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数据仓库与数据挖掘在游戏领域的应用论文

数据仓库与数据挖掘在游戏领域的应用论文
数据仓库与数据挖掘在游戏领域的应用论文

数据仓库与数据挖掘技术在网络游戏中的应用

摘要

随着网络信息时代的到来,网络游戏产业应运而生。网络游戏是文化、艺术与高科技的融合,它给我们提供了一种新的休闲娱乐方式。与此同时,网络游戏产业蓬勃发展,市场进一步扩大,网络游戏逐渐成为网络经济的领头羊。当游戏的选择越来越多,玩家的眼光越来越挑剔,只有适合玩家的游戏才能在市场上经久不衰。数据挖掘己经引起了游戏行业的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以广泛使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。以此来改善游戏品质,提高运营效率,为游戏运营商赢取更多用户。

关键字:网络游戏,数据挖掘,运营数据

1课题背景以及研究意义

随着网络的进步,同时伴随着网络游戏的飞速发展,形成了现在繁荣的网络游戏市场。但追究其本质,网络游戏也具有典型的项目周期特征,即:一款再火的网游产品也躲不过拥有它自己的成长期、爆发期、成熟期、平台期和衰落期的命运轮回。所有的网络游戏它们都是一个需要依赖雄厚制作能力的高风险行业,一个运营商的游戏的火爆并不意味着同样幸运会再一次降临。恰恰国内网络游戏行业缺乏的就是这样的规模能力和“范围经济”属性,网游运营者都深信国内网络游戏这一市场依旧是“人傻、钱多”的浅表层富矿,根本就不用“深入开发”财源就会滚滚而来。网络游戏市场也是存在非常不完善的机制来引导其的发展。

2数据仓库与数据挖掘

2.1数据仓库与数据挖掘的概念

数据挖掘实质上是对企业决策的一种支持过程。网络数本身是大量的冗余的不完全的和有噪声的,从这样的数据中提取出潜在的、有价值的知识过程就称为Wbe 数据挖掘,故而它又被称为“知识发现的过程。

2.2 网络游戏中数据仓库与数据挖掘的过程和分类

在网络游戏运营过程中运用数据挖掘技术,其过程大致可以分为三个阶段:数据的准备阶段、建立数据模型阶段和数据分析及结果表达阶段。

2.2.1 数据的准备阶段

数据挖掘对数据的依赖性非常高,为了能够实现数据挖掘的目标,要求收集的数据足够全,质量尽量高。原始数据采集完后,还需要对数据进行描述和处理,比如进一步探查已选变量与目标变量之间是否存在关系,各变量数据的基本探查,如空值数目、唯一值数目、最小最大值的统计以及数据质量检验等。

2.2.2建立模型阶段

通常挖掘项目的建立模型都要经过三个阶段:建立模型,测试并调整模型,应用模型。建立模型,就得选择相应的建模技术,譬如玩家流失,就可能应用到决策树、神经通常挖掘项目的建立模型都要经过三个阶段:建立模型,测试并调整模型,应用模型。建立模型,就得选择相应的建模技术,譬如玩家流失,就可能应用到决策树、神经网络及回归分析等相关统计技术,在游戏运营的各个阶段,数据不同,运营宣传方式也不同,这就可能利用模型的组合,各个游戏阶段采用不同的模型进行预测分析,这样预测模型可能分为游戏内测阶段,公测阶段和正式运营阶段不同而不同。通常很多的统计方法和建模技术都有许多的假设条件,譬如“古典假设”。这里也一样,由于数据仓库提供的数据可能并不完备,但又不能抛弃这些数据,此时我们只能假设这些数据中的大部分信息都是正确的。及回归分析等相关统计技术,在游戏运营的各个阶段,数据不同,运营宣传方式也不同,这就可能利用模型的组合,各个游戏阶段采用不同的模型进行预测分析,这样预测模型可能分为游戏内测阶段,公测阶段和正式运营阶段不同而不同。

2.2.3数据分析及结果表达阶段

数据分析及结果表达就是要根据决策者的最终目的对已提取的信息进行分析并将最终结果表达给决策者,这一过程中仍要对可能存在的冗余进行过滤。如果最终结果无法令决策者满意,则需要对数据进行重新选择,并选用不同的工具,安排不同的算法,同时根据目前

