数据仓库特征 ●数据仓库可以辅助决策支持和在线分析处 #E (On Line Analytical Processing OLAP)应用程序。 ●数据仓库除了具有传统数据库管理系统的 共享性、完整性、数据独立性外,还具有 下列特征:统一性和一致性;面向主题; 历史性;只读性。 数据库系统原理与应用教程(第二版) 第15章数据仓库技术 第6页
数据库系统原理与应用教程(第二版) 第15章 数据仓库技术 第6页 数据仓库特征 ⚫ 数据仓库可以辅助决策支持和在线分析处 理（OnLine Analytical Processing， OLAP）应用程序。 ⚫ 数据仓库除了具有传统数据库管理系统的 共享性、完整性、数据独立性外，还具有 下列特征：统一性和一致性；面向主题； 历史性；只读性
主要内容 151概述 152数据挖掘和数据中心库 153数据仓库的支持工具 154数据仓库的实现步骤 155数据的粒度、分割和元数据 156本章小结 数据库系统原理与应用教程(第二版) 第15章数据仓库技术 第7页
数据库系统原理与应用教程(第二版) 第15章 数据仓库技术 第7页 主要内容 15.1 概述 15.2 数据挖掘和数据中心库 15.3 数据仓库的支持工具 15.4 数据仓库的实现步骤 15.5 数据的粒度、分割和元数据 15.6 本章小结
152数据挖掘和数据中心库 ●数据挖掘技术和数据中心库技术是数据仓 库体系的重要组成部分。 ●下面详细介绍数据挖掘技术和数据中心库 技术。 数据库系统原理与应用教程(第二版) 第15章数据仓库技术 第8页
数据库系统原理与应用教程(第二版) 第15章 数据仓库技术 第8页 15.2 数据挖掘和数据中心库 ⚫ 数据挖掘技术和数据中心库技术是数据仓 库体系的重要组成部分。 ⚫ 下面详细介绍数据挖掘技术和数据中心库 技术
数据挖掘技术 ●对大型的、复杂的、信息丰富的数据集的理解实 际上是所有的商业、科学、工程领域的共同需要, 在商务领域,公司和顾客的数据逐渐被认为是 种战略资产。在当今的竞争世界中,吸取隐藏在 这些数据后面的有用知识并利用这些知识的能力 变得愈加重要。 ●运用基于计算机的方法,包括新技术,从而在数 据中获得有用的知识的整个过程,叫做数据挖掘。 ●数据挖掘是一个反复迭代的过程 数据库系统原理与应用教程(第二版) 第15章数据仓库技术 第9页
数据库系统原理与应用教程(第二版) 第15章 数据仓库技术 第9页 数据挖掘技术 ⚫ 对大型的、复杂的、信息丰富的数据集的理解实 际上是所有的商业、科学、工程领域的共同需要， 在商务领域，公司和顾客的数据逐渐被认为是一 种战略资产。在当今的竞争世界中，吸取隐藏在 这些数据后面的有用知识并利用这些知识的能力 变得愈加重要。 ⚫ 运用基于计算机的方法，包括新技术，从而在数 据中获得有用的知识的整个过程，叫做数据挖掘。 ⚫ 数据挖掘是一个反复迭代的过程
数据挖掘的基本任务 分类—预测学习功能的发现,此功能将一个数据项分到 几个预定义类中的一类。 回归——预测学习功能的发现,此功能将一个数据项映射 到一个真值预测变量。 聚类 种普遍的描述性任务,寻求以确定有限的一组 类或簇来描述数据。 总结概括——一项附加的描述任务,寻找对集或子集数据 的简单描述的方法。 ●关联建模——发现描述变量之间或者数据集或数据集的· 部分的特征之间的重要的相关性的本地模型 ●变化和偏差检测——发现数据集中最重要的变化。 数据库系统原理与应用教程(第二版) 第15章数据仓库技术 第10页
数据库系统原理与应用教程(第二版) 第15章 数据仓库技术 第10页 数据挖掘的基本任务 ⚫ 分类——预测学习功能的发现，此功能将一个数据项分到 几个预定义类中的一类。 ⚫ 回归——预测学习功能的发现，此功能将一个数据项映射 到一个真值预测变量。 ⚫ 聚类——一种普遍的描述性任务，寻求以确定有限的一组 类或簇来描述数据。 ⚫ 总结概括——一项附加的描述任务，寻找对集或子集数据 的简单描述的方法。 ⚫ 关联建模——发现描述变量之间或者数据集或数据集的一 部分的特征之间的重要的相关性的本地模型。 ⚫ 变化和偏差检测——发现数据集中最重要的变化