数据仓库与数据挖掘课程设计
数据仓库与数据挖掘原理及应用第二版课程设计
数据仓库与数据挖掘原理及应用第二版课程设计1. 项目背景随着互联网的高速发展，数据的规模也在不断增加。
对于海量的数据进行有效分析和应用已经成为了当今互联网领域中的一项重要任务。
数据仓库和数据挖掘技术是实现这一目标的核心技术之一。
本次课程设计旨在通过构建一个数据仓库，学习数据挖掘的相关原理和应用。
2. 项目目标本次课程设计的目标是：•了解数据仓库和数据挖掘的概念和基本原理。
•掌握数据仓库和数据挖掘工具的使用方法，包括ETL工具、OLAP工具、挖掘算法等。
•深入了解数据挖掘的典型应用场景，包括用户行为分析、社交网络分析、推荐系统、预测分析等。
•完成一个基于数据仓库和数据挖掘技术的实际应用案例设计，并能够运用挖掘模型进行数据分析和应用。
3. 课程设计内容与计划课程设计包括以下内容：3.1 数据仓库建设在数据仓库建设中，应该了解数据仓库的构建流程，掌握ETL工具的使用方法，并针对所选的应用场景进行数据建模。
预计时间：2周3.2 数据仓库分析与应用在数据仓库分析与应用阶段，应使用OLAP工具进行数据分析，并进行相关的数据挖掘模型构建和分析测试。
预计时间：2周3.3 应用案例设计在应用案例设计阶段，应根据所选的应用场景设计一个完整的应用案例，并运用已学习的数据挖掘技术进行数据分析和应用。
预计时间：4周4. 考核方式本次课程设计将会采用以下考核方式：•课程设计报告：60%•课程设计答辩：40%5. 参考文献•王珊，萨师煊，曹小青. 数据挖掘导论[M]. 北京：电子工业出版社，2018.•吴恩达. 机器学习[M]. 北京：机械工业出版社，2016.•Kimball R, Ross M. The Data Warehouse Toolkit[M]. John Wiley & Sons, 2013.6. 总结通过本次课程设计，学生们将会掌握数据仓库和数据挖掘的基本原理和工具使用方法，并能够在实际应用场景中进行数据建模、数据分析和数据挖掘模型构建等工作。
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引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，对于培养学生的信息分析和决策能力具有重要意义。
因此，制定一份完善的数据仓库与数据挖掘教学大纲对于高等教育机构来说至关重要。
本文将从四个方面详细阐述数据仓库与数据挖掘教学大纲的内容。
一、数据仓库的基本概念1.1 数据仓库的定义和特点数据仓库是指将多个数据源中的数据集成到一个统一的、面向主题的、稳定的、非易失的数据存储中，以支持决策支持系统和数据分析。
数据仓库的特点包括数据集成、面向主题、稳定性和非易失性等。
1.2 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据展示层。
数据源层用于获取和整合各种数据源的数据，数据集成层负责将数据进行清洗和转换，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据展示层则是为用户提供数据查询和分析的接口。
1.3 数据仓库的设计和建模数据仓库的设计和建模是指根据业务需求和数据分析目标，对数据仓库的结构和内容进行设计和建模。
数据仓库的设计和建模需要考虑数据模型、维度建模、事实表与维度表的设计等方面。
二、数据挖掘的基本概念2.1 数据挖掘的定义和目标数据挖掘是指从大规模数据集中发现隐藏于其中的有用信息和模式的过程。
数据挖掘的目标包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
2.2 数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术包括统计分析、机器学习、人工智能等。
其中，统计分析包括描述统计和推断统计，机器学习包括监督学习和无监督学习，人工智能包括神经网络和遗传算法等。
2.3 数据挖掘的应用领域数据挖掘的应用领域广泛，包括市场营销、金融风险管理、医疗诊断、社交网络分析等。
数据挖掘在各个领域的应用可以帮助企业和组织做出更准确的决策和预测。
三、数据仓库与数据挖掘的关系3.1 数据仓库与数据挖掘的联系数据仓库与数据挖掘是相辅相成的关系，数据仓库提供了数据挖掘的数据源，而数据挖掘则可以从数据仓库中发现有用的信息和模式。
数据仓库与数据挖掘教案
数据仓库与数据挖掘教案教案：数据仓库与数据挖掘一、教学目标1. 理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和作用；2. 掌握数据仓库的设计原则和构建过程；3. 了解数据挖掘的常见技术和应用领域；4. 能够利用数据仓库和数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。
二、教学内容1. 数据仓库的概念和特点；2. 数据仓库的设计原则和构建过程；3. 数据挖掘的基本任务和流程；4. 数据挖掘的常见技术和应用案例；5. 数据仓库与数据挖掘在决策支持中的应用。
三、教学过程第一节：数据仓库的概念和特点（30分钟）1. 数据仓库的定义和作用；2. 数据仓库与传统数据库的区别；3. 数据仓库的特点和优势。
第二节：数据仓库的设计原则和构建过程（60分钟）1. 数据仓库的设计原则：一致性、稳定性、易用性等；2. 数据仓库的构建过程：需求分析、数据抽取、数据转换、数据加载等；3. 数据仓库的体系结构和组成要素。
