数据仓库的数据标准化思路.docx
数据仓库的数据标准化思路
数据标准化
对于大型公司而言，各个下层子公司都使用自己本地的业务系统，当这些子公司数据往上汇总到总公司时，常常出现代码不一致，数据歧义等等各种各样的问题，在这种情况下，数据标准化就变得不得不行了。
典型的例子，比如医院，大型医院往往包含多个分院，而分院都是用自己的业务系统。业务数据采集汇总后，发现数据结构及数据本身出现歧义，无法直接使用。因此，就不得不对本院及分院的业务数据进行标准化处理，避免歧义，使数据更真实可用，简单易理解。
数据标准化处理应当注意两个关键点：
1.一号对应一对象。
以病人为例，病人可能在各分院及本院都注册建档，因此同一病人可能在各分院都有不同的ID号，但数据采集到本院，与本院数据合并后，进行标准化处理，应保证此病人具有新的唯一ID号。同时需保留病人曾经的各分院及本院ID号，便于其他分院数据的关联（如分院的病人缴费数据需要关联原始分院号码，之后以标准化后唯一ID号，进入本院系统）。
2.事实数据标明数据来源。
如病人缴费信息，因为缴费事实产生的位置不同，需要进行来源标注，分清本院及各分院，便于数据理解及之后的查询和统计。
在构建DW时的数据标准化处理流程上，可以考虑通过以下方式来完成。
标准化准备
在标准化处理之前，需要对DW表格结构进行一些处理，使得标准化过程易于实施，也保证标准化的结果更易于理解。
对于不同的表格上，所需新增的字段也不尽相同。下面分类进行说明：
维表
比如病人信息，科室信息，员工信息，设备信息等，新加字段如下：
事实表
如病人缴费，医生处方，手术记录等，新加字段如下：
数据标准化处理
在数据标准化的处理过程中，也应分为两步进行处理，先进行维表的代码（如ID号）标准化，然后将事实表中的记录以标准化后的代码配合原来的事实信息（如缴费）及数据来源标记（哪个分院）采集到DW 标准事实表中。
维表标准化
1.维表标准化以病人维表为例进行说明
2.将本院及各分院的维表数据采集到DW标准库的缓冲区（可将本院及各分院数据放置于缓冲区的不同用户
下）
3.首先标准化本院数据，标准化后的数据写入标准表格。以病人身份证号进行区分，身份证号第一次出现时，
取新的序列值为病人的标准化ID号，并将病人的原始信息（本院编号+原始ID号）记入history_idlist 字段；同一身份证号之后重复出现时，将病人的原始信息添加到history_idlist字段即可。
4.之后标准化分院数据，对于本院中未出现的身份证号，取新的序列值为病人的标准化ID号，并将病人的原
始信息（分院编号+原始ID号）记入history_idlist字段；同一身份证号之后重复出现时，将病人的原始信息添加到history_idlist字段即可。
注：在病人的原始信息记入history_idlist字段时，可选择同时将标准化的病人ID号和原始ID号写入一个代码转换表，便于之后分院事实表通过此代码转换表，根据原始ID号，找到新的标准化ID号。当然，分院事实表也可通过对标准化病人维表的history_idlist字段的全文搜索，找到对应的标准化ID 号。实际实施中，以实施效率进行灵活调整即可。
事实表标准化
1.将本院及分院的事实表数据采集到DW标准库的缓冲区
2.本院及分院事实表需与上一步生成的代码转换表关联（或搜索history_idlist字段），根据原始病人ID
号，找到新生成的标准化ID号，联合其它的事实数据（如缴费），写入到新的标准化事实表
3.本院及分院事实表数据写入DW标准库的同时，在标准化事实表的source_id字段中标注事实数据来源（本
院或分院的编号）
DW数据标准化实施
在实施标准化时，可分为标准化初始化-增量标准化来实施，标准化初始化处理数据量最大，之后增量标准化，只要采集增量数据到缓冲区即可。
标准化初始化
标准化初始化示意图如下：
初始化主要完成以下工作：
1.以某个时间点为界，采集本院、分院数据到DW标准库缓冲区
2.在缓冲区进行数据标准化后，写入DW标准库
3.写入完成后，清理缓冲区，但建立了代码转换表的话，代码转换表可保留
标准化增量
标准化增量示意图如下：
标准化增量主要完成以下工作：
1.将本院、分院从初始化以来的增量数据采集到DW标准库缓冲区
2.在缓冲区进行数据标准化后，写入DW标准库
3.写入完成后，清理缓冲区，但建立了代码转换表的话，代码转换表可保留
之后每次增量时，重复标准化增量操作即可。
数据库设计文档模板
图书管理系统 数据库设计文档 1152795 毕明瑜 1152737 钱鹏 1152736 徐云帆 1152667 吴辰 092796 蔡旭远 102995 冯智超 1252973 于航 1252859 尹巧 1253011 胡亦成 1252990 魏印文
目录 1.图书管理系统数据需求 (1) 1.1 图书管理系统功能数据需求 (2) 1.2 组织结构 (3) 2.概念设计 (4) 2.1 总体E-R图 (4) 2.2 图书管理系统模块E-R图 (5) 3.逻辑设计 (9) 3.1 表的设计 (9) 3.1.1user表 (10) 3.2 数据库关系图 (11) 附录A.图表索引 (13)
1. 图书管理系统数据需求 通过建立一个基于C/S系统的图书管理系统，使得图书管理工作系统化、规范化和自动化，从而提高了管理的效率，也方便了读者的借阅。应用C#编程，实现对数据库信息的管理。系统应用符合图书馆信息管理及处理的规定，满足图书管理员对图书及借阅信息进行管理的需求，并达到操作过程中的直观、方便、使用、安全等要求。系统用模块化程序设计的方法，既便于系统功能的组合和修改，又便于参与技术人员补充和维护。 数据字典： 数据流编号： D01 数据流名称：读者信息简述：读者信息 数据流来源：读者借阅后，管理员将读者信息输入计算机。 数据流去向：图书管理模块。读者信息将存入数据库（读者信息表）。数据项组成：读者姓名+学号+专业 数据流编号： D02 数据流名称：图书信息简述：图书信息 数据流来源：新书到馆后，管理员将图书信息输入计算机。 数据流去向：图书管理模块。读者信息将存入数据库（图书信息表）。 数据项组成：图书编码＋图书类别＋书名＋作者＋出版社＋Price 单价＋出版日期＋购买数量 数据流编号： D03 数据流名称：读者情况简述：读者情况 数据流来源：图书被借阅后，计算机将读者信息返回给管理员。数据流去向：管理员。 数据项组成：已借图书+已借数量+续借次数 数据流编号： D04 数据流名称：图书情况简述：图书情况 数据流来源：图书被借阅后，计算机将图书信息返回给管理员。数据流去向：管理员。 数据项组成：书名+是否被借+已借次数