、 、

” 、

的状况对数据仓库变量做适当的修正调整,以满足日常数据分析的需要。

3.数据挖掘技术在网络游戏开发及运营中的作用

网络游戏是现代网络游戏中的一种模式,对用户而言它具有使用方便、快捷和相对廉价的优点。网络游戏的客户群主要是上班族和学生,当然也不乏很多已经脱离工作的大龄人群;在上网娱乐的人群中,选择网络游戏的用户人数正在不断上升;用户在网络游戏中耗费的时间占整个网上娱乐过程总耗费时间的比重也在不断增加。在潜在客户量方面,可以通过浏览器上网的人都是网络游戏的潜在客户,而根据中国互联网络信息中心(CNNIC )2010 年初公布的调查数据显示,截止 2009 年底,中国网民的数量已经达到了惊人的3.84 亿,这为网络游戏提供了巨大的潜在市场。但是,在网络游戏大量出现的同时,网络游戏的运营也面临着很多尴尬的局面。据某论坛发起的调查显示,能够长期对待某个公司单一网络游戏产品的客户相对较少,大部分用户体现出对网络游戏的随意性,玩家对网络游戏表现出的忠诚度相对较低,能够长期维持稳定用户群的网络游戏公司寥寥可数。玩家普遍反映的问题有以下几点:

开发的游戏本身质量不高 游戏内容单调缺乏新意、与玩家互动性不强 很多操作不合理、冗余信息较多干扰用户正常游戏过程等,使得娱乐性大打折扣等。要确保网络游戏成功留住客户并保证企业持续盈利,就要使网络游戏更“懂”玩家的心,除了完善游戏效果丰富视听感受

外,还要让游戏变得更加 “人性化 ,要使它和用户之间有更好的互动性,增加可玩性,满

足用户个性化的娱乐体验。

3.1 指导网络游戏的开发

通过数据仓库与数据挖掘,网络游戏开发者可以快速获取玩家信息,使得游戏开发者能够准确把握广大游戏使用者的动态和偏好,能够使得所开发的游戏最大程度的符合用户的需求,使得整个开发过程有指导,有目标有方向,解决企业资源的同时降低游戏产品上市后面临的风险,使得网络游戏开发过程变得更加科学化 信息化和智能化。并且,游戏开发商通过数据仓库与数据挖掘,可以迅速得到有效的市场反馈信息,能够对未来面对的客户群的行为有先期的预测,可以有针对性的开展产品的推广活动,增加产品宣传的针对性。

3.2 促进和帮助网络游戏的更新和升级

网络游戏由于其模式决定了它内容的丰富程度目前无法和其他形式的网络游戏相比较,从这一点来说网络游戏的长期可玩性将受到影响,所以网络游戏的需要经常的进行内容的更

新和版本的升级来填补这一缺陷。但是内容的更新,版本的升级时面临很大风险的,更新后的游戏产品能否符合用户的需要,是否能够继续吸引玩家成为企业的难题。通过对网络游戏的数据仓库与数据挖掘,可以帮助企业抓住关键点,找到突破口。通过对用户体验游戏过程产生的各类数据进行分析,研发人员能够更快更准确的找到网络游戏中需要改进的地方,使网络游戏的维护过程变得不再盲目,更好的满足用户的需要。

3.3 帮助企业保有一定数量个客户群并挖掘潜在客户

网络游戏在我国正处于一个蓬勃发展的时代,新的网络游戏不断推出,游戏内容不断丰富,游戏体验不断提升,更新换代速度很快。同时由于知识产权方面存在的漏洞,当一款深受欢迎的网络游戏出现后,大量的同类游戏会呈现出集中爆发的态势。这些都给网络游戏的运营带来很大的影响,面对种类繁多的网络游戏玩家们感觉无从选择,面对大量质次的游戏玩家们只能选择放弃。而通过数据挖掘,企业能够获得玩家们在游戏过程中的第一手资料,并制方向迈进。

结束语

随着我国网络游戏市场的飞速发展,网络游戏逐渐成为广大网民网络生活中不可缺少的组成部分,网络游戏也将从广大玩家在游戏选择过程中的配角逐渐转变为游戏选择的主角。而数据仓库与数据挖掘技术现已被越来越多的企业所接受,并使用它对企业拥有的大量用户使用信息进行深度处理,挖掘出新的价值,帮助企业在网络游戏运营过程中即使调整策略,改进产品,提高服务,从而提升企业的市场竞争力,数据仓库与数据挖掘技术将支撑着我国网络游戏产业向更加智能更加个性化、更加人性化的定相应的策略,及时改进游戏中存在的不足以保持相对稳定的客户群,根据玩家的需求对游戏做必要的更新以吸引潜在客户的加入,在向用户提供更优质的服务的同时,为企业赢得更多客户。

参考文献:

[1]H.Jiawei,K.Micheline 著.范明,孟小峰译数据挖掘概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2001.

