数据仓库与数据挖掘原理及应用v3
数据挖掘技术的原理与应用
数据挖掘技术的原理与应用随着数字化、信息化进程不断加速，人们处在数据海洋中，每时每刻都在产生和创造数据。
数据对于企业、政府、个人而言，已成为获取价值和决策的重要基础。
而从数据中挖掘出潜在价值就需要运用数据挖掘技术。
一、数据挖掘技术的定义和分类数据挖掘技术指的是通过对大量数据的挖掘和分析，发现其中蕴藏的未知信息，从而得出有价值的知识和决策规则的一种技术。
按照研究范围和目的不同，数据挖掘技术可分为分类、分类预测、聚类、关联规则等多个领域。
分类指根据数据的特征，将其划分为不同的类别。
例如，对医院病人数据进行分类，将其分为住院患者和门诊患者。
分类预测指对一些新的数据进行预测和分析。
例如，根据过去的房价走势，预测未来房价会上涨还是下跌。
聚类则是根据数据的相似性，将其分成不同的群体。
例如，对消费者购物行为进行聚类，将其分成不同的消费群体。
最后，关联规则分析则是分析数据之间的关联和规律，例如，分析超市里的商品销售数据中，哪些商品经常同时被购买。
二、数据挖掘技术的原理和模型数据挖掘技术的核心在于挖掘和发现数据中的潜在关系和规律。
数据挖掘模型通常可以分为分类模型、聚类模型和关联规则模型等。
分类模型是指将数据样本划分到不同的类别中的模型。
分类模型通常需要进行训练，建立相应的模型，然后使用该模型来对新数据进行分类。
例如，可以使用决策树模型对鸢尾花进行分类。
聚类模型是指在不预先知道数据类别的情况下，通过自动聚类算法将数据样本分成不同的数据簇。
例如，对消费者的购物行为进行聚类，可以将其分为不同的消费群体。
关联规则模型则是指通过分析数据中不同数据项的组合出现的频率，发现蕴含在数据中的潜在关系和规律。
例如，在超市购物中，牛奶和面包往往同时被购买。
因此，超市可以通过发现这种关联规则，来优化商品陈列和销售策略。
三、数据挖掘技术的应用案例数据挖掘技术的应用十分广泛，在金融、医疗、市场营销等领域都有不同的应用案例。
1. 金融领域银行和信用卡公司可以使用数据挖掘技术帮助识别欺诈行为和评估风险。
数据仓库与数据挖掘的综合应用
数据仓库与数据挖掘的综合应用数据仓库和数据挖掘是两个相互关联的概念，它们可以相互配合使用来提供企业决策支持、发现商业洞察并提供个性化服务。
下面将介绍一些数据仓库与数据挖掘的综合应用案例。
首先，数据仓库和数据挖掘可以用于客户关系管理（CRM）。
一个公司的数据仓库中可能包含着大量与客户有关的数据，例如订单历史、客户投诉、客户满意度调查等。
通过数据挖掘技术，可以从这些数据中提取出有价值的信息，例如客户购买模式、购买偏好、忠诚度等。
这些信息可以帮助企业了解其客户，从而更好地制定营销策略、个性化服务，并最终提高客户满意度和忠诚度。
其次，数据仓库和数据挖掘可以用于市场篮子分析。
市场篮子分析是一种数据挖掘技术，用于发现购物篮中的商品之间的关联关系。
在一个公司的数据仓库中，存储了许多交易数据，即每个顾客购买的商品清单。
通过数据挖掘技术，可以发现哪些商品通常一起被购买，并构建相关规则。
这些规则可以帮助企业优化产品陈列、销售搭配和促销活动，提高销售额和利润。
此外，数据仓库和数据挖掘还可以应用于风险管理。
在金融行业中，金融机构通常需要监控和管理风险，例如信用风险、欺诈风险等。
通过数据仓库汇集大量的客户数据和交易数据，并利用数据挖掘技术进行模式识别和异常检测，可以帮助金融机构发现潜在的风险因素，并及时采取措施进行风险防范。
最后，数据仓库和数据挖掘还可以用于预测分析。
通过对历史数据的挖掘和分析，可以建立预测模型，对未来的趋势和行为进行预测。
例如，在零售行业中，公司可以利用历史销售数据和市场数据，通过数据挖掘技术建立销售预测模型，预测未来的销售额和需求趋势，从而更好地进行库存管理、采购计划和供应链优化。
综上所述，数据仓库和数据挖掘的综合应用可以帮助企业实现客户关系管理、市场篮子分析、风险管理和预测分析等目标。
这些应用可以为企业提供决策支持、发现商业洞察并提供个性化服务，帮助企业提高竞争力和增加利润。
数据仓库与数据挖掘的综合应用可以渗透到各个领域，为企业提供更精确的决策依据和增强竞争力。
数据仓库与数据挖掘技术的应用