系统数据库设计文档模板
版本信息记录
目录 1引言 (3) 1.1编写目的 (3) 1.2背景 (3) 1.3定义 (3) 1.4参考资料 (3) 2概述 (4) 2.1数据库环境 (4) 2.2命名规则 (4) 2.3使用它的程序 (4) 3物理设计 (4) 3.1标识符 (4) 3.2物理文件 (5) 3.3表空间设计 (5) 3.3.1表空间1 (5) 3.3.2表空间2 (5) 4结构设计 (5) 4.1实体关系 (5) 4.2实体说明 (6) 4.3实体设计 (6) 4.3.1数据表1 (6) 4.3.2数据表2 (7) 4.4序列实体 (7) 4.4.1序列1 (7) 4.4.2序列2 (8) 4.5视图实体 (8) 4.5.1视图1 (8) 4.5.2视图2 (8) 4.6存储过程实体 (8) 4.6.1存储过程1 (8) 4.6.2存储过程2 (8) 5安全设计 (8) 6备注 (9)
1引言 1.1 编写目的 [说明编写这份系统数据库设计文档的目的，指出预期的读者。] 注:正文字体为宋体小四号，全文统一。 1.2 背景 a.[待开发数据库的名称和使用此数据库的软件系统的名称；] b.[列出本项目的任务提出者、开发者、用户。] 1.3 定义 [列出本文件中用到的专门术语的定义和外文首字母组词的原词组。] 表1.1 术语定义表 1.4 参考资料 [列出有关的参考资料。] A.本项目经核准的计划任务书或合同或相关批文； B.属于本项目的其他已发表的文件； C.本文件中各处引用的文件资料，包括所要用到的软件开发标准； 列出这些文件的标题、文件编号、发表日期和出版单位，说明能够取得这些文件的来源。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘 摘要 数据挖掘是一新兴的技术，近年对其研究正在蓬勃开展。本文阐述了数据仓库及数据挖掘的相关概念．做了相应的分析，同时共同探讨了两者共同发展的关系，并对数据仓库与挖掘技术结合应用的发展做了展望。用Data Miner作为对数据挖掘的工具，给出了应用于医院的数据仓库实例。指出了数据挖掘技术在医疗费用管理、医疗诊断管理、医院资源管理中具有的广泛应用性，为支持医院管理者的分析决策作出了积极探索。 Abstract The Data Mine is a burgeoning technology，the research about it is developing flourishing．In this paper，it expatiates and analyses the concepts of Data Warehouse and Data Mine Together，discussing the connections of how to expand the two technologies，and combining the two technologies with prospect．The data warehouse supports the mass data on the further handling and recycling．The paper points out the use of data mining in patient charge control，medical quality control， hospital resources allocation management． It helps the hospital to make decisions positively 关键字：数据仓库；数据挖掘；医院信息系统 Key words：Data Warehouse；Data Mine；Hospital information system
数据仓库-系统设计说明书
归一大数据平台 数据仓库 系统设计说明书受控不受控
修改变更记录：
目录 1引言 (5) 1.1文档编制目的 (5) 1.2背景 (6) 1.3词汇表 (6) 1.4参考资料 (6) 2总体设计 (7) 2.1软件体系结构 (7) 2.2系统运行体系......................................................................... 错误！未定义书签。 2.2.1运行体系图..................................................................... 错误！未定义书签。 2.2.2程序/模块对应表............................................................ 错误！未定义书签。 2.3系统物理结构 (7) 2.4技术路线 (8) 3系统接口设计 (8) 3.1用户接口 (8) 4子系统/模块设计 (8) 4.1数据仓库 (8) 4.1.1ODL(操作数据)层设计 (8) 4.1.2BDL(数据仓库)层设计 (10) 4.1.3IDL(宽表)层设计 (11) 4.1.4PDL(应用)层设计 (12) 4.1.5PUB(维度)层设计 (15) 4.1.6数据导出设计 (16) 5数据结构与数据库设计 (17) 6外部存储结构设计 (17) 7故障处理说明 (17) 8尚需解决的问题 (18)
编写指南： 本模板力图给出系统设计阶段可能包括的基本信息，重点在于和需求分析文档相联系。描述系统整体情况。如果某个章节在项目或当前阶段中无法描述，则可保留其标题，注明“不
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版本信息记录
