数据挖掘ppt
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数据挖掘概念与技术第一章PPT课件
数据利用
数据淹没,但却缺乏知识
信息技术的进化
···
数据挖掘的自动化分析的海量数据集 文件处理->数据库管理系统->高级数据库:系统高级数据分析
2021
3
定义：从大量的数据中提取有趣的（非平凡的，隐 含的，以前未知的和潜在有用的）模式或知识。
“数据中发现知识”（KDD）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章 引论
2021
1
1.1 为什么进行数据挖掘 1.2 什么是数据挖掘 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.5 使用什么技术 1.6 面向什么类型的应用 1.7 数据挖掘的主要问题 1.8 小结
2021
2
数据爆炸
海量数据，爆炸式增长
来源：网络，电子商务，个人 类型：图像，文本···
设想网上购物的一次交易，其付款过程至少包括以下几步数据库操作：
一、更新客户所购商品的库存信息 二、保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互 三、生成订单并且保存到数据库中 四、更新用户相关信息，例如购物数量等等
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
类/概念
数据特征化
目标数据的一般特性或特征汇总
数据区分
将目标类数据对象的一般性与一个或多个 对比类对象的一般特性进行比较
特征化和区分
2021
11
1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式是在数据中频繁出现的模式
1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.挖掘频繁模式可以发现数据中的关联和相关性 例如：单维与多维关联
数据淹没,但却缺乏知识
信息技术的进化
···
数据挖掘的自动化分析的海量数据集 文件处理->数据库管理系统->高级数据库:系统高级数据分析
2021
3
定义：从大量的数据中提取有趣的（非平凡的，隐 含的，以前未知的和潜在有用的）模式或知识。
“数据中发现知识”（KDD）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章 引论
2021
1
1.1 为什么进行数据挖掘 1.2 什么是数据挖掘 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.5 使用什么技术 1.6 面向什么类型的应用 1.7 数据挖掘的主要问题 1.8 小结
2021
2
数据爆炸
海量数据，爆炸式增长
来源：网络，电子商务，个人 类型：图像，文本···
设想网上购物的一次交易，其付款过程至少包括以下几步数据库操作：
一、更新客户所购商品的库存信息 二、保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互 三、生成订单并且保存到数据库中 四、更新用户相关信息，例如购物数量等等
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
类/概念
数据特征化
目标数据的一般特性或特征汇总
数据区分
将目标类数据对象的一般性与一个或多个 对比类对象的一般特性进行比较
特征化和区分
2021
11
1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式是在数据中频繁出现的模式
1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.挖掘频繁模式可以发现数据中的关联和相关性 例如：单维与多维关联
数据挖掘精品PPT课件
ห้องสมุดไป่ตู้
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
数据挖掘ppt课件
情感分析：情感词典构建、情感倾向判断等
情感词典构建
收集和整理表达情感的词汇，构 建情感词典，为情感分析提供基 础数据。
情感倾向判断
利用情感词典和文本表示模型， 判断文本的情感倾向，如积极、 消极或中立。
深度学习方法
如循环神经网络（RNN）、长短 期记忆网络（LSTM）等，用于捕 捉文本中的时序信息和情感上下 文。
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
利用机器学习、深度学习等技术构 建疾病预测和辅助诊断模型，如决 策树、神经网络、卷积神经网络等 。
谢谢您的聆听
THANKS
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
数据来源与处理
交易数据、用户行为数据、第三方数据等，进行数据清洗、特征工程 等处理。
欺诈检测模型构建
利用有监督学习、无监督学习等技术构建欺诈检测模型，如支持向量 机、随机森林、聚类等。