[2]梁艳,宋辰.中国网络游戏产业的实证研究[J].大连理工大学学报2005(7):54-57.

[3]蒋水林.网络游戏:步入转型之年[J].北京电子, 2006(2):32.

[4]任乐毅.主要网络游戏类型及盈利模式的研究[J].中国科技信息2006(5):174.

数据挖掘论文

数据仓库及其应用技术 摘要本文对于大量存在于计算机信息系统中的数据,通过数据仓库、联机处理技术和数据挖掘技术,对数据进行加工、分析、产生用于决策支持的信息,得以充分利用。 关键词数据仓库数据仓库应用 OLAP 联机分析处理 引言数据仓库技术是计算机数据库系统发展的新方向,近几年来已经在许多领域得到了应用。以数据仓库为基础的商业职能系统强大的功能在实际应用中能带来高利润的回报,所以近年来数据仓库在证券业、银行领域、税务领域、控制金融风险、保险、客户管理等众多领域得到了越来越广泛的应用。据调查,财富500 强企业中已经有85 %的企业建成或正在建立数据仓库。 数据仓库与Internet 一样,正在成为最快的IT 增长点。1996 年,全球企业在数据仓库上的投资达到16. 8 亿美元,并且以每年19. 1 %的速度增长。那么什么是数据仓库? 数据仓库有哪些特征和技术? 下面做一些简单的介绍。 一、数据仓库概念及特征 1、数据仓库概念。 数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定的) 、随时间不断变化的数据集合。与其他数据库应用不同的是,数据仓库更像一种过程,即对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程,而不是一种可以购买的产品。 2、数据仓库的特征: ①面向主题。数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念,是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,一个主题通常与多个操作型信息系统相关。 ②集成的。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上,经过系统加工、汇总和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。 ③相对稳定的。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用,所涉及的数据操作主要是数据查询,一旦某个数据进入数据仓库以后,一般情况下将被长期保留,也就是数据仓库中一般有大量的查询操作,但修改和删除操作很少,通常只需要定期的加载、刷新。 ④反映历史变化。数据仓库中的数据通常包含历史信息,系统记录了企业从过去某一时点到目前各个阶段的信息,通过这些信息,可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 二、数据仓库的分析技术 1、OLAP 技术 1.1 OLAP (联机分析处理) 的概念。

数据仓库与数据挖掘课后习题答案

数据仓库与数据挖掘 第一章课后习题 一:填空题 1)数据库中存储的都是数据,而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。 2)数据仓库中的数据分为四个级别:早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。3)数据源是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉,通常包括业务数据和历史数据。4)元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 5)数据处理通常分为两大类:联机事务处理和联机事务分析 6)Fayyad过程模型主要有数据准备,数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。 7)如果从整体上看数据挖掘技术,可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。 8)那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。 9)按照挖掘对象的不同,将Web数据挖掘分为三类:web内容挖掘、web结构挖掘和web 使用挖掘。 10)查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层,它们各自的侧重点不同,因此适用范围和针对的用户也不相同。 二:简答题 1)什么是数据仓库?数据仓库的特点主要有哪些? 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支

持管理决策。 主要特点:面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用 2)简述数据挖掘的技术定义。 从技术角度看,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 3)什么是业务元数据? 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据,它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层,使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据 4)简述数据挖掘与传统分析方法的区别。 本质区别是:数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。 5)简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 a.虚拟的数据仓库体系结构 b.单独的数据仓库体系结构 c.单独的数据集市体系结构 d.分布式数据仓库结构

