1.数据仓库概述
数据仓库与数据挖掘实验四
数据仓库与数据挖掘实验四引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，它们在实际应用中发挥着重要作用。
本文将介绍数据仓库与数据挖掘实验四的相关内容。
本实验主要涉及数据仓库的设计与实现、数据挖掘算法的应用以及数据可视化技术的运用等方面。
下面将分五个部份详细介绍相关内容。
一、数据仓库的设计与实现1.1 数据仓库的概念与特点数据仓库是指将多个异构数据源中的数据集成到一个统一的存储中，并进行预处理和清洗，以支持决策支持系统的数据分析和查询工作。
数据仓库的特点包括：面向主题、集成性、稳定性、时变性和非易失性等。
1.2 数据仓库的架构与模型数据仓库的架构包括：数据源层、数据集成层、数据存储层和数据应用层。
数据仓库的模型包括：星型模型、雪花模型和星座模型等。
其中，星型模型是最常用的模型，它以一个中心事实表为核心，周围是多个维度表。
1.3 数据仓库的设计与实现步骤数据仓库的设计与实现包括需求分析、数据源选择、数据抽取与清洗、数据转换与加载、数据存储与索引以及数据查询与分析等步骤。
在设计与实现过程中，需要根据实际需求进行数据建模、ETL（抽取、转换、加载）处理以及OLAP（联机分析处理）等工作。
二、数据挖掘算法的应用2.1 数据挖掘的概念与分类数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏的模式、关联、异常以及趋势等有价值的信息。
数据挖掘算法可以分为分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法、时序模式挖掘算法和异常检测算法等。
2.2 数据挖掘算法的原理与应用分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等，用于进行数据的分类和预测。
聚类算法包括K-means和层次聚类等，用于将数据划分为不同的类别。
关联规则挖掘算法用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
时序模式挖掘算法用于发现时间序列数据中的模式和趋势。
异常检测算法用于发现数据中的异常值和离群点。
2.3 数据挖掘算法的评估与优化数据挖掘算法的评估可以使用准确率、召回率、精确率和F1值等指标进行评估。
超市数据仓库的构建课件
06
案例分析
某大型超市的数据仓库构建案例
项目背景
某大型超市为了提升销售和运营效率，决定构建一个数据 仓库来整合和分析销售、库存、顾客等数据。
解决方案
采用分布式存储和计算技术，构建一个多维度的数据仓库 ，支持实时查询和分析。
实施过程
数据从各个业务系统抽取、清洗、转换和加载到数据仓库 中，同时建立ETL（Extract, Transform, Load）过程来 保证数据的准确性和完整性。
通过数据清洗、整合和验证， 数据仓库提高了数据的准确性
和可靠性。
02
超市数据仓库的构建
数据源的选择与整合
数据源类型
选择合适的数据源类型，如POS 机、库存系统、会员系统等，确 保数据的全面性和准确性。
数据清洗与整合
对不同数据源的数据进行清洗、 去重、转换等操作，确保数据的 一致性和完整性。
数据仓库的逻辑设计
确定主题
根据超市的业务需求，确定数据仓库的主题，如销售、库存 、会员等。
设计维度和度量
为每个主题设计合适的维度和度量，以便进行数据分析。
数据仓库的物理设计
存储设计
选择合适的存储介质和存储架构，确 保数据的安全性和可扩展性。
索引设计
为提高查询效率，设计合适的索引策 略。
数据仓库的构建工具与技术
01
详细描述
星型模型由一个事实表和多个维度表组成。事实表存储业务数据的数值型事实， 如销售金额、库存数量等；维度表存储描述性的信息，如时间、商品、客户等。 星型模型结构简单，查询效率高，适用于以聚合为主的业务场景。
雪花模型
总结词
雪花模型是对星型模型的扩展，它将维度表进一步细分成层次结构，形如雪花 。
数据仓库与数据挖掘第一章 数据仓库和数据挖掘概述
③ 采用事件驱动和主动推送的方式为业务系统提供分析能力，例如银行的信 贷风险管理员，当审批某人的贷款请求时，关于该申请人的相关风险评级 等信息就会被主动推送过来。
1.1.2 发展历程4——数据中心
通过数据中心的构建，企业从 传统的交易系统（记录系统） 和各种差分系统（Different System）逐渐转向构建创新系 统，通过使用分析技术创造独 特的竞争优势，将分析技术慢 慢融入到企业的核心战略制定 和日常运营管理中。
1.1.1 数据仓库和数据挖掘的目标
构建数据仓库和应用数据挖掘的共同目标：
（7）构建数据治理体系，保证数据的一致性，消除信息的冗余、冲突和缺失等问题；
