数据仓库的数据抽取技术研究
保险数据仓库数据抽取的设计与实现
性 、近实时数据发布和 当前数 据 ，是数据进入数据 仓 本 次抽取 开 始 日期
库前 的缓 冲区 。
［ｎ ｉ ｉ ｔ ＮＵＬＬ， ｅ ｄｄ］［ ］ ｎ
一
（ 数 据 仓 库 和 数据 集 市 包 含 大 量 从 Ｏ Ｓ 传送 ５） Ｄ 层 来 的 历史 数据 ，传 入 数 据一 般不 再 修 改 ，是 面 向分析 型
上次 成功 结 束ｉ ｄ
［ｕ ｉ ］ ｉ ｔ ＮＵ Ｌ ｃ ｒｄ ［ ］ Ｌ ｎ
数据处理 ，支持分析决策。它不 同于操作型数据库 ，具
备 以下 四个 特 点 ：面 向 主题 、集 成 的 、相 对稳 定 的 以及
一
本 次 抽取 开始 ｉ ｄ
ＣＯＮＳ ＴＲＡＩ ＮＴ ［ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ— ｔｌ ｇ ｃ ＲＩ ＡＲＹ ＫＥＹ Ｐ ｄ ｓ ｏ ｉ ］Ｐ Ｍ
娩｝ｌ ＼ ｐ ｌａｉ ｅ ｅ ｐ ｅ ｔ ｆＩ Ａ ｐｃｔ ｎＤ ｖ ｌ ｍ ｎ ＼ ｌ发 Ｊ ｉ ｏ ｏ
Ｏ Ｔ 数据库表结构的不同之处在于 ，Ｏ Ｔ 轨迹库表 除 表 的抽 取 ，情 况更 为复 杂 ，不 便 查错 。因此 ，设 计 Ｏ Ｓ ＬＰ ＬＰ Ｄ Ｉ Ｏ Ｔ 数据 库表多三个字段 ，其他字段结构相 同，多 非 常必 要 ，这 样 也 确保 了 ０ ｓ 数据 仓 库的 抽取 基本 上 ￣ ＬＰ Ｌ Ｄ 到 的三个字段分别表示 ：变化类型标识 、更新时间戳 、标 是 一对 一 的抽 取 。
情况的出现 ， 造成数据质量差并影响公司信息决策。
一
、
数据 抽取 设计 原 理
由于保险业务系统处理逻辑复杂 ，数据量大 ，开发 存 在轨 迹 库 中。 平台和技术规范不统一等原 因，给数据仓库抽取设计带 （ Ｏ Ｔ 轨迹库 ，即保存反映Ｏ Ｔ 数据变化的 ２） Ｌ Ｐ Ｌ Ｐ
数据仓库设计与建模的增量抽取与全量加载的实现方法(六)
数据仓库设计与建模的增量抽取与全量加载的实现方法随着信息技术的迅猛发展，企业对数据的需求越来越大。
数据仓库的设计与建模成为了一种重要的数据管理方法。
在数据仓库的建设过程中，数据的抽取与加载是非常重要的环节。
本文将从增量抽取和全量加载两个方面介绍数据仓库的设计与建模的实现方法。
一、增量抽取的实现方法增量抽取是指在每次数据更新过程中，只抽取最新的增量数据，并将其加载到数据仓库中。
增量抽取的实现方法有以下几种：1. 时间戳增量抽取：在源数据中新增一个时间戳列，用来记录每条数据的更新时间。
在增量抽取过程中，只需查询源数据中大于上次抽取时间的数据，即可获取最新的增量数据。
2. 日志增量抽取：对于一些支持事务的数据库系统，可以通过监控数据库的事务日志来实现增量抽取。
当有新的事务发生时，将其对应的数据抽取并加载到数据仓库中。
3. 主键增量抽取：若源数据表存在主键列，可通过记录上次抽取的最大主键值，然后查询大于该值的新数据，进行增量抽取。
二、全量加载的实现方法全量加载是指将所有源数据都加载到数据仓库中。
全量加载的实现方法有以下几种：1. 全部刷新：每次进行全量加载时，先清空数据仓库中的数据，然后将所有源数据重新加载。
2. 增量刷新：部分全量加载的同时进行，即将新增的数据进行全量加载，而对于已存在的数据，只进行更新操作。
3. 分片加载：将整个数据集划分成多个小的数据片段，每次只加载其中一个数据片段，以避免单次加载过多数据。
三、增量抽取与全量加载的结合应用在实际的数据仓库设计与建模过程中，常常需要结合增量抽取与全量加载来实现数据更新。
通过增量抽取可以减少数据抽取的时间和成本，而全量加载可以保证数据的完整性和一致性。
