数据挖掘技术在超市数据仓库中的应用研究

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1、大连海事大学硕士学位论文数据挖掘技术在超市数据仓库中的应用研究姓名：林萍申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：蒋波2003.3.1摘要l传统的数据库管理信息系统不能够很好地利用、分$多彀据库中积累的大量数耀，数据挖掘与数据仓库技术很好地解决了这一问题。yr本文首先介绍数据挖掘和数据仓库的相关知识，包括数据挖掘与数据仓库、联机分析处理、统计学之间的关系，接着详细论述了数据挖掘模式和数据挖掘过程模型，重点讨论了聚类模式中的动态聚类算法，并采用主成分分析法预处理数据，在此基础上提出了动态聚类的改进算法。作为一个应用实例，本文在分析超市业务数据库的基础上，用星型架构的方式建模，构造出一个数据

2、仓库的逻辑模型；然后从超市业务数据库中抽取数据，经过转换等处理，把“有价值的、干净”的数据加载到数据仓库中，完成数据仓库的构建。参照TwoCrows数据挖掘过程模型，首先收集客户购买产品的类型、交易、属性等数据；然后采用主成分分析法预处理这些数据，以降低数据之间的相关性和减少变量个数：接着采用改进的动态聚类方法建模，在聚类过程中剔除异常点，改善聚类的质量，最终得到一个客户分片的模型，并对该模型作了比较详数据挖掘和数据仓库有很紧密的联系，数据仓库是数据挖掘一个良好的奠基石；数据挖掘使数据仓库的决策作用得到更好的发挥，所以数据挖掘和数据仓库系统的无缝集成是数据挖掘界的一个热点。作为一种发展趋势，本

3、文对此也作了关键词：数据挖掘，数据仓库，联机分析处理，星型架构，动态聚类，主成分分析l，．-⋯‘／l／‘／p7AbstractThedataoflargedatabasecan’tbefullyusedandanalyzedbythetraditionaldatabasemanagementinformationsystem，ontheotherhand．datamininganddatawarehouseresolvesuchproblemwell．Thispaperfirstintroducesthedatamininganddatawarehouse’Sknowledge，includi

4、ngtherelationofdatamininganddatawarehouseandtheconnectionofolapandstatisties，thenputsthedataminingpatternandthedataminingprocessmodelindetail．Itaddressesthedynamicclusterarithmeticandpreprocessdatabytheprimarycomponentanalysisarithmetic，thenimprovesthedynamicclusterarithmetiC．Asoneapplication，thispa

5、peranalysestheoperationaldatabase，thenbuildsthesupermarket’Sdatawarehouselogicalmodel_iththemethodofstarscbema，afterthat，thedataiSextractedfromoperationaldatabase．The”valuableandclean”dataiSloadedintothedatawarehouseaftertransformedbysometoolsorprogramminglanguages，thenthephysicalmodelofsupermarket’

6、SdatawarehouseisfinishedFollowingtheTwoCrowsdataminingprocessmodel，theproductdata，transactiondataandcustomer’Sdemographicdataareaccumulated，suchdataispreproeessedbytheprimarycomponentanalysiSmethodwhichcanlowtheconnectionofvariantsandreducethenumberofvariants．OnemodelisbuiitbytheimproveddynamiCclust

7、ermethod．ThequalityofthemodellSresultwillbeimprovedwithdeletedtheoutliPrdata．AtlasttheresultofthiSmodeliSexplainedindetail．ThereiSclosedconnectiOffbetweenthedataminingandthedatawarehouse：datawarehouse