数据仓库与数据挖掘技术的应用随着信息化时代的加速发展，数据处理和挖掘技术已经越来越成为企业管理和决策的重要支撑。
而数据仓库和数据挖掘技术正是对企业数据进行分析和利用的最佳方式之一。
今天我们将探讨这两种技术的应用。
什么是数据仓库数据仓库是一个数据库系统，它按照某种方式组织并存储历史数据，通常来自多个不同而分散的数据源。
数据仓库对数据进行专业性分析，以快速识别模式、关联、趋势、周期性和异常点等信息。
数据仓库可以包含多种类型的数据（例如交易数据、客户数据等），并允许经验数据分析师快速揭示有关产品和客户行为的模式。
它提供的是大量数据的汇总，为企业管理人员提供了深入了解企业运营情况的方式。
正如一个企业运营的头脑，它汇总了所有数据，是一张巨型的表格，包含所有执行数据的决策者所需的信息。
数据仓库主要作用是促进判断和决策的过程，让企业管理人员能根据对数据及趋势的深刻理解来执行更有效和更健康的战略决策。
数据挖掘技术数据挖掘技术是指使用数据分析工具和算法来发现模式和规律的过程。
这些工具可以帮助从海量数据中获取有用的信息，以便根据这些信息进行更好的商业决策。
数据挖掘可以用于发掘当今存在的商机，同时也是发现市场状况，预测可能的未来趋势的工具。
比如，一个网络零售商可以使用数据挖掘技术来分析他们的销售模式及顾客购买记录，以便发现滞销产品和可行的促销方法。
数据挖掘技术可以通过深层次的分析，揭示潜在的趋势、消费模式和顾客需求，并作为组织战略和政策的依据。
数据仓库和数据挖掘的应用数据仓库和数据挖掘可以互相支持，共同运作。
数据挖掘需要一个数据存储源，而数据仓库为数据挖掘提供了数据源。
它们之间有着密不可分的关系。
数据挖掘技术可以发掘数据仓库的价值，发现这些数据联系和结构之间的未知关联。
数据仓库和数据挖掘可以应用于多个不同的行业中，如保险、零售、银行、航空公司等等。
这些企业都可以从数据仓库及数据挖掘的技术中获取价值，以快速有效地遍历市场，发现新机会并预测未来的趋势，而不是通过一些传统的信息搜集方式来进行决策。
浅谈数据仓库与数据挖掘
浅谈数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中非常重要的概念。
数据仓库是指将来自不同数据源的大量数据进行集成、存储和管理的系统。
而数据挖掘则是通过使用各种算法和技术，从数据仓库中发掘出有价值的信息和知识。
数据仓库的设计和构建是一个复杂的过程，需要考虑到多个方面的需求和因素。
首先，需要明确数据仓库的目标和用途。
不同的业务需求可能需要不同的数据仓库结构和内容。
其次，需要进行数据源的选择和数据的抽取、转换和加载（ETL）过程。
这个过程涉及到数据清洗、数据转换和数据整合等步骤，以确保数据的质量和一致性。
最后，需要进行数据仓库的建模和设计。
这包括维度建模、事实表和维度表的设计，以及索引、分区和分片等技术的应用。
一旦数据仓库建立起来，就可以进行数据挖掘的工作。
数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和规律的过程。
数据挖掘可以应用于多个领域，如市场营销、金融风险管理、客户关系管理等。
数据挖掘的过程包括数据预处理、特征选择、算法选择和模型评估等步骤。
常用的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
数据仓库和数据挖掘的应用可以带来很多价值和好处。
首先，它可以帮助企业更好地理解和分析自己的业务和客户。
通过对数据的深入挖掘，企业可以发现隐藏的商机和潜在的问题，并做出相应的决策和调整。
其次，数据仓库和数据挖掘可以提高企业的竞争力和效率。
通过对数据的整合和分析，企业可以更好地了解市场需求和客户行为，从而优化产品和服务的设计和推广。
此外，数据仓库和数据挖掘还可以帮助企业预测和管理风险，提高决策的准确性和效果。
然而，数据仓库和数据挖掘也面临着一些挑战和问题。
首先，数据的质量和一致性是一个重要的问题。
由于数据来源的多样性和复杂性，数据仓库中的数据可能存在错误、重复和不一致等问题。
其次，数据仓库和数据挖掘需要大量的计算和存储资源。
数据仓库的构建和维护需要大量的时间和人力投入，而数据挖掘的算法和模型也需要强大的计算能力和存储空间。
