数据仓库培训案例
数据仓库培训课件
将相似的数据聚集成不同的群体， 如客户分群、市场细分等。
数据展现技术
报表
通过报表展示数据的汇总和分析 结果，如销售报表、财务报告等
。
图表
通过图表展示数据的趋势和关系 ，如折线图、柱状图、饼图等。
可视化大屏
通过可视化大屏展示数据的实时 动态和全局信息，如监控大屏、
指挥中心等。
03
CATALOGUE
案例二：亚马逊的数据仓库实践
背景介绍：亚马逊作为全球最大的在线零售商之一，需要处理海量的销售数据和客户评价数据，为了更好地进行数据分析和 决策，亚马逊建立了自己的数据仓库。
亚马逊的数据仓库实践采用了分布式计算平台，基于Hadoop平台进行构建，处理海量的销售数据和客户评价数据，同时采 用了ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘，为公司的决策提供了有力的支持 。此外，亚马逊还利用数据仓库进行了客户行为分析，为个性化推荐和精准营销提供了支持。
采用星型模型设计数据仓库，将数据分为事实表和维度表，适用 于快速查询和报表生成。
雪花模型设计
采用雪花模型设计数据仓库，将数据按照层级进行划分，适用于需 要高度扩展和稳定性的系统。
ETL工具的使用
采用ETL工具进行数据抽取、转换和加载，提高数据处理效率和准 确性。
04
CATALOGUE
数据仓库实施
实施步骤
案例四：银行的数据仓库设计
背景介绍：银行作为金融行业的重要机构之 一，需要处理大量的金融交易数据和客户信 息数据，为了更好地进行风险管理和业务决 策，银行进行了数据仓库设计。
银行的数据仓库设计采用了分布式计算平台 ，基于Hadoop平台进行构建，处理大量的 金融交易数据和客户信息数据，同时采用了 ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己 的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘 ，为风险管理和业务决策提供了有力的支持 。此外，银行还利用数据仓库进行了客户行 为分析，为个性化服务和精准营销提供了支
数据仓库ETL案例学习（一）
数据仓库ETL案例学习（⼀）来⾃课程案例学习某跨国⾷品超市的信息管理系统，每天都会记录成千上万条各地连锁超市的销售数据。
基于⼤数据的背景，该公司的管理层决定建⽴FoodMart数据仓库，期望能从庞⼤的数据中挖掘出有商业价值的信息，来进⼀步帮助管理层进⾏决策。
设计⼀个销售数据仓库。
要求：1、⾄少4个维度，每个维度⾄少3个属性，尽量包含维层。
2、⾄少1个事实表。
3、数据源能获取（设计的维度和度量字段应该在数据源中直接或间接得到）。
* 以下使⽤SQL Server Integration Services (SSIS)（⼀）设计数据仓库概念模型，设计如下：* 可以根据⾃⼰的想法设计概念模型，可以是雪花型，可以是星型（⼆）数据仓库数据源、数据视图、维度表装载1.建⽴⼀个项⽬2.将数据集导⼊sql server（本⽂将access数据库先转到sql server，再在SSIS⾥使⽤，也可以直接在SSIS⾥使⽤Access驱动）3.建⽴与sql server的连接4.依次装载数据产品维、顾客维、⽇期维、连锁店维、促销维。
产品维中涉及两个表product、product_class，根据⽣成查询获得了想要的数据⽬标编辑器选择新建表来存⼊数据仓库。
同理装载商品维同理装载促销维装载客户维同理装载时间维这⾥需要将时间字符串进⾏分割，使⽤派⽣列和⽇期函数，分别建⽴年、⽉、⽇（ps：这⾥不需要⼿动建⽴时间维，数据仓库提供了建⽴时间维的模板，这⾥后⾯会提到）5.装载事实表这⾥需要对汇率进⾏转换，将saledetail表和currency分别处理（查找、派⽣、排序等）后通过合并转换的内连接，使得汇率与交易的地区相对应，再加派⽣列，计算所得的利润。
