数据仓库与数据挖掘课程设计.doc

《数据仓库与数据挖掘课程设计.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、通信与信息工程学院数据仓库与数据挖掘分析课程设计班级：XXXX姓名：XXX学号：XXXXXX指导教师：XXXXX设计时间：XXXXX成绩：评语：通信与信息工程学院二〇一X年工作完成统计表:组员完成任务说明自评教师评定XX1、聚类分析和关联分析建模2、相关图表分析3、撰写相关内容报告2XX1、决策分析和聚类分析挖掘建模2、相关图表分析3、撰写相关内容报告4XXX1、顺序分析与聚类分析模型和目标邮递方案2、相关图表分析处理3、撰写相关内容报告4XX1、聚类分析和决策分析模型2、撰写相关内容报告3、相关图表分析处理教师签名：目录1．绪论11.1项目背景11.2提出问题12．数据仓库与数据集市

2、的概念介绍12.1数据仓库介绍12.2数据集市介绍23．数据仓库33.1数据仓库的设计33.1.1数据仓库的概念模型设计43.1.2数据仓库的逻辑模型设计53.2数据仓库的建立53.2.1数据仓库数据集成53.2.2建立维表84.OLAP操作105.数据预处理125.1描述性数据汇总125.2数据清理与变换136.数据挖掘操作136.1关联规则挖掘136.2分类和预测176.3决策树的建立186.4聚类分析227.总结258.任务分配261、绪论1.1项目背景在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预

3、测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。1.2提出问题对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。2、数据库仓库与数据集的概念介绍2.1数据仓库数据仓库介绍:数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析

4、应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。数据集介绍:数据集是指一种由数据所组成的集合。Dataset（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。3、数据仓库3.1数据仓库的设计3.1.1数据仓库的概念模型设计概念模型的设计是整个概念模型开发过程的三阶段。设计阶段依据概念模型分析以及分析过程中

5、收集的任何数据，完成星型模型和雪花型模型的设计。如果仅依赖ERD，那只能对商品、销售、客户主题设计成如图所示的概念模型。这种模型适合于传统的数据库设计，但不适合于数据仓库的设计。3.1.2数据仓库的逻辑模型设计逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出各个业务的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用，它的作用在于可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图，数据仓库的逻辑模型设计任务主要有：分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题、确认粒度层次划分、确认数据分割策略、关系模式的定义和记录系统定义、确认数据抽取模型等。逻辑模型最终设计成果包括每个主题的逻辑定义，并将相关内容记录

6、在数据仓库的元数据中、粒度划分、数据分割策略、表划分和数据来源等。3.2数据仓库的建立3.2.1数据仓库数据集一般说来,一个数据集市是按照某一特定部门的决策支持需求而组织起来的、针对一组主题的应用系统。例如,财务部拥有自己的数据集市,用来进行财务方面的报表和分析,市场推广部、销售部等也拥有各自专用的数据集市,用来为本部门的决策支持提供辅助手段。数据集市大都采用多维数据库技术,这种技术对数据的分析而言也许是最优的,但肯定不适合于大量数据的存储,因为多维数据库的数据冗余度很高。为了提高速度,对数据集市中的数据一般都建立大量的索引。换言之,数据集市中往往靠对数据的预处理来换取运行时的高速度,

7、当业务部门提出新的问题时,如果不在原来设计的范围内,则需要数据库管理员对数据库作许多调整和优化处理。3.2.2建立维表维是分析问题的角度，度量是要分析的问题。多维视图：用包含度量和维的表的数据结构可以创建一个多维视图，用试题和维创建的多维模型称为星型模型，星型模型生成的主要表格被称为事实表。事实表的属性值几乎都有连续值。事实表是规范化的。与维表不同不是随时间的推移变化，而是不断变大。维表：星型模型也具有非常小的表，用来装载描述信息。维表是逆规范