數據倉庫演算法

㈠ 初學者如何學習數據倉庫與數據挖掘技術

初學者短期學會數據倉庫與數據挖掘技術比較不現實，不過學術性的隨便做個主題應該還不是很難。要想深入學習，建議報培訓機構。

1.數據倉庫，是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性（屬於Association rule learning）的信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，所以學好數據倉庫與數據挖掘技術還是有必要的。
2.數據挖掘（英語：Data mining），又譯為資料探勘、數據采礦。它是資料庫知識發現。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

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㈡ 數據倉庫與數據挖掘的內容簡介

《數據倉庫與數據挖掘》主要介紹數據倉庫和數據挖掘技術的基本原理和應用方法，全書共分為12章，主要內容包括數據倉庫的概念和體系結構、數據倉庫的數據存儲和處理、數據倉庫系統的設計與開發、關聯規則、數據分類、數據聚類、貝葉斯網路、粗糙集、神經網路、遺傳演算法、統計分析、文本和Web挖掘。《數據倉庫與數據挖掘》既重視理論知識的講解，又強調應用技能的培養。每章首先介紹演算法的主要思想和理論基礎，之後利用演算法去解決實例中給出的任務，而且對於數據倉庫的組建方法和多數章節中的數據挖掘演算法，《數據倉庫與數據挖掘》都使用Microsoft sql Server 2005進行了操作實現。《數據倉庫與數據挖掘》通過對具體實例的學習和實踐，使讀者掌握數據倉庫和數據挖掘中必要的知識點，達到學以致用的目的。

㈢ 誰能說說數據倉庫，數據挖掘，BI三者之間的區別和聯系的相關推薦

數據倉庫：

數據倉庫顧名思義，是一個很大的數據存儲集合，面向主題的，集成的，相對穩定的，反映歷史變化的數據集合，用於支持管理決策。對多樣的業務數據進行篩選與整合。它為企業提供一定的BI（商業智能）能力，指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。

數據倉庫的輸入方是不同的數據源，比如：有的數據存在mysql里，有的數據存在mongdb里，還有一些第三方的數據源，最終的輸出用於企業的數據分析、數據挖掘、數據報表等方向。

多數據源通過ETL（Extract-數據抽取；Transform-數據轉換；Load-數據載入）集成。

還有數據倉庫和資料庫的關系，這里在網上找了個圖，講的還是比較清楚的。

面向業務的資料庫常稱作OLTP，面向分析的數據倉庫亦稱為OLAP

數據挖掘：

數據挖掘看穿你的需求，廣義上說，任何從資料庫中挖掘信息的過程都叫做數據挖掘。從這點看來，數據挖掘就是BI。但從技術術語上說，數據挖掘（Data Mining）特指的是：源數據經過清洗和轉換等成為適合於挖掘的數據集。數據挖掘在這種具有固定形式的數據集上完成知識的提煉，最後以合適的知識模式用於進一步分析決策工作。從這種狹義的觀點上，我們可以定義：數據挖掘是從特定形式的數據集中提煉知識的過程。數據挖掘往往針對特定的數據、特定的問題，選擇一種或者多種挖掘演算法，找到數據下面隱藏的規律，這些規律往往被用來預測、支持決策。
關聯銷售案例：
美國的超市有這樣的系統：當你采購了一車商品結賬時，售貨員小姐掃描完了你的產品後，計算機上會顯示出一些信息，然後售貨員會友好地問你：我們有一種一次性紙杯正在促銷，位於F6貨架上，您要購買嗎？
這句話決不是一般的促銷。因為計算機系統早就算好了，如果你的購物車中有餐巾紙、大瓶可樂和沙拉，則86%的可能性你要買一次性紙杯。結果是，你說，啊，謝謝你，我剛才一直沒找到紙杯。 這不是什麼神奇的科學算命，而是利用數據挖掘中的關聯規則演算法實現的系統。
每天，新的銷售數據會進入挖掘模型，與過去N天的歷史數據一起，被挖掘模型處理，得到當前最有價值的關聯規則。同樣的演算法，分析網上書店的銷售業績，計算機可以發現產品之間的關聯以及關聯的強弱。

BI

經過幾年的積累，大部分中大型的企事業單位已經建立了比較完善的CRM、ERP、OA等基礎信息化系統。這些系統的統一特點都是:通過業務人員或者用戶的操作，最終對資料庫進行增加、修改、刪除等操作。上述系統可統一稱為OLTP(Online Transaction Process，在線事務處理)，指的就是系統運行了一段時間以後，必然幫助企事業單位收集大量的歷史數據。但是，在資料庫中分散、獨立存在的大量數據對於業務人員來說，只是一些無法看懂的天書。業務人員所需要的是信息，是他們能夠看懂、理解並從中受益的抽象信息。此時，如何把數據轉化為信息，使得業務人員(包括管理者)能夠充分掌握、利用這些信息，並且輔助決策，就是商業智能(BI)主要解決的問題。