数据挖掘ppt课件
CONTENTS
• 数据挖掘概述 • 数据预处理技术 • 关联规则挖掘方法 • 分类与预测方法 • 聚类分析方法 • 时间序列分析方法 • 文本挖掘技术 • 数据挖掘在实际问题中应用案
01
数据挖掘概述
定义与发展历程
定义
数据挖掘是从大量数据中提取出 有用信息和知识的过程。
发展历程
应用
FP-Growth算法适用于大型数据集和复杂关联规则的挖掘，如电商网站的推荐 系统、网络安全领域的入侵检测等。
《数据挖掘经典案例》课件
数据挖掘在多个应用领域起到关键的作用，提升工作效率和精准性。
2 趋势
数据挖掘技术不断发展，未来将进一步发挥其威力。
3 注意事项
应用数据挖掘技术时需要注意隐私保护和数据安全问题。
结束语
谢谢大家观看本次课程，希望能为大家带来有价值的信息，欢迎大家与我交 流和讨论。 联系方式：xxxxxx
电商推荐系统
数据预处理
分类算法
数据清洗和处理，去除无用信息。
根据用户购物行为，构建用户画 像。
推荐算法
基于用户画像进行产品推荐。
客户流失预警系统
数据预处理
清洗数据集，构建用户流失模型。
分类算法
利用数据挖掘技术，识别用户流失风险。
反馈机制
开展促销活动，提高客户留存率。
新闻推荐系统
数据预处理
根据用户浏览行为过滤无用信 息。
《数据挖掘经典案例》 PPT课件
本次课程将介绍数据挖掘的基本原理，讲述数据挖掘在实际应用中的价值及 其潜在问题。
数据挖掘基本原理
1
数据预处理
清洗、集成、转换和规约，是数据挖掘的前置ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ务。
2
数据挖掘模型
分类、聚类、关联规则为三大数据挖掘模型。
3
应用案例
数据挖掘已经广泛应用于推荐系统、客户流失预警等领域。
聚类算法
将新闻内容进行聚类，形成相 关主题。
矩阵分解算法
通过用户行为和新闻内容之间 的相似度，对新闻内容进行权 重排名。
案例分析
电商推荐系统
用户流量提高20%，推荐订单占 比达到40%。
客户流失预警系统
成功挽回2/3客户，并提高留存 率20%。
新闻推荐系统
用户满意度和粘性均得到提升。
2 趋势
数据挖掘技术不断发展，未来将进一步发挥其威力。
3 注意事项
应用数据挖掘技术时需要注意隐私保护和数据安全问题。
结束语
谢谢大家观看本次课程，希望能为大家带来有价值的信息，欢迎大家与我交 流和讨论。 联系方式：xxxxxx
电商推荐系统
数据预处理
分类算法
数据清洗和处理，去除无用信息。
根据用户购物行为，构建用户画 像。
推荐算法
基于用户画像进行产品推荐。
客户流失预警系统
数据预处理
清洗数据集，构建用户流失模型。
分类算法
利用数据挖掘技术，识别用户流失风险。
反馈机制
开展促销活动，提高客户留存率。
新闻推荐系统
数据预处理
根据用户浏览行为过滤无用信 息。
《数据挖掘经典案例》 PPT课件
本次课程将介绍数据挖掘的基本原理，讲述数据挖掘在实际应用中的价值及 其潜在问题。
数据挖掘基本原理
1
数据预处理
清洗、集成、转换和规约，是数据挖掘的前置ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ务。
2
数据挖掘模型
分类、聚类、关联规则为三大数据挖掘模型。
3
应用案例
数据挖掘已经广泛应用于推荐系统、客户流失预警等领域。
聚类算法
将新闻内容进行聚类，形成相 关主题。
矩阵分解算法
通过用户行为和新闻内容之间 的相似度，对新闻内容进行权 重排名。
案例分析
电商推荐系统
用户流量提高20%，推荐订单占 比达到40%。
客户流失预警系统
成功挽回2/3客户，并提高留存 率20%。
新闻推荐系统
用户满意度和粘性均得到提升。
数据挖掘基础知识PPT优选版
数据挖掘基础知识
1．1数据挖掘的社会需求
现实情况：人类积累的数据量以每月高于15%的速度增 加，如果不借助强有力的挖掘工具，仅依靠人的能力来 理解这些数据是不可能的。现在人们已经评估出世界上 信息的数量每二十个月翻一番，并且数据库的数量与大 小正在以更快的速度增长。
1.3数据挖掘的发展 —国内现用卡分析业务模型 客户信用等级评估 客户透支分析 客户利润分析 客户消费行为分析 客户消费异常行为分析
1.5数据挖掘的应用领域—金融
数据挖掘在反洗钱系统中的应用
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 关联分析--市场篮子分析，用于了解顾客的购买 习惯和偏好，有助于决定市场商品的摆放和产品 的捆绑销售策略；
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 应用实例2： 的读者文摘(Reader' s Digest) 出版公司运行着一个积累了40年的业务数据 库,其中容纳有遍布全球的一亿多个订户的资 料，并保证数据不断得到实时的更新，基于 对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使 读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专 业杂志、书刊和声像制品的出版和发行业务， 极大地扩展了自己的业务范围。
