數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘第章(編輯修改稿)
2025-03-27 12:59 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 工作單位 簡(jiǎn)單的事務(wù) 復(fù)雜的查詢 用戶數(shù) 上千個(gè) 上百個(gè) DB大小 100MB ~ GB 100GB ~ TB ? 正是事務(wù)處理和分析處理具有極其差異的性質(zhì)， 所以以 事務(wù)處理環(huán)境 來(lái)支持 分析處理 是行不通的！ ? 行不通的主要原因有： 兩種處理的性能特點(diǎn)不同！ 數(shù)據(jù)集成問(wèn)題！ 數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)集成問(wèn)題！ 歷史數(shù)據(jù)問(wèn)題！ 數(shù)據(jù)的綜合問(wèn)題！ 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的演化 抽取程序 ? 因?yàn)橛贸槿〕绦蚰軐?shù)據(jù)從高性能聯(lián)機(jī)事務(wù)處理方 式中轉(zhuǎn)移出來(lái)，所以在需 要總體分析數(shù)據(jù)時(shí)就與聯(lián) 機(jī)事務(wù)處理性能不發(fā)生沖 突。 抽取程序形成了“蜘蛛網(wǎng)” 數(shù)據(jù)不一致！ 而且生產(chǎn)率很低！ 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的演化 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)在從操作型環(huán)境轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 環(huán)境的同時(shí)進(jìn)行集成 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（ DW）？ ? ——是一種為信息分析提供了良好的基礎(chǔ)并支 持管理決策活動(dòng)的分析環(huán)境，是面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、隨時(shí) 間變化的、分層次的多維的集成數(shù)據(jù)集合。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的作用 兩個(gè)主要作用 ? 存儲(chǔ)經(jīng)過(guò)加工處理的決策需要的數(shù)據(jù) – 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的一種形式 – 加工和集成后的再存儲(chǔ) ? 查詢和決策分析的依據(jù) – 為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的決策支持提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ) 建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的好處 ? 更加高效的地制定決策 ? 提供一個(gè)關(guān)于整個(gè)企業(yè)的整體構(gòu)架 ? 集中存放，方便存取，提高生產(chǎn)效率 ? 減少重復(fù)數(shù)據(jù)處理和分析 ? 提高用戶對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用程度 ? 為商務(wù)流程再造提供支持 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn) ? 面向主題 ? 集成性 ? 相對(duì)穩(wěn)定 (非易失 ) ? 時(shí)態(tài)性 (反映時(shí)間變化 ) 3 初識(shí)數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘逐漸演變的過(guò)程： ? 機(jī)器學(xué)習(xí)成為人們關(guān)心的焦點(diǎn)。 從范例出發(fā) ? 隨著人工智能技術(shù)的形成和發(fā)展 ,人們的注意力轉(zhuǎn)向知識(shí)工程，直接從計(jì)算機(jī)輸入規(guī)則。 從規(guī)則出發(fā) ? 80年代末出現(xiàn)一個(gè)新的術(shù)語(yǔ)，即數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，簡(jiǎn)稱 KDD(Knowledge discovery in database)。從數(shù)據(jù)出發(fā) ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展與數(shù)據(jù)挖掘有著密切 的關(guān)系。促進(jìn)，但不是先決條件！ 數(shù)據(jù)挖掘在商務(wù)智能中的位置 Increasing potential to support business decisions End User Business Analyst Data Analyst DBA Making Decisions Data Presentation Visualization Techniques Data Mining Information Discovery Data Exp
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