数据挖掘概念、技术--数据仓库和数据挖掘的OLAP技术

数据挖掘概念与技术•数据挖掘概述o数据挖掘概念▪从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。

数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息储存库或动态流入系统的数据▪从数据中挖掘知识、数据中的知识发现（KDD）o知识发现过程▪（1）数据清理：消除噪声和删除不一致数据▪（2）数据集成：多种数据源可以组合在一起▪（3）数据选择：从数据中提取与分析与任务相关的数据▪（4）数据变换：通过汇总和聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式▪（5）数据挖掘：基本步骤，使用智能方法提取数据模式▪（6）模式评估：根据某种兴趣度量，识别代表知识的真正有趣的模式▪（7）知识表示：使用可视化和知识表示技术，向用户提供可挖掘的知识o数据收集和数据库创建（20世纪60年代或更早）原始文件处理▪数据库管理系统（20世纪70年代-80年代初期）•高级数据库系统（20世纪80年代中期-现在）•高级数据分析（20世纪80年代后期-现在）o数据挖掘的数据类型▪数据库系统•组成o内部相关的数据（数据库）o管理和存取数据的软件程序▪定义数据库结构和数据储存，说明和管理并发、共享或分布式数据访问，面对系统瘫痪和未授权的访问，确保信息的一致性和安全性•关系数据库是表的汇集，每个表都被赋予一个唯一的名字•关系表中每个元组代表一个对象，被唯一的关键字标识，并被一组属性值描述•每个表都包含一组属性（列或字段），并且通常存放大量元组（记录或行）•通常为关系数据库构建语义数据模型，如实体—联系（ER）数据模型▪数据仓库•数据仓库是一个从多个数据源收集信息的信息储存库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。

数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。

▪事务数据•一般地，事务数据库的每个记录代表一个事务，如顾客的一次购物，一个航班订票。

一个事务包含一个唯一的事务标识号（TransID)，以及一个组成事务的项（如购买的商品）的列表。

数据挖掘及OLAP技术姓名：邓晨慧班级：1141302 学号：201140130209 江西抚州344000摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。

数据总结是对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。

数据挖掘是从数据泛化的角度来讨论数据总结。

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。

数据挖掘、OLAP是当前基于大型数据库或数据仓库的新型信息分析技术，在许多领域得到广泛应用，取得了很好的成效。

如何将其应用于财务决策以提高决策的正确性、及时性，降低决策的风险，已成为财务管理领域的重要研究课题。

本文在介绍数据挖掘、OLAP技术及其相互关系的基础上，分析了财务决策领域应用这两种技术的现实必要性。

关键字：数据挖掘、OLAP。

1、引言：数据是知识的源泉。

但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。

过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。

广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。

计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。

收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。

尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。

在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。

然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。

OLAP是在多维数据结构上进行数据分析的。

同时对多维数据进行分析是复杂。

一般在多维数据中取出（切片、切块）二维或三维数据来进行分析，或对层次的维进行钻取操作，向下钻取获得更综合的数据。

OLAP要适应大量用户同时使用同一批数据，适用于不同地理位置的分散化的决策。

数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术数据仓库是一个存储大量数据的系统，用来支持管理决策或进行分析工作。

而在数据仓库中，OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术是两个非常重要的组成部分。

本文将分别介绍OLAP和数据挖掘技术在数据仓库中的应用，以及它们之间的关系。

一、OLAP技术在数据仓库中的应用OLAP技术是一种多维数据分析技术，它能够帮助用户从不同的角度来分析大量的数据。

在数据仓库中，OLAP技术通常用来进行交互式的分析，通过多维数据立方体来显示数据的不同维度和度量。

这种分析方式可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。

1.1多维数据立方体在数据仓库中，多维数据立方体是OLAP技术的重要组成部分。

它是一个由多维数据组成的数据模型，可以用来展示多个维度和度量的交叉分析结果。

用户可以通过多维数据立方体来进行交互式的数据分析，例如可以通过不同的时间维度来观察销售额的分布情况，或者通过不同的产品维度来观察销售数据的变化趋势。

1.2 OLAP操作OLAP操作是指用户对多维数据立方体进行的各种分析和查询操作。

常见的OLAP操作包括切片、切块、旋转、钻取和钻取等。

这些操作可以帮助用户对数据进行更加深入的分析，发现数据之间的关联性和趋势性。

例如，用户可以通过切片操作来对数据进行过滤，只展示特定条件下的数据分析结果；通过切块操作来对数据进行分组，观察不同组别之间的数据分布情况。

1.3 OLAP技术的优势OLAP技术在数据仓库中有很多优势。

首先，它可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。

其次，它可以帮助用户进行交互式的数据分析，用户可以根据自己的需求来灵活地对数据进行查询和分析。

最后，它还可以帮助用户进行数据的可视化分析，通过图形化的方式来展示数据的分布情况和变化趋势。

二、数据挖掘技术在数据仓库中的应用数据挖掘技术是一种从大量数据中发现隐藏的模式和规律的技术，它可以帮助用户从海量的数据中发现有价值的信息。

一数据仓库与OLAP技术1 数据仓库的定义与特征1.1 数据仓库的定义数据仓库已被多种方式定义，使得很难给出一种严格的定义。

宽松地来讲，数据仓库是一个数据库，它与组织机构的操作数据库分别维护，数据仓库系统允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，为信息处理提供支持。

