数据》LMS-Tree--数据仓库工具箱 数据挖掘
浅谈数据仓库和数据挖掘技术
浅谈数据仓库和数据挖掘技术1、数据仓库信息技术的不断推广应用，将企业带入一个信息爆炸的时代。
每时每刻都有潮水般的信息出现在管理者的面前，等待管理者去处理、去使用。
这些管理信息的处理类型主要分事务型（操作型）处理和信息型（分析型）处理两大类。
事务型处理也就是通常所说的业务操作处理。
这种操作处理主要是对管理信息进行日常的操作，对信息进行查询和修改等，目的是满足组织特定的日常管理需要。
在这类处理中，管理者关心的是信息能否得到快速的处理，信息的安全性能否得到保证，信息的完整性是否遭到破坏。
信息型处理则是指对信息做进一步的分析，为管理人员的决策提供支持。
1.1 数据仓库的定义业界公认的数据仓库概念创始人W．H．Inmon在《数据仓库》（Building the Data Warehouse）一书中对数据仓库的定义是:数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的（稳定性）、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定。
数据仓库是将原始的操作数据进行各种处理并转换成综合信息，提供功能强大的分析工具对这些信息进行多方位的分析以帮助企业领导做出更符合业务发展规律的决策。
因此，在很多场合，决策支持系统也成了数据仓库的代名词。
建立数据仓库的目的是把企业的内部数据和外部数据进行有效的集成，为企业的各层决策和分析人员使用。
1.2 数据仓库的特点从W．H．Inmon关于数据仓库的定义中可以分析出数据仓库具有这样一些重要的以下特性。
1.2.1 面向主题性面向主题性表示了数据仓库中数据组织的基本原则，数据仓库中的所有数据都是围绕着某一主题组织展开的。
由于数据仓库的用户大多是企业的管理决策者，这些人所面对的往往是一些比较抽象的、层次较高的管理分析对象。
1.2.2 集成性所谓集成性是指在数据进入数据仓库之前，必须经过数据加工和集成，这是建立数据仓库的关键步骤。
1.2.3 时变性所谓时变性是指数据仓库中的信息并不只是关于企业当时或某一时点的信息，而是系统地记录了企业从过去某一时点到目前的数据，主要用于进行时间趋势分析。
数据仓库与数据挖掘第2章[1]
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•item •维表
item_key item_name branch type
•location •维表
location_key street city country
数据仓库与数据挖掘第2章[1]
第一节 多维数据模型
•2. 多维数据库模式
•雪花模式：是星型模式的变种，其中某些维表是规范化的， 因而数据被进一步分解到附加的表中
time_key
Week month …
item_key branch_key location_key
•branch
branch_key
money _sold units_sold
branch_name
branch_type
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•item •维表
item_key item_name branch type_key
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数据仓库与数据挖掘第2章[1]
第一节 多维数据模型
•1. 数据立方体
设某BSEK北星易家连锁公司由下列关系表描述：
Customer（cust_id，name，address，age，…）
Item（item_id， name，type，price，…）
Employee （empl_id， name，salary，…）
第一节 多维数据模型
•2. 多维数据库模式 •星型模式
•time •维表
time_key
day
Week
month
…
•branch
•维表
branch_key
branch_name
branch_type
•Sales •事实表
数据挖掘简介
数据挖掘简介数据挖掘简介2010-04-28 20：47数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是采用数学、统计、人工智能和神经网络等领域的科学方法，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，为商业智能系统服务的各业务领域提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘前身是知识发现(KDD)，属于机器学习的范畴，所用技术和工具主要有统计分析(或数据分析)和知识发现。
