超市数据仓库与数据挖掘的应用

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1、万方数据第35卷(2007)第9期计算机与数字工程超市数据仓库与数据挖掘的研究‘汪立军(南通农业职业技术学院计算机系南通226007)摘要传统的数据库管理信息系统不能够很好地利用、分析数据库中积累的大量数据，数据仓库与数据挖掘技术很好地解决了这一问题。通过分析超市业务数据库，用星型架构的方式建模，构造出一个数据仓库的逻辑模型；然后从超市业务数据库中抽取数据，经过转换等处理，把有价值的数据加载到数据仓库中，完成数据仓库的构建，并论述客户分片的数据挖掘过程。关键词数据仓库数据挖掘ETL中图分类号TP3931引言在经营中，了解客户是成功的关键。随着商品和服务

2、的多样化，对客户的了解就显得更为重要，其难度也愈来愈大。客户在做些什么?对商家推出的优惠措施有什么样的反应?商家应该如何提供新的产品和服务?这些都是每个商家必须面对的问题。每个客户都希望享有“一对一”的个性化服务，但事实上这种希望是几乎不可能实现的。解决这些问题的一种可行的方法是，通过分析客户购买商品的行为，利用数据挖掘技术将这些客户分成不同的类别，这个过程称之为客户分片(cu咖mersegIIlentation)。客户购买商品的行为可能是：购物时间是集中性购买，还是分散性购买?所购产品是趋向于物美，还是偏好价廉?选择产品的类型是多样，还是单一等。针对

3、不同类型的客户，商家推出不同的策略，以迎合不同客户的购物习惯，这样，所推出的策略就更具有针对性，而客户也感到了更多的人文关怀。针对以上提出的问题，以某个超市的应用数据库为基础，该数据库中存储了大量的客户基本信息、客户购买产品的交易数据、产品信息等数据，讨论如何构建该超市的数据仓库，并论述客户分片的数据挖掘过程。2超市数据仓库2．1超市数据仓库的维表分析超市源数据库，用星型架构的思想建模可得到超市的数据仓库的维表，这些维表分别是：客户维(dim—eustomer)，产品促销维(dim—prom0一Ⅱon)，分类维(dim—cate90ry)，货币维(di

4、m—cu玎en-cy)，商店维(dim一咖re)，时间维(dim一“me)，仓库维(dim_warehouse)，产品维(dim—pmduct)，产品分类维(dim_producLcla8B)，账户维(dim—accoum)等维表。该数据仓库的事实表，有：销售(sales—fact)，存货(inventory—fact)，开支预算(e1Pense-』jct)。2．2超市数据仓库的ETL执行ETL过程时，第一次处理采用“完全处理”方式，以后的ETL过程对慢速变化维表类型2采用“增量更新”的方式。它们的不同之处主要体现在数据的抽取方面，前者是抽取所有“有效

5、”数据，后者是利用源数据库中表的时间戳，抽取菜一时间段的数据。抽取出来的数据经过适当的转换，加载到数据库中。第一次从cus￡onler表抽取数据的sql语句如下：SEU￡CTcu8tomedd鹕Cu8t删1erNO．acc叫nt—nl皿，ln“rne，fname，min姗e，8h℃et，cityrP而nce，country，pos卜d—code，phone，birtIldate，m日rit丑l—Btatu8，ye曲一income，g朗der，t0“一children，daIe—accnt一0P朗ed，educati∞，mem-ber_c日rd，0cc“

6、P且tionFROMcuetomeL在以后的抽取中，要考虑到时间段，还有“重要值”(自然键值)是否已改变等因素，例如对于客户维表来说，该客户所处的区域是“重要值”，当区域发生变化后，要抽取出有变化的记录。本次抽取数据的sql语句如下：SELECTcuitoⅢe耐舯C岫tomerN0．玉。叩nt—n哪，·收到本文时间：2006年11月21日作者简介：汪立军，男。讲师，硕士研究生。研究方向：软件工程。万方数据80汪立军：超市数据仓库与数据挖掘的研究第35卷lname，fname，min哪e，stre毗，city，p。ovince，c叫ntry，post_日

7、l—code，phone，binhdate，marital一st且tus，yeady—incor肿，gender，t刊一child唧，date一且ccⅡt一叩ened，educati帆，rnem_kr_caId，0ccupa60nFR()MⅢtom日．S0urceCLE兀_0UTERJoINdim_customerTargetc0NsourceC．cuBtomedd=Ta。8etC．cu目tomerN0wHERE(S0urceC．i啊毗一dtmbetw∞n($MillDtm，$Maxnm、ORS0uH托．1lpdated缸nbemeen($胁『lDtI

8、Ⅱ，$M丑xD【m))AND((sourcec．s啦et<>Targetc．shd)OR(so