目录 1引言 (3) 1.1编写目的 (3) 1.2背景 (4) 1.3定义 (4) 1.4参考资料 (4) 2概述 (5) 2.1数据库环境 (5) 2.2命名规则 (5) 2.3使用它的程序 (5) 3物理设计 (5) 3.1标识符 (5) 3.2物理文件 (6) 3.3表空间设计 (6) 3.3.1表空间1 (6) 3.3.2表空间2 (6) 4结构设计 (6) 4.1实体关系 (6) 4.2实体说明 (7) 4.3实体设计 (7)
4.3.1数据表1 (7) 4.3.2数据表2 (9) 4.4序列实体 (9) 4.4.1序列1 (9) 4.4.2序列2 (9) 4.5视图实体 (9) 4.5.1视图1 (9) 4.5.2视图2 (9) 4.6存储过程实体 (9) 4.6.1存储过程1 (10) 4.6.2存储过程2 (10) 5安全设计 (10) 6备注 (10) 1引言 1.1编写目的 [说明编写这份系统数据库设计文档的目的，指出预期的读者。] 注:正文字体为宋体小四号，全文统一。
1.2背景 a.[待开发数据库的名称和使用此数据库的软件系统的名称；] b.[列出本项目的任务提出者、开发者、用户。] 1.3定义 [列出本文件中用到的专门术语的定义和外文首字母组词的原词组。] 表1.1 术语定义表 1.4参考资料 [列出有关的参考资料。] A.本项目经核准的计划任务书或合同或相关批文； B.属于本项目的其他已发表的文件； C.本文件中各处引用的文件资料，包括所要用到的软件开发标准； 列出这些文件的标题、文件编号、发表日期和出版单位，说明能够取得这些文件的来源。 表1.2 参考资料表
数据仓库技术及实施
数据库与信息管理 电脑知识与技术 １引言 传统的数据库技术是以单一的数据资源，即数据库为中心，进行事务处理、批处理、决策分析等各种数据处理工作，数据处理可划分为两大类：操作型处理（ＯＬＴＰ）和分析型处理（统计分析）。操作型处理也叫事务处理，是指对数据库联机的日常操作，通常是对一个或一组纪录的查询和修改，主要为企业的特定应用服务的，注重响应时间，数据的安全性和完整性；分析型处理则用于管理人员的决策分析，经常要访问大量的历史数据。而传统数据库系统利于应用的日常事务处理工作，而难于实现对数据分析处理要求，更无法满足数据处理多样化的要求。因此，专门为业务的统计分析建立一个数据中心，它是一个联机的系统，专门为分析统计和决策支持应用服务的，通过它可以满足决策支持和联机分析应用所要求的一切。这个数据中心就叫做数据仓库。 ２数据仓库概念及发展 ２．１什么是数据仓库 数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的（稳定性）、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库最根本的特点是物理地存放数据，而且这些数据并不是最新的、专有的，而是来源于其它数据库的。数据仓库的建立并不是要取代数据库，它要建立在一个较全面和完善的信息应用的基础上，用于支持高层决策分析，而事务处理数据库在企业的信息环境中承担的是日常操作性的任务。 ２．２相关基本概念 ２．２．１元数据 元数据（ｍｅｔａｄａｔａ）：是“关于数据的数据”，相当于数据库系统 中的数据字典，指明了数据仓库中信息的内容和位置，刻画了数据的抽取和转换规则，存储了与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，如修改跟踪数据、抽取调度数据、同步捕获历史数据等。 ２．２．２ＯＬＡＰ（联机分析处理Ｏｎ－ｌｉｎｅＡｎａｌｙｔｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）数据仓库用于存储和管理面向决策主题的数据，ＯＬＡＰ对数据仓库中的数据分析，并将其转换成辅助决策信息。ＯＬＡＰ的一个 重要特点是多维数据分析，这与数据仓库的多维数据组织正好形 成相互结合、相互补充的关系。ＯＬＡＰ技术中比较典型的应用是对多维数据的切片和切块、钻取、旋转等，它便于使用者从不同角度提取有关数据，其基本思想是：企业的决策者应能灵活地操纵企业的数据，以多维的形式从多方面和多角度来观察企业的状态、了解企业的变化。对ＯＬＡＰ进行分类，按照存储方式的不同，可将 ＯＬＡＰ分成ＲＯＬＡＰ、ＭＯＬＡＰ和ＨＯＬＡＰ；ＲＯＬＡＰ没有大小限制；现 有的关系数据库的技术可以沿用；可以通过ＳＱＬ实现详细数据与概要数据的储存；现有关系型数据库已经对ＯＬＡＰ做了很多优 化，包括并行存储、并行查询、并行数据管理、基于成本的查询优化、位图索引、ＳＱｌ的ＯＬＡＰ扩展等大大提高了ＲＯＡＬＰ的速度；可以针对ＳＭＰ或ＭＰＰ的结构进行查询优化。 一般比ＭＤＤ响应 速度慢；只读、不支持有关预算的读写操作；ＳＱＬ无法完成部分计算，主要是无法完成多行的计算，无法完成维之间的计算。 ＭＯＬＡＰ性能好、 响应速度快；专为ＯＬＡＰ所设计；支持高性能的决策支持计算；复杂的跨维计算；多用户的读写操作；行级的计算。增加系统复杂度，增加系统培训与维护费用；受操作系统平台中文件大小的限制，难以达到ＴＢ级；需要进行预计算，可能导致数据爆炸；无法支持维的动态变化；缺乏数据模型和数据访问的标准。 ＨＯＬＡＰ综合了ＲＯＬＡＰ和ＭＯＬＡＰ的优点。它将常用的数据存储为ＭＯＬＡＰ，不常用或临时的数据存储为ＲＯＬＡＰ，这样就兼顾 了ＲＯＬＡＰ的伸缩性和ＭＯＬＡＰ的灵活、纯粹的特点。 收稿日期：２００６－０３－２４ 作者简介：赵方（１９７９－），女，浙江杭州人，浙江树人大学助教，硕士在读，主要从事教学、科研工作，以数据库应用、信息管理为主要研究方向。 数据仓库技术及实施 赵 方 （浙江树人大学，浙江杭州３１００１５） 摘要：介绍了数据仓库的基本概念，针对数据仓库建立对创建数据仓库的过程进行了分析，对实现数据抽取、数据仓库的存储和管理等进行分析和比较。 