Slide TitleData warehouse is a subject oriented integratednon-volatile and time variant collection of data in support of managements decision —— [Inmon1996].Inmon把数据仓库描述为一个面向主题的完整的非易失的不同时间的用于支持决策管理的数据
概述数据仓库联机分析处理数据仓库的设计数据预处理 维度建模数据挖掘聚类关联规则 分类覆盖企业内部信息合作伙伴信息和市场信息覆盖综合信息和明细信息覆盖当前数据和历史数据高可用性高质量的数据(一致性完整性)支持各种不同的分析方法数据定义符合业务人员要求综合的或提炼的处理需求事先不知道访问很少或不多蜘蛛网问题第一章数据仓库基本概念消除冲突:不一致同名异义异名同义单位不统一等等需要进行数据清理(因为来源于
一则广为流传的案例:啤酒和尿布的故事数据挖掘的步骤数据库一般功能描述性的数据挖掘 预测性的数据挖掘通常用户并不知道在数据中能挖掘出什么东西对此我们会在数据挖掘中应用一些常用的数据挖掘功能挖掘出一些常用的模式包括:概念类描述: 特性化和区分(定性与对比) 关联分析分类和预测 聚类分析孤立点分析趋势和演变分析新增加ClassificationAlgorithmsTenured<=30决策树实例孤立点
基于统计的方法基于距离的离群数据方法基于距离的离群数据定义 基于距离的离群数据挖掘的算法分类及算法描述 基于距离的算法的改进 基于偏离的离群数据挖掘序列离群数据技术 OLAP数据立方体技术
E-MAIL:数据仓库与数据挖掘技术Electronicmerce夏火松E-MAIL: 数据仓库与数据挖掘技术教案第三部分 主要内容讲解第一章数据仓库与数据挖掘概述数据仓库引论1.1为什么要建立数据仓库什么是数据仓库数据仓库的特点7.4数据进入数据仓库的基本过程与建立数据仓库的步骤11.5
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级网上创业实务单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级网上创业实务单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级网上创业实务单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级网上创业实务单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四
什么是数据仓库 数据仓库的特点 为什么要进行数据挖掘 1.数据挖掘的基本过程 (1)数据准备数据准备(data preparation):本阶段又可进一步细分成数据集成数据选择和预分析 (2) 挖掘挖掘(mining):DM处理器(data mining processor)综合利用前面提到的多种DM方法分析数据(3) 表述表述(presentation):与检验证型工具一样DM将获取的信息以便于
3九十年代互联网的出现与发展以及随之而来的企业内部网和企业外部网以及虚拟私有网的产生和应用使整个世界互联形成一个小小的地球村人们可以跨越时空地在网上交换信息和协同工作这样展现在人们面前的已不是局限于本部门本单位和本行业的庞大数据库而是浩瀚无垠的信息海洋392023如何才能不被信息淹没而是从中及时发现有用的知识提高信息利用率 数据的丰富带来了对强有力的数据分析工具的需求快速增长的海量数据存放在大型
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第7章 非结构化数据挖掘本章内容:7.1 Web数据挖掘7.2 空间群数据挖掘7.3 多媒体数据挖掘7.1 Web数据挖掘7.1.1 非结构化数据源Web数据挖掘的难点 对数据来源分析异构数据环境 半结构化的数据结构 解决半结构化的数据源问题 文本总结 XML与Web数据挖掘技术 XML的产生与发展 XML的主要特点 7.1
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级数据仓库第1章 数据仓库与数据挖掘概述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企业管理者开始考虑如何利用这些信息海洋对企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本章目标:(1)了解数
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