AI系列人工智能调节器使用说明书45

2019/8/1数据挖掘：概念与技术1数据挖掘：概念与技术—第三章：数据仓库与OLAP技术概述—2019/8/1数据挖掘：概念与技术2第三章：数据仓库与OLAP技术概述什么是数据仓库?多维数据集模型数据仓库体系结构数据仓库实现从数据仓库到数据挖掘2019/8/1数据挖掘：概念与技术3什么是数据仓库?多种定义方式，但不严格从组织机构的操作数据库分离并独立维护的决策支持数据库支持信息处理，为统一的历史数据分析提供坚实的平台数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的和非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。W.H.Inmon建立数据仓库：构建和使用数据仓库的过程2019/8/1数据挖掘：概念与技术4数据仓库—面向主题的围绕主题组织数据,如顾客、产品、销售等。关注决策者的数据建模与分析，而不是组织机构的日常操作和事务处理。提供特定主题的简明视图，排除对于决策支持过程无用的数据。2019/8/1数据挖掘：概念与技术5数据仓库——集成的由多个异构数据源集成构建关系数据库,平面文件,联机事务记录应用数据清理和数据集成技术确保命名约定，编码结构，属性度量等一致性将数据迁入数据仓库时需要进行数据转换2019/8/1数据挖掘：概念与技术6数据仓库——时变的数据仓库中数据的时间范围比业务操作系统中长得多业务操作数据库：当前数据数据仓库：提供历史数据信息(如过去5-10年)数据仓库中的结构主键：都隐式或显示包含时间元素但业务操作数据主键不一定包含时间元素2019/8/1数据挖掘：概念与技术7数据仓库——非易失的物理存储：与操作环境分离，虽然来自其中。数据仓库环境中不发生数据更新操作不需要事务处理，恢复和并发控制机制只需要两种数据操作：i数据初始化装入数据访问2019/8/1数据挖掘：概念与技术8数据仓库与异构数据库传统异构数据库集成：查询驱动方法在异构数据库上建立包装程序和集成程序（中介程序）提交查询时，使用元数据字典将查询转换为异构站点上的查询。然后将查询映射和发送到局部查询处理器，由不同站点返回的结果集成为全局查询结果集。复杂的信息过滤和集成处理，与局部数据源的处理竞争资源数据仓库:更新驱动方法，高性能将异构源的信息预先集成并存储在数据仓库中，供直接查询和分析不包含最近的信息支持复杂多维查询2019/8/1数据挖掘：概念与技术9数据仓库与业务操作数据库OLTP(on-linetransactionprocessing)，联机事务处理传统关系数据库管理系统的主要任务日常操作：购物，库存，制造，银行，工资，注册，记账等。OLAP(on-lineanalyticalprocessing)，联机分析处理数据仓库系统的主要任务数据分析和决策制定区别(OLTPvs.OLAP):用户和系统的面向性：顾客——事务和查询（办事员，打工仔）与市场——数据分析（知识工人，老板）数据内容：当前的，细节的vs.历史的,汇总聚集的数据库设计：E-R+业务应用vs.星形、雪花型+主题视图：当前的,局部的vs.进化的,集成的访问模式:更新vs.只读但查询复杂2019/8/1数据挖掘：概念与技术10OLTPvs.OLAP2019/8/1数据挖掘：概念与技术11为什么需要分离数据仓库?提高两个系统的系能DBMS—tunedforOLTP:accessmethods,indexing,concurrencycontrol,recoveryWarehouse—tunedforOLAP:complexOLAPqueries,multidimensionalview,consolidation不同的功能和不同的数据:数据不全:DecisionsupportrequireshistoricaldatawhichoperationalDBsdonottypicallymaintain数据聚合:DSrequiresconsolidation(aggregation,summarization)ofdatafromheterogeneoussources数据质量:differentsourcestypicallyuseinconsistentdatarepresentations,codesandformatswhichhavetobereconciledNote:越来越多的系统直接在DBMS上进行2019/8/1数据挖掘：概念与技术12Chapter3:DataWarehousingandOLAPTechnology:AnOverviewWhatisadatawarehouse?Amulti-dimensionaldatamodelDatawarehousearchitectureDatawarehouseimplementationFromdatawarehousingtodatamining2019/8/1数据挖掘：概念与技术13由表和电子数据表到数据立方体数据仓库和OLAP工具基于多维数据模型，以数据立方体的方式观察数据数据立方体,如销售,从多维角度对数据建模和观察维度表,如item(item_name,brand,type),ortime(day,week,month,quarter,year)事实表(如dollars_sold)包含度量值和关联维度表的码名词：数据立方体成为方体(cuboid)存放最底层汇总的方体（n-D）成为基本方体(basiccuboid)存放最高层汇总的方体（0-D）称为顶点方体(apexcuboid)，用all标记方体的格成为数据立方体(datacube)2019/8/1数据挖掘：概念与技术143-D数据立方体2019/8/1数据挖掘：概念与技术154-D数据立方体2019/8/1数据挖掘：概念与技术16数据立方体:方体的格time,itemtime,item