第三节：数据挖掘的基本任务和流程（40分钟）1. 数据挖掘的概念和作用；2. 数据挖掘的基本任务：预测建模、分类、聚类、关联规则挖掘等；3. 数据挖掘的流程：数据清洗、特征选择、模型训练和评估等。
第四节：数据挖掘的常见技术和应用案例（60分钟）1. 数据挖掘的常见技术：决策树、神经网络、聚类分析、关联规则挖掘等；2. 数据挖掘在商业领域的应用案例：市场篮子分析、客户细分、欺诈检测等。
第五节：数据仓库与数据挖掘在决策支持中的应用（30分钟）1. 数据仓库与决策支持系统的关系；2. 数据仓库和数据挖掘在决策支持中的应用实例。
1. 讲授相结合的方式，通过概念讲解和实例分析，深入浅出地介绍数据仓库与数据挖掘的相关知识；2. 基于案例的学习，引导学生运用数据仓库和数据挖掘的技术进行实际问题的分析解决；3. 学生小组讨论和展示，促进学生的互动和合作。
五、教学评价1. 课堂参与度（10%）：学生积极回答问题和提出自己的见解；2. 课堂练习与作业（30%）：课堂练习和作业涵盖概念理解和应用实践；3. 课程设计项目（40%）：小组合作设计一个数据仓库与数据挖掘的实际项目，包括需求分析、数据抽取、模型建立和结果评估等环节；4. 个人报告（20%）：学生针对设计项目进行个人报告，展示理解和技术应用能力。
《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：课程学时：课程学分：授课对象：开课时间：讲课方式：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11.2数据中心41.2.1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222.4.1集中趋势222.4.2离散程度232.4.3数据的分布形状252.5数据的可视化262.6数据相似与相异性的度量292.7数据质量322.8数据预处理322.8.1被污染的数据332.8.2数据清理352.8.3数据集成362.8.4数据变换372.8.5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393.2数据仓库的结构393.2.1两层体系结构413.2.2三层体系结构413.2.3组成元素423.3数据仓库的数据模型433.3.1概念模型433.3.2逻辑模型433.3.3物理模型463.4 ETL463.4.1数据抽取473.4.2数据转换483.4.3数据加载493.5 OLAP493.5.1维493.5.2 OLAP与OLTP493.5.3 OLAP的基本操作503.6 OLAP的数据模型513.6.1 ROLAP523.6.2 MOLAP523.6.3 HOLAP53第四章数据仓库和ETL工具544.1 IBM DB2 V104.1.1自适应压缩544.1.2多温度存储554.1.3时间旅行查询564.1.4 DB2兼容性功能604.1.5工作负载管理614.1.6 PureXML624.1.7当前已落实634.1.8 DB2 PureScale Feature634.1.9 分区特性654.1.10并行技术674.1.11 SQW684.1.12 Cubing Services684.1.13 列式存储及压缩技术(BLU)70 4.2 InfoSphere Datastage714.2.1基于Information Server的架构72 4.2.2企业级实施和管理754.2.3高扩展的体系架构794.2.4具备线性扩充能力814.2.5 ETL元数据管理824.3 InfoSphere QualityStage82第5章数据挖掘基础845.1数据挖掘的起源845.2数据挖掘的定义855.3数据挖掘的任务865.3.1分类5.3.2回归分析5.3.3相关分析5.3.4聚类分析5.3.5关联规则5.3.6异常检测5.4数据挖掘标准流程5.4.1商业理解5.4.2数据理解5.4.3数据准备5.4.4建立模型5.4.5模型评估5.4.6结果部署5.5数据挖掘的十大挑战性问题5.5.1数据挖掘统一理论的探索5.5.2高维数据和高速数据流的研究与应用5.5.3时序数据的挖掘与降噪5.5.4从复杂数据中找寻复杂知识5.5.5网络环境中的数据挖掘5.5.6分布式数据挖掘5.5.7生物医学和环境科学数据挖掘5.5.8数据挖掘过程自动化与可视化5.5.9信息安全与隐私保护5.5.10动态、不平衡及成本敏感数据的挖掘第6章数据挖掘算法6.1算法概述6.1.1分类算法及评估指标6.1.2聚类算法及其评价指标6.2 C4.56.3 CART算法6.4 K-Means 算法6.5 SVM算法1216.6 Apriori算法6.7 EM算法6.8 PageRank6.9Adaboost算法6.10KNN算法6.11Naive Bayes第7章数据挖掘工具与产品7.1 数据挖掘工具概述7.2 商业数据挖掘工具IBM SPSS Modeler7.3 开源通用的数据挖掘工具WEKA第8章数据挖掘案例8.1概述8.2纳税评估示例8.3税收预测建模示例8.4税务行业纳税人客户细分探索8.5基于Hadoop平台的数据挖掘思考题第9章大数据管理9.1 什么是大数据9.2 Hadoop介绍9.3 NoSQL介绍9.4 InfoSphere BigInsights 3.0介绍五、教学活动以及教学方法上的基本要求课堂教学、实验、课外作业、自选题目的大作业、论文和报告结合，另有课外讨论环节。
数据仓库与数据挖掘教程第二版教学设计
数据仓库与数据挖掘教程第二版教学设计数据仓库与数据挖掘是现代企业管理和分析的核心技术之一。