1. 增量抽取 + 全部刷新：在每次增量抽取后，先清空数据仓库中的数据，然后将增量数据重新加载。
这种方法适用于源数据更新频率较低的情况。
2. 增量抽取 + 增量刷新：在每次增量抽取后，将增量数据进行增量加载，而对于已存在的数据，只进行更新操作。
数据库中数据挖掘技术研探
１ 数 据挖 掘 系统 的框 架
数 据挖 掘 系统 中主要 输入 的 是源 于数 据仓 库 的数 据 、 析 分 指 导 员 的指 导 ，以及存 储 数 据 挖掘 系 统 知识 库 中的知 识 和 经 验 。从 数据 仓库 中选 择 的数据 在 知识 发现 引擎 里 处理 ， 引擎 中 提 供 了大量 的抽取 算 法 。 以便 生成 辅 助 的模 式 和关 系 。有 些 发 现 还要加 入知 识库 中以便 后续 发现 抽取 和 进行评 价 。 面分别 下 介绍 各模 块 的功 能 ， 图１ 示 。 如 所
能丢 失 的 有 用 的模 式 和 关 系 ； 析 员 还 要作 出权 衡 ， 分 存储 新 的 发 现 结果 ， 高 知识 发现 的能 力 。 提 数 据 仓库 的数据 库 接 口（ Ｂ 口）数 据 挖掘 系 统利 用 数据 Ｄ 接 ， 库 的 查询 机 制从 数 据仓 库 中抽 取 数据 ， 使用 Ｓ Ｌ 询语 言 。知 ０ 查
结果存 于知识 库 以备下 一 次发 现 。知识库 和分析 员 的输 入 ， 知
２ 数 据 挖 掘 分 析 方 法
数据 挖 掘利 用 的技术 越 多 ， 出 的结果 精确 性 就越 高 。原 得
作 者 简介 ： 蔡雅琳 （９ ０ ） 女 ， 东汕 头人 ， １８～ ， 广 南华 工商 学院 助教 ， 究方 向为 计算 机语 言 。 研
掘 的 过 程 ， 包 括 最 开 始 的 制 定 业 务 目标 到 最 终 的 结 果 分 析 ， 而
仓库 中来 描 述数 据仓 库 的数 据结 构 。此外 ． 分析 员还 要 在知 识
库 中 输 入 其 它 相 关 的数 据 知 识 ， 数 据 的关 键 字 段 、 求 规 如： 需 则、 数据 层 次等 ， 以便 按一 种有 效 的方 式指 导信 息发 现 ． 少 可 减
数据仓库中的多源数据融合与信息提取技术研究
数据仓库中的多源数据融合与信息提取技术研究随着社会信息化进程的加速，各种数据随着互联网的发展而越来越容易获取。
然而，大量的数据可能来自于不同的地方，采用不同的方法进行处理和存储，并不利于数据的综合分析和合理利用。
因此，对于这种场景，数据仓库多源数据融合与信息提取技术的研究变得越来越重要。
一、多源数据融合技术在现实的数据融合场景中，数据仓库多源数据融合技术需要考虑数据来源的不同性质、数据质量和需求的差异。
一方面，不同的数据来源具有不同的格式和结构，可能会造成冲突和不兼容性问题；另一方面，不同的数据质量会影响多源数据融合的结果。
因此，对于多源数据的融合，需要在数据来源的不同性质、数据质量和需求的差异之间进行全面的权衡。
在多源数据融合技术的研究中，一些热门的技术包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据质量控制等。
首先，数据清洗是指从多个数据源中提取数据后对数据进行规范化和去重等操作，以便更好地整合数据。
这种技术通常需要大量的数据预处理和数据清洗才能够保证数据质量。
其次，数据转换是指将不同的数据源的数据转换为同一种类和规范的数据形式，以便进行比较和整合。
例如，将文本数据转换为数字数据可以使得不同类型的数据源可以进行分析。
最后，数据集成是指将来自不同数据源的数据合并成一个整合的数据源，以便进行统一的分析和操作。
二、信息提取技术除了多源数据融合技术，还有一些信息提取技术可以更好地从数据中获取有用的信息和知识。
其中，一种重要的技术是文本挖掘。