总结报告-数据挖掘技术论文开题报告 精品

数据挖掘技术论文开题报告 毕业都是需要进行论文的写作,数据挖掘技术论文的开题报告怎么写?下面是数据挖 掘技术论文开题报告,欢迎阅读! 数据挖掘技术综述 数据挖掘(Data Mining)是一项较新的数据库技术,它基于由日常积累的大量数据所 构成的数据库,从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识,用于支持决策。数据 挖掘是一项数据库应用技术,本文首先对数据挖掘进行概述,阐明什么是数据挖掘, 数据挖掘的技术是什么,然后介绍数据挖掘的常用技术,数据挖掘的主要过程, 如何 进行数据挖掘,主要应用领域以及国内外现状分析。 一. 研究背景及意义 近十几年来,随着数据库系统的广泛流行以及计算机技术的快速发展,人们利用信息 技术生产和搜集数据的能力大幅度提高。千万个数据库被用于商业管理、政府办公、 科学研究和工程开发等,特别是网络系统的流行,使得信息爆炸性增长。这一趋势将 持续发展下去。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆的问题:第一是信 息过量,难以消化;第二是信息真假难以辨认;第三是信息安全难以保证;第四是信 息形式不一致,难以统一处理。面对这种状况,一个新的挑战被提出来:如何才能不 被信息的汪洋大海所淹没,从中及时发现有用的知识,提高信息利用率呢?这时出现 了新的技术——数据挖掘(Data Mining)技术便应用而生了。 面对海量的存储数据,如何从中发现有价值的信息或知识,成为一项非常艰巨的任务。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的。数据挖掘研究的目的主要是 发现知识、使数据可视化、纠正数据。 二. 概述 1,数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这些 数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据,也可以是半结构化的,如文本,图形, 图像数据,甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的,也可 以是非数学的,可以是演绎的,也可以是归纳的。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等,还可以进行 数据自身的维护。数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领 域的研究成果构建自己的理论体系,是一个交叉学科领域,可以集成数据数据库、人 工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。 2,数据挖掘技术

大数据仓库与大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 )

数据挖掘相关论文

数据挖掘论文 题目:数据挖掘技术在电子商务中的应用系别:计算机学院 专业:11网络工程1班 学生姓名:黄坤 学号:1110322111 指导教师:江南 2014年11月06 日

数据挖掘技术在电子商务中的应用 一、研究原因 电子商务在现代商务活动中的正变得日趋重要,随着大数据时代的到来,商务信息显得尤为重要,在电子商务中谁掌握了有利的市场信息,谁就能在这个竞争激烈电商行业中占据绝对的优势。而数据挖掘技术是获取信息的最有效的技术工具。本文讨论了数据挖掘的主要方法,具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用。 在信息经济时代,对企业来说,谁对市场变化反应速度快,谁将在激烈的市场竞争中占据有利的地位,竞争的结果最终将促使企业价值从市场竞争输家转移到赢家,这样就使企业面临一个问题:如何才能把大量的数据资源,转化成自身价值呢?要想使数据真正成为一个公司的资源,只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行,否则大量的数据可能成为包袱,甚至成为垃圾。因此,面对“人们被数据淹没,人们却饥饿于知识”的挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并得以蓬勃发展,越来越显示出其强大的生命力。 二、2.1国内研究现状 KDD(从数据库中发现知识)一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。迄今为止,由美国人工智能协会主办的KDD已经召开了7次,规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会,人数由二三十人到七八百人,论文收录比例从2X1到6X1,研究重点也逐渐从发现方法转向系统应用,并且注重多种发现策略和技术的集成,以及多种学科之间的相互渗透。其他内容的专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一,成为当前计算机科学界的一大热点。此外,数据库、人工智能、信息处理、知识工程等领域的国际学术刊物也纷纷开辟了KDD专题或专刊。IEEE的Knowledge and Data Engineering 会刊领先在1993年出版了KDD技术专刊,所发表的5篇论文代表了当时KDD研究的最新成果和动态,较全面地论述了KDD 系统方法论、发现结果的评价、KDD系统设计的逻辑方法,集中讨论了鉴于数据库的动态性冗余、高噪声和不确定性、空值等问题,KDD系统与其它传统的机器学习、专家系统、人工神经网络、数理统计分析系统的联系和区别,以及相应的基本对策。6篇论文摘要展示了KDD在从建