本文通过对教学目标、教学内容、教学方法和教学评估四个方面进行分析和阐述，提供数据仓库与数据挖掘教程第二版教学设计的参考框架。
教学目标知识目标1.掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理。
2.理解数据仓库和数据挖掘的应用场景和实际应用案例。
3.了解数据仓库和数据挖掘的技术框架和工具。
技能目标1.能够使用数据仓库和数据挖掘工具进行数据清洗、数据集成、数据转换和数据加载等基本操作。
2.能够使用数据仓库和数据挖掘工具进行数据建模、数据挖掘和数据可视化等高级操作。
3.能够根据实际应用场景设计和实现数据仓库和数据挖掘的解决方案。
态度目标1.培养学生对于数据仓库和数据挖掘的兴趣和热情。
2.培养学生对于数据分析和决策支持的重要性的认识和理解。
3.培养学生对于数据隐私和安全的意识和责任感。
教学内容数据仓库1.数据仓库的概念和特点。
2.数据仓库的架构和组成。
3.数据仓库的设计和实现。
4.数据仓库的运维和监控。
数据挖掘1.数据挖掘的概念和步骤。
2.数据挖掘的分类和应用。
3.数据挖掘的算法和模型。
4.数据挖掘的工具和技术。
应用案例1.电商数据分析和营销策略设计。
2.社交媒体数据挖掘和用户画像构建。
3.医疗健康数据分析和疾病预测研究。
4.金融风控数据分析和欺诈检测研究。
教学方法教师授课采用讲解和演示相结合的方式，对于数据仓库和数据挖掘的基本概念和技术框架进行讲解，对于数据仓库和数据挖掘的工具和技术进行演示。
学生案例分析采用研讨和讨论相结合的方式，针对特定的应用案例，由学生分组进行数据清洗、数据建模、数据挖掘和数据可视化等环节的探索和实践，最终形成应用案例分析报告。
实验操作采用指导和实践相结合的方式，通过对于数据仓库和数据挖掘工具的操作指导和实验任务安排，使学生掌握具体的工具使用技巧和解决实际问题的能力。
课程论文采用撰写和评审相结合的方式，要求学生根据特定的应用场景，设计和实现数据仓库和数据挖掘的解决方案，并且提交课程论文进行成果展示和评审。
数据仓库与挖掘课程设计
数据仓库与挖掘课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数据仓库的基本概念、作用和结构，掌握数据仓库的设计原则和构建流程；2. 掌握数据挖掘的基本任务、方法和算法，了解其在实际应用中的价值；3. 了解数据预处理、数据清洗和数据集成等数据处理技术，并能运用到实际项目中；4. 掌握使用至少一种数据挖掘工具进行数据处理和分析。
技能目标：1. 能够独立设计并实现一个简单的数据仓库系统；2. 能够运用数据挖掘技术对给定数据集进行分析，提取有价值的信息；3. 能够运用数据处理技术对数据进行预处理，提高数据挖掘的质量和效率；4. 能够撰写数据分析报告，清晰表达分析结果和结论。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣和热情，激发他们主动探索数据背后规律的欲望；2. 培养学生具备团队协作精神，学会与他人共同解决问题；3. 培养学生具备良好的数据伦理意识，尊重数据隐私，遵循数据使用规范；4. 培养学生具备批判性思维，敢于质疑和挑战现有数据分析方法和结论。
本课程针对高年级学生，结合学科特点和教学要求，注重理论知识与实践操作的相结合。
通过本课程的学习，使学生能够掌握数据仓库与数据挖掘的基本知识和技能，为未来从事相关领域工作打下坚实基础。
同时，培养学生具备良好的情感态度和价值观，成为具有创新精神和实践能力的高素质人才。
二、教学内容1. 数据仓库基础- 数据仓库概念、作用和结构- 数据仓库设计原则和构建流程- 数据仓库与数据库的区别与联系2. 数据挖掘技术- 数据挖掘的基本任务、方法和算法- 分类、聚类、关联规则挖掘等经典算法- 数据挖掘在实际应用中的案例分析3. 数据处理技术- 数据预处理、数据清洗和数据集成- 数据转换和归一化方法- 数据降维和特征选择4. 数据挖掘工具与应用- 常见数据挖掘工具的介绍与比较- 数据挖掘工具的操作与使用- 实际数据集的数据挖掘与分析5. 实践项目与案例分析- 案例分析：行业数据仓库与挖掘项目- 实践项目：设计并实现一个简单的数据仓库系统- 实践项目：利用数据挖掘技术对给定数据集进行分析教学内容根据课程目标进行科学性和系统性组织，涵盖数据仓库与挖掘的基础知识、方法、技术和实践应用。
数据仓库与数据挖掘课程设计论文正稿
一、需求分析：一、应用背景：运输业是国家经济的一个重要的组成部分，其发展水平已经成为一个国家和地区综合实力的重要体现。
随着经济全球化，我国对物流的需求将大幅度的增加，物流将呈现跳跃式发展趋势。
企业开始改变那种以商品为导向的观念，开始注重发掘，通过收集整理繁多的信息，量化分析需求，提供优质的售后服务，保持稳定的关系等措施，来加强对客户关系的管理。
CRM的主要含义就是通过对详细资料的深入分析，来提高满意程度，从而提高企业的竞争力的一种手段，CRM最大程度地改善、提高了整个关系生命周期的绩效。
CRM整合了、公司、员工等资源，对资源有效地、结构化地进行分配和重组，便于在整个关系生命周期及时了解、使用有关资源和知识；简化、优化了各项业务流程，使得公司和员工在销售、服务、市场营销活动中，能够把注意力集中到改善关系、提升绩效的重要方面与核心业务上，提高员工对的快速反应和反馈能力；也为带来了便利，能够根据需求迅速获得个性化的商品、方案和服务。
要在激烈的市场竞争中获得主动，越来越多的民航企业把保持客户作为企业的重要任务，谁能留住那些能给企业带来丰厚利润的关键客户，并获得他们长久的信任和支持，谁就能获得满意的回报，进而赢得持续的竞争优势。
