(精选)政务数据库系统第11章：电子政务与数据挖掘课件.pptVIP

返回 第11章：电子政务与数据挖掘 11.1 电子政务中的数据挖掘 11.1.1数据挖掘的概念 11.1.2 数据挖掘的步骤 11.1.3 数据挖掘方法 11.1.1数据挖掘的概念 问题的提出： 数据爆炸但知识缺乏 定义： 从大型数据库或数据仓库中发现并提取隐藏在其中的信息的一种新技术。 目的 是帮助决策者发现数据间潜在的关联，提取隐含在数据库中的、未知的、有用的信息或知识，发现被忽略的要素。 被称作数据库的知识发现 11.1.2 数据挖掘的步骤 确定挖掘对象 数据准备 建立挖掘模型 数据挖掘 结果分析和评价 11.2 数据仓库的基本原理 11.2.1 数据仓库产生的背景 11.2.2 数据仓库的定义和特点 11.2.3 数据仓库的分类和结构 11.2.4 数据仓库与数据挖掘的关系 11.2.1 数据仓库产生的背景 事务处理和决策分析服务的要求不同 二者对系统的要求不同 决策需要大量总结性数据 分析决策不仅需要当前的数据，还需要大量的历史数据 分析决策需要多方面的数据源 分析决策所使用的数据库在操作特点上也与事务操作不同 ，以查询为主，很少进行增删改。 11.2.2 数据仓库的定义和特点 定义 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，用以支持经营管理中的决策过程 特点： 面向主题 集成 稳定 随时间变化 数据仓库与一般数据库的区别 一般数据库 数据仓库 操作类型 增删改查 以查为主 数据时效 当前数据 历史数据 数据集成度 原始、分散 加工、集成 适用范围 面向应用 面向分析决策 数据量 数据量小 数据量极大 更新 实时更新 不更新，周期性刷新 设计要求 规范化 综合化 11.2.3 数据仓库的分类和结构 分类： 数据仓库 数据超市 多层次数据仓库 联合式数据仓库 结构： 数据源 数据仓库和数据超市 用户接口 ORALCE SYBASE DB2 … HTML 数据抽取 组织数据仓库 元数据管理 仓库建模 查询 分析 报表 数据挖掘 图形接口 部门 数据 超市 OLAP 服务器 11.2.4 数据仓库与数据挖掘的关系 数据仓库为数据挖掘提供了符合要求的数据源 数据仓库能够提供多个分析基础设施 数据存取、数据合并、数据集成、异构数据库的转换程序、ODBC/OLE DB连接、WEB访问接口、OLAP分析工具、报表工具 11.3 数据仓库的分析工具 11.3.1 数据仓库模型结构 11.3.2 联机分析处理OLAP 11.3.1 数据仓库模型结构 维度模型（以销售数据库为例） 通过事实表、维、量的概念来描述维度模型 在维度模型中，我们将反映数据基本情况的表称为事实表（Fact table）。 将决策分析中观察数据的角度，理解为“维”， 将折扣、数量、价格等属性称为“量”，维是量取值的条件。 决策分析观点下的数据库结构 产品 商店 时间 返回