（8）提供高效、实时和准确的多维数据分析、报表统计、即时查询、广告版、多媒体分析、流 分析和内容分析等功能，为企业运营分析提供全面支持；
（9）提供简洁易用的数据挖掘和预测分析支撑，为企业分析提供全面支持；
。。。。。。
1.1.2 发展历程1——报表查询系统
• 随着时间的推移，这些报表查询系统越来越不能满足企业的需求。 • 例如：
① 查询访问性能比较慢 ② 报表统计相对固定难以满足企业灵活的业务需求 ③ 无法进行多维分析等
1.1.2 发展历程2——传统数据仓库技术
• 使用ETL（Extract，Transform，Load ）或ETCL（Extract， Transform，Clean，Load ）工具实现数据的导出、转换、清洗和装 入工具，使用操作型数据存储（Operational Data Store，ODS）存储 明细数据，使用数据集市和数据仓库技术实现面向主题的历史数据存 储，使用多维分析工具进行前端展现，以及使用数据仓库工具提供的 挖掘引擎或基于单独的数据挖掘工具进行预测分析等。相比之前的报 表查询系统。
数据仓库和大数据的关系
数据量大：数 据量级从TB到
PB甚至EB
速度快：处理 速度非常快
多样化：数据 类型多样，包 括结构化数据、 半结构化数据 和非结构化数
据
价值密度低： 虽然数据量大， 但有用的信息 可能较少，需 要更高级别的 数据处理和分 析技术来提取 有价值的信息
20世纪90年代，美国政府开始收集并分析大量数据 21世纪初，互联网的发展使得大数据迅速增长 2005年，麦肯锡公司提出大数据概念 2009年，大数据成为互联网信息技术行业的热词
数据仓库和大数据的融合 云计算和大数据的结合 物联网和大数据的关联 大数据在各行各业的应用拓展
客户行为分析 市场趋势预测 风险控制 决策支持
医疗：病历数据挖掘，疾病 预测与防治
金融：实时风险评估，投资 策略分析
交通：交通流量分析，智能 交通规划与管理
电商：用户行为分析，个性 化推荐与营销
金融行业：数据 仓库和大数据在 金融风控、投资 策略等方面的应 用
数据量大 多样化
产生速度快 低价值密度
数据仓库是大数据技术的重要基 础
数据仓库和大数据技术相辅相成， 共同推动企业信息化建设
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数据仓库为大数据分析提供数据 存储和数据处理能力
数据仓库和大数据技术都为企业 的决策支持提供有力支持
数据量：数据仓 库的数据量相对 较小，而大数据 的数据量更大
a click to unlimited possibilities
01 数 据 仓 库 概 述 02 大 数 据 概 述 03 数 据 仓 库 和 大 数 据 的 关 系 04 数 据 仓 库 和 大 数 据 的 应 用 场 景 05 数 据 仓 库 和 大 数 据 的 技 术 发 展 06 数 据 仓 库 和 大 数 据 的 挑 战 与 问 题
数据仓库技术在商务智能中的应用
数据仓库技术在商务智能中的应用随着信息时代的到来，数据的获取和利用变得更加重要。
商务智能技术应运而生，通过采集、整合和分析海量数据，为企业提供决策支持和商业智慧。
而数据仓库技术就是商务智能的重要组成部分，本文将重点讨论数据仓库技术在商务智能中的应用。
数据仓库是一种面向主题的、集成的、历史的数据存储库。
它将来自各个业务系统的数据统一整合，形成一个全面准确的数据集合。
数据仓库技术将业务系统的细节信息转化为高层次的业务指标，为企业的高层管理者提供全面的视图和深入的分析。
下面从数据仓库技术的建设、操作和分析三个方面介绍其在商务智能中的应用。
一、数据仓库技术的建设数据仓库技术的建设是商务智能实施的关键。
数据仓库的建设包括对数据的抽取、转换和加载（ETL），设计数据模型，选择和配置数据仓库平台等过程。
其中，数据的抽取、转换和加载是整个数据仓库建设过程中最关键的一步，主要目的是将多种来源的数据整合到一个统一的数据集合中。
数据仓库技术的建设需要整合多个数据源，同时需要开发适合业务的数据模型，以满足用户的需求。
经过设计和建设后，数据仓库具有以下特点：首先，它是集成的。
它将多个业务系统的数据整合到一个统一的数据集合中，实现企业数据的一体化管理。
其次，数据仓库是历史的。
它记录企业历史的数据变化，为存在的问题提供解决思路。
最后，它是面向主题的。
数据仓库以商业指标为主题，强调从商业角度来看待数据集合。
对于企业决策和沟通，数据仓库提供一个共同的语言和分析框架，帮助员工更好地了解和分析业务。
二、数据仓库技术的操作除了建设，数据仓库的操作也是商务智能的重要组成部分。
数据仓库的操作包括数据检索、查询和报告。
这一步需要使用商务智能工具进行操作。
商务智能工具普遍采用图形化用户界面，并具有数据可视化、多维分析和查询等功能。