数据仓库与数据挖掘的应用与实践
数据仓库与数据挖掘的应用与实践随着信息技术的不断发展，数据的产生和积累呈现爆炸式增长，如何从这海量的数据中发掘出有价值的信息成为了亟待解决的问题。
数据仓库与数据挖掘作为当前最热门的数据分析方法和工具之一，已经被广泛应用于各个领域。
本文将重点讨论数据仓库与数据挖掘的基本概念、应用领域以及在实践中的具体应用案例。
数据仓库是指将分散、碎片化的企业数据进行集成、整合和存储的虚拟数据库系统。
通过对数据进行标准化、清洗、转换等处理，数据仓库可以提供一个全面、一致、易用的数据分析平台。
数据仓库的建设包括数据源的选择和集成，数据模型的设计和优化，以及数据加载、查询和维护等过程。
而数据挖掘是通过使用各种统计、机器学习和数据可视化技术，分析大规模数据集并发现其中的潜在模式、关联规则和趋势。
数据挖掘可以帮助企业在决策和规划中找到有用的信息，提高业务效益和竞争力。
常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘和时间序列分析等。
数据仓库与数据挖掘的应用场景非常广泛。
在零售业中，数据仓库和数据挖掘被用于分析顾客购买行为和偏好，提供个性化推荐和定制服务。
在金融行业，数据仓库和数据挖掘用于风险管理、信用评估和欺诈检测等。
在医疗领域，数据挖掘可以帮助进行疾病风险预测和诊断，提高临床决策的准确性。
在供应链管理中，数据仓库和数据挖掘用于优化物流和库存管理，提高运输效率和降低成本。
除此之外，数据仓库和数据挖掘还被广泛应用于市场营销、电信、能源、交通等领域。
在实践中，数据仓库与数据挖掘也有许多成功的应用案例。
一个典型的例子是Netflix，这是一家著名的在线视频平台。
Netflix通过分析用户的观看历史、评分记录以及其他行为数据，构建了一个强大的推荐系统。
这个推荐系统可以根据用户的兴趣和偏好，为其推荐合适的电影和电视剧。
这种个性化推荐的成功，极大地提高了用户满意度和平台的用户粘性。
另一个应用案例是超市的销售预测和库存管理。
超市经常面临销售不畅和库存积压的问题。
数据挖掘技术的原理与应用
数据挖掘技术的原理与应用数据挖掘技术是指通过对大量数据进行分析、模式识别和预测，从而发现其中隐藏的有价值的信息和关联规律的一种技术手段。
它涉及统计学、机器学习、数据库管理等多个领域，近年来在各行各业得到了广泛的应用。
本文将介绍数据挖掘技术的原理和具体应用。
一、数据挖掘技术的原理数据挖掘的核心原理是通过建立合适的模型和算法，从大量的数据中发现隐藏的模式和关联规律。
具体来说，数据挖掘技术主要包括以下几个方面：1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。
通过数据预处理，可以去除噪声、处理缺失值、解决数据冗余等问题，提高数据的质量和准确性。
2. 特征选择特征选择是指从所有的特征变量中选择出最具有代表性和区分性的特征，以提高数据挖掘的效果和准确率。
常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
3. 模式发现模式发现是数据挖掘的核心任务之一，它通过挖掘数据之间的关联规律和潜在模式，从而揭示隐藏在数据背后的真相。
常用的模式发现方法包括关联规则、聚类分析、分类与预测等。
4. 模型评估模型评估是对数据挖掘模型进行有效性和准确性的评估和验证。
通过模型评估，可以判断建立的模型是否具有一定的泛化能力和稳定性，以及对未知数据的预测能力。
二、数据挖掘技术的应用数据挖掘技术在各行各业都有广泛的应用，下面列举了几个典型的应用领域。
1. 金融行业数据挖掘技术在金融行业的应用非常广泛。
银行可以通过数据挖掘技术对大量的用户数据进行分析，提供个性化的金融产品和服务；保险公司可以通过数据挖掘技术对保险风险进行评估和预测，制定合理的保险策略。
2. 零售行业零售行业是数据挖掘技术的另一个重要应用领域。
通过对销售数据的挖掘，零售商可以了解消费者的购买行为和喜好，从而进行精准的市场定位和产品推荐。
3. 医疗健康医疗健康领域也是数据挖掘技术的重要应用领域之一。