关键词：数据仓库；联机分析处理；数据抽取；数据存储中图分类号：ＴＰ３１１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００９－３０４４（２００６）１７－００３２－０２ ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ＺＨＡＯＦａｎｇ （ＺｈｅｊｉａｎｇＳｈｕｒｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１５，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．ＡｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｉｎｔｅｇｒａｔｅｄＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅａｎｄｂｕｉｌｄｉｎｇｔｈｅｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅ，ＤａｔａＥｘｔｒａｃｔ，ＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅＳｔｏｒａｇｅａｎｄｈｏｗｔｏｍａｎａｇｅｔｈｅＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ；ＯＬＡＰ（Ｏｎ－ｌｉｎｅＡｎａｌｙｔｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）；ＤａｔａＥｘｔｒａｃｔＴｒａｎｓｆｏｒｍＬｏａｄ；ＤａｔａＳｔｏｒａｇｅ ３２
数据仓库技术及其在金融行业的应用
数据库技术及其在金融行业的应用 1. 前言 数据库仓库（DW）技术从1991年开始出现，经过多年的摸索和应用，目前在一些发达国家已经建设得比较成熟，为企业综合与灵活的分析型应用提供了强大的数据支撑，为管理层的分析决策和操作层的智能营销提供了技术保证，为企业带来了多方面的收益。而在国内，数据库仓库仍处于尝试或初级建设阶段。 国内的金融行业，随着外部监管和信息披露的压力、内部管理和决策分析的需要，在建设分析类应用时，也正在逐渐从孤立的数据层向统一的数据仓库层规划和转移。建立数据仓库能够减少对数据层的重复投资和资源浪费、统一数据标准、监管和提高数据质量、消除信息孤立、支持综合分析和灵活及时的分析型应用、适应管理和发展、提高业内竞争力。 本文对数据库技术做一个概括性的介绍，并对国内外金融行业数据仓库技术的应用现状做一个简单分析。 2. 数据仓库概念 2.1. DW的提出 2.1.1. 需求 业务系统的建设与逐渐完善，巨量数据信息的积累。 分析类需求不断增加，传统分析类应用造成巨大的资源浪费和管理困难。 业务数据平台异构、数据来源口径多、标准不统一、信息孤立。 整合部门级应用，建设企业级应用，满足综合分析、复杂查询、智能营销等高级需求。 2.1.2. DW概念的提出 MIT在20世纪70年代对业务系统和分析系统的处理过程进行研究，结论是只能采用完全不同的架构和设计方法。 1988年，IBM为解决全企业数据集成问题，提出了信息仓库的概念，确立了原理、架构和规范。但没有进行实际的设计。 1991年，Bill Inmon提出了数据仓库概念，并对为什么建设数据仓库和如何建设数据仓库进行了论述。Bill Inmon被称为数据仓库之父。
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数据库设计说明书模板 修订历史 版本 说明 编制 批准日期 1引言 1.1编写目的 说明编写这份数据库设计说明书的目的，指出预期的读者。 1.2背景 说明： a．说明待开发的数据库的名称和使用此数据库的软件系统的名称； b．列出该软件系统开发项目的任务提出者、用户以及将安装该软件和这个数据库的计算站（中心）。 1.3定义 列出本文件中用到的专门术语的定义、外文首字母组词的原词组。 1.4参考资料 列出有关的参考资料： a．本项目的经核准的计划任务书或合同、上级机关批文； b．属于本项目的其他已发表的文件； c．本文件中各处引用到的文件资料，包括所要用到的软件开发标准。 列出这些文件的标题、文件编号、发表日期和出版单位，说明能够取得这些文件的来源。
2外部设计 2.1标识符和状态 联系用途，详细说明用于唯一地标识该数据库的代码、名称或标识符，附加的描述性信息亦要给出。如果该数据库属于尚在实验中、尚在测试中或是暂时使用的，则要说明这一特点及其有效时间范围。 2.2使用它的程序 列出将要使用或访问此数据库的所有应用程序，对于这些应用程序的每一个，给出它的名称和版本号。 2.3约定 陈述一个程序员或一个系统分析员为了能使用此数据库而需要了解的建立标号、标识的约定，例如用于标识数据库的不同版本的约定和用于标识库内各个文卷、、记录、数据项的命名约定等。 2.4专门指导 向准备从事此数据库的生成、从事此数据库的测试、维护人员提供专门的指导，例如将被送入数据库的数据的格式和标准、送入数据库的操作规程和步骤，用于产生、修改、更新或使用这些数据文卷的操作指导。如果这些指导的内容篇幅很长，列出可参阅的文件资料的名称和章条。 2.5支持软件 简单介绍同此数据库直接有关的支持软件，如数据库管理系统、存储定位程序和用于装入、生成、修改、更新数据库的程序等。说明这些软件的名称、版本号和主要功能特性，如所用数据模型的类型、允许的数据容量等。列出这些支持软件的技术文件的标题、编号及来源。 3结构设计 3.1概念结构设计 说明本数据库将反映的现实世界中的实体、属性和它们之间的关系等的原始数据形式，包括各数据项、记录、系、文卷的标识符、定义、类型、度量单位和值域，建立本数据库的每一幅用户视图。
数据挖掘与数据仓库课程简介