随着各种文本数据的增长，文本挖掘已成为信息提取技术中的一项重要技术。
可以利用文本挖掘来自动抽取大量信息，例如命名实体、关键词和信息分类等。
文本挖掘技术包括文本分割、标记和建模等过程。
在文本分割技术中，将文本分割为句子或单词，每个句子或单词作为一个文本单元，以便进行文本分析和分类。
在文本标记技术中，通过分析文本内容来确定它的特征和属性，例如关键词、实体和主题等。
最后，在文本建模技术中，利用统计方法来分析文本内容，以便建立文本分类模型和预测模型。
数据仓库中的多维数据分析技术研究及应用
数据仓库中的多维数据分析技术研究及应用随着互联网技术的快速发展和应用，数据分析市场也变得越来越重要。
数据分析是一个灵活的工具，可帮助企业了解客户，了解市场趋势，预测未来发展趋势，掌握最佳业务决策，并且可以在这些信息的基础上制定更好的营销策略，提高公司生产和战略决策的效率。
而数据仓库是支持数据分析的核心设施，因为该设施具备存储、管理和分析海量数据的功能。
本文将重点介绍数据仓库中的多维数据分析技术研究及应用。
数据仓库的定义数据仓库是企业信息系统（EIS）中一个用于存储、管理和分析大量数据的集成和静态数据存储。
该存储器抽取有用的数据（数据集）从多个源头，而后将这些数据进行处理、存储和管理。
数据仓库中存储的数据使用的是主题或内容相关，而不是与实时业务过程相关的数据。
数据仓库比数据集更加灵活，通常会按数据主题建立，从而方便数据访问、交互分析和应用查询。
多维数据分析的定义多维数据分析（MDA）是一个非常重要的数据分析技术，可以通过将数据组织成多维数据模型来为用户展示基于多个维度数据的深入见解。
这些维度可以是时间、地理位置、产品等方面。
多维数据分析是一种适合分析特定主题或追踪业务流程变化的数据分析技术。
多维数据模型的定义多维数据模型是数据仓库中最常用的数据模型之一，它以多维数组形式组织数据，以满足决策支持要求。
多维数据模型包括一些维度、指标和层次结构。
维度是数据集中最基本的部分，它表示数据的类别或主题。
例如，日期和产品都是通常用于多维数据模型中的维度。
指标是用于衡量数据的变量，而层次结构描述了维度之间的关系。
多维数据分析技术的应用多维数据分析技术可以帮助企业更有效地利用数据仓库中的数据，并且进行更深入的分析和研究。
例如，在零售行业中，多维数据分析技术可以帮助企业了解其客户的购买习惯和趋势，预测未来市场需求，更好地制定销售策略。
在健康医疗领域，多维数据分析技术可以帮助研究者了解疾病流行趋势，预测未来疾病爆发和扩散的可能性，并提供治疗方案等。
数据抽取
product.product_id sales_product_id, sales_customer_id, sales_time_id,
sales_channel_id, sales_quantity_sold, sales_dollar_amount
FROM temp_sales_step1, product
方法三：
Transforming Data Using MERGE
下面我先以一个例子说明：
MERGE INTO products t USING products_delta s
ON (t.prod_id=s.prod_id)
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM product p WHERE p.product_name=s.product_name);
这个CTAS statement语句就可以把查询出的新的SALE记录。
咱们也可以做左链接：
CREATE TABLE temp_sales_step2 NOLOGGING PARALLEL AS
