數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘概述(1)(存儲版)
【正文】 理 轉(zhuǎn)換為 利用數(shù)據(jù)支持決策 ? 數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)資源用于管理業(yè)務(wù)中的事務(wù)處理。也稱為 實(shí)時(shí)系統(tǒng) (Real time System)。 ? OLTP面對的是事務(wù)處理操作人員和低層管理人員。 ? 在數(shù)據(jù)倉庫中引入了 “ 元數(shù)據(jù) ” 的概念，它不僅僅是數(shù)據(jù)倉庫的字典，而且還是數(shù)據(jù)倉庫本身信息的數(shù)據(jù)。 對不同的數(shù)據(jù)來源進(jìn)行 統(tǒng)一 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和編碼 。 ? 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。 2. 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)在于聚類（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類）、分類（如決策樹分類）、預(yù)測等。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系 基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系 1. 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 1. 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 ? 數(shù)據(jù)倉庫是一種存儲技術(shù)，它能適應(yīng)于不同用戶對不同決策需要提供所需的數(shù)據(jù)和信息。 由于數(shù)據(jù)倉庫不同于數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘也隨之發(fā)生變化。但是，商業(yè)智能是一種技術(shù)，決策支持系統(tǒng)是解決實(shí)際決策問題的一個(gè)系統(tǒng)。 1. 商業(yè)智能的概念 2. 商業(yè)智能輔助制定更好更快的決策 1. 商業(yè)智能的概念 ? 商業(yè)智能以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)，通過聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者針對市場變化的環(huán)境，做出快速、準(zhǔn)確的決策。 數(shù)據(jù)挖掘用于數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)決策支持： （ 1）預(yù)測客戶購買傾向； （ 2）客戶利潤貢獻(xiàn)度分析； （ 3）分析欺詐行為； （ 4）銷售渠道優(yōu)化分析等。 ? 統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘是有區(qū)別的。 如在人類數(shù)據(jù)庫中挖掘知識為： （頭發(fā) =黑色） ∨ （眼睛 =黑色） → 亞洲人 該知識覆蓋了所有亞州人的記錄。 而數(shù)據(jù)庫只包含當(dāng)前數(shù)據(jù) ， 即存取某一時(shí)間的正確的有效的數(shù)據(jù) 。 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。 ? OLAP的基本思想是決策者從多方面和多角度以 多維的形式 來觀察企業(yè)的狀態(tài)和了解企業(yè)的變化。每次操作的數(shù)據(jù)量不大且多為當(dāng)前的數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)倉庫操作不明確，操作數(shù)據(jù)量大 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 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
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