数据仓库分析系统整体设计方案——【数据仓库与数据挖掘】.pdf
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目录
一、概述3
二、四科室需求5
1、风险科需求5
2、市场科需求22
3、业务管理科需求24
4、计划资金科需求25
三、需求分析40
1、维表40
2、事实表40
3、事务——业务处理过程及业务术语40
4、主键41
5、外键41
四、系统结构图及业务数据流图43
1、系统结构图43
2、数据
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数据仓库分析系统整体设计方案.docx
数据仓库分析系统整体设计方案
目 录
一、概述 2
二、四科室需求 3
1、风险科需求 3
2、市场科需求 13
3、业务管理科需求 14
4、计划资金科需求 15
三、需求分析 23
1、维表 23
2、事实表 23
3、事务——业务处理过程及业务术语 23
4、主键 24
5、外键 24
四、系统结构图及业务数据流图 25
1、系统结构图 25
2、数据流图 26
五、源数据表结构 27
1、BCS系统 27
2、Cardpool系统 34
3、NAS系统 36
4、BCS系统报表 37
六、生成表结构 39
七、码表结构 43
八、结果表结构 50
九、数据表创建方法 51
1、BCS
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数据仓库与数据挖掘项目建设策划方案.docx
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数据仓库与数据挖掘项目建设
1. 数据仓库知识简介
1.1软件质量操纵
软件质量操纵的要紧目的是为了获得更高的开发效率，幸免返工，提高产品的市场竞争力，从而为客户提高符合质量需求的稳定可靠的软件产品，同时它也是操纵方法的集合，包括软件建模、度量、评审以及其他活动。
1.2用于软件操纵的一般性方法如下：
目标问题度量法，即通过软件质量目标并持续观看这些目标是否达到软件质量操纵的一种方法
风险治理法，即识不与操纵软件开发中对成功达到质量目标危害最大的哪些因素的系统性方法
PDCA循环。这种方法发源于日本，是指打算plan，做do，检查check，和行动action
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数据仓库与数据挖掘课程设计报告.pdf
乐民之乐者，民亦乐其乐；忧民之忧者，民亦忧其忧。——《孟子》
目录
1.绪论2
1.1项目背景2
1.2提出问题2
2数据库仓库与数据集的概念介绍2
2.1数据仓库2
2.2数据集2
3数据仓库3
3.1数据仓库的设计3
3.1.1数据仓库的概念模型设计3
3.1.2数据仓库的逻辑模型设计3
3.2数据仓库的建立3
3.2.1数据仓库数据集3
3.2.2建立维表4
4.数据挖掘操作4
4.1数据预处理4
4.1.1描述性数据汇总4
4.2决策树4
5、实验心得12
6、大总结12
..
乐民之乐者，民亦乐其乐；忧民之忧者，民亦忧其忧。——《孟子》
1.绪论
1.1项目背景
在现在大数据时代，各
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数据仓库与数据挖掘教程第二版教学设计.pdf
数据仓库与数据挖掘是现代企业管理和分析的核心技术之一。本文
通过对教学目标、教学内容、教学方法和教学评估四个方面进行分析
和阐述，提供数据仓库与数据挖掘教程第二版教学设计的参考框架。
教学目标
知识目标
1.掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理。
2.理解数据仓库和数据挖掘的应用场景和实际应用案例。
3.了解数据仓库和数据挖掘的技术框架和工具。
技能目标
1.能够使用数据仓库和数据挖掘工具进行数据清洗、数据集
成、数据转换和数据加载等基本操作。
2.能够使用数据仓库和数据挖掘工具进行数据建模、数据挖
掘和数据可视化等高级操作。
3.能够根据实际应用场景设计和实现数据仓库和数据挖掘的
解决方案
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2025年大数据仓库与大数据挖掘课程设计.doc
目录
TOC\o1-3\h\z1.绪论 2
1.1项目背景 2
1.2提出問題 2
2数据库仓库与数据集的概念简介 2
2.1数据仓库 2
2.2数据集 2
3数据仓库 3
3.1数据仓库的设计 3