具体的细节如下：1) 需要将currency的地区和⽇期与saledetail地区与⽇期做处理，才能够相对应2）两边的数据进⾏内连接3）通过派⽣列计算利润4）装载数据成功，共计251395⾏6.结果如下：在SQL数据库⾥可以查看装载好的数据仓库7.在Sql数据库中设置每周六晚24时⾃动执⾏装载新业务数据要把所有者改为[sa]，才可以运⾏成功欢迎⼩伙伴的批评指正~。
数据仓库体系培训(内部)
前端软件（BIEE、Congnus、BO、Microstrategy）
管
库外集市
库外集市
控
DB（TD、DB2、Oracle）
平
台
缓 冲 层
模 型 层
汇 总 层
集 市 层
ETL软件 Datastage Powercenter 文本脚本
SASB
文思信息 版权所有，内部保密材料
YHT
CMS
PMS
。。。
Control-M Automation ETL_PLUS
访问特征 • 批量插入-很少的更新 • 频繁的复杂查询
优劣势对比 • 解决企业的决策需求 • 不能满足实时监控和实 时业务需求
EDW
ODS层模型
• 简单处理 • 不考虑整合 • 考虑保留策略
• 偏源系统模型 • 部分数据保留全量 • 少量数据保留短暂历
史
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文思信息 版权所有，内部保密材料
基础层模型 VS. 汇总层模型
文思信息 版权所有，内部保密材料
应用集市层模型
文思信息 版权所有，内部保密材料
数据仓库体系规划
从数据体系、技术体系、应用体系、运维体系和管控体系五个方面阐述 数据仓库规划。
组
织
架
管管 控控
组织构 管 控
体体 架流 系系 构程
管
控
内
容
·
·
数据体系
数据架构· ODS·基础层·汇总层·集市层
技术体系
统一交换·统一监控·统一调度·统一发布·统一管控
分析 为什么会发生
预定义报表
随机查询, BI Tools
操作智能
ACTIVATING MAKE it happen!
医院数据仓库案例课件
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医院数据仓库应用
v 病人结构分析
§ 可以按照性别、年龄、文化程度等对病人进行分类，根据每 项分类，系统将对病人的经济状况、需求特征和购买行为进 行分析，从而得到不同性别、不同年龄、不同文化程度病人 的经济水平、需求状况及主要医疗服务类型等信息。
§ 根据这些信息，医院管理者可以分析病人差异对医院收益的 影响，帮助医院进行市场定位、确定营销策略，从而使医院 的经营活动更具主动性和目的性。
提高利用水平，满足医院管理需要。
医院数据仓库案例
5
实例介绍
v HIS功能结构
§ 按照HIS功能的特点，HIS可划为以财务为核心的医院管理信
息系统和以病人为中心的临床信息系统。
门诊管理 急诊管理
住院管理
药品管理 病案管理
门诊诊疗 急诊诊疗 住院诊疗
医院信息系统 （HIS）
医学影像存档与通信系统(PACS) 实验室信息系统(LIS) 放射信息系统(RIS)
财务管理 医务管理
行政管理
查询统计 远程医疗
HIS功能结构图 医院数据仓库案例
6
内容大纲
1
实例介绍
2
体系结构
3
模型构建
4
数据仓库实现
35
联机分析处理
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医院数据仓库应用
医院数据仓库案例
7
体系结构
v 基于HIS的医院数据仓库体系结构
§ 医院数据仓库建设中存在一个关键的争论就是如何规划数据 仓库的结构。
医院数据仓库案例
12
模型构建