下面给出数据仓库之父对数据仓库的定义：数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于经营管理中的决策支持。

随着数据库技术的应用和发展，人们尝试对数据库DB中的数据进行再加工，形成一个综合的，面向分析的环境，以更好支持决策分析，从而形成了数据仓库技术。

其中，作为决策支持系统，数据仓库系统如图1.1包括:1. 数据仓库技术2. 联机分析处理技术3. 数据挖掘技术图1.1 数据仓库系统结构图1.2 数据仓库的特征数据仓库的四个主要特征。

1. 面向主题(subject-oriented)数据仓库中的数据是根据面向主题的方式组织的。

主题是用户所关心的数据对象，每个主题对应一个客观分析领域，如客户、商店等。

在系统中数据是根据业务流程进行组织的，同一主题的数据往往存放在多个数据表中，用户查询时需要在不同的数据表之间切换。

而在数据仓库中数据是根据主题组织的，同一主题的数据往往在一个事实表中，并且只有符合主题的数据才可进入数据仓库。

2. 集成(integrated)指在数据进入数据仓库之前，必须经过数据加工和集成，这是建立数据仓库的关键步骤，首先要统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构做一个从面向应用向面向主题的转变。

通常构造数据仓库是将多个数据源，如关系数据库、文件和一些外部数据源，集成在一起。

使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定、编码结构、属性度量等的一致性。

3. 时变(time-variant)数据仓库是不同时间的数据集合，数据存储从历史的角度提供信息。

它要求数据仓库中的数据保存时限能满足进行决策分析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。

数据仓库、联机分析处理与数据挖掘08广义概念上的数据仓库是一种帮助企业做决策的体系化解决方案，它包括了三个方面的内容：⏹数据仓库技术（Data Warehouse，DW）⏹联机分析处理技术（On-line Analytical Processing，OLAP）⏹数据挖掘技术（Data Mining，DM）数据仓库、联机分析处理和数据挖掘作为信息处理技术是独立出现的。

数据仓库用于数据的存储和组织；联机分析处理则侧重于数据的分析；数据挖掘则致力于知识的自动发现。

因此这三种技术之间并没有内在的依赖关系，可以独立地应用到企业信息系统的建设之中，以提高信息系统相应的能力。

但是，这三种技术之间确实存在着一定的联系性和互补性，把它们结合起来，就可以使它们的能力更充分地发挥出来。

这样就形成了一种决策支持系统的架构，即DW+OLAP+DM。

1、数据仓库技术⑴概述数据仓库是一种只读的、用于分析的数据库，常常作为决策支持系统的底层。

它从大量的事务性数据库中抽取数据、并将其清理、转换为新的存储格式，即为了决策目标而把数据聚合在一种特殊的格式中。

数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合。

其中，“主题”是指用户使用数据仓库辅助决策时所关心的重点问题，每一个主题对应一个客观分析领域，如销售、成本、利润的情况等。

“面向主题”就是指数据仓库中的信息是按主题组织的，按主题来提供信息。

“集成的”是指数据仓库中的数据不是业务处理系统数据的简单拼凑与汇总，而是经过系统的加工整理，是相互一致的、具有代表性的数据。

“随时间变化”是指数据仓库中存储的是一个时间段的数据，而不仅仅是某一个时间的数据，所以主要用于进行时间趋势分析。

一般数据仓库内的数据时限为5到10年，数据量也比较大。

“信息本身相对稳定”是指数据一旦进入数据仓库，一般情况下将被长期保留，变更很少。

⑵数据仓库组织和管理数据的方法与普通数据库的不同点主要表现在三个方面：①它依据决策要求，只从数据库中抽取那些需要的数据，并进行一定的处理。

数据挖掘概念与技术英文原书名: Data Mining：Concepts and Techniques作者: （加）Jiawei Han Micheline Kamber译者: 范明孟小峰等译书号: 7-111-09048-9出版社: 机械工业出版社出版日期: 2001-8-1页码: 374定价: ￥39.00"数据挖掘"(Data Mining)是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。

近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是由于企业数据库的广泛使用，存在大量的数据，并且迫切需要从这些数据中获取有用的信息的知识。