在航空业，客户关系管理的应用有其特别的原因。
面对航空公司的管理需求，急需引入先进的客户关系管理理念。
在航空公司引入电子商务后，公司关注的重点由提高部效率向尊重外部转移。
而CRM理念正是基于对客户的尊重，要求公司完整地认识整个客户生命周期，提供与客户沟通的统一平台，提高员工与接触的效率和反馈率。
随着“以客户为中心"的客户关系管理技术在航空业的不断应用和发展，航空服务质量的改善提高的同时，产生了大量的客户数据，充分挖掘这些数据中隐藏的有用信息可以为航空公司的经营决策带来极大的帮助。
二、应用价值与意义：概括来讲，数据仓库与数据挖掘在航空公司CRM中的商业价值主要体现在以下三个方面：1、有助于航空公司提高收益一个成功的CRM系统可以给航空公司带来明显的收益增长，在客户的整个生命周期，最大化利润贡献。
《数据仓库与数据挖掘》课程设计报告模板综述
江西理工大学应用科学学院《数据仓库与数据挖掘》课程设计报告题目：某超市数据集的OLAP分析及数据挖掘系别：班级：姓名：二〇一二年六月目录一、建立数据仓库数据库结构和设置数据源 (1)1.任务描述 (2)2.建立数据仓库数据库 ................................................................................................................3.设置数据源 ................................................................................................................................二、销售数据OLAP分析...............................................................................................1.任务描述 ....................................................................................................................................2.设计星型架构多维数据集(Sales) .............................................................................................3.设计存储和数据集处理 ............................................................................................................4.OLAP分析.................................................................................................................................三、人力资源数据OLAP分析.......................................................................................1.任务描述....................................................................................................................................2.设计父子维度的多维数据集(HR) ............................................................................................3.修改多维数据集(HR)的结构....................................................................................................4.设计存储和数据集处理............................................................................................................5.OLAP分析 ................................................................................................................................四、数据仓库及多维数据集其它操作 ...........................................................................1.任务描述....................................................................................................................................2.