7(2)-數(shù)據(jù)挖掘與決策支持-展示頁
2025-01-28 08:12本頁面
【正文】 據(jù)分析和決策支持等。最初，數(shù)據(jù)挖掘是作為 KDD中利用算法處理數(shù)據(jù)的一個(gè)步驟，其后逐漸演變成 KDD的同義詞。 (AI(Artificial Intelligence， 人工智能 ) ) 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(huì)議的專題討論會(huì)上首次出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（ Knowledge Discovery in Database， KDD）這一術(shù)語。 背景 數(shù)據(jù)挖掘是八十年代投資 AI研究項(xiàng)目失敗后， AI轉(zhuǎn)入實(shí)際應(yīng)用時(shí)提出的。目前的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)雖然可以高效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的錄入、查詢、統(tǒng)計(jì)等功能，但無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則，無法根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。數(shù)據(jù)挖掘與智能決策技術(shù)簡介背景 二十世紀(jì)末以來，全球信息量以驚人的速度急劇增長 — 據(jù)估計(jì)，每二十個(gè)月將增加一倍。許多組織機(jī)構(gòu)的 IT系統(tǒng)中都收集了大量的數(shù)據(jù)（信息）。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(shí)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生并顯示出強(qiáng)大的生命力。它是一個(gè)新興的，面向商業(yè)應(yīng)用的 AI研究。 隨后，在 1991年、 1993年和 1994年都舉行 KDD專題討論會(huì)，匯集來自各個(gè)領(lǐng)域的研究人員和應(yīng)用開發(fā)者，集中討論數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、海量數(shù)據(jù)分析算法、知識(shí)表示、知識(shí)運(yùn)用等問題。 數(shù)據(jù)挖掘定義n 技術(shù)角度的定義 數(shù)據(jù)挖掘（ Data Mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。 這一定義包括好幾層含義 :數(shù)據(jù)源必須是真實(shí)的、海量的、含噪聲的 。發(fā)現(xiàn)的知識(shí)要可接受、可理解、可運(yùn)用；并不要求發(fā)現(xiàn)放之四海皆準(zhǔn)的知識(shí)，僅支持特定的發(fā)現(xiàn)問題。 簡言之，數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)是一類深層次的數(shù)據(jù)分析方法。 數(shù)據(jù)倉庫的定義 數(shù)據(jù)倉庫是在企業(yè)管理和決策中面向主題的、集成的、與時(shí)間相關(guān)的、不可修改的數(shù)據(jù)集合。 數(shù)據(jù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫名（數(shù)據(jù) 庫內(nèi)容描述） 注意：? 信息的完整性；? 相關(guān)業(yè)務(wù)人員達(dá) 成共識(shí)。 在數(shù)據(jù)倉庫中只有單一集成的數(shù)據(jù)源，并且數(shù)據(jù)是可訪問的。 數(shù)據(jù)倉庫的組成n 一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫的大小一般都是在 100GB以上n 通常，數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)應(yīng)該包含下列程序： （ 1）抽取數(shù)據(jù)與加載數(shù)據(jù) （ 2）整理并轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)（采用一種數(shù)據(jù)倉庫適用的數(shù)據(jù)格式） （ 3）備份與備存數(shù)據(jù) （ 4）管理所有查詢（即將查詢導(dǎo)向適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)源 ）數(shù)據(jù)倉庫的組成OLAP的定義、特點(diǎn)n 60年代，關(guān)系數(shù)據(jù)庫之父 ，促進(jìn)了聯(lián)機(jī)事務(wù)處理 (OLTP)的發(fā)展 (數(shù)據(jù)以表格的形式而非文件方式存儲(chǔ) )。客戶的決策分析需要對關(guān)系數(shù)據(jù)庫進(jìn)行大量計(jì)算才能獲得結(jié)果，而查詢的結(jié)果并不能滿足決策者提出的需求。OLAP的定義、特點(diǎn)n OLAP（ OnLine Analysis Processing）定義 是數(shù)據(jù)倉庫上的分析展示工具，它建立在數(shù)據(jù)多維視圖的基礎(chǔ)上。 OLAP的定義和特點(diǎn)n OLAP與 OLTP的區(qū)別 （ 1） OLTP主要面向公司職員 。 （ 2） OLTP應(yīng)用主要是用來完成客戶的事務(wù)處理，其數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是操作型數(shù)據(jù)庫，如民航訂票系統(tǒng)、銀行儲(chǔ)蓄系統(tǒng)等等，通常需要進(jìn)行大量的更新操作，同時(shí)對響應(yīng)時(shí)間要求較高 。多維數(shù)據(jù)? Sales volume as a function of product, month, and regionProductRegionMonth
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