用户使用工具可以方便地通过数据仓库中的数据进行查询和分析。
商务智能工具也提供了分析和预测功能，可以帮助用户更好地理解和决策。
第一章 数据及分类
四、试验观测
(一)试验观测设计的原则 为了能充分揭示所考察因素与事物之间的因果规律，进行试 验观测必须遵循下列两个原则。 1.均衡分散性原则:是指所进行的试验应均衡地分散在各个 因素的不同水平或位级的全部各种可能配合之中，以便保证试验 结果具有较强的代表性。 2.整齐可比性原则:是指试验考察某个因素的各个水平或位 级的效应时，其他因素应保持相同的水平，以便保证在该因素各 个水平或位级的效应之中能最大限度地排除其他因素的干扰，从 而能有效地进行比较。 （二）试验观测的方法 按照试验观测设计的不同，试验观测的方法主要有以下几种。 1.完全随机试验观测：类似于现场调查中的简单随机抽样调查. 2.随机区组试验观测:类似于现场调查中的分层随机抽样调查。 3.拉丁方试验观测 4.正交试验观测
第五节 Excel的数据简介
一、Excel的数据展示 二、Excel的数据处理 三、Excel的函数功能 四、Excel的统计分析
谢谢！
第四节 数据库
一、数据仓库（数据存放集合）
1.数据仓库（data warehouse）是一个面向主题 的（subject oriented）、集成的（integrate）、 相对稳定的（non-volatile）、反映历史变化 （time variant）的数据集合，用于支持管理决策。 2.广义上包括数据库，狭义上紧紧指数据的有机 集合-原始的记录和重组。
第一章 数据及分类
陈正伟
重庆工商大学 二0一一年三月
真实的数据是未开发的金矿；是强有力 的证据；是一首美妙的诗篇；是能够说真话 的朋友。 --- 陈正伟
第一节 数据的基本概念
一、基本概念
（一）数据 1）定义：科学实验、检验、统计等所获得的 和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。 2)表现：数据通常表现为各种字母、数字符号 的组合、语音、图形、图像等，统称为数据，数据 经过加工后就成为信息，信息的影响决策变为情报。 3）扩展：数据挖掘(Data Mining)，就是从存 放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数 据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理 解的模式的非平凡过程。
产品经理-10分钟带你了解数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系(一)
10分钟带你了解数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系（一）作为一名数据小白，在日常讲授和杂务工作中经常会接触到数据。
随着用户数据与金融业务数据的不断累加，数据管理与处理愈发重要。
本篇文章中，无名氏将一文说明数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系。
作为数据相关的产品小白，在日常学习工作中经常能或者听到大家在讨论数据库，数据仓库，数据集市，数据库数据湖还有最近比较火的数据中台，似乎这些名词都与数据存在着联系，查阅各类相关书籍，大部分书籍中的内容过于专业晦涩难懂。
那么这结合我积累的相关方面知识，向大家介绍一下上述这些名词的与联系，以及在各类企业及业务范围上的适用范围，如有不准确的地方，希望大家进行指正。
相信大部分有些许技术背景的都对数据库有一定的了解，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”，一般分为“关系型数据库”与“非关系型数据库”。
1.关系型数据库实际上回顾过去的数据库一共有三种模型，即层次模型，网状模型，关系模型。
（1）首先层次模型的数据结构为树状结构，即是一种上下级的社团组织层级关系组织数据的一种方式：（2）带状模型的数据结构为网状网状结构，即将每个数据节点与其他很多节点都连接起来：（3）关系模型的数据结构可以看做是一个二维表格，任何数据都可以通过行号与列号来唯一确定：由于相比于层次模型和网状模型，关系模型理解和使用最简单，最终基于关系型最后数据库在各行各业应用了起来。
关系模型的数学方法第一卷涉及到关系，元组，属性，笛卡尔积，域等等令人头秃的高等数学术语，这里大家如果感兴趣可以看看相关的文献，我就不放出来催眠大家了，尽管数学原理比较复杂，但如果用事务平时学习工作的具体事务举例，就相对容易理解。
我们以某公司的员工信息表为例，该公司的员工信息可以用一个表格存起来。