设置数据仓库及多维数据集角色及权限 ................................................................................3.查看元数据................................................................................................................................4.创建对策....................................................................................................................................5.钻取............................................................................................................................................6.建立远程Internet 连接............................................................................................................五、数据仓库高级操作 ...................................................................................................1.任务描述 ....................................................................................................................................2.创建分区 ....................................................................................................................................3.创建虚拟多维数据集 ................................................................................................................4.DTS调度多维数据集处理........................................................................................................5.备份/还原数据仓库 .................................................................................................................六、数据挖掘 ...................................................................................................................1.任务描述 ....................................................................................................................................2.创建揭示客户模式的决策树挖掘模型 ....................................................................................3.决策树挖掘结果分析 ................................................................................................................4.创建聚类挖掘模型 ....................................................................................................................5.聚类挖掘结果分析 ....................................................................................................................6.创建基于关系数据表的决策树挖掘模型 ................................................................................7.浏览“相关性网络”视图 ........................................................................................................一、建立数据仓库数据库结构和设置数据源1、任务描述数据仓库数据库是将要在其中存放多维数据集、角色、数据源、共享维度和挖掘模型的一种结构。
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数据仓库与数据挖掘课程设计Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】目录1. 绪论 (2)项目背景 (2)提出问题 (2)2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2)数据仓库 (2)数据集 (2)3 数据仓库 (3)数据仓库的设计 (3)数据仓库的概念模型设计 (3)数据仓库的逻辑模型设计 (3)数据仓库的建立 (3)数据仓库数据集 (3)建立维表 (4)4.数据挖掘操作 (4)数据预处理 (4)描述性数据汇总 (4)决策树 (4)5、实验心得 (12)6、大总结 (12)1. 绪论项目背景在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。
提出问题对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。
2 数据库仓库与数据集的概念介绍数据仓库数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。
为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。
数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。
数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
数据集数据集是指一种由数据所组成的集合。
Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。
每一列代表一个特定变量。
每一行都对应于某一成员的数据集的问题。
它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。
每个数值被称为数据资料。
对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
3 数据仓库数据仓库的设计3.1.1数据仓库的概念模型设计概念模型的设计是整个概念模型开发过程的三阶段。
设计阶段依据概念模型分析以及分析过程中收集的任何数据，完成星型模型和雪花型模型的设计。
如果仅依赖ERD，那只能对商品、销售、客户主题设计成如图所示的概念模型。
这种模型适合于传统的数据库设计，但不适合于数据仓库的设计。
3.1.2数据仓库的逻辑模型设计逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出各个业务的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用，它的作用在于可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图，数据仓库的逻辑模型设计任务主要有：分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题、确认粒度层次划分、确认数据分割策略、关系模式的定义和记录系统定义、确认数据抽取模型等。
逻辑模型最终设计成果包括每个主题的逻辑定义，并将相关内容记录在数据仓库的元数据中、粒度划分、数据分割策略、表划分和数据来源等。
数据仓库的建立3.2.1数据仓库数据集一般说来,一个数据集市是按照某一特定部门的决策支持需求而组织起来的、针对一组主题的应用系统。
例如,财务部拥有自己的数据集市,用来进行财务方面的报表和分析,市场推广部、销售部等也拥有各自专用的数据集市,用来为本部门的决策支持提供辅助手段。
数据集市大都采用多维数据库技术,这种技术对数据的分析而言也许是最优的,但肯定不适合于大量数据的存储,因为多维数据库的数据冗余度很高。
为了提高速度,对数据集市中的数据一般都建立大量的索引。
换言之,数据集市中往往靠对数据的预处理来换取运行时的高速度,当业务部门提出新的问题时,如果不在原来设计的范围内,则需要数据库管理员对数据库作许多调整和优化处理。
3.2.2建立维表维是分析问题的角度，度量是要分析的问题。
多维视图：用包含度量和维的表的数据结构可以创建一个多维视图，用试题和维创建的多维模型称为星型模型，星型模型生成的主要表格被称为事实表。
事实表的属性值几乎都有连续值。
事实表是规范化的。
与维表不同不是随时间的推移变化，而是不断变大。
维表：星型模型也具有非常小的表，用来装载描述信息。
维表是逆规范化的。
如果把维表置于第二范式中，这样的表称为雪花模型。
维表包括主键，通常对应事实表的外部键。
如果维表的主键不在实事表中，这个主键字便被称作退化的维。
创建维表：有3种方法：星型模型、雪花模型和星暴模型。
星暴模型含有两张以上的事实表。
基本有些充当维事实表。
星型模型：所有信息维都放在同一个维表中。
维表信息包含一个唯一的标识符（ID）和通过这个维表建立的所有维所需的属性。
星型模型由小的维表与大的事实表组成，多称为“小表和大表”。
事实表一般是标准表。
雪花模型：把信息分为3种标准格式。
产品表、类别表、子类别表。
把这些信息放到一起需要一定数据的连接。
雪花模型比星型模型效率低，占空间少。
所有的事实表都有一个与之相关的时间维表。
4.数据挖掘操作数据预处理4.1.1描述性数据汇总对于许多数据预处理任务，希望知道关于数据的中心趋势和离中趋势特征。