知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物，是从数据中发现有用知识的整个过程。
机器学习(Machine Learning)是用计算机模拟人类学习的一门科学，由于在专家系统开发中存在知识获取的瓶颈现象，所以采用机器学习来完成知识的自动获取。
数据挖掘是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(Patterns)。
1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的；KDD是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的，并能被人理解的模式的处理过程，这种处理过程是一种高级的处理过程。
数据挖掘则是按照既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，并进一步将其设计为先进的模型和有效的操作。
在日常的数据库操作中，经常使用的是从数据库中抽取数据以生成一定格式的报表。
KDD与数据库报表工具的区别是：数据库报表制作工具是将数据库中的某些数据抽取出来，经过一些数学运算，最终以特定的格式呈现给用户；而KDD则是对数据背后隐藏的特征和趋势进行分析，最终给出关于数据的总体特征和发展趋势。
报表工具能制作出形如"上学期考试未通过及成绩优秀的学生的有关情况"的表格；但它不能回答"考试未通过及成绩优秀的学生在某些方面有些什么不同的特征"的问题，而KDD就可以回答。
数据挖掘介绍word精品文档11页
数据挖掘介绍数据挖掘介绍2011年02月28日星期一12：46数据挖掘(Data Mining)是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库(Database)技术、人工智能(Artificial Intelligence)、机器学习(Machine Learning)、统计学(Statistics)、知识工程(Knowledge Engineering)、面向对象方法(Object-Oriented Method)、信息检索(Information Retrieval)、高性能计算(High-Performance Computing)以及数据可视化(Data Visualization)等最新技术的研究成果。
经过十几年的研究，产生了许多新概念和方法。
特别是最近几年，一些基本概念和方法趋于清晰，它的研究正向着更深入的方向发展。
数据挖掘之所以被称为未来信息处理的骨干技术之一，主要在于它以一种全新的概念改变着人类利用数据的方式。
二十世纪，数据库技术取得了决定性的成果并且已经得到广泛的应用。
但是，数据库技术作为一种基本的信息存储和管理方式，仍然以联机事务处理(OLTP：On-Line Transaction Processing)为核心应用，缺少对决策、分析、预测等高级功能的支持机制。
众所周知，随着数据库容量的膨胀，特别是数据仓库(Data Warehouse)以及Web等新型数据源的日益普及，联机分析处理(OLAP：On-Line Analytic Processing)、决策支持(Decision Support)以及分类(Classification)、聚类(Clustering)等复杂应用成为必然。
面对这一挑战，数据挖掘和知识发现(Knowledge Discovery)技术应运而生，并显示出强大的生命力。
数据挖掘和知识发现使数据处理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，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，进行更高层次的分析，以便更好地作出理想的决策、预测未来的发展趋势等。
数据仓库与数据挖掘中的聚类算法
数据仓库与数据挖掘中的聚类算法随着信息化时代的到来，数据已经成为了企业生产、经营和管理的最重要的资源之一。
数据的高速增长和多样性给企业带来了更多的挑战，怎么更好地从这些海量数据中挖掘出有价值的信息，成为所有企业所面对的共同问题。
数据仓库和数据挖掘技术的应用，有望成为解决这些挑战的有效手段。
本文将围绕数据仓库和数据挖掘两个方面，详细介绍聚类算法的原理、应用以及优缺点。
一、数据仓库数据仓库，是指将企业的数据集中存储、集成、管理的系统。
其核心是将异构的数据集成于一体，便于企业管理者快速地从中切入任何一个数据领域，进行深入的挖掘分析，以便更好的发现市场风险、新的商业机会、优化产品设计等。
数据仓库的功能主要包括数据的收集、汇聚、整合、存储、管理、查询和分析等。
其目的在于从大量的海量数据中，挖掘出更为有价值、更为深入的信息，辅助企业进行决策制定。
数据仓库一般由四个部分组成：数据源、数据处理、数据管理和数据访问。
