数据挖掘与OLAP的区别

Data Mining:Concepts and Techniques(3rd ed.)

— Chapter 4 —Jiawei Han, Micheline Kamber, and Jian PeiUniversity of Illinois at Urbana-Champaign & Simon Fraser University

© 2013 Han, Kamber & Pei. All rights reserved.1

Chapter 4: Data Warehousing and On-line Analytical Processing

Data Warehouse: Basic Concepts Data Warehouse Modeling: Data Cube and OLAP Data Warehouse Design and Usage Data Warehouse Implementation Summary3

What is a Data Warehouse?

Defined in many different ways, but not rigorously.

A decision suppor

Data Mining:Concepts and Techniques(3rd ed.)

— Chapter 4 —Jiawei Han, Micheline Kamber, and Jian PeiUniversity of Illinois at Urbana-Champaign & Simon Fraser University

© 2013 Han, Kamber & Pei. All rights reserved.1

Chapter 4: Data Warehousing and On-line Analytical Processing

Data Warehouse: Basic Concepts Data Warehouse Modeling: Data Cube and OLAP Data Warehouse Design and Usage Data Warehouse Implementation Summary3

What is a Data Warehouse?

Defined in many different ways, but not rigorously.

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《计算机科学》-OLAP与数据挖掘一体化模型的研究与发展

计算机科学２０００Ｖ０１．２７№ｓ

ｏＬＡｐ与数据挖掇一体化模型的研究与发展¨

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石云

寒妻｛４§。强２）

（孛鬻辑学臻赣糖疆竞辑拢寒１∞０８０）

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Ｓｌ害

目前，ｏＬＡＰ（联机分析处理）与数据挖抵是信息

够猜

《计算机科学》-OLAP与数据挖掘一体化模型的研究与发展

计算机科学２０００Ｖ０１．２７№ｓ

ｏＬＡｐ与数据挖掇一体化模型的研究与发展¨

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目前，ｏＬＡＰ（联机分析处理）与数据挖抵是信息

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ERP与数据挖掘技术的结合使用

摘 要：传统的erp系统实现了对数据的查询和统计，但缺乏对各子系统的综合查询、辅助决策的支持。在目前的erp产品中，与数据挖掘技术的结合还较少，erp与数据挖掘的结合必定使erp系统的应用更加有效，对此研究具有实践意义。本文主要围绕在erp中使用数据挖掘技术展开研究，将数据挖掘理论应用于实际的erp项目中，实现erp系统与数据挖掘技术的结合。 关键词：erp；数据挖掘；数据仓库；olap 引言

erp（企业资源计划enterprise resource planning）是以管理思想为基础，建立在信息技术之上的一整套管理信息系统，其目的是整合、优化企业资源。在erp的发展中，增加数据仓库dw和联机分析处理olap功能引人注目。在传统的erp系统中，实现了联机事务处理功能，但局限于对数据的查询和统计，对各子系统的综合查询、辅助决策的支持欠缺。由于erp系统的发展及我国erp系统应用水平的提高，数据量越来越大，企业领导对决策的要求越来越高，希望从纷繁的日常数据中得到对企业发展有益的信息，希望能够提供更高层次的数据分析功能，更好地辅助领导进行管理决策。而从大量的数据中找到一些潜在规律，正是数据挖掘研究处理的内容。随着

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第12章 文本数据挖掘与Web挖掘技术

第1节 文本挖掘概述

1.1 文本挖掘的出现

在现实世界中，我们面对的数据大都是文本数据，这些数据是由各种数据源（如新闻文章、研究论文、书籍、数字图书馆、电子邮件和Web页面等）的大量文档组成。所以，随着文档信息量的飞速增长，文本数据的数据量也急剧地增长。

文本数据是所谓的半结构化数据（Semi-Structure Data），它既不是完全无结构的也不是完全结构化的。如，文档可能包含结构字段，比如：标题、作者、出版日期、长度、分类等，也可能包含大量的非结构化的文本，如摘要和内容。