v 主题域分析
§ 医院数据仓库可面向多种主题，进行多方面开发。确定HIS中 哪些数据对决策有帮助的关键是进行主题域分析。
数据仓库与数据挖掘案例分析
数据仓库与数据挖掘案例分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。
如何有效地管理和利用这些海量数据，以获取有价值的信息和洞察，成为了摆在众多企业面前的重要课题。
数据仓库和数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。
接下来，让我们通过一些具体的案例来深入了解这两项技术的应用和价值。
一、零售行业的数据仓库与数据挖掘以一家大型连锁超市为例，该超市每天都会产生大量的销售数据，包括商品的种类、价格、销售数量、销售时间、销售地点等。
通过建立数据仓库，将这些分散在不同系统和数据库中的数据整合起来，形成一个统一的、集成的数据源。
数据挖掘技术则可以帮助超市发现隐藏在这些数据中的模式和趋势。
例如，通过关联规则挖掘，可以发现哪些商品经常被一起购买，从而优化商品的摆放和促销策略。
如果顾客经常同时购买面包和牛奶，那么将这两种商品摆放在相邻的位置，或者推出面包和牛奶的组合促销活动，可能会提高销售额。
通过聚类分析，可以将顾客分为不同的群体，根据每个群体的消费习惯和偏好，进行个性化的营销。
比如，将经常购买高端进口食品的顾客归为一类，针对他们推送相关的新品推荐和优惠信息；而对于注重性价比的顾客群体，则推送一些打折促销的商品信息。
二、金融行业的数据仓库与数据挖掘在金融领域，银行和证券公司也广泛应用数据仓库和数据挖掘技术。
一家银行拥有大量的客户数据，包括客户的基本信息、账户交易记录、信用记录等。
利用数据仓库，银行可以对这些数据进行整合和管理，实现对客户的全面了解。
数据挖掘可以帮助银行进行客户细分，识别出高价值客户和潜在的流失客户。
对于高价值客户，提供个性化的服务和专属的金融产品，提高客户的满意度和忠诚度；对于潜在的流失客户，及时采取措施进行挽留，比如提供优惠政策或者改善服务质量。
在风险管理方面，数据挖掘可以通过建立信用评估模型，预测客户的违约风险。
通过分析客户的历史交易数据、收入情况、负债情况等因素，评估客户的信用等级，为贷款审批提供决策依据，降低不良贷款率。
hive项目实训案例
hive项目实训案例Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大数据。
以下是几个Hive项目实训案例，可以帮助你深入了解Hive的应用和实践：1. 数据仓库建模在这个案例中，你将使用Hive构建一个数据仓库模型，其中包括事实表、维度表和桥接表。
你可以使用一个现有的数据集，如电商交易数据，将其导入到Hive中，并使用Hive的DDL语句创建表和分区。
然后，你可以使用Hive的SQL查询语句进行数据分析，例如计算销售额、订单数量等指标。
2. 数据清洗和转换在这个案例中，你将使用Hive进行数据清洗和转换。
你可以使用Hive的内置函数和UDF（用户自定义函数）对数据进行处理，例如去除重复记录、填充缺失值、转换数据类型等。
然后，你可以将处理后的数据导出到另一个数据存储系统，例如关系型数据库或数据湖。
3. 数据分析和可视化在这个案例中，你将使用Hive进行数据分析和可视化。
你可以使用Hive的SQL查询语句对数据进行聚合、过滤和连接操作，例如计算销售额的分布、找出购买最多的商品等。
然后，你可以将分析结果导出到Excel或其他可视化工具中进行展示。
4. 数据挖掘和机器学习在这个案例中，你将使用Hive进行数据挖掘和机器学习。
你可以使用Hive 的MLlib库进行分类、聚类、回归等机器学习算法的实现。
然后，你可以将训练好的模型导出到另一个系统进行部署和应用。