通过对大量的医疗数据进行挖掘，可以提取出有价值的医疗知识和规律，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
数据仓库与数据挖掘实验三
数据仓库与数据挖掘实验三引言概述：数据仓库与数据挖掘实验三是数据科学领域中重要的一部分。
通过实验三，我们可以深入了解数据仓库的概念、原理和应用，以及数据挖掘的基本技术和方法。
本文将按照一、二、三、四、五的顺序，分别介绍数据仓库和数据挖掘实验三的五个部分。
一、数据仓库的概念和原理1.1 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
它的特点包括：面向主题，集成性，时间一致性，非易失性，以及冗余度低等。
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、数据清洗层、数据集成层、数据存储层和数据展示层。
其中，数据源层负责获取数据，数据清洗层负责清洗和预处理数据，数据集成层负责将数据整合到数据仓库中，数据存储层负责存储数据，数据展示层负责将数据以可视化的方式展示给用户。
1.3 数据仓库的应用数据仓库在企业管理决策、市场分析、客户关系管理、风险管理等方面有着广泛的应用。
通过数据仓库，企业可以更好地理解市场趋势，优化产品策略，提高竞争力。
二、数据挖掘的基本技术和方法2.1 数据挖掘的定义和目标数据挖掘是从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘的目标包括：分类和预测、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
2.2 数据挖掘的基本技术数据挖掘的基本技术包括：数据预处理、特征选择、特征提取、模型构建和模型评估等。
数据预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
特征选择和特征提取是为了从原始数据中选择出最有用的特征。
模型构建是建立数学模型来描述数据，模型评估是评估模型的准确度和可靠性。
2.3 数据挖掘的应用数据挖掘在市场营销、金融风险评估、医疗诊断、社交网络分析等领域有着广泛的应用。
通过数据挖掘，企业可以发现潜在客户、预测市场需求，金融机构可以评估借贷风险，医疗机构可以辅助诊断疾病。
三、数据仓库实验的步骤和方法3.1 实验环境的搭建在进行数据仓库实验之前，需要搭建合适的实验环境。
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。
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70年代
– 关系数据模型以及关系型DBMS
1.1 引言
演变过程
80年代至今
– 高级数据模型 (具有扩充关系的, 面向对象的, 演绎的等等) 和 面向应用的 DBMS (空间的, 科 学的, 工程的等等)
90年代至今
– 数据挖掘和数据仓库，多媒体数据库和Web数 据库。
数据收集和数据库创建
（20世纪60年代和更早） -原始文件处理
查询管理器
• 功能
执行管理数据仓库系统中所有查询工作的相关 处理程序。
• 实现途径
（1）外购调度软件 （2）使用用户存取工具 （3）数据仓库系统所提供的系统监控工具 （4）数据库管理系统所提供的管理工具 （5）针对特殊需要而编写程序以及脚本文件
仓库管理器
• 功能 执行管理一个数据仓库所需的必要程序 • 实现途径 （1）外购的系统管理工具 （2）针对特殊需要而编写的程序以及脚本 文件 • 复杂度 因自动化的程度而异
仓库管理器
控制程序 暂时数据存储所
SQL脚本
仓库控制器 星型、雪花型摘要 备份/还原工具 存储方式 集合表格
仓库管理器的具体功能
• 检验各字段相互之间的关系与一致性 • 将临时保在存储介质中的数据转换与合并，然后加 载至数据仓库 • 对数据仓库数据添加索引、视图、数据分区 • 根据需要进行数据的标准化 • 根据需要生成新的集合信息 • 更新已有的集合信息 • 备份数据仓库（完整或是递增式） • 备存数据仓库中过时的数据（另存至其它存储介质）
1.1 引言
商务智能的发展
