数据仓库和数据挖掘.ppt

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1、第7章 数据仓库和数据挖掘,本章学习目标了解数据仓库的概念及特点了解数据挖掘的应用和功能熟悉数据挖掘的几种主要技术,第7章 数据仓库和数据挖掘,7.1 数据仓库概述,7.2 数据挖掘概述,7.3 数据挖掘的主要技术,7.4 数据仓库和挖掘对CRM的影响,第7章 数据仓库和数据挖掘,7.1 数据仓库概述,7.2 数据挖掘概述,7.3 数据挖掘的主要技术,7.4 数据仓库和挖掘对CRM的影响,什么是数据仓库？,7.1.1 数据仓库概念与特点,始于20世纪80年代初，“数据仓库之父”William H.Inmon。“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、相对稳定的、与时间相关的数据集合，以

2、支持经营管理中的决策。数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，不同于企业现有的操作型数据库；数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据。,7.1.1 数据仓库概念与特点,1、面向主题,2、集成的数据,3、数据相对稳定,4、数据仓库的时间相关性,特点,7.1.1 数据仓库概念与特点,（1）面向主题 数据库：面向事务处理任务，各系统分离 数据仓库：按照一定的主题域组织在一起 主题：用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面。针对决策者的数据分析，而不是日常事务的处理，因而排除了对决策无用的数据，提供了特定主题的简明视图。是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析

3、对象，是针对某一决策问题而设置的。,财务子系统,销售商分析,产品分析,销售子系统,供应子系统,人力资源子系统,消费者分析,数据仓库,生产调度子系统,数据库,面向主题,面向事务,例如：一个保险公司的数据仓库所组织的主题可能是：客户、政策、保险金、索赔等，而按应用来组织则可能是：汽车保险、生命保险、伤亡保险等。,7.1.1 数据仓库概念与特点,（2）集成的数据 从原来分散的多个异种数据源（关系数据库、文本数据库、Web数据库、一般文件等）构成的子系统中提取数据。原有数据库系统记录的是每一项业务处理的流水账，不适合分析处理，在进入数据仓库之前必须进行综合、计算，抛弃分析处理不需要的数据项，必要时增加

4、一定的外部数据。原分散数据库中有很多重复或不一致的地方，必须消除不一致和错误，全局统一。,为何进行数据集成？,7.1.1 数据仓库概念与特点,（3）数据相对稳定 数据库：通常定时更新，根据需要变化 数据仓库：主要供查询，只读。从内容上看，存储当前和历史的数据，不是日常事务产生的数据，并且当前数据在一定时间间隔后要转换成历史数据转存慢速设备，不需要的则删除，因此极少修改。,火车票销售,7.1.1 数据仓库概念与特点,（4）数据仓库的时间相关性 数据仓库中的数据都要表明时间属性。通常包含历史信息，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

5、发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。为了满足决策分析的需要，数据仓库的数据存储期限一般为510年，当超过数据仓库的存储期限，或对分析不再有用时，这些数据将从数据仓库中删去。,学籍管理系统&成绩管理系统,财务系统,传统数据库与数据仓库,日常业务的自动化处理属于联机事务处理只涉及当前数据，系统积累下的历史业务数据往往被转存到脱机的环境中,用于支持高层决策分析属于联机分析处理对自身业务的运作及整个市场相关行业的态势进行分析，做出有利的决策,通存通兑,增设自助网点,7.1.2 传统数据库与数据仓库,联机的事务处理系统,异构的外部数据源,脱机的历史业务数据,数据中心(仓库),data,data,dat

6、a,为分析统计和决策支持应用服务,联机事务处理和联机分析处理,联机事务处理（OLTP）传统的关系型数据库的核心应用。OLTP：执行基本的增加、删除等联机事务和查询处理，及时、安全地将当前事务所产生的记录保存下来。几乎涵盖了组织的大部分日常操作。SQL语言例如：银行交易管理系统中，每天的大量操作都限于增加新账号、删除旧账号、更改账号中的金额数据、查询客户账号余额等。,联机分析处理（OLAP）数据仓库的核心应用。OLAP：针对同一个主题对数据进行分析、查询和生成报表，从而快速、交互地得出决策支持的分析结论。基本功能是对用户当前及历史数据进行分析以辅导领导决策，侧重决策支持，并提供直观易懂的查询结果

7、。,OLTP&OLAP,7.1.3 CRM中数据仓库的结构,体系结构斯坦福大学的数据仓库体系结构,客户应用,数据仓库,集成器,监视器/包装器,监视器/包装器,监视器/包装,信息,信息,信息,7.1.3 CRM中数据仓库的结构,体系结构综合的数据仓库的体系结构,数据源,抽取 清理装载 刷新,数据仓库,服务,前端工具,查询工具,报表工具,分析工具,数据挖掘工具,数据集市,OLAP,OLAP,主题,主题,主题,7.1.3 CRM中数据仓库的结构,组织结构四个级别,当前细节级,集成,轻度综合级,提取综合,高度综合级,精炼综合,早期细节级,老化的数据,最近时期的业务数据,被转储于磁带等转换介质,四个级别

