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数据仓库数据挖掘

数据仓库:面向主题的、集成的、非易变的、随时间变化的数据集合,用以支持决策。 数据库为事务处理服务。 数据仓库的基本特征包括以下几个方面:1)数据仓库面向主题。2)数据集成。3)数据相对稳定。 数据集市是一种更小、更集中的数据仓库,解决数据仓库分析时间长,代价高的确定 数据集市不等于数据仓库数据集市的简单合并不能成为数据仓库 (1)数据仓库数据模型 数据仓库和OLAP操作基于多维数据模型。 (2)数据仓库的体系结构 数据仓库系统组成:数据仓库(DW)、仓库管理和分析工具(查询工具和挖掘工具)。元数据数据仓库的核心。 (4)数据挖掘 知识发现识别数据库中以前不知道的、新颖的、潜在有用的和最终可被理解的模式的非平凡过程。数据挖掘是知识发现的核心工作和步骤。 知识发现(KDD)过程:数据准备、数据挖掘以及结果的解释和评估。 可视化技术在数据挖掘过程中扮演了重要的作用。

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数据仓库数据挖掘-多维数据操作

数据立方体如图所示: image.png 在数据立方体上的操作有:切片、切块、旋转、上卷和下钻。 切片和切块(Slice and Dice) 在数据立方体的某一维度上选定一个维成员的操作叫切片,而对两个或多个维执行选择则叫做切块。 作业要求: 在 SQL SERVER2012 中创建数据库,内含四张表,可参考的表设计如下图。 然后基于以上的数据库表进行切片、切块、旋转、上卷和下钻。 image.png 创建表结构及插入模拟数据数据是从SQL Server2012版本数据库导出,仅供借鉴参考 销售分析表结构 /****** Object: Table [dbo]. OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY] ) ON [PRIMARY] 多维数据操作

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    数据仓库数据挖掘-使用SQL语句实现AdventureWorksDW数据仓库的多维数据分析

    订阅本站 准备工作 AdventureWork各种版本下载链接: 此操作数据库版本为:2014版本。 切片操作 进行切片操作切片。

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    数据仓库数据挖掘的一些基本概念是_数据挖掘的实例

    这样的多维DB也被看作一个超立方体,沿着各个维方向存贮数据,它同意用户沿事物的轴线方便地分析数据主流业务型用户相关的分析形式一般有切片和切块以及下钻、挖掘等操作。 1.体系结构: (1)数据源是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉,通常包含企业内部信息和外部信息。 (2)数据的存储管理是整个数据仓库系统的核心。 数据准备 1) 数据的选择 搜索全部业务对象有关的内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。 2) 数据的预处理 研究数据的质量,为进一步的分析作准备。 Q7:数据仓库数据挖掘的关系是如何的? 数据仓库数据挖掘的关系数据仓库数据挖掘都是数据仓库系统的重要组成部分, 它们既有联系, 又有差别。 Q8:数据仓库数据挖掘在一些商业领域中的应用及现实意义 1)商品销售。商业部门把数据视作一种竞争性的財富可能比不论什么其它部门显得更为重要,为此须要把大型市场营销数据库演变成一个数据挖掘系统。

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    数据仓库②-数据仓库数据集市建模

    本文将详细介绍数据仓库维度建模技术,并重点讨论三种基于ER建模/关系建模/维度建模的数据仓库总体建模体系:规范化数据仓库,维度建模数据仓库,以及独立数据集市。 事实表包含了各维度表相关联的外码,并通过JOIN方式维度表关联。事实表的度量通常是数值类型,且记录数会不断增加,表规模迅速增长。 Current的记录用CustomerKey字段Join事实表;如果要统计历史TaxBracket状态为Low的用户情况,则只需要将TaxBracket属性为Low的用户记录的CustomerKey属性事实表关联 数据仓库建模体系之规范化数据仓库 所谓"数据仓库建模体系",指的是数据仓库从无到有的一整套建模方法。最常见的三种数据仓库建模体系分别为:规范化数据仓库,维度建模数据仓库,独立数据集市。 小结 数据仓库建模是一个综合性技术,需要使用到ER建模、关系建模、维度建模等技术。而且当企业业务复杂的时候,这部分工作更是需要专门团队业务方共同合作来完成。

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    数据仓库数据挖掘 - 大数据在SEO网站优化领域的具体应用案例