从20世纪60年代计算机用于管理信息处理开始， 经过40多年的发展，信息处理技术的发展经历了电 子 数 据 处 理 系 统 （ EDPS ， Electronic Data Processing System ） 、 管 理 信 息 系 统 (MIS ， Management Information System)和决策支持系 统(DSS, Decision Supporting System)等阶段。
数据库与数据仓库的区别
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 当前值 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 每个事务只访问少量记 录 以秒为单位计量 数据库 数据仓库 历史的、存档的、归纳的、计算的数 据 面向主题域、管理决策分析应用 静态、不能直接更新、只定时添加 简单、适合分析 中到低 有的事务可能要访问大量记录 以秒、分钟、甚至小时为计量单位
1.1 引言
商务智能的定义
1989 年 美 国 加 特 纳 公 司 的 分 析 师 Howard Dresner首次提出“商务智能”。 商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和 分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和 累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有 效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商 务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。
图1.1 商务智能体系结构
1.1 引言
数据仓库定义 数据仓库是在企业管理和决策中面向 主题的、集成的、与时间相关的、不可修 改的数据集合。
此定义由最为权威的、被称为“数据 仓库之父”的William H. Inmon 先生给出。
1.1 引言
数据仓库定义 数据仓库是在企业管理和决策中面向 主题的、集成的、与时间相关的、不可修 改的数据集合。
加载管理器
建议
用户尽量选用适合的软件工具来协助 进行整个加载管理的工作； 但是，因为源数据的特性存在很大的 差异，数据仓库中加载管理器的功能无法 一致，所以不可能完全使用外购的软件工 具，而必须自行设计针对特殊需要而编写 的程序、存储过程或是脚本文件。
加载管理器的具体功能
• 抽取来自源系统的数据 • 将抽取的数据快速加载临时保存介质 • 执行简单的数据转换任务 • 将转换后数据加载至与数据仓库类似 的数据结构之中
基于WEB的数据库系统
（90年代－现在） －基于XML的数据库系统 －Web挖掘
数据仓库和数据挖掘
（80年代后期－现在） －数据仓库和OLAP技术 －数据挖掘和知识发现
新一代综合信息系统
（2000年－．．．）
1.1 引言
演变过程
在20世纪70年代之前，数据一般存储在文件 中，由应用程序直接管理；之后有了简单的数据 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。数据挖掘使数据库 技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去 的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据 之间的潜在联系，并且能够预测未来的数据。
数据库管理系统
（70年代） －层次和网状数据库 －关系数据库系统 －数据建模工具：实体-关系模型 －索引和数据组织技术：B＋树，散 列等 －查询语言：SQL等 －用户界面：表单、报告等 －查询处理和优化 －事务管理：恢复和并发控制等 －联机事务处理（OLTP）
高级数据库系统
（80年代中期－现在） －高级数据模型： 扩充关系、面向对象、 对象－关系、演绎 －面向应用： 空间的、时间的、多媒体 的、主动的、科学的、 知识库
1.1 引言