中心趋势度量包括均值（mean）、中位数（median）、众数（mode）和中列数（midrange），而数据离中趋势度量包括四分位数（quartiles）、四分位数极差（interquartile range, IQR）和方差（variance）。
这些描述性统计量有助于理解数据的分布。
决策树（1）读取文本数据使用变量文件节点读取定界文本数据。
可以从选项板中添加变量文件节点，方法是单击源选项卡找到此节点，或者使用收藏夹选项卡（默认情况下，其中包含此节点）。
然后，双击新添加的节点以打开相应的对话框。
如图1所示。
图1单击紧挨“导入文件”框右边以省略号“...”标记的按钮，浏览到系统中的Clementine 安装目录。
打开目标文件目录，然后选择名为的文件。
选择从文件读取字段名，并注意已载入此对话框中的字段和值。
如图2所示。
图2单击过滤选项，可以把用不到的信息给过滤掉。
如图3所示。
图3类型选项卡可帮助了解数据中的更多字段类型。
还可以选择读取值来查看各个字段的实际值，具体取决于在值列中的选择。
此过程称为实例化。
如图4所示。
图4（2）添加表现在已载入数据文件，可以浏览一下某些记录的值。
其中一个方法就是构建一个包含表节点的流。
要将表节点添加到流中，可双击选项板中的表节点图标或将其拖放到工作区。
如图5所示。
图5双击选项板中的某个节点后，该节点将自动与流工作区中的选定节点相连接。
此外，如果尚未连接节点，则可以使用鼠标中键将源节点与表节点相连接。
要模拟鼠标中键操作，请在使用鼠标时按下 Alt 键。
如图6所示。
图6要查看表，请单击工具栏上的绿色箭头按钮执行流，或者右键单击表节点，然后选择执行。
如图7所示。
图7（3）创建分布图将分布节点添加到流，并将其与源节点相连接，然后双击该节点以编辑要显示的选项。
选择商品名称作为要显示其分布的目标字段。
然后，在对话框中单击执行。
如图8所示。
图8最终图表将有助于查看数据的“结构”。
结果表明，商品300g壶瓶枣和400g沁州黄卖的最多。
如图9所示。
图9此外，还可以在“输出”选项卡中找到数据审核节点。
如图10所示。
图10添加并执行数据审核节点，同时快速浏览所有字段的分布图和直方图。
如图11所示。
图11（4）创建散点图现在我们来看一下有哪些因素会对商品出售（目标变量）产生影响。
作为一名消费者，我们一定知道销售模式对销售数量有着重要的影响。
所以创建一个关于商品名称和销售模式的散点图。
将散点图节点放在工作区中，并将其与源节点相连接，然后双击该节点对其进行编辑。
如图12所示。
图12在“散点图”选项卡中，选择商品名称作为X字段，选择销售模式作为Y字段，并选择销售金额作为交叠字段。
然后单击执行。
如图13所示。
图13此散点图清楚地显示商品在零售和特价模式下销售金额的不同。
商品在特价的销售模式下，销售金额明显高于零售模式下的销售金额。
如图14所示。
图14（5）创建直方图因很多数据不能够直接显示，所以我们要建立直方图，直方图能够很清晰的显示数据。
首先，将网络节点与您工作区中的源节点相连接。
如图15所示。
图15在“直方图”选项卡中，选择商品序号作为X字段，选择销售数量作为交叠字段。
然后单击执行。
如图16所示。
图16此直方图能够清楚地显示不同商品销售数量的不同。
由图可以看出序号为1的商品销售数量最多，序号为9的商品销售数量最少。
如图17所示。
图175、实验心得在本次实验中，从新建工作流一直到获得最终结果，整个流程让我对数据挖掘中数据分析处理的基本方法有了深入的了解，特别是决策树模型应用的理解，同时，也学会了如何使用决策树通过建模和直观化显示发现数据库中的关系（即链接）以及利用这些链接与数据中的案例组相对应关系可以通过建模可详细研究这些组并描绘其特征，增强了运用决策树模型和聚类分析模型的能力。
通过这次学习让我意识到，对于数据我们不仅要能利用统计来分析它的规律，也要能会通过数据挖掘软件来挖掘数据当中的潜在信息，并且利用数据挖掘所得到的有利信息更好的服务于数据使用者。
6、大总结坚持好一段时间，终于把完成了任务，通过这几次实验报告的实践操作，我收获很大，不但学习相关数据挖掘的知识，关于SPSS了解更多，操作也比原来熟练多了。
虽然过程中有点折磨过，但当你克服了，耐心去一步一步操作，那些烦躁的心情就会慢慢消失，还得要有耐心，认真的态度去操作，才能有结果。
关联分析是一个很有用的数据挖掘模型，能够帮助企业做很多很有用的产品组合推荐、优惠促销组合，同时也能指导货架摆放是否合理，还能够找到更多的潜在客户，的确真正的把数据挖掘落到实处。
关联分析具体能用来做什么呢可以一句话来概括：最大限度地从你口袋里面掏出更多的钱买我的产品。
1.通过关联规则，推出相应的促销礼包或优惠组合套装，快速帮助提高销售额。
如自行车针对不同人群，来制定有效的销售方案。
2.零售超市或商场，可以通过产品关联程度大小，指导产品合理摆放，方便顾客最购买更多其所需要的产品。
最常见的就是超市里面购买肉和购买蔬菜水果等货架会摆放得很近，目前就是很多人会同时购买肉与蔬菜，产品的合理摆放也是提高销售的一个关键。
3.进行相关产品推荐或者挑选相应的关联产品进行精准营销。
最常见的是你在亚马逊或京东购买产品的时候，旁边会出现购买该商品的人，有百分之多少还会购买如下的产品，快速帮助顾客找到其共同爱好的产品。
物以类聚，人以群分。
例如，穷人一般和穷人在一起，富人也喜欢和富人在一起。
还有数据挖掘的人喜欢和数据挖掘的人打交道，都离不开这些鸟道理。
4.寻找更多潜在的目标客户。
例如：100人里面，购买A的有60人，购买B的有40人，同时购买A和B的有30人，说明A里面有一半的顾客会购买B，反推而言。