程，而数据挖掘是一种用于检测模式和关联的技术。
这两种技术结合起来可以帮助企业和组织发掘潜在的商业机会，最大程度地提高其业务效率和收益。
数据分析的过程通常包括数据收集和清理、数据探索和可视化、模型选择和预测。
数据清理是数据分析过程中最重要的部分之一，因为数据的质量对数据分析的结果具有至关重要的影响。
数据探索和可视化可以帮助我们了解数据中存在的潜在模式和关联，同时也可以帮助我们观察数据中的异常值和缺失值。
模型选择和预测是数据分析过程中最后的一步，我们可以将数据处理为模型并使用这些模型进行预测，以便向企业或组织提供更有深度的分析结果。
数据挖掘则有一个更深奥的设计，它是指从数据中发现规律、趋势和关联的自动耕掘技术。
与数据分析类似，数据挖掘也包括数据清理和探索、模型选择和预测等步骤。
不同的是，数据挖掘技术使用计算方法来从数据中识别和分类模式。
例如，聚类算法可以将数据根据相似性分为几类，而预测模型可以使用数据类别来预测新数据的类别。
数据分析和数据挖掘技术可以广泛应用于许多行业和领域，如金融、医疗保健、制造业、物流、零售等。
在金融领域，数据分析和数据挖掘技术可以帮助银行识别客户需求、制定产品策略和风险控制，并提高贷款的批准率。
在医疗保健领域，数据分析和数据挖掘技术可以用于医生的诊断、治疗方案和疾病管理计划，进一步提高治疗效率和有效性。
在制造业中，数据分析和数据挖掘技术可以发现生产线的不足之处、提高生产效率和质量，并优化供应链管理。
在物流方面，数据分析和数据挖掘技术可以用来跟踪和优化货物流动，从而减少运输时间和成本。
在零售业中，数据分析和数据挖掘技术可以帮助零售商预测需求、优化存储和管理库存，提高销售额。
需要注意的是，在使用数据分析和数据挖掘技术时，需要遵循一些最佳实践，以确保结果的准确性和可靠性。
数据仓库与数据挖掘应用教程
数据仓库与数据挖掘应用教程
数据仓库与数据挖掘是现代企业管理中非常重要的应用技术，它们的作用是将大量的数据以有效的方式组织、存储和分析，从而获取有价值的信息以支持决策。
以下是数据仓库与数据挖掘应用教程的主要内容。
一、数据仓库
1. 数据仓库的概念：介绍了数据仓库的定义、特点和发展历史等方面的知识。
2. 数据仓库的架构：讲解了数据仓库的物理结构和逻辑结构，并介绍了数据仓库的三层架构模型。
3. 数据仓库的建设：包括需求分析、设计、实施和维护等方面的内容。
4. 数据仓库的应用：介绍了数据仓库在企业管理、市场营销、财务管理、人力资源管理等方面的应用实例。
二、数据挖掘
1. 数据挖掘的概念：阐述了数据挖掘的定义、特点、发展历程等方面
的知识。
2. 数据挖掘的方法：介绍了数据挖掘的数据预处理、数据挖掘算法、模型评估等方面的基本方法。
3. 数据挖掘的模型：介绍了常用的分类、聚类、关联规则挖掘等数据挖掘模型。
4. 数据挖掘的应用：列举了数据挖掘在推荐系统、风险管理、情报分析、健康领域等方面的应用案例。
通过阅读数据仓库与数据挖掘应用教程，可以帮助读者深入了解这两种应用技术的基本概念、方法、模型及应用实践等方面的知识，从而更好地应用它们来解决实际问题。