,locationtime,item,location,supplieralltimeitemlocationsuppliertime,locationtime,supplieritem,locationitem,supplierlocation,suppliertime,item,suppliertime,location,supplieritem,location,supplier0-D(apex)cuboid1-Dcuboids2-Dcuboids3-Dcuboids4-D(base)cuboid2019/8/1数据挖掘：概念与技术17数据仓库的概念建模数据仓库建模：dimensions&measures星形模型:Afacttableinthemiddleconnectedtoasetofdimensiontables雪花模型:Arefinementofstarschemawheresomedimensionalhierarchyisnormalizedintoasetofsmallerdimensiontables,formingashapesimilartosnowflake事实星座型:Multiplefacttablessharedimensiontables,viewedasacollectionofstars,thereforecalledgalaxyschemaorfactconstellation2019/8/1数据挖掘：概念与技术18星形模型例子time_keydayday_of_the_weekmonthquarteryeartimelocation_keystreetcitystate_or_provincecountrylocationSalesFactTabletime_keyitem_keybranch_keylocation_keyunits_solddollars_soldavg_salesMeasuresitem_keyitem_namebrandtypesupplier_typeitembranch_keybranch_namebranch_typebranch2019/8/1数据挖掘：概念与技术19雪花模型例子time_keydayday_of_the_weekmonthquarteryeartimelocation_keystreetcity_keylocationSalesFactTabletime_keyitem_keybranch_keylocation_keyunits_solddollars_soldavg_salesMeasuresitem_keyitem_namebrandtypesupplier_keyitembranch_keybranch_namebranch_typebranchsupplier_keysupplier_typesuppliercity_keycitystate_or_provincecountrycity2019/8/1数据挖掘：概念与技术20事实星座型例子time_keydayday_of_the_weekmonthquarteryeartimelocation_keystreetcityprovince_or_statecountrylocationSalesFactTabletime_keyitem_keybranch_keylocation_keyunits_solddollars_soldavg_salesMeasuresitem_keyitem_namebrandtypesupplier_typeitembranch_keybranch_namebranch_typebranchShippingFactTabletime_keyitem_keyshipper_keyfrom_locationto_locationdollars_costunits_shippedshipper_keyshipper_namelocation_keyshipper_typeshipper2019/8/1数据挖掘：概念与技术21DMQL中的立方体定义语法立方体定义(FactTable)definecubecube_name[dimension_list]:measure_list维度定义(DimensionTable)definedimensiondimension_nameas(attribute_or_subdimension_list)SpecialCase(SharedDimensionTables)Firsttimeas“cubedefinition”definedimensiondimension_nameasdimension_name_first_timeincubecube_name_first_time2019/8/1数据挖掘：概念与技术22DMQL定义星形模型definecubesales_star[time,item,branch,location]:dollars_sold=sum(sales_in_dollars),avg_sales=avg(sales_in_dollars),units_sold=count(*)definedimensiontimeas(time_key,day,day_of_week,month,quarter,year)definedimensionitemas(item_key,item_name,brand,type,supplier_type)definedimensionbranchas(branch_key,branch_name,branch_type)definedimensionlocationas(location_key,street,city,province_or_state,country)2019/8/1数据挖掘：概念与技术23DMQL定义雪花