数据挖掘与数据仓库课程简介 英文名：Data Mining and Data Warehouse 开课单位：计算机学院 课程编码：203086 学分学时：学分，学时32（含实验10） 授课对象：计算机科学与技术专业方向选修课 先修课程：数据库 课程目的和主要内容： 通过本课程的学习，学生应能理解数据库技术的发展为何导致需要数据挖掘，以及数据挖掘潜在应用的重要性；掌握数据仓库和多维数据结构，OLAP（联机分析处理）的实现以及数据仓库与数据挖掘的关系；熟悉数据挖掘之前的数据预处理技术；了解定义数据挖掘任务说明的数据挖掘原语；掌握数据挖掘技术的基本算法，为将来从事数据仓库的规划和实施以及数据挖掘技术的研究工作打下一定的基础。 主要内容包括数据仓库和数据挖掘的基本知识；数据清理、数据集成和变换、数据归约以及离散化和概念分层等数据预处理技术；DMQL数据挖掘查询语言；用于挖掘特征化和比较知识的面向属性的概化技术、用于挖掘关联规则知识的基本Apriori算法和它的变形、用于挖掘分类和预测知识的判定树分类算法和贝叶斯分类算法以及基于划分的聚类分析算法等；了解先进的数据库系统中的数据挖掘方法，以及对数据挖掘和数据仓库的实际应用问题展开讨论。 参考教材： 《数据挖掘概念与技术》，机械工业出版社，JiaWei Han,Micheline Kamber著，范明等译 参考和阅读书目： 《Data Mining: Concepts and Techniques》Jiawei Han and Micheline Kamber, Morgan Kaufmann, 2000 《机器学习》，Tom Mitchell著，曾华军等译 《SQLServer2000数据挖掘技术指南》，机械工业出版社，Claude Seidman著，刘艺等译 数据挖掘与数据仓库教学大纲 一、课程概况 英文名：Data Mining and Data Warehouse 开课单位：计算机学院 课程编码：203086 学分学时：学分，学时32（含实验10） 授课对象： 先修课程：数据库 课程目的和主要内容： 通过本课程的学习，学生应能理解数据库技术的发展为何导致需要数据挖掘，以及数据
数据仓库和LOAP应用技术
数据仓库和LOAP应用技术 传统数据库以及OLTP(On-Line Transaction Processing联机事务处理)在日常的管理事务处理中获得了巨大的成功，但是对管理人员的决策分析要求却无法满足。 因为，管理人员常常希望能够通过对组织中的大量数据进行分析，了解业务的发展趋势。而传统数据库只保留了当前的业务处理信息，缺乏决策分析所需要的大量的历史信息。 为满足管理人员的决策分析需要，就需要在数据库的基础上产生适应决策分析的数据环境——数据仓库(Data Warehouse)。 数据仓库系统是一个信息提供平台，是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。从功能结构化分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（Data Storage）、数据访问（Data Access）三个关键部分。其体系结构如下： 业务处理系统即是数据库去实现的即时记录的功能，在数据准备区进行ETF处理，数据经过抽取、转换之后加载到数据仓库中，因此也说数据仓库是利用的已经存在的历史记录去整合，是利用原有数据分析下一步行动的决策，是有风险的。分析完主题和数据元后建立数据模型（概念模型、逻辑模型、物理模型）并形成事实表和纬度表，然后通过粒度分析将历史记录先抽取整合，然后再根据决策者可能用到的数据集合分解成若干记录，以备不同决策者使用；再利用OLAP工具技术进行数据的分析导出。当然，这些都在了解了管理者即客户的需求之后进行的，或者是由企业的管理者自己进行的技术应用或分析。 模型设计的过程如下：
数据仓库是管理决策分析的基础，要有效地利用数据仓库的信息资源，必须要有强大的工具对数据仓库的信息进行分析决策。 On-line Analytical Processing(在线分析处理或联机分析处理)就是一个应用广泛的数据仓库使用技术。它可以根据分析人员的要求，迅速灵活地对当量的数据进行复杂的查询处理，并以直观的容易理解的形式将查询结果提供给各种决策人员，使他们能够迅速准确地掌握企业的运营情况，了解市场的需求。具体的说，OLAP(联机分析处理)是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。(OLAP委员会的定义) OLAP的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。OLAP是连接数据仓库和用户的桥梁，通过OLAP服务器用户可以很方便的浏览信息，进行决策！按照数据的存储方式进行分类，OLAP分为MOLAP，ROLAP，HOLAP三类。 OLAP支持最终用户进行动态多维分析、预测分析；切片和切块并在屏幕上显示，从宏观到微观，对数据进行深入分析；可查询底层的细节数据，在观察区域中选转，进行不同维之间的比较，在OLAP中有变量、维、维的层次、维成员、多维数组、数据单元等基本概念降，变量是从现实系统中抽象出来的，用于描述数据的实际含义；维是观察者观察数据的特定角度；维的层次是数据的某个维还可以存在细节程度不同的多个描述方面，称为维的层次；维成员是维的一个取值。如果一个维是多层次的，那么维成员就是不同维层次取值的组合。例如时间维具有年、月、日这三个层次，分别在年、月、目上各取一个值组合起来，就得到了时间维的一个维成员，如：2005年6月6日；多维数据集是决策支持的支柱，也是OLAP的核心，有时也称为立方体或超立方体。 0LAP使用三层的体系结构：数据库服务器、0LAP服务器和客户端工具。 第一层是数据仓库服务器，它实现与基层运营的数据库系统的连接，完成企业级数据一致和数据共享的工作。 第二层是OLAP服务器，它根据最终客户的请求实现分解成OLAP分析的各种动作，并使用数据仓库中的数据完成这些动作。
数据仓库设计文档模板
数据仓库设计与实现 学号 128302106 姓名江晨婷 成绩 教师张丹平 二O一五年四月
