数据仓库算法

㈠ 初学者如何学习数据仓库与数据挖掘技术

初学者短期学会数据仓库与数据挖掘技术比较不现实，不过学术性的随便做个主题应该还不是很难。要想深入学习，建议报培训机构。

1.数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，所以学好数据仓库与数据挖掘技术还是有必要的。
2.数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

如果说想要了解数据仓库和数据挖掘技术，这里推荐CDA数据分析师的相关课程。CDA数据分析师覆盖了国内企业招聘数据分析师所要求的所有技能，包括概率统计知识、软件应用、数据挖掘、数据库、数据报告、业务应用等。CDA数据分析师分为LEVELⅠ、Ⅱ、Ⅲ三个等级，成为一名合格的CDA数据分析师能够胜任企业不同层次的数据分析工作。点击预约免费试听课。

㈡ 数据仓库与数据挖掘的内容简介

《数据仓库与数据挖掘》主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的基本原理和应用方法，全书共分为12章，主要内容包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘。《数据仓库与数据挖掘》既重视理论知识的讲解，又强调应用技能的培养。每章首先介绍算法的主要思想和理论基础，之后利用算法去解决实例中给出的任务，而且对于数据仓库的组建方法和多数章节中的数据挖掘算法，《数据仓库与数据挖掘》都使用Microsoft sql Server 2005进行了操作实现。《数据仓库与数据挖掘》通过对具体实例的学习和实践，使读者掌握数据仓库和数据挖掘中必要的知识点，达到学以致用的目的。

㈢ 谁能说说数据仓库，数据挖掘，BI三者之间的区别和联系的相关推荐

数据仓库：

数据仓库顾名思义，是一个很大的数据存储集合，面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据仓库的输入方是不同的数据源，比如：有的数据存在mysql里，有的数据存在mongdb里，还有一些第三方的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。

多数据源通过ETL（Extract-数据抽取；Transform-数据转换；Load-数据加载）集成。

还有数据仓库和数据库的关系，这里在网上找了个图，讲的还是比较清楚的。

面向业务的数据库常称作OLTP，面向分析的数据仓库亦称为OLAP

数据挖掘：

数据挖掘看穿你的需求，广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI。但从技术术语上说，数据挖掘（Data Mining）特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以定义：数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。
关联销售案例：
美国的超市有这样的系统：当你采购了一车商品结账时，售货员小姐扫描完了你的产品后，计算机上会显示出一些信息，然后售货员会友好地问你：我们有一种一次性纸杯正在促销，位于F6货架上，您要购买吗？
这句话决不是一般的促销。因为计算机系统早就算好了，如果你的购物车中有餐巾纸、大瓶可乐和沙拉，则86%的可能性你要买一次性纸杯。结果是，你说，啊，谢谢你，我刚才一直没找到纸杯。 这不是什么神奇的科学算命，而是利用数据挖掘中的关联规则算法实现的系统。
每天，新的销售数据会进入挖掘模型，与过去N天的历史数据一起，被挖掘模型处理，得到当前最有价值的关联规则。同样的算法，分析网上书店的销售业绩，计算机可以发现产品之间的关联以及关联的强弱。

BI

经过几年的积累，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。这些系统的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为OLTP(Online Transaction Process，在线事务处理)，指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书。业务人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息。此时，如何把数据转化为信息，使得业务人员(包括管理者)能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能(BI)主要解决的问题。

如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息？大部分的答案是报表系统。简单说，报表系统已经可以称作是BI了，它是BI的低端实现。 现在国外的企业，大部分已经进入了中端BI，叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI，叫做数据挖掘。而我国的企业，目前大部分还停留在报表阶段。目前国内现在做BI的厂家有很多，比较知名的BI厂家比如：永洪科技，核心产品Yonghong-Z-Suite帮助企业构建大数据应用，也有很丰富的行业积累，政府，电力，能源，金融等等，有兴趣可以自己查些资料。

㈣ 数据库与数据仓库的本质区别是什么

1、存放值区别：

数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；

2、数据变化区别：

数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；

3、数据结构区别：

数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；

4、访问频率不同：

数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；

5、目标人群区别：

数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；

㈤ 数据仓库与数据挖掘的原理是什么

数据仓库是一种数据组织结构，可以将不同数据源的数据有机组合，便于数据分析。
数据挖掘是对数据进行分析的方法，利用不同的数据挖掘算法，如关联，分类，聚类等等可以得到不同的分析结果。数据仓库的组织方式非常适合与数据挖掘。
我是初学者，希望回答对你有帮助。谢谢。