数据仓库与数据挖掘试题

武汉大学计算机学院 20XX级研究生“数据仓库和数据挖掘”课程期末考试试题 要求:所有的题目的解答均写在答题纸上,需写清楚题目的序号。每张答题纸都要写上姓名和学号。 一、单项选择题(每小题2分,共20分) 1. 下面列出的条目中,()不是数据仓库的基本特征。B A.数据仓库是面向主题的 B.数据仓库是面向事务的 C.数据仓库的数据是相对稳定的 D.数据仓库的数据是反映历史变化的 2. 数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是()。 A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容 B.捕捉到的新数据会覆盖原来的快照 C.数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容C D.数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合 3. 以下关于数据仓库设计的说法中()是错误的。A A.数据仓库项目的需求很难把握,所以不可能从用户的需求出发来进行数据仓库的设计,只能从数据出发进行设计 B.在进行数据仓库主题数据模型设计时,应该按面向部门业务应用的方式来设计数据模型 C.在进行数据仓库主题数据模型设计时要强调数据的集成性 D.在进行数据仓库概念模型设计时,需要设计实体关系图,给出数据表的划分,并给出每个属性的定义域 4. 以下关于OLAP的描述中()是错误的。A A.一个多维数组可以表示为(维1,维2,…,维n) B.维的一个取值称为该维的一个维成员 C.OLAP是联机分析处理 D.OLAP是数据仓库进行分析决策的基础 5. 多维数据模型中,下列()模式不属于多维模式。D A.星型模式 B.雪花模式 C.星座模式 D.网型模式 6. 通常频繁项集、频繁闭项集和最大频繁项集之间的关系是()。C A.频繁项集?频繁闭项集?最大频繁项集 B.频繁项集?最大频繁项集?频繁闭项集 C.最大频繁项集?频繁闭项集?频繁项集 D.频繁闭项集?频繁项集?最大频繁项集

数据仓库与数据挖掘-教学大纲

《数据仓库与数据挖掘》教学大纲 一、课程概况 课程名称:数据仓库与数据挖掘 英文名称:Data warehousing and data mining 课程性质:选修 课程学时:32 课程学分:2 授课对象:信息类的大学本科高年级学生 开课时间:三年级下学期 讲课方式:课堂+实验 主讲老师: 二、教学目的 本课程把数据视为基础资源,根据软件工程的思想,总结了数据利用的历程,讲述了数据仓库的基础知识和工具,研究了数据挖掘的任务及其挑战,给出了经典的数据挖掘算法,介绍了数据挖掘的产品,剖析了税务数据挖掘的案例,探索了大数据的管理和应用问题。 三、教学任务 完成《数据仓库与数据挖掘》教材内容,及教学计划中的互动实践内容,另有学生自主选题的大作业、选作的论文报告。32学时:课堂24、实验2、课外2、研讨4学时。 四、教学内容的结构 课程由9个教学单元组成,对应于《数据仓库与数据挖掘》的内容。 第1章数据仓库和数据挖掘概述 1.1概述1 1.2数据中心4 1.2.1关系型数据中心 1.2.2非关系型数据中心

1.2.3混合型数据中心(大数据平台)1.3混合型数据中心参考架构 第2章数据 2.1数据的概念 2.2数据的内容 2.2.1实时数据与历史数据 2.2.2时态数据与事务数据 2.2.3图形数据与图像数据 2.2.4主题数据与全部数据 2.2.5空间数据 2.2.6序列数据和数据流 2.2.7元数据与数据字典 2.3数据属性及数据集 2.4数据特征的统计描述22 2.4.1集中趋势22 2.4.2离散程度23 2.4.3数据的分布形状25 2.5数据的可视化26 2.6数据相似与相异性的度量29 2.7数据质量32 2.8数据预处理32 2.8.1被污染的数据33 2.8.2数据清理35 2.8.3数据集成36 2.8.4数据变换37 2.8.5数据规约38 第3章数据仓库与数据ETL基础39 3.1从数据库到数据仓库39 3.2数据仓库的结构39 3.2.1两层体系结构41 3.2.2三层体系结构41 3.2.3组成元素42 3.3数据仓库的数据模型43 3.3.1概念模型43 3.3.2逻辑模型43 3.3.3物理模型46 3.4 ETL46 3.4.1数据抽取47 3.4.2数据转换48 3.4.3数据加载49 3.5 OLAP49 3.5.1维49 3.5.2 OLAP与OLTP49 3.5.3 OLAP的基本操作50

数据挖掘论文

数据挖掘的实现过程 摘要 关键词:数据挖掘挖掘过程数据模型应用领域 目录 一.数据挖掘的定义及发展 1.数据挖掘的定义 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。 2.数据挖掘的发展 需要是发明之母。近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以广泛使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用,包括商务管理,生产控制,市场分析,工程设计和科学探索等。数据挖掘的发展主要包括以下四个阶段: 第一阶段:电子邮件阶段 这个阶段可以认为是从70年代开始,平均的通讯量以每年几倍的速度增长。 第二阶段:信息发布阶段 从1995年起,以Web技术为代表的信息发布系统,爆炸式地成长起来,成为目前Internet的主要应用。中小企业如何把握好从“粗放型”到“精准型”营销时代的电子商务。 第三阶段: EC(Electronic Commerce),即电子商务阶段 EC在美国也才刚刚开始,之所以把EC列为一个划时代的东西,是因为Internet的最终主要商业用途,就是电子商务。同时反过来也可以说,若干年后的商业信息,主要是通过Internet传递。Internet即将成为我们这个商业信息社会的神经系统。1997年底在加拿大温哥华举行的第五次亚太经合组织非正式首脑会议(APEC)上美国总统克林顿提出敦促各国共同促 进电子商务发展的议案,其引起了全球首脑的关注,IBM、HP和Sun等国际著名的信息技术厂商已经宣布1998年为电子商务年。 第四阶段:全程电子商务阶段 随着SaaS(Software as a service)软件服务模式的出现,软件纷纷登陆互联网[5],延长了电子商务链条,形成了当下最新的“全程电子商务” 概念模式。 二.数据挖掘的实现过程