文本挖掘（Text Mining），国外有人称之为文本数据挖掘（Text Data Mining）和文本分析（Text Analysis）。文本挖掘一词大约出现于1998年4月在欧洲举行的第十届机器学习会议上，组织者 Kodratoff明确地定义了文本挖掘的概念，并分清它与“信息检索”的不同点和共同点。Kodratoff认为，文本挖掘的目的是从文档集合中

《数据仓库与数据挖掘》作业3

(2015年5月11日前完成)

基本概念（5分）

一、有一销售管理系统，存在如下实体：客户、地区、商品、订单、订单明细，

其具体情况如下：

客户：属性包括：客户编码、客户名称、联系地址 地区：属性包括：地区编号、地区名称 商品：属性包括：商品编号、商品名称、规格

订单：属性包括：订单编号、订单日期、交货日期、订单总金额 订单明细：订单明细号、单价、数量

其语义是：一个客户只属于一个地区，一个地区有多个客户；一个客户可以有多个订单，一个订单只属于一个客户；一个订单有多个订单明细项，一个明细项只属于一个订单；一个明细中只包含一种商品，一种商品可以属于多个订单明细。

1、画出上述系统的E-R图。

2、将E-R图转化为逻辑模型，并标明其主码和外码。（要求一对多的联系合并） 3、根据你建立的逻辑模型，以合理的方式补充数据。

数据仓库建设方案（20分）

二、根据题一所示业务系统结构和数据，构建一个OLAP系统，请：

1、按照星形模型建立数据仓库结构，使之能够分别按地区、商品、日期进行联

机分析处理。

2、写出从业务系统中将数据导入数据仓库的算法。

3、结合上课实例，编写出能按不同维度进行多维分析的程序代码（有界面）。

《数据仓库与数据挖掘》作业3

(2015年5月11日前完成)

基本概念（5分）

一、有一销售管理系统，存在如下实体：客户、地区、商品、订单、订单明细，

其具体情况如下：

客户：属性包括：客户编码、客户名称、联系地址 地区：属性包括：地区编号、地区名称 商品：属性包括：商品编号、商品名称、规格

订单：属性包括：订单编号、订单日期、交货日期、订单总金额 订单明细：订单明细号、单价、数量

其语义是：一个客户只属于一个地区，一个地区有多个客户；一个客户可以有多个订单，一个订单只属于一个客户；一个订单有多个订单明细项，一个明细项只属于一个订单；一个明细中只包含一种商品，一种商品可以属于多个订单明细。

1、画出上述系统的E-R图。

2、将E-R图转化为逻辑模型，并标明其主码和外码。（要求一对多的联系合并） 3、根据你建立的逻辑模型，以合理的方式补充数据。

数据仓库建设方案（20分）

二、根据题一所示业务系统结构和数据，构建一个OLAP系统，请：

1、按照星形模型建立数据仓库结构，使之能够分别按地区、商品、日期进行联

机分析处理。

2、写出从业务系统中将数据导入数据仓库的算法。

3、结合上课实例，编写出能按不同维度进行多维分析的程序代码（有界面）。

浙江理工大学硕士学位论文终端营销的数据挖掘与商务智能

目录

摘要........................................................................................................................... I Abstract ......................................................................................................................... I II 第1章绪论 .. (1)

1.1 研究背景 (1)

1.2 研究意义 (1)

1.3 国内外研究现状及发展动态 (1)

1.3.1 数据挖掘国内外研究现状及趋势 (1)

1.3.2 商务智能国内外研究现状及趋势 (4)

1.4 论文研究内容和框架 (4)

1.4.1 论文研究内容 (4)

1.4.2 论文框架 (5)

1.5 本章小结 (5)

第2章商务智能与数据挖掘相关理论 (6)

2.1 商务智能的含义 (6)

2.2 数据挖掘的含义 (6)

2.3 数据挖掘的几种主要技术算法 (7)

2.3

第一章

1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。 2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。 4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。 5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。

6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储管理和数据表现等。 7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。 8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。 9、“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交