数据仓库与数据挖掘概述.ppt

高性能计算教学目的Clementine介绍数据挖掘工具Clementine连蝉六年桂冠CRossIndustryStandardProcess-forDataMiningEaseofUse:Theuserinterface数据抽取、转换、加载第9章
数据仓库与数据挖掘概述

1.1数据仓库的兴起
1.2数据挖掘的兴起
1.3数据仓库和数据挖掘的结合1.1数据仓库的兴起1.1.1从数据库到数据仓库1.数据库用于事务处理数据仓库（DataWarehouse，DW）2.数据仓库用于决策分析（1）在《建立数据仓库》一书中，对数据仓库的定义为：
数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的，不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。
2.数据仓库特点（2）数据仓库是集成的

数据进入数据仓库之前，必须经过加工与集成。

对不同的数据来源进行统一数据结构和编码。统一原始数据中的所有矛盾之处，如字段的同名异义，异名同义，单位不统一，字长不一致等。

将原始数据结构做一个从面向应用到面向主题的大转变。（3）数据仓库是稳定的
数据仓库中包括了大量的历史数据。数据经集成进入数据仓库后是极少或根本不更新的。

（4）数据仓库是随时间变化的
数据仓库内的数据时限在5～10年，故数据的键码包含时间项，标明数据的历史时期，这适合DSS进行时间趋势分析。

而数据库只包含当前数据，即存取某一时间的正确的有效的数据。（5）数据仓库的数据量很大
大型DW的数据是一个TB（1000GB）级数据量（一般为10GB级DW，相当于一般数据库100MB的100倍）

（6）数据仓库软、硬件要求较高
需要一个巨大的硬件平台
需要一个并行的数据库系统
3.数据库与数据仓库对比从OLTP到OLAP1.联机事物处理（OLTP）2.联机分析处理（OLAP）OLAP（On-LineAnalyticalProcessing）
商务智能的直接数据来源？
OLTP?
数据仓库？
多维数据集?
什么是多维数据集？
3.OLTP与OLAP的对比1.2数据挖掘的兴起1.2.1从机器学习到数据挖掘数据挖掘含义数据挖掘做什么？数据挖掘数据挖掘与OLAP的比较1.2.4数据挖掘与统计学统计学与数据挖掘的比较1.3数据仓库和数据挖掘的结合1.3.1数据仓库和数据挖掘的区别与联系1.数据仓库与数据挖掘的区别2.数据仓库与数据挖掘的关系3.数据仓库中数据挖掘特点数据仓库与商业智能1.商业智能的概念2.商业智能辅助制定更好更快的决策BI系统架构-1BI的三个层次主流商务智能产品介绍-1主流商务智能产品介绍-2商务智能应用-1商务智能应用-2
结束