数据仓库是决策支持系统 （Decision Support System，DSS）的 基础。 在数据仓库中只有单一集成的数据 源，并且数据是可访问的。所以与传统 数据库相比，在数据仓库环境中DSS分 析员的工作将较为容易。
1.1 引言
演变过程
60年代
– 数据收集、数据库创建、信息管理系统（ IMS ） 和网络数据库管理系统（Network DBMS）
1.1 引言
商务智能的体系结构
商务智能体系架构主要有比尔•恩门的信息工厂， 扎克曼的企业体系结构，美国数据仓库研究院的商务 智能体系结构以及加特纳公司的商务智能体系结构等。 这些体系结构中均包含了商务分析、OLAP、数据挖 掘和数据仓库四大部分。
商务分析：商务风险分析、数据库营销分析、智能型客户关系管理、 供应链管理 OLAP、数据挖掘 数据仓库
1.1 引言
数据仓库与数据库的关系 数据仓库只不过是因为用户需求增加 而对某一类数据库应用的一个范围的界定。 单就其是数据的存储容器这一点而言，数 据仓库与数据库并没有本质的区别。 而且在更多的时候，我们是将数据仓 库作为一个数据库应用系统来看待的。 因此，不应该说数据库到数据仓库是 技术的进步。
数据仓库与数据挖掘
任课教师：翟霞
目录
1. 数据仓库基础 2. 数据仓库设计和实现 3. 数据仓库实例 4. OLAP和OLAM 7. 8. 9. 分类和预测 关联分析 Web挖掘
10. 数据挖掘实例
5 . 数据挖掘基础
6. 聚类分析
11. 知识
12. 语义网和本体
1 数据仓库基础
1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 引言 体系结构 组成 元数据 数据粒度 数据模型 ETL
数据 信息 决策
经营数据
数据查询 集合信息 加载 管理 器 查询 管理 器
详细信息
CLAP工具 外部数据 元数据
CLAP工具 仓库管理器
数据仓库的管理器
• 加载管理器
执行程序：抽取与加载程序 功能：抽取并加载数据、在加载数据之前与进行中 执行简单的转换
• 仓库管理器
执行程序：数据整理与转换程序、备份与备存程序 功能：转换并管理数据仓库数据、备份与备存数据
二层体系结构
数据 集市 数据挖掘/数据展现系统 数据 集市 数据 集市 数据 集市
数据仓库存储
数据
元数据
抽取/转换/清洁 数据暂存区
业务系统数据
外部数据
1.2 体系结构
数据挖掘/数据展现系统
三层体系结构
数据 集市
数据 集市
数据 集市
数据 集市
数据仓库存储
数据
元数据
ODS
抽取/转换/清洁 数据暂存区
1.1 引言
数据仓库与数据库的关系
到目前为止，数据仓库在国外已经发展了十 几年的时间。在国内，虽然起步较晚，但发展较 为迅速。 目前有很多的大公司或企业正在建或计划建 设不同规模的数据仓库和数据集市。
1.1 引言
数据仓库与数据库的关系
数据仓库建立在传统事务型数据库的基础之 上，为企业决策支持系统、OLAP及数据挖掘系统 提供数据源。
1.1 引言
数据仓库与数据库的关系 • 数据库的应用包括：事务型应用和分析型应用 • 物理数据库实际存储的数据包括： 事务型数据（或称操作数据）和分析型数据 （也可称为汇总数据、信息数据）。 • 起初，两类数据放到一起，即分散存储在各底层 的业务数据库中。 • 后来，随着企业规模的扩展、数据量的增加、以 及希望在决策分析时得到更多支持需求的日益迫 切，并且考虑保证原有事务数据库的高效性与安 全性。因此将分析型数据与事务型数据相分离， 单独存放，即形成了所谓的数据仓库。
• 典型的主题领域
顾客、产品、事务或活动、保险单、索赔和账 目。
1.1 引言
• 集成的
数据仓库中的数据来自各个不同的数 据源（操作数据库）。由于历史的原因， 各操作数据库的组织结构往往是不同的， 在这些异构数据输入到数据仓库之前，必 须经历一个集成过程。
1.1 引言
• 集成的
最重要的特点。应用问题的设计人员制定出 不同的设计决策，且表示方法不同。例如编码、 命名习惯、实际属性和属性度量等方面不一致。 数据进入数据仓库时，需要消除各种不一致 性。例如，数据仓库中顾客“性别”的编码，可 采用“男/女”或“m/f”，采用哪种方式并不重要， 重要的是在数据仓库中应该统一编码。如果应用 数据编码为“X/Y”，则进入数据仓库时需要进行 转换。