数据仓库建设方案设计与实现 摘要：本文以博士学位调查为基础，创建方案，设计与实现数据仓库，通过对当前各种主流数据仓库软件在性能、价格等方面的对比，充分考虑统计业务、单位数量等实际情况，本系统决定采用SQL Server 2005数据仓库软件来构建综合信息分析系统的数据仓库。 关键词：数据仓库；联机分析；数据挖掘；博士学位 一、概述 数据仓库的设计一般从操作型数据开始，通常需要经过以下几个处理过程；数据仓库设计——数据抽取——数据管理。 1.数据仓库设计 根据决策主题设计数据仓库结构，一般采用星型和雪花模型设计其数据模型，在设计过程中应保证数据仓库的规范化和体系各元素的必要联系。 2.数据抽取 根据元数据库中的主题表定义、数据源定义、数据抽取规则定义对异地异构数据源进行清理、转换、对数据进行重新组织和加工，装载到数据仓库的目标库中。 3.数据管理 数据管理分为目标数据维护和元数据维护两方面。目标数据维护是根据元数据为所定义的更新频率、更新数据项等更新计划任务来刷新数据仓库，以反映数据源的变化，且对时间相关性进行处理。元数据是数据仓库的组成部分，元数据的质量决定整个数据仓库的质量。当数据源的运行环境、结构及目标数据的维护计划发生变化时，需要修改元数据。 二、博士学位授予信息年度数据统计分析 1.按主管部门统计 从主管部门的角度，分析在一个时间段（年）内，各主管部门所授予的博士学位信息统计。可回答如“2008，由某部门主管的，博士学位授予一共有多少，其平均学习年限是多少，脱产学习的有多少人?”等问题。具有表格和图形两种方式来展示分析结果。典型报表格式如表1所示
数据仓库技术与应用
数据仓库技术与应用 LEKIBM standardization office【IBM5AB- LEKIBMK08- LEKIBM2C】
文章编号 :5(2004 03 收稿日期 :27 基金项目 :教育部高等学校骨干教师资助计划项目 (GG 28 作者简介 :项军 (19792 , 男 , 四川绵阳人 , 空军工程大学导弹学院计算机工程系硕士研究生 , 研究方向 :智能信息处理与人工智能 ; 雷英杰 (19562 , 男 , 陕西渭南人 , 教授 , 博士生导师 , 研究方向 :智能信息处理 , 模式识别 , 人工智能。数据仓库技术与应用 项军 , 雷英杰 (空军工程大学导弹学院 , 陕西三原 713800 摘要 :对数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等几个概念做了详细的介绍 , 在此基础上提出适用于电信系统应用的设计思想 , 详细介绍了该系统的系统结构、关键技术的实现和各子系统功能。关键词 :数据仓库 ; 联机分析处理 ; 数据挖掘中图分类号 :文献标识码 :A The T echnique and Application of Data W arehouse XI ANGJun ,LEI Y ing 2jie (Missile Institute of Air F orce Engineering University ,Sanyuan 713800,China Abstract :This paper introduces the concepts of data warehouse ,on 2line analytical processing and data mining ,puts forward the design thought of telecommunication system and briefly introduces the system structure ,the key techniques of the system and the functions of each sub 2system. K ey w ords :data warehouse ;on 2line analytical processing ;data mining 0引言
数据仓库与数据挖掘技术复习资料
数据仓库与数据挖掘技术复习资料 一、单项选择题 1.数据挖掘技术包括三个主要的部分（ C ） A．数据、模型、技术 B．算法、技术、领域知识 C．数据、建模能力、算法与技术 D．建模能力、算法与技术、领域知识 2.关于基本数据的元数据是指: ( D ) A.基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息； B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息； C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息； D.基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息。 3.关于OLAP和OLTP的说法,下列不正确的是: ( A) A．OLAP事务量大,但事务内容比较简单且重复率高 B．OLAP的最终数据来源与OLTP不一样 C．OLTP面对的是决策人员和高层管理人员 D．OLTP以应用为核心，是应用驱动的 4．将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？( C ) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘5．下面哪种不属于数据预处理的方法？ ( D ) A.变量代换 B.离散化 C. 聚集 D. 估计遗漏值 6.在ID3 算法中信息增益是指（ D ） A.信息的溢出程度 B.信息的增加效益 C.熵增加的程度最大 D.熵减少的程度最大 7.以下哪个算法是基于规则的分类器 ( A ) A. C4.5 B. KNN C. Bayes D. ANN 8.以下哪项关于决策树的说法是错误的（ C ） A．冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响 B．子树可能在决策树中重复多次 C．决策树算法对于噪声的干扰非常敏感 D．寻找最佳决策树是NP完全问题 9.假设收入属性的最小与最大分别是10000和90000，现在想把当前值30000映射到区间[0,1],若采用最大－最小数据规范方法，计算结果是（ A ） 页9 共页1 第 A. 0.25 B. 0.375 C.0.125 D. 0.5 10.在抽样方法中，当合适的样本容量很难确定时，可以使用的抽样方法是：( D ) A.有放回的简单随机抽样 B.无放回的简单随机抽样
数据库设计文档模板