FROM temp_sales_step1, product
WHERE temp_sales_step1.upc_code = product.upc_code (+);
把所有在维表中没有找到product_name的记录的sales_product_id设置为空。
数据源非关系数据库
ETL处理的数据源除了关系数据库外，还可能是文件，例如txt文件、excel文件、xml文件等。对文件数据的抽取一般是进行全量抽取，一次抽取前可保存文件的时间戳或计算文件的MD5校验码，下次抽取时进行比对，如果相同则可忽略本次抽取。
数据仓库技术
数据仓库技术数据仓库技术是一种广泛应用于数据管理和商业智能的技术。
它的主要目的是将各种异构的数据源整合到一个单一的数据存储中，并提供基于这些数据的分析和报告功能。
首先，数据仓库技术使用抽取、转换和加载（ETL）过程将来自不同源的数据提取出来。
这些源可以是关系型数据库、平面文件、Web服务或其他任何形式的数据。
然后，数据经过转换和清洗处理，使之能够被仓库接受和使用。
最后，数据被加载到数据仓库中，通常是一个专门设计的数据库系统，采用维度模型或星型模型的结构。
这种结构能够更好地支持数据的分析和查询。
数据仓库技术有许多优点。
首先，它提供了一个统一的数据视图，使得数据分析更加方便和高效。
通过整合不同的数据源，用户可以从一个地方获取到所有的相关数据，节省了时间和努力。
其次，数据仓库还可以提高数据的质量和准确性。
在ETL过程中，数据经过了转换和清洗处理，从而减少了数据错误和不一致性的可能性。
此外，数据仓库还支持历史数据的保存和查询，使得用户可以分析和了解数据发展的趋势和模式。
然而，数据仓库技术也有一些挑战和限制。
首先，数据仓库的建设和维护成本较高。
由于涉及到多个数据源和复杂的ETL过程，数据仓库的搭建需要大量的资源和专业知识。
其次，数据仓库的性能和扩展性可能会受到限制。
随着数据量的增加，仓库数据库的查询和处理速度可能会变慢，需要采取一些优化措施来提高性能。
同时，随着数据需求的增加，仓库的存储容量可能会成为一个瓶颈，需要进行适当的扩展。
总之，数据仓库技术是一种重要的数据管理和商业智能工具。
它能够将各种异构的数据整合到一个统一的视图中，并为用户提供强大的分析和报告功能。
尽管数据仓库技术存在一些挑战和限制，但随着技术的不断发展和创新，相信它将继续发挥重要的作用，并在企业决策和业务分析中发挥越来越大的价值。
数据仓库技术在现代企业中扮演着重要的角色，它不仅为企业提供了业务分析和决策支持的基础，而且也促进了企业的创新和竞争力的提升。
数据仓库 Chapter 12 数据抽取、转换和装载
ETL概览
• 关键因素
• 与数据抽取转换复杂性相关的因素
• Key Factors : 源系统巨大的差异性
• • • • • 硬件平台 OS DBMS Protocol 遗留的旧系统
• 与数据装载相关的因素
• 时间很长 • 增量转载中的特殊问题
• 如何捕获源系统的变化 • 时间窗口的选择 • 源系统 • DW系统
• 数据抽取的一些要点：
• 数据源确认：确认数据的源系统和结构 • 抽取方法：针对每个数据源，定义抽取过程是人工抽取还是基于 工具的抽取（工具自己编写的还是购买的） • 抽取频率：对于每个数据源，确定数据抽取的频率，每天、每星 期、每季度等等 • 时间窗口：对于每个数据源，表示出抽取过程进行的时间窗口 • 工作顺序：决定抽取任务中某项工作是否必须等到前面工作成功 完成，才能开始 • 异常处理：决定如何处理无法完成抽取的输入记录
Chapter 12 数据抽取、转换和装载
• 目标：
• • • • • 广泛了解ETL的能的任务和类型 理解数据整合和合并的意义 认识数据装载功能的重要性，了解将数据应用到数 据仓库的主要方法 • 理解为何说ETL非常重要、耗时和艰巨的任务