    作为一个计算机系的学生,对CSDN网站的需求量在浏览器中算是有着比较大的权重,接下来我借用CSDN网站的大数据网站分析,通过站长之家平台数据进行阐述个人对于大数据在SEO优化领域的具体应用。 、技术编程排名3、北京市排名85、百度权重6、Google权重7、反链数:4278,可以看出,此网站网络排名是较同等网站排名还是比较靠前的,同时由上图可以看到整站日均IP访问量达到100万响应之多,其数据承载量及 image.png 通过站长之家云平台可以看到,CSDN的百度权重走势、Alexa排名趋势、百度收录量变化趋势、整体来看,CSDN网站数据流量是稳步上升,众所周知,CSDN的文章来源至中国绝大部分程序员的技术经验及感受等文章

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    数据挖掘数据挖掘预测分析术语

    针对有关顾客的知识,和如何顾客有效接触的知识,进行收集、分析、应用。 大数据(Big Data): 大数据既是一个被滥用的流行语,也是一个当今社会的真实趋势。 数据仓库(Data Warehouse): 数据的中央存储库,采集、储存来自一个企业多个商业系统的数据数据质量(Data Quality): 有关确保数据可靠性和实用价值的过程和技术。 社交网络分析(Social Network Analysis, SNA): 描绘并测量人与人、组组、机构机构、电脑电脑、URLURL、以及其他种类相连的信息/知识实体之间的关系流动。 文本挖掘(Text Mining): 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算,以便用数学术语表达文本结构,之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。 网络挖掘/网络数据挖掘(Web Mining / Web Data Mining) : 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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    数据挖掘数据挖掘 特异群组挖掘的框架应用

    特异群组挖掘聚类、异常挖掘都属于根据数据对象的相似性来划分数据集的数据挖掘任务,但是,特异群组挖掘在问题定义、算法设计和应用效果方面不同于聚类和异常等挖掘任务。 2、 特异群组挖掘聚类和异常检测的关系 特异群组是指由给定大数据集里面少数相似的数据对象组成的、表现出相异于大多数数据对象而形成异常的群组[3,4],是一种高价值低密度的数据形态。 2.2 异常检测的比较 少部分数据对象的挖掘通常被认为是异常检测任务[8]。在特异群组挖掘问题中,相对于不在任何群组中的大部分数据对象而言,少部分相似对象形成的群组是一种异常。 通过对特异群组挖掘利用,减少欺诈行为,提高监管力度,提升公共安全管理和应急响应能力,帮助政府节省开支。 6、 结束语 特异群组挖掘是大数据的一个重要任务。 本文讨论了特异群组挖掘任务在问题定义、算法实现和应用等方面聚类、异常检测之间的差异,指出挖掘的需求决定了簇、特异群组、异常点的本质,表明了相似性理论是大数据挖掘技术研究的基础和关键;给出了一个易于理解和应用的特异群组挖掘任务的形式化描述及其实现算法

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    数据挖掘建模

    数据挖掘是基于统计学原理,利用机器学习中的算法工具实现价值信息的发现。机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是实现机器学习的一种技术。 ? 非线性分类经典算法包括K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、决策树(D Tree)、朴素贝叶斯(NB) 2、回归分析:反映事务数据属性在时间上的特征,预测数据间的相关关系,分类区别在于,分类是预测目标的离散变量 关联规则挖掘中有4个指标:置信度、支持度、期望置信度、提升度。 典型算法:Apriori算法、FP-Tree算法、PrefixSpan算法。 2、聚类分析:训练样本标签信息未知,通过学习揭示数据内在性质及规律。 典型算法:K均值算法(K-means)、DBSCAN(具有噪声的基于密度的聚类方法)。 三、沃尔玛经典营销案例:啤酒尿布 ? 模型发现:20世纪90年代的美国沃尔玛超市中,管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象:在某些特定的情况下,“啤酒”“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。

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    数据挖掘】任务2:医学数据库MIMIC-III数据处理

    涉及到的预处理方法包括插值,去噪,缺失值填充,离群点数据处理,可视化等。 数据集说明 patients:包含所有患者数据。 chart_events:包含了所有可供患者使用的图表数据。 电子图表显示病人的日常生命体征和他们的护理有关的任何额外信息:呼吸机设置、实验室值、代码状态、精神状态等等。因此,关于病人住院的大部分信息都包含在chartevent中。 这是因为在病人的电子图上显示实验室值是可取的,因此这些值是从存储实验室值的数据库复制到存储chartevent的数据库中。 当labevent中的值chartevent中的值不同时,以labevent中的值为准。 我选择删除偏离均值三倍标准差数据的方式进行去噪。

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    白话讲解商业智能 BI、数据仓库 DW和数据挖掘 DM