3.1.1数据仓库的概念模型设计 3
3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 3
3.2数据仓库的建立 3
3.2.1数据仓库数据集 3
3.2.2建立维表 4
4.数据挖掘操作 4
4.1数据预处理 4
4.1.1描述性数据汇总 4
4.2决策树 4
5、试验心得 12
6、大总結 12
绪论
1.1项目背景
在目前大数据時代，各行各业需要對商品及有关关节的数据進行搜集处理，尤其零售行业，于企业對产品
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基于数据仓库的数据挖掘技术分析研究.doc
基于数据仓库的数据挖掘技术分析研究
摘 要
基于数据仓库的数据挖掘技术是一种对数据仓库中的数据进行深层次的加工和处理的过程,也是一种实现数据仓库决策价值的方法和工具。文中分析了数据仓库、数据挖掘等概念,并结合数据挖掘在实际决策支持系统中的应用,说明了数据挖掘的基本方法、主要过程以及发展方向。
关键词：仓库，储存，数据采集
目 录
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目 录 3
引 言 4
1数据仓库及其体系结构 5
2基于数据仓库的数据挖掘技术
6
3数据挖掘在实际决策支持系统中的应用 8
4.结束语
9
参考文献 10
?
引 言
?
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大数据与数据挖掘之数据仓库.pptx
大数据与数据挖掘-数据仓库;大数据分析;大数据分析;大数据分析;;大数据分析;大数据分析;大数据分析;OLAP的特性：
快速性：系统能在数秒内对用户的多数分析要求做出反应
可分析性：用户无需编程就可以定义新的专门计算，将其作为分析的一部分，并以用户所希望的方式给出报告
多维性：提供对数据分析的多维视图和分析
信息性：能及时获得信息，并且管理大容量信息;;;产品名称; 查询时除了查询销售量外，有时还查询涉及多个数据项求和，若采取临时进行汇总计算，会使查询效率大大降低。
; 多维数据库的OLAP，多维数据库（MDDB）是以多维方式组织数据，即以维作为坐标系，采用类似于数组形式存储数据
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数据仓库及数据挖掘必考点.pdf
百学须先立志。——朱熹
第一章
1、数据库房：是一个面向主题的、集成的、相对稳固的、反应历史变化的数据
会合。
构成：数据库房数据库，数据抽取工具，元数据，接见工具，数据市集，数
据库房管理，信息公布系统；
2、元数据：技术元数据
业务元数据。
3、数据办理：联机事务办理（OLTP）
联机剖析办理。(OLAP)
4、多维剖析采纳:切片、切块、钻取和旋转等各样剖析动作。
5、ROLAP：关系数据库
MOLAP：多维数据结构组织的OLAP实现。
HOLAP：混淆数据组织
6、数据库房开发过程：数据抽取、数据储存与管理、数据表现；
7、数据库房系统的系统结构依据应用需求的不一样：
两层架构，
独立型
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数据仓库及数据挖掘.ppt
数据仓库与数据挖掘 事务处理需求（OLTP） 不同的事务处理子系统 采购子系统：订单、订单细则、供应商 销售子系统：顾客、销售 库存子系统：出库领料单、进料入库单、库存台帐 人事子系统：员工、部门 各种事务处理需求 一笔订购、一笔销售、一次进料、一次出料 要求 强调多用户并发环境，数据的一致性、完整性 分析处理需求(OLAP) 今年销售量下降的因素（时间、地区、商品、销售部门） 某种商品今年的销售情况与以往相比，有怎样的变化？每年的第一季度商品销售在各类商品上的分布情况怎样？ 要求 多个子系统中的数据（数据集成） 历史数据 汇总、综合的数据 数据仓库的定义 数据仓库是一种面向主题
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《数据仓库与数据挖掘》第8章.pptx
《数据仓库与数据挖掘》第8章
第6章:关联规则挖掘AssociationruleminingAlgorithmsforscalableminingof(single-dimensionalBoolean)associationrulesintransactionaldatabasesMiningvariouskindsofassociation/correlationrulesConstraint-basedassociationminingSequentialpatternminingApplications/extensionsoffrequentpatternminingSummary2