数据仓库中数据抽取和清洗的方法与工具研究
数据仓库中数据抽取和清洗的方法与工具研究数据仓库是现代企业在决策支持和业务分析方面的重要组成部分。
在构建数据仓库的过程中，数据抽取和清洗是非常重要的步骤，因为它们直接影响到数据仓库中数据的质量和可用性。
本文将探讨数据仓库中数据抽取和清洗的方法与工具，并分析其优缺点。
1. 数据抽取方法：数据抽取是从源系统中提取数据并加载到数据仓库中的过程。
常见的数据抽取方法包括：全量抽取、增量抽取和增量更新。
- 全量抽取：全量抽取是指从源系统中一次性提取全部数据并加载到数据仓库中。
这种方法适用于数据量较小的情况，但当数据量较大时，会占用较多的系统资源和时间。
- 增量抽取：增量抽取是指每次从源系统中提取新增或修改的数据，并加载到数据仓库中。
这种方法可以减少系统资源的占用，提高抽取效率。
增量抽取可以通过时间戳、日志表、增量字段等方式来实现。
- 增量更新：增量更新是在全量抽取的基础上，每次只提取新增或修改的数据，并更新到数据仓库中。
这种方法可以减少数据加载的时间和成本。
2. 数据清洗方法：数据清洗是指对抽取到的数据进行处理，处理掉不符合要求的数据，以提高数据的质量和可用性。
常见的数据清洗方法包括：去重、填充空值、处理异常值、格式转换等。
- 去重：去除重复的数据行，保留唯一的数据行。
可以通过对数据进行排序，然后逐行比较的方式来实现去重，也可以使用数据库或数据清洗工具提供的去重功能。
- 填充空值：填充数据中的空值，以保证数据的完整性和一致性。
可以根据字段的类型选择适当的填充方式，如使用默认值、使用前后值的平均值等。
- 处理异常值：对数据中的异常值进行处理，以保证数据的准确性。
可以通过定义阈值或规则来识别异常值，并采取相应的处理措施，如替换、删除或标记异常值。
- 格式转换：将数据转换为目标数据仓库要求的格式，以保证数据的一致性和可用性。
可以通过数据清洗工具提供的转换功能，如数据类型转换、单位转换等。
3. 数据抽取和清洗工具：在实际应用中，可以使用各种数据抽取和清洗工具来简化和自动化数据处理的过程。
数据仓库与数据挖掘课程设计
通信与信息工程学院数据仓库与数据挖掘分析课程设计班级：XXXX姓名：XXX学号：XXXXXX指导教师：XXXXX设计时间：XXXXX成绩：评通信与信息工程学院二〇一X年工作完成统计表:教师签名：目录1．绪论 (1)1.1项目背景 (1)1.2提出问题 (1)2．数据仓库与数据集市的概念介绍 (1)2.1数据仓库介绍 (1)2.2数据集市介绍 (2)3．数据仓库 (3)3.1数据仓库的设计 (3)3.1.1数据仓库的概念模型设计 (4)3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (5)3.2 数据仓库的建立 (5)3.2.1数据仓库数据集成 (5)3.2.2建立维表 (8)4.OLAP操作 (10)5.数据预处理 (12)5.1描述性数据汇总 (12)5.2数据清理与变换 (13)6.数据挖掘操作 (13)6.1关联规则挖掘 (13)6.2 分类和预测 (17)6.3决策树的建立 (18)6.4聚类分析 (22)7.总结 (25)8.任务分配 (26)1、绪论1.1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。
1.2 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2.1数据仓库数据仓库介绍: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。