1.5数据挖掘的应用领域—营销
数
据
应用方法：(1)建立过程输入输出模型，以此模型为指导寻求最优的操作和控制条件； 描述（Description）：了解数据中潜在的规律 各种数据挖掘结果的表达
交叉销售(Cross_selling)
挖 掘
3数据挖掘的发展 —未来发展 分类用于预测哪些人会对邮寄广告和产品目录、赠券等促销手段有反应,还可用于顾客定级、破产预测等。
并保证数据不断得到实时的更新，基于对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专业杂志、
1．1数据挖掘的社会需求
现实情况：人类积累的数据量以每月高于15%的速度增 加，如果不借助强有力的挖掘工具，仅依靠人的能力来 理解这些数据是不可能的。现在人们已经评估出世界上 信息的数量每二十个月翻一番，并且数据库的数量与大 小正在以更快的速度增长。
1.3数据挖掘的发展 —国内现用卡分析业务模型 客户信用等级评估 客户透支分析 客户利润分析 客户消费行为分析 客户消费异常行为分析
1.5数据挖掘的应用领域—金融
数据挖掘在反洗钱系统中的应用
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 关联分析--市场篮子分析，用于了解顾客的购买 习惯和偏好，有助于决定市场商品的摆放和产品 的捆绑销售策略；
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 应用实例2： 的读者文摘(Reader' s Digest) 出版公司运行着一个积累了40年的业务数据 库,其中容纳有遍布全球的一亿多个订户的资 料，并保证数据不断得到实时的更新，基于 对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使 读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专 业杂志、书刊和声像制品的出版和发行业务， 极大地扩展了自己的业务范围。
1.5数据挖掘的应用领域—营销
数
据
应用方法：(1)建立过程输入输出模型，以此模型为指导寻求最优的操作和控制条件； 描述（Description）：了解数据中潜在的规律 各种数据挖掘结果的表达
交叉销售(Cross_selling)
挖 掘
3数据挖掘的发展 —未来发展 分类用于预测哪些人会对邮寄广告和产品目录、赠券等促销手段有反应,还可用于顾客定级、破产预测等。
并保证数据不断得到实时的更新，基于对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专业杂志、
清华大学大数据课程数据挖掘技术PPT课件
什么是数据挖掘（Data Mining）？
Extraction of interesting (non-trivial, implicit, previously unknown and potentially useful) patterns or knowledge from huge amount of data
空缺值要经过推断而补上
第14页/共145页
如何补充缺失值
忽略元组：当类标号缺少时通常这么做（假定挖掘任务设计分类或描述），当每个属 性缺少值的百分比变化很大时，它的效果非常差。 人工填写空缺值：工作量大，可行性低
使用一个全局变量填充空缺值：比如使用unknown或-∞ 使用属性的平均值填充空缺值
使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值 使用最可能的值填充空缺值：使用像Bayesian公式或判定树这样的基于推断的方法
第11页/共145页
数据挖掘预处理的主要任务
数据清理
填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决 不一致性
数据集成
集成多个数据库、数据立方体或文件
数据变换
规范化和聚集
数据归约
得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相 近的结果
数据离散化
数据归约的一部分，通过概念分层和数据的离散化来规约 数据，对数字型数据特别重要
第12页/共145页
数据清洗
脏数据：例如设备错误，人或者机器错误，传输错误等
不完整性：属性值缺失或者只有聚集数据 例如：phone=“”;
噪音：包含噪声、错误或者异常值 例如：salary=-10
不一致性: 例如：age=42，birthday=03-07-2010
假值： 例如：使用某一值填补缺失属性
数据挖掘PPT全套课件
记录数据
记录（数据对象）的汇集，每个记录包含固定的数 据字段（属性）集
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
和三维结构的DNA数据）
数据库技术、 并行技术、分 布式技术
数据挖掘的任务
预测 – 使用已知变量预测未知变量的值.