    商业智能 BI、数据仓库 DW、数据挖掘 DM 商业智能BI(Business Intelligence) 。相比于数据仓库数据挖掘,它是一个更大的概念。 商业智能可以说是基于数据仓库,经过了数据挖掘后,得到了商业价值的过程。所以说数据仓库是个金矿,数据挖掘是炼金术,而商业报告则是黄金。 ? 数据仓库DW(Data Warehouse) 。 数据进入数据仓库前,必须消除数据中的不一致性,方便后续进行数据分析和挖掘。 ? 数据挖掘DM(Data Mining) 。在商业智能 BI 中经常会使用到数据挖掘技术。 比如数据仓库中有数据数据之间的各种复杂关系,为了描述这些关系,元数据可以对数据仓库数据进行定义,刻画数据的抽取和转换规则,存储数据仓库主题有关的各种信息。 而且整个数据仓库的运行都是基于元数据的,比如抽取调度数据、获取历史数据等。 数据挖掘的流程 数据挖掘(Knowledge Discovery in Database)数据库中知识发现,简称KDD。

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    Greenplum 实时数据仓库实践(3)——Greenplum数据仓库

    2006年,当时的Sun微系统公司Greenplum开始联手打造即时数据仓库。 、BI和数据挖掘等任务时性能远超通用数据库系统。 从数据库的角度看,我的总体感觉是这些产品传统的DBMS相比,功能不够完善,性能差距较大,甚至很难找到一个相对完备的数据仓库解决方案。 反观专为大数据存储、计算、挖掘而设计Greenplum,它所拥有的丰富特性使其成为构建数据仓库等分析型应用的理想选择。 从原理上讲,TPAP在需求、应用场景、性能衡量指标、建模设计方法、优化策略等方面都截然不同(参见“Greenplum 实时数据仓库实践(1)——数据仓库简介”中的表1-1),结果必然是在实现技术上分道扬镳

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    数据数据仓库:主要差异

    数据仓库仅存储已建模/结构化的数据,而数据库不包含数据。它将其存储为全结构化,半结构化和非结构化的。[看我的大数据是不是新的图形。数据仓库只能存储橙色数据,而数据湖可以存储所有的橙色和蓝色数据。] 像Hadoop这样的大数据技术的主要特点之一是数据仓库相比,存储数据的成本相对较低。这主要有两个原因:首先,Hadoop是开源软件,所以许可和社区支持是免费的。 根据定义,数据仓库是一个高度结构化的仓库。改变结构在技术上并不困难,但考虑到之相关的所有业务流程,这可能非常耗时。 另一方面,数据湖缺乏数据仓库的结构 - 这使开发人员和数据科学家能够轻松地配置和重新配置他们的模型,查询和应用程序。 安全。数据仓库技术已经存在了数十年,而大数据技术(数据湖的基础)则相对较新。 尽管数据仓库数据库都是存储库,但数据仓库不是数据仓库2.0,也不是数据仓库的替代品,这一点很重要。 所以要回答这个问题 - 数据仓库不仅仅是数据仓库吗?- 我的意思是否定的。数据湖不是数据仓库

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    数据仓库数据存储处理

    数据仓库的三层数据结构 数据仓库数据特征 状态数据事件数据 当前数据周期数据 数据仓库中的元数据 数据仓库数据ETL过程 ETL概念 数据ETL是用来实现异构数据源的数据集成,即完成数据的抓取 之对应的是关系联机分析处理(ROLAP) 多维建模技术简介 两种主流建模技术 :由Inmon提出的企业级数据仓库模型和由Kimball提出的多维模型 ; 基于关系数据库的多维数据建模,如星型, (market basket analysis) 啤酒尿布的故事 在数据分析行业,购物篮的商品相关性分析被称为“数据挖掘算法之王” 分类预测 分类是数据挖掘中的一项非常重要的任务,目的是提出一个分类函数或者分类模型 信用卡欺诈检测 偏差检测示意 数据挖掘的常用方法 聚类分析 决策树 人工神经网络 粗糙集 关联规则挖掘 统计分析 数据仓库数据挖掘的联系 DW为DM提供了更好的、更广泛的数据源 DW为DM提供了新的支持平台 DW为更好地使用DM工具提供了方便 DM为DW提供了更好的决策支持 DM对DW的数据组织提出了更高的要求 DM还为DW提供了广泛的技术支持 数据仓库数据挖掘的区别 DW是一种存储技术,它包含大量的历史数据

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    数据挖掘数据挖掘生活:算法分类和应用

    但是,如果了解一点点数据挖掘(Data Mining)的知识,你,或许会有柳暗花明的感觉。 的确,数据挖掘无处不在。它和生活密不可分,就像空气一样,弥漫在你的周围。但是,很多时候,你并不能意识到它。 本文,主要想简单介绍下数据挖掘中的算法,以及它包含的类型。然后,通过现实中触手可及的、活生生的案例,去诠释它的真实存在。 一、数据挖掘的算法类型 ? 一般来说,数据挖掘的算法包含四种类型,即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习,后两种属于无监督学习,属于描述性的模式识别和发现。 下面,想针对不同的算法类型,具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 ? 有些学者通过场景(花卉、树木、饮食、医药诗词)频次的差异,来做统计判断。总而言之,主要通过一些指标量化,然后比较指标之间是否存在显著差异,藉此进行写作风格的判断。 ---- 转自:爱数据网;