以上是几个Hive项目实训案例，可以帮助你深入了解Hive的应用和实践。
通过这些案例的学习和实践，你可以更好地掌握Hive的使用方法和技巧，提高你的大数据处理和分析能力。
数据仓库应用实例培训课件(ppt 50张)
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46．凡事不要说＂我不会＂或＂不可能＂，因为你根本还没有去做！ 47．成功不是靠梦想和希望，而是靠努力和实践． 48．只有在天空最暗的时候，才可以看到天上的星星． 49．上帝说：你要什么便取什么，但是要付出相当的代价． 50．现在站在什么地方不重要，重要的是你往什么方向移动。 51．宁可辛苦一阵子，不要苦一辈子． 52．为成功找方法，不为失败找借口． 53．不断反思自己的弱点，是让自己获得更好成功的优良习惯。 54．垃圾桶哲学：别人不要做的事，我拣来做！ 55．不一定要做最大的，但要做最好的． 56．死的方式由上帝决定，活的方式由自己决定！ 57．成功是动词，不是名词！ 28、年轻是我们拼搏的筹码，不是供我们挥霍的资本。 59、世界上最不能等待的事情就是孝敬父母。 60、身体发肤，受之父母，不敢毁伤，孝之始也； 立身行道，扬名於后世，以显父母，孝之终也。——《孝经》 61、不积跬步，无以致千里；不积小流，无以成江海。——荀子《劝学篇》 62、孩子：请高看自己一眼，你是最棒的！ 63、路虽远行则将至，事虽难做则必成！ 64、活鱼会逆水而上，死鱼才会随波逐流。 65、怕苦的人苦一辈子，不怕苦的人苦一阵子。 66、有价值的人不是看你能摆平多少人，而是看你能帮助多少人。 67、不可能的事是想出来的，可能的事是做出来的。 68、找不到路不是没有路，路在脚下。 69、幸福源自积德，福报来自行善。 70、盲目的恋爱以微笑开始，以泪滴告终。 71、真正值钱的是分文不用的甜甜的微笑。 72、前面是堵墙，用微笑面对，就变成一座桥。 73、自尊，伟大的人格力量；自爱，维护名誉的金盾。 74、今天学习不努力，明天努力找工作。 75、懂得回报爱，是迈向成熟的第一步。 76、读懂责任，读懂使命，读懂感恩方为懂事。 77、不要只会吃奶，要学会吃干粮，尤其是粗茶淡饭。 78、技艺创造价值，本领改变命运。 79、凭本领潇洒就业，靠技艺稳拿高薪。 80、为寻找出路走进校门，为创造生活奔向社会。 81、我不是来龙飞享福的，但，我是为幸福而来龙飞的！ 82、校兴我荣，校衰我耻。 83、今天我以学校为荣，明天学校以我为荣。 84、不想当老板的学生不是好学生。 85、志存高远虽励志，脚踏实地才是金。 86、时刻牢记父母的血汗钱来自不易，永远不忘父母的养育之恩需要报答。 87、讲孝道读经典培养好人，传知识授技艺打造能人。 88、知技并重，德行为先。 89、生活的理想，就是为了理想的生活。 —— 张闻天 90、贫不足羞，可羞是贫而无志。 —— 吕坤
数据仓库案例
数据仓库案例随着信息时代的快速发展，数据充斥着人们的生活和工作。
人们越来越关注如何高效地管理和利用这些数据，以提高工作效率和决策能力。
这就催生了数据仓库的出现。
数据仓库是一种以主题为导向，集成、稳定、易于访问的数据集合，用于支持管理决策和业务智能的系统。
某电子商务公司作为一个新型的企业，涉及各种业务，如商品销售、库存管理、顾客管理等。
为了更好地管理和分析这些数据，他们决定建立一个数据仓库。
首先，他们进行了需求分析，确定了数据仓库的目标和内容。
由于销售是企业最关注的方面，他们决定将销售数据作为数据仓库的核心内容。
然后，他们收集了公司历年来的销售数据，包括销售额、销售量、销售渠道等。
为了增加数据的全面性和准确性，他们还收集了其他相关数据，如库存数据、顾客行为数据等。
接下来，他们对收集到的数据进行了清洗和整合。
