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1、第十章数据挖掘及其在CRM中的应用数据仓库技术（DataWarehousing）⒈数据仓库的产生1996年，中国IT界两大热门话题：互联网络数据仓库美国FORTUNE杂志统计2000家商务公司中，90%应用DW计算机应用初期电子数据处理（EDP）执行信息系统（EIS）决策支持系统（DSS）数据仓库探求企业办公室（OA）开发环境财会部（AM）→数据结构→（全局数据）很难一致人事部（PM）系统结构1数据仓库与客户关系管理早期的数据库主要支持联机事务处理决策支持对数据分析的需求传统数据库系统不适宜DSS事
2、务处理和分析处理的性能特性不同数据集成问题数据动态集成问题历史数据问题数据的综合问题操作繁简问题⒉数据仓库概念权威定义，WilliamInmon博士90年代初，给出：数据仓库：通常是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身是相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。⒊数据仓库特性⑴主题和面向主题主题：用户使用数据仓库进行决策时所关心的重要方面。（如，销售情况、利润情况、客户情况）面向主题：数据仓库中的信息是按主题进行组织的，为按主题进行决策的过程提供支持。例子：一家采用“会员制”经营方式
3、的商场销售管理系统按业务建立了采购管理系统库存管理系统数据结构：销售管理系统顾客（顾客号，姓名，性别，年龄，文化程度，地址，电话）销售（员工号，顾客号，商品号，数量，单价，日期）采购管理系统订单（订单号，供应商号，总金额，日期）订单细则（订单号，商品号，类别，单价，数量）供应商（供应商号，供应商名，地址，电话）库存管理系统领料单（领料单号，领料人，商品号，数量，日期）进料单（进料单号，订单号，进料人，收料人，日期）库存（商品号，库房号，库存量，日期）库房（库房号，仓库管理员，地点，库存商品描述）这种
4、数据组织的特点：对相关部门的数据进行收集和处理，重点是“数据”和“处理”数据按部门的组织结构和业务活动特点进行；数据是不断变化和反复更新的，所以，是动态的，要求的是处理的速度和即时性（只反映当时的情况）；数据库中存储的表与部门中的业务报表基本上是对应的，所以，直观，处理方便，易理解；数据库建立的本质：数据与处理分离（在程序中不分离）因为：很多应用涉及同一数据项，而同一数据项分散在不同的数据库中→造成数据的不一致性。这样的数据处理方式称为“联机事务处理”——OLTP数据库的存储要求冗余小（各种范式）速
5、度快（保留一定的冗余）按主题组织数据的数据结构:商品商品固有信息(商品号,商品名,类别,颜色,…)商品采购信息(商品号,供应商号,供应价,供应日期,供应量,…)商品销售信息(商品号,顾客号,售价,销售日期,销售量,….)商品库存信息(商品号,库房号,库存量,日期,…)供应商供应商固有信息(供应商号,供应信息,地址,电话,…)供应商品信息(供应商号,商品号,供应价,供应日期,供应量,…)顾客顾客固有信息(顾客号,顾客名,性别,年龄,文化程度,住址,电话,…)顾客购物信息(顾客号,商品号,售价,购买日期
6、,购买量,…)按主题进行数据组织：①企业关心的业务方向：客户，商品，供应商②对上述分析对象，可围绕主题进行数据组织：采购销售库存商品（一致）信息，便于联机分析处理OLAP⑵数据仓库中的数据是集成的OLTP建表的数据在多个库中抽取OLAP要求数据的一致性→集成的（李强，李强）⑶数据仓库中的数据是不可更新的OLTP中的操作——存入、查询、修改、删除OLAP中的操作——存入、查询（注意：两个存入的不同）⑷数据仓库中的数据是随时间变化的OLTP的存入=修改OLAP的存入=增加（数据保存大约5—10年）⒋数据
7、仓库中的粒度定义：粒度是指数据仓库中数据单元的详细程度和级别。数据越详细，数据粒度越小，粒度级别越低；反之，数据综合程度越高，数据粒度越大，粒度级别越高。数据粒度是详细程度——存储空间的一个平衡例：回答问题“张三在某时某地是否给李四打过电话？”“张三去年给李四打过几次电话？”早期明细表当前细节轻度综合高度综合⒌多维数据库在数据仓库的特性中隐含了一条特性：数据是按多维方式组织的DW的数据→随时间变化的→数据有时间属性→表格也有时间性→或者说：时间是数据的一维实际预算地区地区产品产品销售偏差=实际—预算
8、⑴多维数据库报表——交叉报表1994年1995年变化率销售情况利润率销售情况利润率销售情况利润率服装2346727.238110221.562.4-21.0家庭用品6250833.86600531.15.6-8.0汽车37509822.432540227.2-13.221.4其它20238821.330667721.750.71.9三维商品销售时间⑵细化与概化处理VolumeofProd(numbersin1000)1996Qtr1Qtr2Qtr3Qtr4WestSa