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    DataOps数据仓库建设 顶

    如果我们已经把相关联的数据提前采集到了数据仓库,这样的过程就变成了执行SQL进行问题排查了。那么从ETL的视角看,排查问题过程是这样的步骤: 数据采集-> 数据仓库 通过SQL排查系统问题 ? 有同学一定会疑惑, 下面的ETL过程来排查问题,必须要求数据仓库里必须有全量的数据啊,我们该如何来建设这个全量的数据呢? 根据历史出现过的问题,复盘来看,哪些数据值得采集。 运维数据类型 在数据仓库的建设中,要充分认识我们有哪些数据类型;知己知彼,方能百战不殆。 3.统一数据分层规范 在数据仓库理论中,前面我们提到的元数据称为DIM(维度),运行时对应到ODS(原始数据)。 5.小结 数据仓库已经有一套成熟的技术和理论了,如何将运维数据仓库建设结合好,打造出适合DataOps的数据仓库,实际上是一个旧瓶装新酒的问题。

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    数据仓库专题(6)-数据仓库、主题域、主题概念定义

    一、数据仓库       关于数据仓库概念的标准定义业内认可度比较高的,是由数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)在1991年出版的“Building the Data Warehouse 二、主题       主题是传统数据库的面向应用相对应的,是一个抽象概念,是在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。每一个主题对应一个宏观的分析领域。 所谓较高层次是相 对面向应用的数据组织方式而言的, 是指按照主题进行数据组织的方式具有更高的数据抽象 级别。 传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应, 数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。 分析主题域,确定要装载到数据仓库的主题是 信息打包技术的第一步。而在进行数据仓库设计时,一般是一次先建立一个主题或企业全部主题中的一部分,因此在大多数数据仓库的设计过程中都有一个主题域的 选择过程。 图3-32  主题域的划分 经过对以上内容深入分析,发现此定义:”主题域通常是联系较为紧密的数据主题的集合“并不矛盾,只是所站的视角不同,“数据主题集合”的观点从数据着眼,前提是已经经过分析、梳理列出所有可能的数据主题

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    数据挖掘】模型、工具、统计、挖掘展现

    的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程,通过这个过程,我们可以把需要的数据放到数据仓库里面,那这个数据仓库就是多层模型中的第二层 数据仓库主要是给我们需要存放的数据提供一个物理基础,我们对数据进行分析,原材料都放在这个数据仓库里面,这几年以来,除了数据仓库这个概念,还兴起了数据集市这个概念,数据集市其实就是部门级的数据仓库,规模比较小一点的数据仓库 第四层是Data Mining数据挖掘层,数据挖掘数据分析(统计分析)有什么区别呢,数据分析往往是统计量和算法比较清楚,数据挖掘往往是目标不是很清楚,在实现目标的过程中采用什么方法不能确定,所以数据挖掘数据分析难度要高很多 数据挖掘思想来源:假设检验,模式识别,人工智能,机器学习 常见数据挖掘任务:关联分析,聚类分析,孤立点分析等等 例:啤酒尿布的故事 5. 展现层:报表图形 展现层在数据分析中是一个很重要的组成部分,在大家的心目中数据分析软件只是读数据和算数据,结果算出来就OK了。

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    数据挖掘数据分析

    一、数据挖掘数据分析概述 数据挖掘数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 2、在行业知识方面,数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解,并且能够将数据自身的业务紧密结合起来;而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3 数据挖掘的模型知识 机器学习和数据挖掘是紧密相关的,要进行数据挖掘需要掌握一些机器学习所用的方法和模型知识,通过模型的训练可以得到处理数据的最优的模型。 基于Hadoop的数据挖掘数据挖掘一旦完成,就会生成挖掘结果即模式。 MapReduce的通用的并行,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘机器学习等需要迭代的

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    数据挖掘数据分析

    一、数据挖掘数据分析概述 数据挖掘数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 2、在行业知识方面,数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解,并且能够将数据自身的业务紧密结合起来;而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3 数据挖掘的模型知识 机器学习和数据挖掘是紧密相关的,要进行数据挖掘需要掌握一些机器学习所用的方法和模型知识,通过模型的训练可以得到处理数据的最优的模型。 基于Hadoop的数据挖掘数据挖掘一旦完成,就会生成挖掘结果即模式。 MapReduce的通用的并行,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘机器学习等需要迭代的

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