描述 – 导出潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、异
常）.
数据挖掘的任务
分类 [预测] 聚类 [描述] 关联分析 [描述] 异常检测 [预测]
分类 例子
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
矿石硬度、{好， 较好，最好}、 成绩
中值、百分位、 秩相关、游程 检验、符号检 验
日历日期、摄氏、 均值、标准差、
华氏温度
皮尔逊相关、
t和F检验
绝对温度、货币 量、计数、年龄 、质量、长度、 电流
几何平均、调 和平均、百分 比变差
属性类 型
标称
变换 任何一对一变换
序数
值的保序变换
新值 = f(旧值)
– (１)统计学的抽样、估计、假设检验
– (２)人工智能、模式识别、机器学习
的搜索算法／建摸技术、学习理论
– (３)最优化、进化算法、
信息论、信号处理、 可视化、信息检索
统计学
人工智能、 机器学习
– (４)数据库技术、并行计算
和模式识别
、分布式计算
传统的方法可能不适合
数据挖掘
《数据挖掘》课件
NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进 行数据处理、建模和结果展示
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
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第8章数据仓库开发实例 章数据仓库开发实例
8.1.1 超市销售数据仓库的需求分析
4超市客户关系分析 超市客户关系分析
用80：20理论分析，占企业客户群 理论分析， ： 理论分析 占企业客户群20%左右的客户购 左右的客户购 买金额往往占据了企业销售金额的80%。对客户群体 买金额往往占据了企业销售金额的 。 的划分有利于企业了解企业的主要客户群体状况、 的划分有利于企业了解企业的主要客户群体状况、主 要客户群对企业销售服务的需求状况、 要客户群对企业销售服务的需求状况、不同客户群为 企业所带来的利润状况。 企业所带来的利润状况。 在对客户进行类型划分的基础上，可以针对不同客户 在对客户进行类型划分的基础上， 群体的特点采用不同的营销策略， 群体的特点采用不同的营销策略，对客户群体的消费 进行合理的引导。 进行合理的引导。 超市客户的流失，意味着企业赢利的降低。企业管理 超市客户的流失，意味着企业赢利的降低。 者希望了解哪些客户可能会流失， 者希望了解哪些客户可能会流失，使企业能够提前设 法加以挽留。 法加以挽留。
第8章数据仓库开发实例 章数据仓库开发实例
第8章 数据仓库开发实例 章
8.1超市销售数据仓库的规划与分析 超市销售数据仓库的规划与分析 8.2数据仓库开发工具简介 数据仓库开发工具简介 8.3SQL Server的数据仓库创建 的数据仓库创建 8.4SQL Server数据仓库事实表与多维数据集的建立 数据仓库事实表与多维数据集的建立
第8章数据仓库开发实例 章数据仓库开发实例
8.1.4 超市数据仓库维表模型设计
1.日期维
日期维模型是许多数据仓库应用中的常用维度 ， 其设 日期维模型是许多数据仓库应用中的常用维度， 计方式与其他多数维模型有差别。具体设计时，日期 计方式与其他多数维模型有差别。 具体设计时， 维可以存放以日期表示的5到 年的数据行 年的数据行， 维可以存放以日期表示的 到10年的数据行，也可以将 3至4年的数据行作为日期维内容。 如果对 年的每一 年的数据行作为日期维内容。 至 年的数据行作为日期维内容 如果对10年的每一 天都进行存储，也只需要3650行 天都进行存储，也只需要 行 日期维的每列由行所代表的特定日期进行定义 。 “ 星 日期维的每列由行所代表的特定日期进行定义。 列含有像“星期一”这样的名称内容， 期 ” 列含有像 “ 星期一 ” 这样的名称内容 ， 该列可用 于创建比较“星期一” 星期日” 于创建比较 “ 星期一 ” 与 “ 星期日 ” 销售情况对比的 查询。日历日期编号从1开始取值 开始取值， 查询。日历日期编号从 开始取值，然后根据月份的情 况取到28、 、 或者 或者31， 况取到 、 29、30或者 ， 这一列主要用于对每个月 的同一天进行比较。同样，可以给出日历周编号、 的同一天进行比较 。 同样 ， 可以给出日历周编号 、 和 日历月编号(1， ， 。 日历月编号 ，…，12)。