如何把資料庫中存在的數據轉變為業務人員需要的信息？大部分的答案是報表系統。簡單說，報表系統已經可以稱作是BI了，它是BI的低端實現。 現在國外的企業，大部分已經進入了中端BI，叫做數據分析。有一些企業已經開始進入高端BI，叫做數據挖掘。而我國的企業，目前大部分還停留在報表階段。目前國內現在做BI的廠家有很多，比較知名的BI廠家比如：永洪科技，核心產品Yonghong-Z-Suite幫助企業構建大數據應用，也有很豐富的行業積累，政府，電力，能源，金融等等，有興趣可以自己查些資料。

㈣ 資料庫與數據倉庫的本質區別是什麼

1、存放值區別：

資料庫只存放在當前值，數據倉庫存放歷史值；

2、數據變化區別：

資料庫內數據是動態變化的，只要有業務發生，數據就會被更新，而數據倉庫則是靜態的歷史數據，只能定期添加、刷新；

3、數據結構區別：

資料庫中的數據結構比較復雜，有各種結構以適合業務處理系統的需要，而數據倉庫中的數據結構則相對簡單；

4、訪問頻率不同：

資料庫中數據訪問頻率較高，但訪問量較少，而數據倉庫的訪問頻率低但訪問量卻很高；

5、目標人群區別：

資料庫中數據的目標是面向業務處理人員的，為業務處理人員提供信息處理的支持，而數據倉庫則是面向高層管理人員的，為其提供決策支持；

㈤ 數據倉庫與數據挖掘的原理是什麼

數據倉庫是一種數據組織結構，可以將不同數據源的數據有機組合，便於數據分析。
數據挖掘是對數據進行分析的方法，利用不同的數據挖掘演算法，如關聯，分類，聚類等等可以得到不同的分析結果。數據倉庫的組織方式非常適合與數據挖掘。
我是初學者，希望回答對你有幫助。謝謝。

㈥ 數據倉庫怎麼從業務系統中提取數據

（1） 技術元數據 技術元數據是存儲關於商業智能系統技術細節的數據，是用於開發和管理商業智能系統使用的數據。它主要包括以下信息：商業智能系統結構的描述，包括對數據源、數據轉換、抽取過程、數據載入策略以及對目標資料庫的定義等內容：還包括數據倉庫使用的模式、視圖、維度、層次結構、類別和屬性的定義，以及立方體的存儲模式等信息。 總之，技術元數據提供給系統管理人員和數據倉庫開發人員使用，管理人員需要了解操作環境到商業智能環境的映射關系（即ETL數據抽取的映射關系），數據的刷新規則，數據的安全性，資料庫優化和任務調度等內容。數據倉庫開發人員需要了解度量值和維度定義的演算法。在實際商業智能開發過程中，業務元數據和技術元數據是相互關聯的，對元數據的深刻理解是數據倉庫應用和維護的基礎。 （2） 業務元數據 業務元數據從業務角度描述了商業智能系統中的數據，是介於使用者和真實系統之間的語義層，使得不懂計算機技術的業務人員也能夠「理解」商業智能系統中的數據。業務元數據使用業務名稱、定義、描述等信息表示數據倉庫中的各種屬性和概念。業務元數據主要包括以下信息：用戶的業務術語和它們表達的數據模型信息、對象名稱及其屬性，數據的來源信息和數據訪問的規則信息，商業智能系統提供的各種分析方法以及報表展示的信息。業務員數據使數據倉庫管理人員和用戶更好地理解和使用數據倉庫，用戶通過查看業務元數據可以清晰地理解各指標的含義，指標的計算方法等信息。 元數據的作用包括：便於商業智能系統的集成和可重用，保證數據倉庫的數據質量和可維護性，幫助業務人員更好地理解當前業務和系統數據，提高商業智能系統的管理效率。 （3） 元模型 元模型是關於模型的模型。這是特定領域的模型，定義概念並提供用於創建該領域中的模型的構建元素。 說白了就是定義如何存放技術元數據和業務元數據。比如以何種方式存儲，是存到文本文件（定義怎樣分隔等內容）還是存到xml（定義xml標簽等內容）等等。 所以，元模型其實是一個元數據交換的標准，按照相同標准設計出來的軟體之間可以有效的進行數據共享，或者系統集成。 所以，嚴格來講元數據管理軟體與元模型之間並不是包不包含的關系，就如同如果你現在問iphone手機里包不包括java一樣，因為java是一門語言，它也類似於標准。 不知道你所說的數據倉庫軟體是指的什麼軟體，如果是元數據管理軟體你可以了解下作為借鑒，看看他們都有哪些功能。如果是其他類型的軟體，視情況而定，如果該軟體包含你要設計的功能你就可以了解下，有助於你思路的打開，但並不用精通。 最後，如果你想了解元模型的話，推薦你看看《公共倉庫元模型：數據倉庫集成標准導論》、《公共倉庫元模型開發指南》這兩本書，一定會有幫助。