8、,7.1.3 CRM中数据仓库的结构,关于数据的数据组织仓库内的数据存储，描述何种信息存于何处，怎样编码，怎样与其他信息相关，来自哪里，怎样与业务相关。元数据对于管理、组织、探索数据非常重要，它能够让用户知道数据仓库有什么，以及如何使用。例如：数据仓库表的结构、数据仓库表的属性、数据仓库的元数据、抽取日志。,组织结构元数据,7.1.3 CRM中数据仓库的结构,组织结构图,高度综合级,面向决策人员,生产线每月销售,轻度综合级,面向管理人员,中心数据库,当前细节级,销售细节级,操作型转换,早期细节级,销售细节级,子生产线每周销售,元数据,7.1.4 数据仓库几个重要概念,对数据仓库中数据综合程度的

9、一个度量粒度越高，综合程度越高，细节程度越低粒度越低，综合程度越低，细节程度越高将近期的、综合的、查询频率高的高粒度数据存放于磁盘、光盘等快速设备将久远的、细节的、查询频率低的低粒度数据存放于磁带等低速设备,（1）粒度,7.1.4 数据仓库几个重要概念,将数据分散到各自的物理单元中，以便能分别地、独立地处理，提高效率。数据分割时可以依据不同的标准，如日期、地域或业务领域等，也可以是它们的组合，一般按日期分割不可或缺。数据分割后的数据单元称为分片，各个分片内的数据独立，处理和重构、监控等操作更容易。,（2）分割,7.1.4 数据仓库几个重要概念,是数据仓库的一个子集，只包含公司业务某一方面的数据

10、子集。数据集市的目标是把不同的数据提供给不同的用户。数据集市在物理上独立，被布局在局域网的一个单独的数据服务器上，专门为某一类特定用户服务，以满足只对数据仓库中一部分数据感兴趣的用户的分析需求。,（3）数据集市DM（Data Marts),7.1.5 数据仓库的主要技术,1.联机分析处理(OLAP)（1）MOLAP 多维联机分析处理。以多维数据仓库为核心，以多维方式存储和显示数据。在多维数据存储“超立方块”的结构技术上使用各种报表技术。当用户发出请求时，从多维立方体中而不是数据仓库中取得数据，多维数据的处理速度快。综合数据多，不能存储大量细节数据，粒度不会太细。技术较新，处理大规模数据能力较弱

11、等，接口不统一。,（2）ROLAP：关系型联机分析处理，以数据仓库为核心，不生成多维立方体，知识存储数据模型与数据仓库之间的映射关系，真正存储在数据仓库。当用户发出请求时，从数据仓库中取得数据，实时分析，增加相应时间，但是节省空间，且可以具体到细节，另外可直接应用到数据仓库系统上。主打产品。,（3）DOLAP：桌面联机分析处理。讲联机分析要用的数据，传输并存储到用户的客户端，用户访问不受网络显示。但操作安全性和数据安全性不受保障，也不易维护，一般应用于小型项目。（4）HOLAP：混合联机分析。折中方案，根据用户常用到的维度和测量值的分析，将它们生成多维数据库，存储于多维数据库中；与这些维度和测

12、量值相关的详细数据，仍然以关系数据的形式保存在仓库中，既解决速度问题、存储问题，也解决了对详细数据的分析问题。,2.数据挖掘 数据挖掘时高级应用，当前发展最快最活跃的技术，为决策过程提供强有力的支持。,思考：,1.数据仓库的定义及特点2.什么是元数据？有何地位？3.什么是数据集市？与数据仓库的关系?4.什么是粒度？,第7章 数据仓库和数据挖掘,7.1 数据仓库概述,7.2 数据挖掘概述,7.3 数据挖掘的主要技术,7.4 数据仓库和挖掘对CRM的影响,数据爆炸但知识贫乏,（1）什么是数据挖掘？,7.2.1 数据挖掘的定义,数据挖掘(Data Mining)是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的

13、知识，这些知识是隐含的、事先未知、潜在有用的信息，提取的知识表示为概念、规则、规律和模式等形式。挖掘对象不仅是数据库，还可能是文件系统或其他任何组织在一起的数据集合。从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。,（2）数据与知识 数据原始事实组成，有数值数据、图形数据、声 音数据和视觉数据等。知识概念、规则、模式、规律和约束等,源泉,广义知识数据的概括性描述，反映事物共同性质关联知识一个事件与其他时间之间依赖或关联的知识分类知识同类事物具有共同的特征和不同事物之间存在差异性特征的知识预测知识根据时间序列性数据，用历史的和当前的数据区推测未来的数据，以时间为关键属性的关联知识偏

14、差性知识对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象,在数据仓库进行的数据挖掘,数据仓库和数据挖掘的关系 数据仓库是基础，数据挖掘是高级应用两者需整体规划、分步实施优势 已经完成对数据抽取、清洗、转换和装载，节省时间。数据集成度和综合性高历史数据丰富,基于数据仓库中的数据挖掘,数据仓库,各分公司数据集市,分析数据集市,数据挖掘数据集市,7.2.3 数据挖掘的功能,功能一：自动预测趋势和行为ATM设置地点,为了从数据仓库中发现隐含的、有意义的知识,功能二：关联分析沃尔玛的购物篮分析,功能三：聚类亚马逊网站Amazon,功能四：概念描述 销售经理按照客户居住区域进行分组汇总，观察每组客户的购