二、数据挖掘数据挖掘又叫做数据矿掘，是一种通过数据分析、模式识别等技术，从大量数据中挖掘出潜在的商业价值以及其他有用的信息的过程。
数据挖掘技术主要有分类、聚类、关联规则挖掘、持续性挖掘和决策树等。
而其中的聚类算法也成为了数据挖掘中最常用的技术之一。
三、聚类算法聚类算法又称为群体分析或聚类分析，是指将样本数据划分为若干个不同的集合，其中每个集合都至少包含两个样本。
聚类算法主要是为了将样本聚为不同的组群，每个组群具有相似性，而不同的组群之间具有较大的差异性。
聚类算法的基本步骤如下：1、将样本进行初始化，将样本集合分为若干个分组。
2、计算不同分组之间的距离，根据不同的计算方式进行选择。
3、将距离最近的两个分组合并，形成一个新的分组。
4、重新计算与新分组之间的距离，重复1-3步骤，直到满足停止条件，结束聚类算法运行。
聚类算法主要有层次聚类、K-means聚类、密度聚类、DBSCAN聚类等。
四、应用聚类算法在数据挖掘中应用广泛，主要包括以下几个方面：1、客户细分：根据顾客的消费行为、购买偏好等特征进行聚类，以便于进行针对性的营销策略。
《数据仓库与数据挖掘》课程简介
数据仓库与数据挖掘
(DataWarehouseandDataMining)
总学时：48学时理论：48学时实验(上机、实习等)：。
学时
学分：3
课程主要内容：
数据仓库(DW)与数据挖掘(DM)是20世纪90年代中期兴起的新技术。
数据仓库用于决策分析，数据挖掘用于从数据库中发现知识。
数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向，它们也是商业智能(B1)的主要技术。
数据仓库与数据挖掘是计算机专业的选修课程，本课程主要讲述：数据仓库的基本概念、原理及应用；各类数据挖掘的分类、原理与方法。
介绍数据仓库的概念、特征、存贮结构及数据分析的手段。
重点介绍数据挖掘中的分类挖掘、聚类挖掘、关联规则挖掘的概念、原理、方法及应用特征。
简单介绍WEB挖掘、空间数据挖掘、时序数据挖掘等的基本原理与方法。
同时，结合高级语言与SQ1编写锻炼学习者在数据库中对数据进行提取与分析能力。
先修课程：
≪C语言程序设计》、《离散数学》、《数据结构》、《数据库系统原理》、《操作系统原理》等。
适用专业：
计算机科学与技术
教材：
MargaretH.Dunham著，郭崇慧等译.《数据挖掘教程》.北京：清华大学出版社，2005教学参考书：
[1]范明等译.《数据挖掘概念与技术》.北京：机械工业出版社，2008。
数据挖掘与分析的工具和技巧
数据挖掘与分析的工具和技巧数据挖掘与分析是一门涉及处理大量数据和提取有用信息的领域。
它能够帮助我们从复杂的数据集中发现模式、趋势和关联，并为决策制定提供支持。
在进行数据挖掘与分析时，我们可以借助一些工具和技巧来更好地处理和分析数据。
本文将介绍几种常见的数据挖掘与分析工具和技巧。
一、数据挖掘与分析工具1. 数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统是用于存储和管理大量数据的重要工具。
它可以帮助我们将数据有效地组织在一起，并提供快速的数据查询和分析功能。
常见的数据库管理系统包括Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server等。
2. 数据挖掘工具：数据挖掘工具是用于从大量数据中提取有用信息的软件。
它们通常提供多种数据分析和建模算法，可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和规律。
常见的数据挖掘工具有Weka、RapidMiner和KNIME等。
3. 可视化工具：可视化工具可以将数据以可视化的方式展示出来，帮助我们更直观地理解数据。
它们通常提供多种图表和图形库，可以生成各种统计图表、地图和仪表盘等。
常见的可视化工具有Tableau、Power BI和Google Data Studio等。
4. 编程语言：编程语言是进行数据挖掘和分析的重要工具。
它们可以帮助我们编写和执行数据处理和分析的代码。
常见的编程语言包括Python、R和SQL等。
Python有丰富的数据科学库（如numpy、pandas和scikit-learn），R语言则专门用于数据分析和统计建模。
二、数据挖掘与分析技巧1.数据预处理：在进行数据挖掘和分析之前，我们通常需要对数据进行预处理。
这包括处理缺失值、异常值和重复值，清洗和转换数据，以及对数据进行归一化和标准化等。
2.特征选择：特征选择是从大量特征中选择最相关和最具有区分度的特征。
它可以帮助我们减小数据维度，提高模型的性能和可解释性。
常见的特征选择方法包括递归特征消除、方差阈值和相关性分析等。
Matlab中的数据挖掘工具和算法
Matlab中的数据挖掘工具和算法在当今的信息时代，数据的产生与储存速度呈爆炸式增长。
然而，大量的数据如何被有效地利用和分析成为了亟需解决的问题。
