数据仓库与数据挖掘综述

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1、数据仓库与数据挖掘综述概念、体系结构、趋势、应用报告人:朱建秋2001年6月7日提纲数据仓库概念数据仓库体系结构及组件数据仓库设计数据仓库技术(与数据库技术的区别)数据仓库性能数据仓库应用数据挖掘应用概述数据挖掘技术与趋势数据挖掘应用平台(科委申请项目)数据仓库概念基本概念对数据仓库的一些误解基本概念—数据仓库Datawarehouseisasubjectoriented,integrated,non-volatileandtimevariantcollectionofdatainsupportofmanagement’sd

2、ecision——[Inmon,1996].Datawarehouseisasetofmethods,techniques,andtoolsthatmaybeleveragedtogethertoproduceavehiclethatdeliversdatatoend-usersonanintegratedplatform——[Ladley,1997].Datawarehouseisaprocessofcrating,maintaining,andusingadecision-supportinfrastructure——[

3、Appleton,1995][Haley,1997][Gardner1998].基本概念—数据仓库特征[Inmon,1996]面向主题一个主题领域的表来源于多个操作型应用(如:客户主题,来源于:定单处理;应收帐目;应付帐目;…)典型的主题领域:客户;产品;交易;帐目主题领域以一组相关的表来具体实现相关的表通过公共的键码联系起来(如:顾客标识号CustomerID)每个键码都有时间元素(从日期到日期;每月累积;单独日期…)主题内数据可以存储在不同介质上(综合级,细节级,多粒度)集成数据提取、净化、转换、装载稳定性批处理增加,仓

4、库已经存在的数据不会改变随时间而变化(时间维)管理决策支持基本概念—DataMart,ODSDataMart数据集市--小型的,面向部门或工作组级数据仓库。OperationDataStore操作数据存储—ODS是能支持企业日常的全局应用的数据集合,是不同于DB的一种新的数据环境,是DW扩展后得到的一个混合形式。四个基本特点:面向主题的(Subject-Oriented)、集成的、可变的、当前或接近当前的。基本概念—ETL,元数据,粒度,分割ETLETL(Extract/Transformation/Load)—数据装载、转

5、换、抽取工具。MicrosoftDTS;IBMVisualWarehouseetc.元数据关于数据的数据,用于构造、维持、管理、和使用数据仓库,在数据仓库中尤为重要。粒度数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。细化程度越高,粒度越小。分割数据分散到各自的物理单元中去,它们能独立地处理。对数据仓库的一些误解数据仓库与OLAP星型数据模型多维分析数据仓库不是一个虚拟的概念数据仓库与范式理论需要非范式化处理提纲数据仓库概念数据仓库体系结构及组件数据仓库设计数据仓库技术(与数据库技术的区别)数据仓库性能数据仓库应用数据挖

6、掘应用概述数据挖掘技术与趋势数据挖掘应用平台(科委申请项目)数据仓库体系结构及组件体系结构ETL工具元数据库(Repository)及元数据管理数据访问和分析工具体系结构[Pieter,1998]SourceDatabasesDataExtraction,Transformation,loadWarehouseAdmin.ToolsExtract,TransformandLoadDataModelingToolCentralMetadataArchitectedDataMartsDataAccessandAnalysisEn

7、d-UserDWToolsCentralDataWarehouseCentralDataWarehouseMid-TierMid-TierDataMartDataMartLocalMetadataLocalMetadataLocalMetadataMetadataExchangeMDBDataCleansingToolRelationalAppl.PackageLegacyExternalRDBMSRDBMS带ODS的体系结构SourceDatabasesHub-DataExtraction,Transformation,l

8、oadWarehouseAdmin.ToolsExtract,TransformandLoadDataModelingToolCentralMetadataArchitectedDataMartsDataAccessandAnalysisCentralDataWare-houseandOD

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