數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘概述-wenkub
2023-05-28 01:44:12 本頁面
【正文】 一時(shí)間的正確的有效的數(shù)據(jù) 。 將原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)做一個(gè)從 面向應(yīng)用 到 面向主題的大轉(zhuǎn)變 。 在 DW中能全面地分析客戶數(shù)據(jù)，再?zèng)Q定是否繼續(xù)給予貸款。對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)操作不明確，操作數(shù)據(jù)量大 （ 1） 《 建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 》 一書中，對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義為： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的，不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合，用于支持經(jīng)營(yíng)管理中決策制定過程。 ? 數(shù)據(jù)庫(kù)中存放的數(shù)據(jù)基本上是保存當(dāng)前數(shù)據(jù)，隨著業(yè)務(wù)的變化隨時(shí)在更新數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、聯(lián)機(jī)分析處理等結(jié)合起來的技術(shù)稱為 商業(yè)智能（ BI） 。 在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中利用多維數(shù)據(jù)分析來 發(fā)現(xiàn)問題 ，并 找出產(chǎn)生的原因 。 作為一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)， Clementine結(jié)合商業(yè)技術(shù)可以快速建立預(yù)測(cè)性模型，進(jìn)而應(yīng)用到商業(yè)活動(dòng)中，幫助人們改進(jìn)決策過程。這些學(xué)科包括數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別、知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)、知識(shí)獲取、信息檢索、高信能計(jì)算和數(shù)據(jù)可視化。 本課程以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和基本方法為主要內(nèi)容，以方法的應(yīng)用為主線，系統(tǒng)敘述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的有關(guān)概念和基礎(chǔ)知識(shí)，使學(xué)生盡快掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，基本方法和應(yīng)用背景。強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘功能和顯著的投資回報(bào)率使得 Clementine在業(yè)界久負(fù)盛譽(yù)。能從大量歷史數(shù)據(jù)中預(yù)測(cè)未來。商業(yè)智能是一種新的智能技術(shù)。 ? 不同的管理業(yè)務(wù)需要建立不同的數(shù)據(jù)庫(kù)。 （ 2） SAS軟件研究所觀點(diǎn)： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種管理技術(shù) ， 旨在通過通暢 、合理 、 全面的信息管理 ， 達(dá)到有效的決策支持 。 （ 2）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成的 數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前 ， 必須經(jīng)過加工與集成 。 （ 3） 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是穩(wěn)定的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中包括了大量的歷史數(shù)據(jù) 。 （ 5） 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)量很大 大型 DW的數(shù)據(jù)是一個(gè) TB（ 1000GB） 級(jí)數(shù)據(jù)量 （ 一般為 10GB級(jí) DW， 相當(dāng)于一般數(shù)據(jù)庫(kù)100MB的 100倍 ） （ 6） 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟 、 硬件要求較高 需要一個(gè)巨大的硬件平臺(tái) 需要一個(gè)并行的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 細(xì)節(jié)的 綜合或提煉的 在存取時(shí)準(zhǔn)確的 代表過去的數(shù)據(jù) 可更新的 不更新 一次操作數(shù)據(jù)量小 一次操作數(shù)據(jù)量大 面向應(yīng)用 面向分析 支持管理 支持決策 OLTP到 OLAP （ OLTP） （ OLAP） OLAP的對(duì)比 （ OLTP） ? 聯(lián)機(jī)事物處理（ On Line Transaction Processing， OLTP）是在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的事務(wù)處理工作，以快速的響應(yīng)和頻繁的數(shù)據(jù)修改為特征，使用戶利用數(shù)據(jù)庫(kù)能夠快速地處理具體的業(yè)務(wù)。如銀行為分布在各地的 自動(dòng)取款機(jī) (ATM)完成即時(shí)取款交易；機(jī)票預(yù)定系統(tǒng)能每秒處理的定票事務(wù)峰值可以達(dá)到 20220個(gè)。每次操作的數(shù)據(jù)量不大且多為當(dāng)前的數(shù)據(jù)。 （ OLAP） ? 決策分析 需要對(duì)多個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)共同進(jìn)行大量的綜合計(jì)算才能得到結(jié)果。這些度量用于所有維度的成員的每個(gè)唯一組合。 ? 機(jī)器學(xué)習(xí)是研究使計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，即讓計(jì)算機(jī)通過算法自動(dòng)獲取知識(shí)。 知識(shí)發(fā)現(xiàn)（ KDD） ：從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用知識(shí)的整個(gè)過程。 原來，美國(guó)的婦女們經(jīng)常會(huì)囑咐她們的丈夫下班
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