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数据仓库与数据挖掘第10章.ppt
第十章 序列模式挖掘 一、序列的概念及定义 二、序列模式挖掘 第一节 序列的概念及定义 1. 什么是序列 设数据库表：顾客交易（顾客id，交易时间，顾客购买项） 同一时间不存在一个顾客进行 两个以上的交易 交易中不考虑顾客购买多少物 品，而只考虑一项物品有没有 被购买 事务发生时间 客户ID 购买项 2004.12.10 2004.12.12 2004.12.15 2004.12.20 2004.12.25 2004.12.25 2004.12.25 2004.12.30 2004.12.30 2004.12.31 2 5 2 2 4 3 1 1 4 4 A，B H C D
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对数据挖掘与数据仓库的认识.pdf
对数据挖掘与数据仓库的认识
学号：081401237姓名：郑仕生班级：08计算机科学与技术2班
对数据挖掘与数据仓库的认识
随着市场竞争的越来越激烈，商业环境中的信息越来越密集，企
业必须能够深入灵活利用积累的大量数据挖掘潜在的规律，提高决策
质量，把握和发现市场机遇，提升企业的竞争力。实施商务智能是一
个十分复杂的过程，成功的商务智能应该具备三个要素：商业需求、
大量的数据和实现商务智能的技术。因此，商务智能有其特定的实施
方法，它包含对企业商务智能需求的明确、对企业现有信息化情况的
了解和对各种商务智能技术的充分掌握三个方面。
目前业界对数据仓库的概念没有一个统一的定义，在我认为数据
仓库
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数据仓库与数据挖掘概述.ppt
联机事物处理（OLTP）联机分析处理（OLAP）OLTP与OLAP的对比从OLTP到OLAP联机事物处理（OnLineTransactionProcessing，OLTP）是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。OLTP是用户的数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。也称为实时系统(RealtimeSystem)。1.联机事物处理（OLTP）OLTP主要用于包括银行业、航空、邮购订单、超级市场和制造业等的输入数据和取回交易数据。如银行为分布在各地的自动取款机(ATM)完成即时取款交易；机票预定系统能每
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数据仓库与数据挖掘试题.pdf
《数据仓库与数据挖掘试题》
一、判断题(每小题1分，计30分，答题时每5个答案写在一起)
1.数据库作为数据资源用于管理业务中的信息分析处理。（X）
2.数据库的查询不是指对记录级数据的查询，而是指对分析要求的查询。（X）
3.关系数据库是二维数据（平面），多维数据库是空间立体数据。（v）
4.数据进入数据仓库之前，必须经过加工与集成。（V）
5.OLAP使用的是当前数据；OLTP使用的是历史数据。（V）
6.对数据仓库操作不明确，操作数据量少。（X）
7.数据集市实现难度超过数据仓库。（X）
8.OLAP使用的数据经常更新；OLTP使用的数据不更新，但周期性刷新。（X）
9.数据集市可升级到
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数据仓库和数据挖掘复习.doc
数据仓库和数据挖掘复习
第一章 数据仓库和数据挖掘概述
一、概念题
1、数据仓库的定义是什么？
答：数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中央决策制定过程。
2、数据仓库的特点是什么？
答：数据仓库的特点是：
（1）数据仓库是面向主题的；
（2）数据仓库是集成的；
（3）数据仓库是稳定的；
（4）数据仓库是随时间变化的；
（5）数据仓库中的数据量大；
（6）数据仓库软硬件要求较高。
3、什么是商业智能？
答：商业智能以数据库为基准，通过联机分析处理和数据挖掘技术帮助企业领导者针对市场变化的环境，做出快速、准确的决策。
二、简答题
1、数据仓库和数据挖掘的区