第8章数据仓库开发实例 章数据仓库开发实例
超市营销数据仓库事实表模型
日期维 日期关 键字 超市营销主题 日期关键字 门市关键字 商品关键字 促销关键字 商品销售编号 商品销售量 商品销售额 商品成本 商品销售利润 商品维 商品关 键字
门市维 门市关 键字 客户维 客户关键 字
促销维 促销关 键字
第8章数据仓库开发实例 章数据仓库开发实例
第8章数据仓库开发实例 章数据仓库开发实例
8.1.1 超市销售数据仓库的需求分析
3超市商品采购分析 超市商品采购分析
超市在商品采购工作中需要分析哪些商品是热销的商 尽可能采购销售热销商品。 品，尽可能采购销售热销商品。热销商品往往是加快 企业资金流动的动力， 企业资金流动的动力，快速流动的资金可以使企业在 一定的时间内取得比其他企业更多的利润。 一定的时间内取得比其他企业更多的利润。而且超市 营销管理人员在了解热销商品后， 营销管理人员在了解热销商品后，可以大量采购热销 商品，重新安排热销商品的货架， 商品，重新安排热销商品的货架，向更多的客户推销 热销商品，便于更多客户的购买， 热销商品，便于更多客户的购买，以进一步加快企业 资金的流动。 资金的流动。
第8章数据仓库开发实例 章数据仓库开发实例
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
8.1.1 超市销售数据仓库的需求分析
2超市商品库存分析 超市商品库存分析
超市商品的库存状况对超市的利润具有巨大的影响。 超市商品的库存状况对超市的利润具有巨大的影响。 超市如果能够在合适的时候销售合适的商品， 超市如果能够在合适的时候销售合适的商品，在不出 现脱销的情况下尽可能减少商品库存的库存成本， 现脱销的情况下尽可能减少商品库存的库存成本，是 超市商品库存分析的主要目的。在商品库存分析中， 超市商品库存分析的主要目的。在商品库存分析中， 管理人员还经常要根据商品的库存量和商品库存成本 确定商品的销售价格。从超市的商品库存情况来看， 确定商品的销售价格。从超市的商品库存情况来看， 库存分析实质上是对超市的价值链进行分析， 库存分析实质上是对超市的价值链进行分析，分析商 品库存在超市的整个价值链上所发挥的作用。 品库存在超市的整个价值链上所发挥的作用。
第8章数据仓库开发实例 章数据仓库开发实例
8.1.1 超市销售数据仓库的需求分析
1超市营销售策略分析 超市营销售策略分析
超市最高层管理所关注的是如何通过商品的采购、储 存与销售，最大限度地获取利润。需要通过加强对每 种商品的管理，减低商品的采购成本和管理费用，吸 引尽可能多的客户。其中最重要的是关于商品促销的 管理决策。需要依靠合适的促销活动，应用适当的促 销策略针对合适的客户，以增加超市的销售利润，是 超市数据仓库建设的基本需求。 超市不同商品的销售利润是有差别的。希望在数据仓 库中通过对商品的赢利分析，了解不同商品的销售赢 利状态，以确定企业的销售重点，对那些可以为企业 带来较大赢利的商品加大促销力度。
第8章数据仓库开发实例 章数据仓库开发实例
超市营销数据仓库事实表模型
超市管理者还可能对商品销售的利润率感兴趣， 该数据可以用商品销售利润除以销售额获得， 该数据不是一个可加数据。将比率或百分数的 数据进行相加，所获得的数据是没有什么意义 的。管理人员在了解某一时期某些商品的利润 率时，完全可以利用该时期该商品利润和销售 额获得。 因此，事实表中确定度量数据为商品销售量、 商品销售额、商品成本和商品销售利润。
第8章数据仓库开发实例 章数据仓库开发实例
8.1.2 超市销售数据仓库 超市销售数据仓库E-R模型构造 模型构造
