管理信息系統(tǒng)第3章(參考版)
2025-01-14 11:44本頁面
【正文】 童裝 成人服裝 產(chǎn)品 武漢 廣州 青島 北京 南方 時(shí) 間 男裝 女裝 女童裝 男童裝 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 上半年 下半年 2235 2842 2102 3041 2860 1984 2500 2930 1965 2460 3102 2760 2356 2743 1892 2830 北方 地區(qū) 7） OLAP ? 信息立方體建立后，用戶就可以使用多維數(shù)據(jù)集，采用旋轉(zhuǎn)（ Pivot）、上鉆（ Roll_up）和下鉆（ Drill_down）、切片（ Slice） 和 切塊（ Dice）等技術(shù)，從多個(gè)角度、多側(cè)面地觀察數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，從而深入理解包含在數(shù)據(jù)中的信息。 7） OLAP ? 在數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市中，信息是多維的，立方體是表示多維信息的常用術(shù)語。 ? 決策數(shù)據(jù)是多維數(shù)據(jù)，多維數(shù)據(jù)就是決策的主要內(nèi)容。不符合要求的數(shù)據(jù)主要是有不完整的數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)、重復(fù)的數(shù)據(jù)三大類。因?yàn)閿?shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是面向某一主題的數(shù)據(jù)的集合，這些數(shù)據(jù)從多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽取而來而且包含歷史數(shù)據(jù)，這樣就避免不了有的數(shù)據(jù)是錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、有的數(shù)據(jù)相互之間有沖突，這些錯(cuò)誤的或有沖突的數(shù)據(jù)顯然是我們不想要的，成為“臟數(shù)據(jù)”。 ? 如果是互聯(lián)網(wǎng)公司，就和普通企業(yè)和單位的數(shù)據(jù)中心不同，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)的信息實(shí)在龐大，不可能包羅所有信息到數(shù)據(jù)庫，也處理不了那 么多信息，所以他們的數(shù)據(jù)中心的其中作用就是加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的處理速度和效果；另一個(gè)作用也是數(shù)據(jù)倉庫，但他們的數(shù)據(jù)倉庫就不會(huì)包含所有互聯(lián)網(wǎng)信息，而是企業(yè)本身關(guān)心的信息，當(dāng)然數(shù)據(jù)量也非常大，一般十 TB以上。 1)數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫 ? 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別 ? 數(shù)據(jù)庫解決數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢以及自動(dòng)記錄；面向基本數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的放進(jìn)去、查出來； ? 銀行的基本業(yè)務(wù)，賬目進(jìn)出，報(bào)表，線性統(tǒng)計(jì)等； ? 面向相對靜止的數(shù)據(jù)，分析查詢，面向應(yīng)用方向使用目標(biāo)不同了，宏觀技術(shù)性強(qiáng) ? 銀行的儲(chǔ)蓄、結(jié)算、分析 2)數(shù)據(jù)中心 ? 何為數(shù)據(jù)中心？ ? 如果是針對具體的企業(yè)或者單位，其實(shí)就是業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù) +數(shù)據(jù)倉庫 ? 數(shù)據(jù)中心要求不同來源、類型的數(shù)據(jù)集成在一起，綜合分析，屏蔽掉多個(gè)接口的復(fù)雜性，實(shí)現(xiàn)公共信息平臺(tái)的作用。那么從這點(diǎn)說，數(shù)據(jù)倉庫是全數(shù)據(jù)的集合。 ? 但很多報(bào)表和查詢是需要跨系統(tǒng)，而且復(fù)雜查詢和報(bào)表很耗 資源，可能影響各個(gè)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。 ? 數(shù)據(jù)倉庫與商務(wù)智能 1)數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫 ? 何為數(shù)據(jù)倉庫？ ? 前面提到的企業(yè) /單位投資信息化，他們不停上信息化系統(tǒng)，比如 ERP、 CRM、 Call Center、 OA或者計(jì)費(fèi)等。 ? 結(jié)合武漢市房貸案例，說明房產(chǎn)、銀行、民政等數(shù)據(jù)孤島數(shù)據(jù)怎樣實(shí)現(xiàn)整合。而據(jù) Gartner的報(bào)告也指出，數(shù)據(jù)挖掘會(huì)成為未來 10年內(nèi)重要的技術(shù)之一。 數(shù)據(jù)倉庫與商務(wù)智能 ? 當(dāng)前數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用主要集中在電信、零售、農(nóng)業(yè)、網(wǎng)絡(luò)日志、銀行、電力、生物、天體、化工、醫(yī)藥等方面。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因是：美國的太太們常叮囑她們的丈夫下班后為小孩買尿布，而丈夫們在買尿布后又隨手帶回了他們喜歡的啤酒。在這些原始交易數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，沃爾瑪利用數(shù)據(jù)挖掘方法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。 ?沃爾瑪擁有世界上最大的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，為了能夠準(zhǔn)確了解顧客在其門店的購買習(xí)慣，沃爾瑪對其顧客的購物行為進(jìn)行購物籃分析，想知道顧客經(jīng)常一起購買的商品有哪些。但是這個(gè)奇怪的舉措?yún)s使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。 ? （ 7）具有相同碼的關(guān)系模式可以 合并 。 ? （ 5）
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