㈦ 怎麼不用hash比較實現數據倉庫拉鏈演算法

增量拉鏈是指每次載入時，將源表數據視為增量抽取後的結果，載入到目標表時需要考慮數據歷史情況。一般數據發生變化時關閉舊數據鏈，然後開新數據鏈。增量拉鏈針對的是歷史表情況，由於數據倉庫中記錄了大部分數據歷史表變化情況，因此增量拉鏈載入策略在數據倉庫中是使用比較廣泛的一種載入策略。通常這種歷史表都含有start_date和end_date欄位，首先全欄位對比源數據和目標表得出真正的增量數據，這里的全欄位不包含start_date和end_date欄位，然後根據主鍵對目標表進行關舊鏈操作，然後對新增數據開新鏈，這種拉鏈策略同樣可以處理全量數據。

㈧ 數據挖掘和數據倉庫基礎內容有哪些

內容包括：
數據挖掘概論: [概念、原因、功能] 數據挖掘與數據倉庫
關聯規則
分類的概念與技術
聚類分析
神經網路
WEB挖掘
挖掘准備
行業應用等
這些都是我們的課程內容，希望對你有幫助。
來源：商業稚嫩和數據倉庫愛好者
提供，，，，，商業智能和雲計算。。。。。陪訓，，，有這個基礎課。

㈨ 數據倉庫與數據挖掘的關系,區別與聯系(概括一點)

區別：

1、目的不同：

數據倉庫是為了支持復雜的分析和決策，數據挖掘是為了在海量的數據裡面發掘出預測性的、分析性的信息，多用來預測。

2、階段不同：

數據倉庫是數據挖掘的先期步驟，通過數據倉庫的構建，提高了數據挖掘的效率和能力，保證了數據挖掘中的數據的寬廣性和完整性。

3、處理方式不同：

數據挖掘是基於數據倉庫和多維資料庫中的數據，找到數據的潛在模式進行預測，它可以對數據進行復雜處理。大多數情況下，數據挖掘是讓數據從數據倉庫到數據挖掘資料庫中。

聯系：

1、數據倉庫是為了數據挖掘做預准備，數據挖掘可建立在數據倉庫之上。

2、最終目的都為了提升企業的信息化競爭能力。

(9)數據倉庫演算法擴展閱讀：

數據倉庫與數據挖掘的發展歷程：

關系資料庫是20世紀70年代初提出來，經過資料庫專家幾十年的努力，理論和實踐都取得了顯著成果，標志著資料庫技術的日益成熟。

但它仍然難以實現對關系資料庫中數據的分析，不能很好地支持決策，因此在80年代，產生了數據倉庫的思想，90年代，數據倉庫的基本原理、架構形式和使用原則都已確定。

主要技術包括對資料庫中數據訪問、網路、C / S結構和圖形界面，一些大公司已經開始構建數據倉庫。針對數據倉庫中迅速增長的海量數據的收集、存放，用人力已經不能解決，那麼數據倉庫中有用的知識的提取就需要數據挖掘來實現。

數據挖掘與統計學子領域「試探性數據分析」及人工智慧子領域「知識發現」和機器學有關，是一門綜合性的技術學科。

網路-數據倉庫

㈩ 什麼是數據倉庫

數據倉庫是在企業管理和決策中面向主題的、集成的、與時間相關的、不可修改的數據集合

數據倉庫，英文名稱為Data Warehouse，可簡寫為DW。

數據倉庫之父Bill Inmon在1991年出版的「Building the Data Warehouse」一書中所提出的定義被廣泛接受——數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用於支持管理決策(Decision Making Support)。

◆面向主題：操作型資料庫的數據組織面向事務處理任務，各個業務系統之間各自分離，而數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織的。

◆集成的：數據倉庫中的數據是在對原有分散的資料庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。

◆相對穩定的：數據倉庫的數據主要供企業決策分析之用，所涉及的數據操作主要是數據查詢，一旦某個數據進入數據倉庫以後，一般情況下將被長期保留，也就是數據倉庫中一般有大量的查詢操作，但修改和刪除操作很少，通常只需要定期的載入、刷新。

◆反映歷史變化：數據倉庫中的數據通常包含歷史信息，系統記錄了企業從過去某一時點(如開始應用數據倉庫的時點)到目前的各個階段的信息，通過這些信息，可以對企業的發展歷程和未來趨勢做出定量分析和預測。

數據倉庫是一個過程而不是一個項目。

數據倉庫系統是一個信息提供平台，他從業務處理系統獲得數據，主要以星型模型和雪花模型進行數據組織，並為用戶提供各種手段從數據中獲取信息和知識。

從功能結構化分，數據倉庫系統至少應該包含數據獲取（Data Acquisition）、數據存儲（Data Storage）、數據訪問（Data Access）三個關鍵部分

數據挖掘(Data Mining)，又稱為資料庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程，簡單的說，數據挖掘就是從大量數據中提取或「挖掘」知識。

並非所有的信息發現任務都被視為數據挖掘。例如，使用資料庫管理系統查找個別的記錄，或通過網際網路的搜索引擎查找特定的Web頁面，則是信息檢索（information retrieval）領域的任務。雖然這些任務是重要的，可能涉及使用復雜的演算法和數據結構，但是它們主要依賴傳統的計算機科學技術和數據的明顯特徵來創建索引結構，從而有效地組織和檢索信息。盡管如此，數據挖掘技術也已用來增強信息檢索系統的能力。