并且定义如下：同时部门ID对应这另一个职能部门表：我们可以通过给定一个政府部门部门名称，查到一条部门的记录，根据部门ID，又可以记述查到该部门下的员工记录，这样三维的表格就通过ID映射建立了“一对多”的关系。
数据仓库发展趋势总结
数据仓库发展趋势总结数据仓库是一种用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它在过去几十年里得到了快速发展和广泛应用。
随着科技的不断进步和数据爆炸式增长，数据仓库的发展也呈现出一些明显的趋势。
数据仓库的规模和容量将不断扩大。
随着云计算和大数据技术的成熟，企业可以轻松地存储和处理大规模数据。
数据仓库将不再局限于传统的存储和查询功能，而是逐渐发展成为一个强大的分析平台，能够支持更复杂的数据处理和挖掘任务。
数据仓库的架构和设计将更加灵活和可扩展。
传统的数据仓库通常采用星型或雪花型的模式，但这种模式往往对数据的结构和变化有较高的要求。
未来的数据仓库将更注重数据的灵活性和可扩展性，采用更为开放和自适应的架构，能够适应不同类型和来源的数据，并支持数据的动态变化。
第三，数据仓库将更加注重数据的质量和一致性。
随着数据量的增加，数据的质量和一致性将成为数据仓库发展的重要问题。
未来的数据仓库将更加关注数据的准确性和一致性，采用更严格的数据管理和质量控制措施，保证数据的可靠性和可信度。
第四，数据仓库将更加注重数据的安全和隐私保护。
随着数据泄露和隐私问题的日益严重，数据仓库的安全性和隐私保护将成为一个重要的发展方向。
未来的数据仓库将加强对数据的访问控制和身份认证，采用更安全的数据加密和脱敏技术，确保数据的安全和隐私不受侵犯。
数据仓库将更加注重数据的智能化和自动化。
随着人工智能和机器学习的发展，数据仓库将更多地与智能分析和预测相结合。
未来的数据仓库将能够自动化地进行数据挖掘和分析，提供更精准和实时的数据洞察，帮助企业做出更明智的决策。
数据仓库在未来的发展中将更加注重规模扩大、架构灵活、数据质量和一致性、安全和隐私保护以及智能化和自动化。
这些趋势将使数据仓库成为企业数据管理和分析的核心平台，为企业提供更高效和智能的数据支持。
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1.数据仓库定义
”面向主题”的数据 在数据仓库中 数据是按主题而不是按照应用程序存储的。 数据是跨应用程序的 在操作型系统中，各行业的数据集合都是单独的应用程序进行组织的
1.数据仓库定义
“集成的”是指DW中的数据不是事物处理系统数 据的简单拼凑，而是经过系统地加工整理，是相互一 致的、具有代表性的全局数据。
1.数据仓库定义
“随时间变化的”指DW中存储的是-一个时间段的 数据，而不仅仅是某一个时间点的数据，所以主要用 于进行时间趋势分析。-般DW的数 据时限为5~10年， 数据量也比较大，一般为10GB左右。
1.数据仓库定义
“ 数据的非易变性(相对稳定) “ ：指数据一旦进入 DW后一般情况下将被长期保留，极少有更新或删除 操作。
交通大数据处理与分析——
数据仓库概述
数据仓库概述
知识目标：
1.掌握数据仓库的定义 2.掌握数据仓库的特点 3.掌握数据仓库与数据库的区别 4.掌握数据仓库架构
数据仓库概述
数据仓库定义 数据仓库的特点 数据仓库与数据库的区别 数据仓库架构分层
1.数据仓库定义
数据仓库(Data Warehouse，DW)是支持管理决策过程的、面向主题的、 集成的、随时间变化的、但信息本身是相对稳定的数据集合。 DW的最终目标是把企业范围内的所有数据集成在一个大仓库中，让用户能 运行查询、产生报告、执讲主要讲解了数据仓库定义、数据仓库的特点、数据仓 库与数据库的区别、数据仓库架构分层等内容。
通过本讲的学习，希望大家能够对数据仓库有一个初步的认
识，掌握数据仓库的定义及架构分层。
谢谢观看
数据仓库概述
2.数据仓库的特点
面向主题 集成的 随时间变化 数据仓库的数据是不可更新的
3 .数据仓库与数据库的区别
出发点不同: 数据库是面向事务的设计;数据仓库是面向主题设计的。
存储的数据不同: 数据库一般存储在线交 易数据;数据仓库存储的一般是历史数据。
容量不同、设计规则不同: 数据库设计是尽量避免冗余, -般采用符合范式的规则来设计;数
据仓库在设计是有意引入冗余,采用反范式的方式来设计。
3 .数据仓库与数据库的区别
提供的功能不同: 数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计。
基本元素不同: 数据库的基本元素是事实表,数据仓库的基本元素是维度表。
服务对象不同: 数据库是为了高效的事务处理而设计的, 服务对象为企业业务处
理方面的工作人员;数据仓库是为了分析数据进行决策而设计的,服务 对象为企业高层决策人员。