數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘概述-展示頁(yè)
2025-05-22 01:44本頁(yè)面
【正文】 行的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主題：客戶 DW的客戶數(shù)據(jù)來(lái)源： 從 銀行儲(chǔ)蓄 DB、信用卡 DB、貸款 DB等三個(gè) DB中抽取同一客戶的數(shù)據(jù)整理而成。 （ 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(guò)通暢 、合理 、 全面的信息管理 ， 達(dá)到有效的決策支持 。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（ Data Warehouse， DW） ? 面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、隨時(shí)間不斷變化的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng) ? ETL ? 數(shù)據(jù)抽?。?Extraction） ? 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ Transformation） ? 數(shù)據(jù)加載（ Loading） ? 數(shù)據(jù)庫(kù)用于事務(wù)處理，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于決策分析 ? 數(shù)據(jù)庫(kù)保持事務(wù)處理的當(dāng)前狀態(tài)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)既保存過(guò)去的數(shù)據(jù)又保存當(dāng)前的數(shù)據(jù) ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是大量數(shù)據(jù)庫(kù)的集成 ? 對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作比較明確，操作數(shù)據(jù)量少。 ? 不同的管理業(yè)務(wù)需要建立不同的數(shù)據(jù)庫(kù)。它已經(jīng)成為了成熟的信息基礎(chǔ)設(shè)施。商業(yè)智能是一種新的智能技術(shù)。 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘和聯(lián)機(jī)分析處理（ OLAP）結(jié)合起來(lái)，完成支持決策的系統(tǒng)，稱為 決策支持系統(tǒng)（ DSS）。能從大量歷史數(shù)據(jù)中預(yù)測(cè)未來(lái)。 數(shù)據(jù)挖掘工具 Clementine連蟬六年桂冠 CRoss Industry Standard Process for Data Mining 6個(gè)步驟 ?業(yè)務(wù)理解 ? 數(shù)據(jù)理解 ? 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 ? 建模 ? 模型評(píng)估 ? 模型部署 Ease of Use: The user interface 數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載 第 1章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘概述 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（ DW） 是利用數(shù)據(jù)資源提供決策支持 。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)。 Clementine 介紹 1999年 SPSS公司收購(gòu)了 ISL公司，對(duì) Clementine產(chǎn)品進(jìn)行重新整合和開(kāi)發(fā)，現(xiàn)在 Clementine已經(jīng)成為 SPSS公司的又一亮點(diǎn)。 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。其他 統(tǒng)計(jì)學(xué) 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)多學(xué)科領(lǐng)域，從多個(gè)學(xué)科汲取營(yíng)養(yǎng)。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。 課程介紹 教學(xué)目的 本課程的目的主要是要求學(xué)生能對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的基本方法和基本概念有整體的了解 ， 掌握建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的原理和方法 ,從理論上掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、 OLAP聯(lián)機(jī)分析的基本概念 、 原理 、 主要算法及應(yīng)用 ， 對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則 ， 分類方法 ， 聚類方法有深入的了解 ， 并能夠在 Clementine軟件使用過(guò)程中熟練掌握這些方法 。 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(guò)程。同那些僅僅著重于模型的外在表現(xiàn)而忽略了數(shù)據(jù)挖掘在整個(gè)業(yè)務(wù)流程中的應(yīng)用價(jià)值的其它數(shù)據(jù)挖掘工具相比， Clementine其功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘算法，使數(shù)據(jù)挖掘貫穿業(yè)務(wù)流程的始終，在縮短投資回報(bào)周期的同時(shí)極大提高了投資回報(bào)率。 在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中利用多維數(shù)據(jù)分析來(lái) 發(fā)現(xiàn)問(wèn)
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