DR-RD-020(V1.1) 数据库设计说明书 (内部资料请勿外传) 编写：日期： 检查：日期： 审核：日期： 批准：日期： ********* 版权所有不得复制
时代集团产品跟踪平台........................................................................................ 错误！未定义书签。数据库设计说明书. (1) 1引言 (2) 1.1编写目的 (2) 1.2术语表 (2) 1.3参考资料 (3) 2数据库环境说明 (3) 3数据库的命名规则 (3) 4逻辑设计 (3) 5物理设计 (4) 5.1表汇总 (5) 5.2表[X]：[XXX表] (5) 5.3视图的设计 (11) 5.4存储过程、函数及触发器的设计 (12) 6安全性设计 (23) 6.1防止用户直接操作数据库的方法 (23) 6.2用户帐号密码的加密方法 (23) 6.3角色与权限 (23) 7优化 (24) 8数据库管理与维护说明 (24) 1引言 1.1 编写目的 本文档是时代集团产品跟踪平台 概要设计文档的组成部分，编写数据库设计文档的目的是：明确数据库的表名、字段名等数据信息，用来指导后期的数据库脚本的开发，本文档遵循《SQL数据库设计和开发规范》。本文档的读者对象是需求人员、系统设计人员、开发人员、测试人员。 1.2 术语表
1.3 参考资料 2数据库环境说明 3数据库的命名规则 数据库名称：时代集团的英文名称time-group 表名：英文（表的用途）+下划线+英文 字段名：相关属性的英文名 4逻辑设计 提示：数据库设计人员根据需求文档，创建与数据库相关的那部分实体关系图（ERD）。如果采用面向对象方法（OOAD），这里实体相当于类（class）。
软件数据库设计报告文档模板
软件数据库设计报告文档模板 1. 引言 (2) 1.1编写目的 (3) 1.2项目来源 (3) 1.3文档约定 (3) 1.4预期读者和阅读建议 (3) 1.5参考资料 (3) 2. 数据库命名规则 (4) 3. 数据库设计说明 (4) 3.1数据库逻辑设计 (4) 3.2数据库物理设计 (4) 3.3数据库分布 (4) 3.4基表设计 (5) 3.5视图设计 (6) 3.6索引设计 (7) 3.7完整性约束 (8) 3.8授权设计 (8) 3.9触发器设计 (9) 3.10存储过程设计 (9) 3.11数据复制设计 (10) 4. 词汇表 (11) 5. .................................................................................................................................................. 历史数据处理 .. (11)
1.引言 引言是对这份数据库设计说明书的概览，是为了帮助阅读者了解这份文档是如何编写的, 并且应该如何阅读、理解和解释这份文档。
1.1编写目的 说明这份数据库设计说明书是为哪份软件产品编写的，开发这个软件产品意义、作用以 及最终要达到的意图。通过这份数据库设计说明书详尽准确地描述了该软件产品的数据库结构。如果这份数据库设计说明书只与整个系统的某一部分有关系，那么只定义数据库设计说 明书中说明的那个部分或子系统。 1.2项目来源 具体说明本软件开发项目的全部风险承担者，以及各自在本阶段所需要承担的主要风险, 首要风险承担者包括： ?任务提出者; ?软件开发者; ?产品使用者。 1.3文档约定 描述编写文档时所采用的各种排版约定。排版约定应该包括: ?命名方法; ?提示方式; ?通配符号: 等等。 1.4预期读者和阅读建议 列举本数据库设计说明书所针对的各种不同的预期读者，例如，可能包括： ?开发人员； ?项目经理； ?测试人员； ?文档编写人员。 并且描述了文档中，其余部分的内容及其组织结构，并且针对每一类读者提出最适合的 文档阅读建议。 1.5参考资料 列举编写需求规格说明书时所用到的参考文献及资料，可能包括; ?本项目的合同书； ?上级机关有关本项目的批文； ?本项目已经批准的计划任务书； ?用户界面风格指导； ?开发本项目时所要用到的标准； ?系统规格需求说明；
数据仓库技术简介
数据仓库技术概述 数据仓库技术 随着数据库技术的日趋成熟以及应用系统逐渐完善，无论是利用早期的RDB、Dbase，还是后来以其领先的核心技术日渐垄断关系数据库市场的Oracle、Sysbase、DB2,企业已经积累了大量的数据，这些数据信息为企业的发展提供了客观依据。毫无疑问，在竞争激烈的商业环境下，信息将是取胜的关键因素，决策者必须能快速可靠、随时自主地访问企业数据，才能有效地做出计划和决策。在这种需求牵引下，形成了数据仓库（Data Warehouse）的新概念、新技术。 1数据仓库的概念 数据仓库的提出是以关系数据库、并行处理和分布式技术的飞速发展为基础，是解决信息技术（IT）在发展中存在的拥有大量数据，而其中有用信息贫乏的综合解决方案。数据仓库是一种新的数据处理体系结构，是对企业内部各部门业务数据进行统一和综合的中央数据仓库。它为企业决策支持系统（DSS）和经理信息系统（EIS）提供所需的信息。它是一种信息管理技术，为预测利润、风险分析、市场分析以及加强客户服务与营销活动等管理决策提供支持的新技术。 数据仓库技术对大量分散、独立的数据库经过规划、平衡、协调和编辑