获取的信息和知识有广泛的应用，例如：商务管理、生产管理、市场控制、市场分析、工程设计和科学探索等。

越来越多的IT企业看到了这一诱人的市场，纷纷加入到数据挖掘工具的开发中来，并获得丰厚的回报。

例如微软公司在它的最新的关系数据库系统SQL Server 2000加入了先进的数据挖掘功能，在基于NT的数据库软件市场中打败了Oracle公司，成为销售额最大的产品。

又如IBM公司发布了一项新型的基于标准的数据挖掘技术--IBMDB2智能挖掘器积分服务（IBM DB2 Intelligent Miner Scoring Service），它可以帮助企业轻松地为自己的客户和供应商开发出个性化的解决方案。

从种种迹象表明，数据挖掘这一研究领域的发展充满了机遇和挑战。

《数据挖掘：概念与技术》一书从数据库专业人员的角度，全面深入地介绍了数据挖掘原理和在大型企业数据库中知识发现的方法。

该书首先用浅显的语言介绍了数据挖掘的概念、数据挖掘系统的基本结构、数据挖掘系统的分类等，逐渐地把读者领入该领域，这一点做得非常好。

作者接着便全面而详细的介绍了数据挖掘技术，其中还包括了当前的最新进展。

数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中重要的概念和技术，它们在数据管理和分析方面起着关键作用。

本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘的定义、原理、应用以及相关技术。

一、数据仓库的定义与原理数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它将来自多个数据源的数据进行提取、转换和加载，以便进行高效的查询和分析。

数据仓库的主要特点包括：集成性、主题性、稳定性和可扩展性。

数据仓库的建立通常经历以下几个步骤：1. 数据提取：从各个数据源中提取数据，并进行清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。

2. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并进行索引和分区，以提高查询效率。

3. 数据建模：根据业务需求，设计和构建数据仓库的逻辑模型，包括维度模型和事实模型。

4. 数据查询与分析：通过使用数据仓库中的数据，进行复杂的查询和分析，以获取有价值的信息和洞察。

二、数据挖掘的定义与原理数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。

它是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从数据中提取实用的信息，以支持决策和预测。

数据挖掘的主要任务包括：1. 分类：将数据分为不同的类别，以预测新数据的分类。

2. 聚类：将数据分为不同的群组，以发现数据中的相似模式。

3. 关联规则挖掘：发现数据中的相关关系和规律。

4. 预测：基于历史数据，预测未来的趋势和结果。

数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和集成，以提高数据质量和一致性。

2. 特征选择：选择最具代表性和相关性的特征，以减少数据维度和提高模型的准确性。

3. 模型构建：选择合适的数据挖掘算法，并使用训练数据构建预测模型。

4. 模型评估：通过使用测试数据集，评估模型的性能和准确性。

5. 模型应用：将训练好的模型应用于新的数据，以进行预测和决策支持。

三、数据仓库与数据挖掘的应用数据仓库与数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗、电子商务等。

数据仓库与数据挖掘数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念。

数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量结构化和非结构化数据的集中式存储系统。

它是一个用于支持决策制定和业务分析的关键工具。

数据挖掘则是从大量数据中发现隐藏模式、关联和趋势的过程，以提供有价值的信息和知识。

数据仓库的标准格式包括以下几个关键组成部分：1. 数据源：数据仓库需要从多个数据源中收集数据。

数据源可以是关系型数据库、非关系型数据库、日志文件、传感器数据等。

数据源的选择取决于业务需求和数据的类型。

2. 数据抽取：数据仓库需要将数据从各个数据源中提取出来。

这个过程包括数据清洗、数据转换和数据加载。

数据清洗是指处理数据中的噪声、缺失值和异常值，确保数据的质量。

数据转换是将数据转换为适合仓库存储和分析的格式。

数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中。

3. 数据存储：数据仓库需要提供高效的存储机制来存储大量的数据。

常见的存储方式包括关系型数据库、列式数据库和分布式文件系统。

选择存储方式需要考虑数据的量级、查询性能和数据安全性等因素。

4. 数据建模：数据仓库需要进行数据建模，以便支持复杂的数据分析和查询。

常见的数据建模方法包括维度建模和星型模型。

维度建模是通过定义维度和事实表来描述数据之间的关系。

星型模型是一种基于维度建模的具体实现。

5. 数据访问：数据仓库需要提供灵活的数据访问方式，以满足用户的查询和分析需求。

常见的数据访问方式包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘工具和报表生成工具。

这些工具可以帮助用户通过多维分析、数据挖掘和可视化等方式获取有价值的信息。

数据挖掘的标准格式包括以下几个关键步骤：1. 问题定义：在进行数据挖掘之前，需要明确挖掘的目标和问题。

例如，预测销售额、识别欺诈行为或推荐系统等。

2. 数据收集：数据挖掘需要从数据源中收集大量的数据。

数据可以来自于内部数据库、外部数据源或公共数据集。

数据的选择和收集需要根据挖掘目标进行。