数据仓库与数据挖掘在生产决策中的应用

《数据仓库与数据挖掘在生产决策中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、数据仓库与数据挖掘（DATAWAREHOUSINGANDDATAMINING）参考书1、《数据仓库与数据挖掘》，作者：陈志泊主编，清华大学出版社2、《数据挖掘概念与技术》，JiaweiHanMichelineKamber著范明等译，机械工业出版社数据仓库与数据挖掘在生产决策中的应用数据仓库与数据挖掘在生产决策中的应用数据爆炸问题随着信息技术的不断推广和应用，许多企业都已经在使用管理信息系统处理管理事务和日常业务。这些管理信息系统为企业积累了大量的信息。从数据中获得知识企业管理者开始考虑如何利用这些信息海洋对企

2、业的管理决策提供支持。因此，产生了与传统数据库有很大差异的数据环境要求和从这些海洋数据中获取特殊知识的工具需要。解决方法：数据仓库技术和数据挖掘技术数据仓库(DataWarehouse)和在线分析处理(OLAP)数据挖掘：在大量的数据中挖掘感兴趣的知识（规则，规律，模式，约束）数据处理技术的发展1960s和以前:文件系统1970s:层次数据库和网状数据库1980s早期:关系数据模型,关系数据库管理系统(RDBMS)。1980s晚期:各种高级数据库系统（面向应用的数据库系统、空间数据库时序数据库、多媒体数据库等

3、等）。1990s:数据挖掘,数据仓库。2000s：基于各种应用的数据挖掘XML数据库和整合的信息系统数据库与数据库技术1、数据库系统数据库是按一定组织方式存储在计算机中的相互关联的数据集合,数据库的建立独立于程序。数据库管理系统是一个管理数据库的软件系统,它为用户提供了描述数据库、操纵数据库和维护数据库的方法和命令，并且能自动控制数据库的安全以及数据完整。2、数据库系统的特点1.数据的结构化2.数据的共享性3.数据的独立性4.数据统一由DBMS管理和控制(1)数据的安全性(2)数据的完整性(3)并发控制(4)

4、数据库恢复数据仓库的发展从传统数据库到数据仓库随着市场竞争的加剧，信息系统的用户已经不满足于仅仅用计算机去处理每天所发生的事务数据，而是需要信息——能够支持决策的信息，去帮助管理决策。这就需要一种能够将日常业务处理中所收集到的各种数据转变为具有商业价值信息的技术，传统数据库系统无法承担这一责任。因为传统数据库的处理方式和决策分析中的数据需求不相称。这些不相称性主要表现在决策处理中的系统响应问题、决策数据需求的问题和决策数据操作的问题。数据库处理的两大应用1、联机事务处理（OLTP）2、决策支持系统（DSS）联

5、机事务处理（OLTP）操作型处理，为企业的特定应用服务是对数据库的联机的日常操作，通常是对一个或一组记录的查询和修改人们关心的是响应时间、数据的安全性和完整性处理的是当前的数据。数据仓库的发展决策支持系统（DSS）分析型处理，用于管理人员的决策分析经常需要访问大量的历史数据数据操作的特点：只查询，不更新。数据仓库+联机分析处理+数据挖掘（DW+OLAP+DM）→DSS数据仓库的发展传统数据库在联机事物处理中取得了较大的成功,但在基于事物处理的数据库帮助决策分析时却产生了很大的困难。主要原因是传统数据库的处理方

6、式和决策分析中的数据需求不相称，导致传统数据库无法支持决策分析活动。这些不相称主要体现在如下几个方面：(1)决策处理的系统响应问题(2)决策数据需求的问题(3)决策数据操作的问题数据仓库的发展对比内容数据库数据仓库数据内容当前值历史的、存档的、归纳的、计算的数据数据目标面向业务操作程序、重复处理面向主题域、管理决策分析应用数据特性动态变化、按字段更新静态、不能直接更新、只定时添加数据结构高度结构化、复杂、适合操作计算简单、适合分析使用频率高中到低数据访问量每个事务只访问少量记录有的事务可能要访问大量记录对响应

7、时间的要求以秒为单位计量以秒、分钟、甚至小时为计量单位数据仓库的发展联机分析处理技术（OLAP）联机分析处理OLAP(On-LineAnalyticalProcessing)应用是不同于与联机事务处理(OLTP)的一类应用。它专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持，可以应分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观易懂的形式将查询结果提供给决策制定人，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解市场需求，制定正确方案，增加效益。数据挖掘技术数据挖掘（Da

8、taMining，简记为DM）是从关系数据库、数据仓库、WEB数据库以及其他文件系统中发现重要的数据模式、规律的过程，因此又称为数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase,简记为KDD），它是OLAP的高级阶段。自20世纪80年代起，开始了数据挖掘技术的研究。1989年在美国召开的国际学术会议上包含了“从数据库中知识发现”的主题；1995年在加拿大召开了第一届知识发