后，向管理决策者提供辅助决策信息，发挥大量数据的作用和价值。 概括地说，数据仓库是面向主题的（Subject-Oriented）、集成的(Integrated)、稳定的(Nonvolatile)、不同时间的(Timer-Variant)数据集合,用于支持经营管理中决策制订过程。 数据仓库中的数据面向主题，与传统数据库面向应用相对应。主题是一个在较高层次上将数据归类的标准，每一个主题对应一个宏观的分析领域：数据仓库的集成特性是指在数据进入数据仓库之前，必须经过数据加工和集成，这是建立数据仓库的关键步骤，首先要统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构做一个从面向应用向面向主题的转变；数据仓库的稳定性是指数据仓库反映的是历史数据的内容，而不是日常事务处理产生的数据，数据经加工和集成进入数据仓库后是极少或根本不修改的；数据仓库是不同时间的数据集合，它要求数据仓库中的数据保存时限能满足进行决策分析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。 数据仓库最根本的特点是物理地存放数据，而且这些数据并不是最新的、专有的，而是来源于其它数据库的。数据仓库的建立并不是要取代数据库，它要建立在一个较全面和完善的信息应用的基础上，用于支持高层决策分析，而事务处理数据库在企业的信息环境中承担的是日常操作性的任务。数据仓库是数据库技术的一种新的应用，而且到目前为止，数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理其中的数据。 传统数据库用于事务处理，也称为操作型处理，是指对数据库联机进行
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XXXX数据库设计V0.1
拟制：王鹏2014-12-19
引言 目的 本文为XXX公司内控管理系统的数据库设计规范说明书。本说明书将： ●述数据库设计的目的 ●说明数据库设计中的主要组成部分 ●说明数据库设计中各功能的实现 内容 本文档主要内容包括对数据库设计结构的总体描述，对数据库中各种对象的描述（包括对象的名称、对象的属性、对象和其他对象直接的关系）。涵盖了内控管理中的三大业务模块：预算管理、立项管理、合同管理。 本文档中包含对以下数据库内容的描述： ●数据表 ●视图 ●约束 ●存储过程（预留） ●触发器（预留） 命名规范 数据存储表：以t_开头； 基础信息维护表：以t_bs_开头； 自定义函数：以fn_开头；
触发器：tr_表名_[后面---添加时加I,修改时加U,删除时加D]； 视图：在表命名的基础上加前缀改为V_ 数据表设计 预算管理 根据设计的系统功能，数据库将按照预算业务场景，实现预算收集和预算下发等流程。 数据库设计将以存储预算信息表为基础，连接多张相关表以实现对以下关系的支持： ●总部收集记录 ●分公司调整、审核记录 ●总部汇总记录 ●总部下发业务线记录 ●业务线调整记录 预算收集信息表（t_budget） 概述 预算收集信息表用于记录预算收集流程的基本信息，并作为基础表与其他表连接。
表定义 预算收集信息表定义如下图所示： 预算收集信息表 主键 预算ID字段budgetId为主键，由系统生成唯一不重复字符串。约束 资金类别字段captialTypeId与资金类型基础信息表进行ID关联。
消息通知表（t_notification） 概述 在预算收集及下发过程中，通知总部、分公司和业务线的消息记录表料。表中都记录了消息的类别、接收人、发送人、发送时间等。 表定义 消息通知表定义如下图所示。 消息通知表 主键 消息id为主键，由系统生成唯一不重复字符串。。
(整理)数据仓库技术简介
数据仓库技术简介 数据仓库是近年来兴起的一种新的数据库应用。在各大数据库厂商纷纷宣布产品支持数据仓库并提出一整套用以建立和使用数据仓库的产品是，业界掀起了数据库热。比如INFORMIXGONGSIDE公司的数据仓库解决方案；ORACLE公司的数据仓库解决方案；Sybase公司的交互式数据仓库解决方案等等。这同时也引起了学术界的极大兴趣，国际上许多重要的学术会议，如超大型数据库国际会议（VLDB），数据工程国际会议（Data Engineering）等，都出现了专门研究数据仓库（Data Warehousing，简记为DW）、联机分析处理（On-Line Analytical Processing,简记为OLAP）、数据挖掘（Data Mining, 简记为DM）的论文。对我国许多企业而言，在建立或发展自己的信息系统常常困扰于这样的问题：为什么要在原有的数据库上建立数据仓库？数据仓库能否代替传统的数据库？怎样建立数据仓库？等等。本章将简要介绍一下用到的数据仓库技术背景，并在下一章结合数据清理系统设计实例，更深一步阐述数据仓库技术在现实中的重大意义 一．从数据库到数据仓库 传统的数据库技术是以单一的数据资源，即数据库为中心，进行事务处理、批处理、决策分析等各种数据处理工作，主要的划分为两大类：操作型处理和分析型处理(或信息型处理)。操作型处理也叫事务处理，是指对数据库联机的日常操作，通常是对一个或一组纪录的查询和修改，主要为企业的特定应用服务的，注重响应时间，数据的安全性和完整性；分析型处理则用于管理人员的决策分析，经常要访问大量的历史数据。而传统数据库系统优于企业的日常事务处理工作，而难于实现对数据分析处理要求，已经无法满足数据处理多样化的要求。操作型处理和分析型处理的分离成为必然。 近年来，随着数据库技术的应用和发展，人们尝试对DB中的数据进行再加工，形成一个综合的，面向分析的环境，以更好支持决策分析，从而形成了数据仓库技术(Data Warehousing，简称DW)。作为决策支持系统(Decision-making Support System，简称DSS)，数据仓库系统包括： 数据仓库技术； 联机分析处理技术(On-Line Analytical Processing，简称OLAP)； 数据挖掘技术(Data Mining，简称DM)； 数据仓库弥补了原有的数据库的缺点，将原来的以单一数据库为中心的数据环境发展为一种新环境：体系化环境。 1.什么是数据仓库 业界公认的数据仓库概念创始人W.H.Inmon在《建立数据仓库》一书中对数据仓库的定义是：数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程 数据仓库中的数据面向主题，与传统数据库面向应用相对应。主题是一个在较高层次上将数据归类的标准，每一个主题对应一个宏观的分析领域：数据仓库的集成特性是指在数据进入数据仓库之前，必须经过数据加工和集成，这是建立数据仓库的关键步骤，首先要统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构做一个从面向应用向面向主题的转变；数据仓