由于数据来源不同，格式也各不相同，他们需要对数据进行转换和归一化，以确保数据的一致性和兼容性。
同时，他们还进行了数据清洗，将有错误或冗余的数据进行了删除或修复。
然后，他们设计了数据仓库的架构和模型。
他们使用了星型模型来组织数据，将销售事实表与维度表相连接，以实现对销售数据的多维度分析。
另外，他们还设计了一些指标和报表，用于监控销售情况和预测销售趋势。
最后，他们将数据仓库部署到了公司的服务器上，并对用户进行了培训和指导，以确保他们能够充分利用数据仓库的功能。
同时，他们也建立了一支数据仓库运维团队，负责维护和更新数据仓库，以适应企业的发展和变化。
通过建立数据仓库，该电子商务公司取得了许多好处。
首先，他们可以更好地管理和分析销售数据，及时了解销售情况和趋势，以便做出更有效的决策。
其次，他们可以通过数据仓库进行顾客行为分析，了解顾客的偏好和需求，以便精准地进行商业推广。
最后，他们还可以根据销售数据进行库存管理，避免库存过剩或缺货的情况。
综上所述，数据仓库在企业中的应用具有重要意义。
无论是传统企业还是新兴企业，都可以通过建立数据仓库来提高管理效率和决策能力，实现可持续发展。
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2.6 数据仓库的设计
➢ 商品固有信息： ✓ 商品表（商品号，商品名，类型，颜色，…）/* 细节数据 */
➢ 商品采购信息： ✓ 采购表1（商品号，供应商号，供应日期，供应价，…）/* 细节数据 */ ✓ 采购表2（商品号，时间段1，采购总量，…）/* 综合数据 */ ✓ …… ✓ 采购表n（商品号，时间段n，采购总量，…）
2.6 数据仓库的设计
❖ 逻辑模型设计 – 定义数据来源及其抽取规则
✓ 定义数据仓库中数据的来源，以及数据的抽取规则，例如：
主题名 商品 商品 商品
……
属性名 商品号 商品名
类别
数据源系统 库存子系统 库存子系统 采购子系统
源表名 商品 商品 商品
源属性名 商品号 商品名 类别
……
……
……
……
2.6 数据仓库的设计
2.6 数据仓库的设计
❖ 概念模型设计 ➢ 确定系统边界 ➢ 确定主要的主题及其内容 ➢ OLAP设计
➢ 确定系统边界 ✓ 要做的决策类型有哪些？ ✓ 决策者感兴趣的是什么问题？ ✓ 这些问题需要什么样的信息？ ✓ 要得到这些信息需要包含哪些数据源？
2.6 数据仓库的设计
➢ 确定主要的主题 ✓ 即明确数据仓库的分析对象，然后对每个主题的内 容进行较详细的描述，包括：
▪ 确定主题及其属性信息 ▪ 描述每个属性的取值情况
– 固定不变的 – 半固定的 – 经常变化的 ▪ 确定主题的公共码键 ▪ 主题间的关系：主题间联系及其属性
✓ 在确定上述内容后，就可以用传统的实体联系模型 （E-R模型）来表示数据仓库的概念数据模型。例 如：
2.6 数据仓库的设计
商品号 商品
主题 名
❖ 物理模型设计
在逻辑模型设计基础上确定数据的存储结构、确定索 引策略、确定存储分配及数据存放位置等与物理有关的 内容，物理模型设计的具体方法与数据库设计中的大致 相似。其目的是为了提高数据仓库系统的访问性能。常 用的一些技术有：
▪ 合并表 ▪ 建立数据序列 ▪ 引入冗余 ▪ 表的物理分割 ▪ 生成导出数据 ▪ 建立广义索引
2.6 数据仓库的设计
❖ 物理模型设计 – 建立数据序列
✓ 按照数据的处理顺序调整数据的物理存放位置，以 减少减少系统的磁盘I/O的开销。
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2.6 数据仓库的设计
❖ 物理模型设计 – 建立数据序列
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➢ 其它导出数据：……
