數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)課件-文庫吧在線文庫
【正文】 數(shù)據(jù)倉庫特點 （ 1）數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的 是相對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的面向應(yīng)用而言的。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)來自各個不同的數(shù)據(jù)源（操作數(shù)據(jù)庫）。 而數(shù)據(jù)庫只包含當(dāng)前數(shù)據(jù) ， 即存取某一時間的正確的有效的數(shù)據(jù) 。 1989年 8月，在美國底特律召開的第 11屆國際人工智能聯(lián)合會議的專題討論會上首次出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（ Knowledge Discovery in Database， KDD）這一術(shù)語。 這一定義包括好幾層含義 :數(shù)據(jù)源必須是真實的、海量的、含噪聲的 。 現(xiàn)在，由于各行業(yè)業(yè)務(wù)自動化的實現(xiàn)，商業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)并 不是為了分析的目的 而收集的，而是在商業(yè)運作過程中由于業(yè)務(wù)需要而自然產(chǎn)生的。我國于 1987年召開了第一屆全國機(jī)器學(xué)習(xí)研討會。電子商務(wù)網(wǎng)站每天都可能有上百萬次的在線交易，生成大量的記錄文件（ Log files）和登記表，如何對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，及時地了解客戶的喜好、購買模式，甚至是客戶一時的沖動，設(shè)計出滿足于不同客戶群體需要的個性化網(wǎng)站，進(jìn)而增加競爭力，幾乎變得勢在必行。例如，在客戶服務(wù)中心，把同客戶的談話轉(zhuǎn)化為文本數(shù)據(jù)，再對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，進(jìn)而了解客戶對服務(wù)的滿意程度和客戶的需求以及客戶之間的相互關(guān)系等信息。 2. 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘是以變量和記錄為基礎(chǔ)進(jìn)行分類。 ? 在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的前端的 分析工具 中，數(shù)據(jù)挖掘是其中重要工具之一。 ? 數(shù)據(jù)倉庫（ DW）、聯(lián)機(jī)分析處理（ OLAP）、數(shù)據(jù)挖掘（ DM）等結(jié)合，形成決策支持系統(tǒng)。 ? 數(shù)據(jù)倉庫中有大量的綜合數(shù)據(jù)，為決策者提供了綜合信息。 ? 數(shù)據(jù)挖掘是從機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能發(fā)展起來的。 ? 多媒體挖掘（ Multimeadia Mining） 基于描述的檢索系統(tǒng) ? 基于圖像的描述創(chuàng)建索引并實現(xiàn)對象檢索，如關(guān)鍵字、標(biāo)題、尺寸和創(chuàng)建時間等； ? 人工實現(xiàn)則極為費時、費力 ； ? 自動實現(xiàn)則往往結(jié)果不理想。從分析算法上講，更需要一些新的和高效的算法。 例如， 1998年在美國紐約舉行的第四屆知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘國際學(xué)術(shù)會議不僅進(jìn)行了學(xué)術(shù)討論，并且有 30多家軟件公司展示了他們的數(shù)據(jù)挖掘軟件產(chǎn)品，不少軟件已在北美、歐洲等國得到應(yīng)用。在商業(yè)應(yīng)用中最典型的例子就是一家連鎖店通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)了小孩尿布和啤酒之間有著驚人的聯(lián)系。 簡言之，數(shù)據(jù)挖掘其實是一類深層次的數(shù)據(jù)分析方法。并行計算、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和信息工程等其他領(lǐng)域的國際學(xué)會、學(xué)刊也把數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)列為專題和?？懻?。為了充分利用現(xiàn)有信息資源，從海量數(shù)據(jù)中找出隱藏的知識， 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 應(yīng)運而生并顯示出強(qiáng)大的生命力。 將原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)做一個從 面向應(yīng)用 到 面向主題的大轉(zhuǎn)變 。 例如，銀行的數(shù)據(jù)倉庫的主題：客戶 。 ? OLAP軟件，以它先進(jìn)地分析功能和以 多維形式 提供數(shù)據(jù)的能力，正作為一種支持企業(yè)關(guān)鍵商業(yè)決策的解決方案而迅速崛起。每次操作的數(shù)據(jù)量不大且多為當(dāng)前的數(shù)據(jù)。 因此，不應(yīng)該說數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫是技術(shù)的進(jìn)步。 ? 數(shù)據(jù)庫用于事務(wù)處理，數(shù)據(jù)倉庫用于決策分析 ? 數(shù)據(jù)庫保持事務(wù)處理的當(dāng)前狀態(tài)，數(shù)據(jù)倉庫既保存過去的數(shù)據(jù)又保存當(dāng)前的數(shù)據(jù) ? 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是大量數(shù)據(jù)庫的集成 ? 對數(shù)據(jù)庫的操作比較明確，操作數(shù)據(jù)量少。2023年 3月 28日星期二 Data Mining: Concepts and Techniques 1 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘 任課教師 : 工作單位 : 辦公地點： 聯(lián)系電話 : 號碼 ： 第 1章 數(shù)據(jù)倉庫與
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