15、买频率和客户的收入。功能五：偏差检测 饭卡某天异常刷了200元,7.2.4 CRM中的数据挖掘流程,确定问题和明确目标,建立营销数据库,为建模准备数据,数据挖掘模型的建立,评价模型,将数据挖掘运用到CRM方案中,探索数据,为建立模型选择变量；从数据中选取一个样本来建立模型；转换变量，与算法一致。,投资回收率、收益等,第7章 数据仓库和数据挖掘,7.1 数据仓库概述,7.2 数据挖掘概述,7.3 数据挖掘的主要技术,7.4 数据仓库和挖掘对CRM的影响,7.3 数据挖掘的主要技术,决策树ID3算法神经网络遗传算法,决策树：对贷款申请的风险大小做出判断,低风险,工作时间10年,是否高负债,收入20

16、万,高风险,高风险,低风险,Y,N,N,N,Y,Y,决策树的规模大小决定了数据挖掘的效率。,根节点,叶子,7.3.1 决策树,执行语句 If（income20）if（working life10）；else；,7.3.2 ID3算法,ID3算法：解决两类人群的问题,头发颜色,红色,金色,黑色,第一类人,眼睛颜色,第二类人,黑色,灰色,蓝色,第一类人,第三类人,第二类人,（X.Q）,（X.Q）,7.3.3 神经网络,3,1,2,4,5,6,输入层,隐含层,输出层,预测变量,目标变量,连接,节点,W56,W36,W25,W24,W23,W13,W15,W14,W46,节点：对应于人脑的神经细胞连接

17、：对应于人脑神经细胞的连接隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。每个连接对应一个权重，此节点的值=它所有的输入节点的值与对应连接权重乘积的和。神经网络相互之间的差别也是通过连接权值及组成结构上的差别来体现的，每次出现错误时，修改的就是连接权值。,神经网络,带权重的神经网络,节点3到节点6的值？,忠诚,区域,年龄,呼叫率,WXY,WXY,WXY,业务,流失,神经网络的优点：对于复杂问题也有好效果 处理种类和连续变量缺点：输入值需要再01之间 不能解释结果 可能会产生一个不好的结果 耗时，前期数据处理工作量大,神经网络,7.3.4 遗传算法,遗传算法关键算子：繁殖算子、交叉算子、变异

18、算子执行过程：P158 图7-9应用：数据聚类,第7章 数据仓库和数据挖掘,7.1 数据仓库概述,7.2 数据挖掘概述,7.3 数据挖掘的主要技术,7.4 数据仓库和挖掘对CRM的影响,7.4 数据仓库和挖掘在CRM中的应用,CRM的核心是数据仓库,在正确的时间使用正确的途径为正确的客户提供正确的服务,提供个性化服务：移动电话信号中断事件营销：65岁老太太的大举动（自动发现和汇报）,数据仓库重要性,数据挖掘 新客户获取 交叉销售 客户保持 客户个性化服务 重点客户发现,数据挖掘重要性,新客户获取 新客户：以前没听说过本企业产品的人 以前不需要该类产品的人 竞争对手的客户方法：根据客户信息和他们

19、的市场反应行为模式辨别潜在客户群，完成潜在客户的筛选工作，与CRM中的销售自动化模块相结合，由数据挖掘技术得出的潜在客户名单和这些客户可能感兴趣的优惠措施结合起来。,交叉销售定义：向原有客户销售新的产品或服务的过程。方法：利用数据挖掘，根据客户的历史行为信息进行建模，依据建立的客户预测模型对客户的可能反应进行评分，与CRM中的营销自动化模块结合，有针对性地向客户推荐新产品或新服务，实现交叉销售。,客户保持客户类别：无价值或低价值的客户；不会轻易流失的有价值的客户；寻找更优价格和更好服务的有价值的客户。方法：通过数据挖掘可以依据历史信息建立客户流失预测模型，发现易流失的客户，与CRM中的客户服务

20、自动化模块结合，针对易流失客户的具体需求，采取措施。,客户个性化服务 利用数据挖掘对客户进行细分，把大量的客户分成不同的类，每个类里的客户拥有相似的属性，对属于同一类的客户采用相同的个性化服务。分类属性：性别、居住地域、收入、行为方式等,重点客户发现数据收集（数据仓库）：个人基本信息、爱好等 进行建模（数据挖掘）：对客户未来的行为进行预测对数据进行评分：计算客户未来盈利能力的变化和客户忠诚度的变化根据得分发现重点客户：与客户服务自动化模块相结合，有针对性地向重点客户采取特殊的服务策略,1.数据挖掘的定义？与数据仓库的关系？2.数据挖掘的主要功能有哪些？3.数据挖掘的主要技术有哪些？4.数据挖掘可以用于哪些领域？,思考：,案例1：数据挖掘及其在信用卡风险控制中的应用案例2：“数据挖掘”让美国汇丰银行赢利更多,