2.6 数据仓库的设计
❖ 逻辑模型设计 – 数据分割
✓ 数据的分割是指把逻辑上是统一整体的数据分割成较小的、可以 独立管理的数据单元进行存储（关系），以便于重构、重组和恢复 ，以提高创建索引和顺序扫描的效率。 ✓ 选择数据分割的因素有：
▪ 数据量的大小 ▪ 数据分析处理的对象（主题） ▪ 简单易行的数据分割标准 ▪ 数据粒度的划分策略 ✓ 通常采用‘时间’属性作为数据分割的依据 ✓ 数据分割技术类似于数据库中的数据分片技术，其目的是为了提 高数据仓库的性能。
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调整后的存储组织
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2.6 数据仓库的设计
❖ 物理模型设计 – 引入冗余
公共 码键
属性信息
固有信息：商品号，商品名，类别，颜色等 采购信息：商品号，供应商号，供应价，供应日期，供应 量等 销售信息：商品号，顾客号，售价，销售日期，销售量等 库存信息：商品号，库房号，库存量，日期等
供应商
固有信息：供应商号，供应商名，地址，电话，供应商类 型等
供应商品信息：供应商号，商品号，供应价，供应日期， 供应量等
✓ 在设计过程中需要考虑数据仓库中数据粒度的划分原则，即数据 单元的详细程度和级别。
▪ 数据越详细，粒度越小，级别就越低 ▪ 数据综合度越高，粒度越大，级别就越高。
✓ 一般将数据划分为：详细数据、轻度总结、高度总结三种粒度， 或者采用更多级的粒度划分方法。例如：
▪ 根据时间跨度进行的统计有：天，周，月，季度，年 ▪ 对于不适合进行统计的属性值，可以采样获取数据
商品、顾客和供应商之间的E-R图
2.6 数据仓库的设计
❖ 逻辑模型设计
➢ 将E－R图转换成关系数据库的二维表 ➢ 定义数据源和数据抽取规则
➢ 在逻辑模型的设计过程中，需要考虑以下一些问题： ✓ 适当的粒度划分 ✓ 合理的数据分割策略 ✓ 定义合适的数据来源等
2.6 数据仓库的设计
❖ 逻辑模型设计 – 粒度划分
➢ 商品销售信息： ✓ 销售表1（商品号，顾客号，销售日期，售价，销售量，…）/* 细节数据 */ ✓ 销售表2（商品号，时间段1，销售总量，…）/* 综合数据 */ ✓ …… ✓ 销售表n（商品号，时间段n，销售总量，…）
➢ 商品库存信息： ✓ 库存表1（商品号，库房号，库存量，日期，…）/* 细节数据 */ ✓ 库存表2（商品号，库房号，库存量，星期，…）/* 样本数据 */ ✓ …… ✓ 库存表n（商品号，库房号，库存量，年份，…）
数据仓库
（三）
2.6 数据仓库的设计
➢ 数据仓库设计大致有如下几个步骤：
▪ 明确主题 ▪ 概念设计 ▪ 技术准备 ▪ 逻辑设计 ▪ 物理设计 ▪ 数据仓库生成 ▪ 数据仓库的运行与维护
数据仓库生成 物理模型设计 逻辑模型设计 概念模型设计
2.6 数据仓库的设计
针对每一个选定的当前实施的主题
数据仓库运行与维护
2.6 数据仓库的设计
❖ 物理模型设计 – 合并表
✓ 在常见的一些分析处理操作中，可能需要执行多表 连接操作。为了节省I/O开销，可以把这些表中的记 录混合存放在一起，以减低表的连接操作的代价。 这样的技术我们称为 合并表。
✓ 合并表技术与传统关系数据库中的集簇(Clustering) 技术类似。
固有信息：顾客号，姓名，性别，年龄，文化程度，住址 ，电话等
购物信息：顾客号，商品号，售价，购买日客号
2.6 数据仓库的设计
供应商固有 信息
供应商
顾客固有信息
顾客
日期 顾客号 供应商号 日期
供应商品信息
顾客购物信息
商品采购信息
商品销售信 息
商品号
商品
日期
商品固有信息
商品库存信 息