㈥ 数据仓库怎么从业务系统中提取数据

（1） 技术元数据 技术元数据是存储关于商业智能系统技术细节的数据，是用于开发和管理商业智能系统使用的数据。它主要包括以下信息：商业智能系统结构的描述，包括对数据源、数据转换、抽取过程、数据加载策略以及对目标数据库的定义等内容：还包括数据仓库使用的模式、视图、维度、层次结构、类别和属性的定义，以及立方体的存储模式等信息。 总之，技术元数据提供给系统管理人员和数据仓库开发人员使用，管理人员需要了解操作环境到商业智能环境的映射关系（即ETL数据抽取的映射关系），数据的刷新规则，数据的安全性，数据库优化和任务调度等内容。数据仓库开发人员需要了解度量值和维度定义的算法。在实际商业智能开发过程中，业务元数据和技术元数据是相互关联的，对元数据的深刻理解是数据仓库应用和维护的基础。 （2） 业务元数据 业务元数据从业务角度描述了商业智能系统中的数据，是介于使用者和真实系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够“理解”商业智能系统中的数据。业务元数据使用业务名称、定义、描述等信息表示数据仓库中的各种属性和概念。业务元数据主要包括以下信息：用户的业务术语和它们表达的数据模型信息、对象名称及其属性，数据的来源信息和数据访问的规则信息，商业智能系统提供的各种分析方法以及报表展示的信息。业务员数据使数据仓库管理人员和用户更好地理解和使用数据仓库，用户通过查看业务元数据可以清晰地理解各指标的含义，指标的计算方法等信息。 元数据的作用包括：便于商业智能系统的集成和可重用，保证数据仓库的数据质量和可维护性，帮助业务人员更好地理解当前业务和系统数据，提高商业智能系统的管理效率。 （3） 元模型 元模型是关于模型的模型。这是特定领域的模型，定义概念并提供用于创建该领域中的模型的构建元素。 说白了就是定义如何存放技术元数据和业务元数据。比如以何种方式存储，是存到文本文件（定义怎样分隔等内容）还是存到xml（定义xml标签等内容）等等。 所以，元模型其实是一个元数据交换的标准，按照相同标准设计出来的软件之间可以有效的进行数据共享，或者系统集成。 所以，严格来讲元数据管理软件与元模型之间并不是包不包含的关系，就如同如果你现在问iphone手机里包不包括java一样，因为java是一门语言，它也类似于标准。 不知道你所说的数据仓库软件是指的什么软件，如果是元数据管理软件你可以了解下作为借鉴，看看他们都有哪些功能。如果是其他类型的软件，视情况而定，如果该软件包含你要设计的功能你就可以了解下，有助于你思路的打开，但并不用精通。 最后，如果你想了解元模型的话，推荐你看看《公共仓库元模型：数据仓库集成标准导论》、《公共仓库元模型开发指南》这两本书，一定会有帮助。

㈦ 怎么不用hash比较实现数据仓库拉链算法

增量拉链是指每次加载时，将源表数据视为增量抽取后的结果，加载到目标表时需要考虑数据历史情况。一般数据发生变化时关闭旧数据链，然后开新数据链。增量拉链针对的是历史表情况，由于数据仓库中记录了大部分数据历史表变化情况，因此增量拉链加载策略在数据仓库中是使用比较广泛的一种加载策略。通常这种历史表都含有start_date和end_date字段，首先全字段对比源数据和目标表得出真正的增量数据，这里的全字段不包含start_date和end_date字段，然后根据主键对目标表进行关旧链操作，然后对新增数据开新链，这种拉链策略同样可以处理全量数据。

㈧ 数据挖掘和数据仓库基础内容有哪些

内容包括：
数据挖掘概论: [概念、原因、功能] 数据挖掘与数据仓库
关联规则
分类的概念与技术
聚类分析
神经网络
WEB挖掘
挖掘准备
行业应用等
这些都是我们的课程内容，希望对你有帮助。
来源：商业稚嫩和数据仓库爱好者
提供，，，，，商业智能和云计算。。。。。陪训，，，有这个基础课。

㈨ 数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括一点)

区别：

1、目的不同：

数据仓库是为了支持复杂的分析和决策，数据挖掘是为了在海量的数据里面发掘出预测性的、分析性的信息，多用来预测。

2、阶段不同：

数据仓库是数据挖掘的先期步骤，通过数据仓库的构建，提高了数据挖掘的效率和能力，保证了数据挖掘中的数据的宽广性和完整性。

3、处理方式不同：

数据挖掘是基于数据仓库和多维数据库中的数据，找到数据的潜在模式进行预测，它可以对数据进行复杂处理。大多数情况下，数据挖掘是让数据从数据仓库到数据挖掘数据库中。

联系：

1、数据仓库是为了数据挖掘做预准备，数据挖掘可建立在数据仓库之上。

2、最终目的都为了提升企业的信息化竞争能力。

(9)数据仓库算法扩展阅读：

数据仓库与数据挖掘的发展历程：

关系数据库是20世纪70年代初提出来，经过数据库专家几十年的努力，理论和实践都取得了显着成果，标志着数据库技术的日益成熟。

但它仍然难以实现对关系数据库中数据的分析，不能很好地支持决策，因此在80年代，产生了数据仓库的思想，90年代，数据仓库的基本原理、架构形式和使用原则都已确定。

主要技术包括对数据库中数据访问、网络、C / S结构和图形界面，一些大公司已经开始构建数据仓库。针对数据仓库中迅速增长的海量数据的收集、存放，用人力已经不能解决，那么数据仓库中有用的知识的提取就需要数据挖掘来实现。

数据挖掘与统计学子领域“试探性数据分析”及人工智能子领域“知识发现”和机器学有关，是一门综合性的技术学科。

网络-数据仓库

㈩ 什么是数据仓库

数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW。

数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。

◆面向主题：操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。

◆集成的：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

◆相对稳定的：数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

◆反映历史变化：数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

数据仓库是一个过程而不是一个项目。

数据仓库系统是一个信息提供平台，他从业务处理系统获得数据，主要以星型模型和雪花模型进行数据组织，并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识。

从功能结构化分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（Data Storage）、数据访问（Data Access）三个关键部分

数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。

并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。