数据挖掘作为一门交叉学科，通过运用统计学、机器学习、人工智能和数据库等技术，旨在从大数据中发现有价值的信息和模式。
Matlab，作为一种强大的科学计算软件，提供了一系列的数据挖掘工具和算法，帮助用户面对庞杂的数据集快速实现数据分析和挖掘。
数据预处理是数据挖掘的第一步，也是最为关键的一步。
Matlab中提供了一系列的数据处理函数，如数据导入、缺失值处理、异常值检测等。
例如，用户可以利用csvread函数导入CSV格式的数据文件，并对数据进行清洗和转换。
而对于缺失值，Matlab提供了fillmissing函数，可以使用插值法或者删除策略来处理缺失值。
另外，Matlab中的isoutlier函数可以检测和处理异常值，以保证数据的可靠性和准确性。
特征选择是数据挖掘中的重要环节，它能够从大量特征中挑选出最为有效的特征子集。
Matlab中的特征选择工具箱（Feature Selection Toolbox）提供了多种特征选择算法，如方差阈值、相关系数、互信息、最大信息系数等。
用户可以根据具体问题选择相应的特征选择方法，并将选取的特征用于后续的建模和分析。
聚类分析是数据挖掘中的经典算法之一，其目标是将相似的对象归为同一簇，不相似的对象归为不同簇。
Matlab中的聚类分析工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）包含了多种聚类算法，如K均值聚类、层次聚类以及基于概率模型的高斯混合聚类等。
用户可以根据具体问题和数据特点选择相应的算法，并通过可视化的方式展示聚类结果。
分类算法是数据挖掘中的另一个重要方向，其目标是根据已有的类别信息，将新的未知样本分类至相应的类别。
Matlab中的分类工具箱（Statistics and MachineLearning Toolbox）提供了多种分类算法，如K最近邻法、决策树、支持向量机以及朴素贝叶斯等。
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1 LSM Tree
熟悉读写流程中的写流程，再了解lsm tree就会变得容易很多了。
Log-Structured Merge-Tree中文翻译是日志结构合并树。
那我们就从日志结构与合并树这两个方面来讲。
1.1 日志结构
我们知道磁盘随机读写性能是比顺序读写慢至少3个数量级的，日志的特点是它是顺序追加写的，可以
保证非常好的写操作性能，但是从日志文件中读一些数据将会比写操作需要更多的时间，需要倒序扫描，直接找到所需的内容。
因此日志适用的场景非常有限：
1. 数据是被整体访问，像大部分数据库的WAL(write-ahead log)、HDFS
2. 记录了文件明确的偏移量，比如Kafka
为了为更复杂的读场景（比如按key或者range）提供高效的性能，人们发明了几种方式：
二分查找: 将文件数据有序保存，使用二分查找来完成特定key的查找。
哈希：用哈希将数据分割为不同的bucket
B+树：使用B+树或者ISAM 等方法，可以减少外部文件的读取
外部文件：将数据保存为日志，并创建一个hash或者查找树映射相应的文件。
所有的方法都可以有效的提高了读操作的性能（最少提供了O(log(n)) )，但是，却丢失了日志文件超好的写性能。
上面这些方法，都强加了总体的结构信息在数据上，数据被按照特定的方式放置，所以可以很快的找到特定的数据，但是却对写操作不友善，让写操作性能下降。
更糟糕的是，当我们需要更新hash或者B+树的结构时，需要同时更新文件系统中特定的部分，这就是上面说的比较慢的随机读写操作。
这种随机的操作要尽量减少。
此时，LSM 被发明了，LSM 使用一种不同于上述四种的方法，保持了日志文件写性能，以及微小的读操作性能损失。
本质上就是通过把随机写的数据写到内存，然后定期flush到磁盘，对于磁盘来说，让所有的操作顺序化，而不是随机读写。
1.2 合并树
LSM树原理把一棵大树拆分成N棵小树，它首先写入内存中即是小树，随着小树越来越大，会flush到磁盘中，磁盘中的树定期可以做merge操作，合并成一棵大树，以优化读性能。
lsm tree，理论上，可以是内存中树的一部分和磁盘中第一层树做merge，对于磁盘中的树直接做update操作有可能会破坏物理block的连续性，但是实际应用中，一般lsm有多层，当磁盘中的小树合
并成一个大树的时候，可以重新排好顺序，使得block连续，优化读性能。
hbase在实现中，是把整个内存在一定阈值后，flush到disk中，形成一个file，这个file的存储也就是一个小的B+树，因为hbase一般是部署在hdfs上，hdfs不支持对文件的update操作，所以hbase这么整体内存flush，而不是和磁盘中的小树merge update，这个设计也就能讲通了。
内存flush到磁盘上的小树，定期也会合并成一个大树。
整体上hbase就是用了lsm tree的思路。