日 期
商 品
商品营销 门 市 促 销 客户
第8章数据仓库开发实例 章数据仓库开发实例
8.1.3 超市数据仓库事实表模型
确定在数据仓库中，怎样的粒度数据才能满足 管理人员对数据仓库营销策划分析的需要。 超市商品销售主题中，最理想的原子数据是来 自POS机上的每个销售事务数据 分析超市高层管理人员通过那些角度，即需要 通过那些维度来考察、选择营销方案。一般情 况下，在确定超市营销策划时，超市管理人员 需要通过日期、商品、门市、促销和客户五个 维度对促销方案进行分析，了解促销方案的可 用性和效果
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8.1.2 超市销售数据仓库 超市销售数据仓库E-R模型构造 模型构造
数据仓库设计中就首先考虑营销主题的设计，确定超 数据仓库设计中就首先考虑营销主题的设计， 市营销主题模型 采用了星型模型，没有采用雪花模型。因为雪花模型 采用了星型模型，没有采用雪花模型。 通过对维表的分类细化描述， 通过对维表的分类细化描述，对于主题的分类详细查 询具有良好的响应能力。 询具有良好的响应能力。但是雪花模型的构造在本质 上是一种数据模型的规范化处理， 上是一种数据模型的规范化处理，会给数据仓库操作 但是在对维度表进行维护时， 带来不同表的连接困难 。但是在对维度表进行维护时， 可能需要对大量重复值进行修改。 可能需要对大量重复值进行修改。 星型模型通过对维表的冗余应用，以牺牲维表空间来 星型模型通过对维表的冗余应用， 换取数据仓库的高性能与易使用的优势。 换取数据仓库的高性能与易使用的优势。
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8.1 超市销售数据仓库的规划与分析
某大型连锁超市的业务涵盖于3个省范围内的 1000多家门市。每个门市都有较完整的日用品 和食品销售部门，包括百货、杂货、冷冻食品、 奶制品、肉制品和面包食品等，大约5万多种， 其中大约45000种商品来自外部生产厂家，并 在包装上印有条形码。每个条形码代表了唯一 的商品。 为该超市建立一个能够提高市场竞争能力的数 据仓库，首先需要进行数据仓库的规划分析。 这就涉及到对数据仓库的需求分析、模型构建 两个过程。
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8.1.4 超市数据仓库维表模型设计
纪元表示法采用从某纪元开始连续对日期进行计数的方 法来给出日编号，在表中还可以给出“星期” 月份” 法来给出日编号，在表中还可以给出“星期”与“月份” 的绝对编号列。 的绝对编号列。这些数据支持跨年度跨月份的简单数据 运算。在生成报表时，经常要给出像“一月”这样的月 运算。 在生成报表时， 经常要给出像“ 一月” 份名称。因此， 为报表确定一个“ 年月” 份名称 。 因此 ， 为报表确定一个 “ 年月 ” (YYYY-MM) 列标题也有必要。报表中很可能需要季度编号(Q1，…， 列标题也有必要 。 报表中很可能需要季度编号 ， ， Q4) 或年季度编号列。如果企业的财政年度与日历表在 或年季度编号列。 周期上不一致，还需要为财政年度给出类似列。 周期上不一致，还需要为财政年度给出类似列。 在“节假日”列中给出“节假日”或者“非节假日”的 节假日”列中给出“节假日”或者“非节假日” 内容，维表属性作为数据分析的导航，简单地在“ 内容，维表属性作为数据分析的导航，简单地在“节假 列中给出“ 或者 或者“ 对数据分析没有多大用处 对数据分析没有多大用处。 日 ” 列中给出 “ Y”或者 “ N”对数据分析没有多大用处 。 例如，在生成某种商品的节假日与非节假日销售情况比 例如， 较查询时，列中给出“节假日”或者“非节假日” 较查询时，列中给出“节假日”或者“非节假日”这样 有意义的值要比一个简单的“ 或者 或者“ 之类的值有 有意义的值要比一个简单的 “ Y”或者 “ N”之类的值有 用得多。 用得多。