数据仓库与数据挖掘习题

数据仓库与数据挖掘习题 1.1什么是数据挖掘?在你的回答中,强调以下问题: (a) 它是又一个骗局吗? (b) 它是一种从数据库,统计学和机器学习发展的技术的简单转换吗? (c) 解释数据库技术发展如何导致数据挖掘 (d) 当把数据挖掘看作知识发现过程时,描述数据挖掘所涉及的步骤。 1.2 给出一个例子,其中数据挖掘对于一种商务的成功至关重要的。这种商务需要什么数据挖掘功能?他们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗? 1.3 假定你是Big-University的软件工程师,任务是设计一个数据挖掘系统,分析学校课程数据库。该数据库包括如下信息:每个学生的姓名,地址和状态(例如,本科生或研究生),所修课程,以及他们累积的GPA(学分平均)。描述你要选取的结构。该结构的每个成分的作用是什么? 1.4 数据仓库和数据库有何不同?它们有那些相似之处? 1.5简述以下高级数据库系统和应用:面向对象数据库,空间数据库,文本数据库,多媒体数据库和WWW。 1.6 定义以下数据挖掘功能:特征化,区分,关联,分类,预测,聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活中的数据库,给出每种数据挖掘的例子。 1.7 区分和分类的差别是什么?特征化和聚类的差别是什么?分类和预测呢?对于每一对任务,它们有何相似之处? 1.8 根据你的观察,描述一种可能的知识类型,它需要由数据挖掘方法发现,但未在本章中列出。它需要一种不同于本章列举的数据挖掘技术吗? 1. 9 描述关于数据挖掘方法和用户交互问题的三个数据挖掘的挑战。 1. 10 描述关于性能问题的两个数据挖掘的挑战。 2.1 试述对于多个异种信息源的集成,为什么许多公司宁愿使用更新驱动的方法(构造使用数据仓库),而不愿使用查询驱动的方法(使用包装程序和集成程序)。描述一些情况,其中查询驱动方法比更新驱动方法更受欢迎。 2.2 简略比较以下概念,可以用例子解释你的观点 (a)雪花模式、事实星座、星型网查询模型 (b)数据清理、数据变换、刷新 (c)发现驱动数据立方体、多特征方、虚拟仓库 2.3 假定数据仓库包含三个维time,doctor和patient,两个度量count 和charge,其中charge 是医生对一位病人的一次诊治的收费。 (a)列举三种流行的数据仓库建模模式。 (b)使用(a)列举的模式之一,画出上面数据仓库的模式图。 (c)由基本方体[day,doctor,patient]开始,为列出2000年每位医生的收费总数,应当执行哪些OLAP操作? (d)为得到同样的结果,写一个SQL查询。假定数据存放在关系数据库中,其模式如下:fee(day,month,year,doctor,hospital,patient,count,charge) 2.4 假定Big_University的数据仓库包含如下4个维student, course, semester和instructor,2个度量count和avg_grade。在最低的概念层(例如对于给定的学生、课程、学期和教师的组合),度量avg_grade存放学生的实际成绩。在较高的概念层,avg_grade存放给定组合的

数据仓库与数据挖掘学习心得

数据仓库与数据挖掘学习心得 通过数据仓库与数据挖掘的这门课的学习,掌握了数据仓库与数据挖掘的一些基础知识和基本概念,了解了数据仓库与数据库的区别。下面谈谈我对数据仓库与数据挖掘学习心得以及阅读相关方面的论文的学习体会。 《浅谈数据仓库与数据挖掘》这篇论文主要是介绍数据仓库与数据挖掘的的一些基本概念。数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。主题是数据数据归类的标准,每个主题对应一个客观分析的领域,他可为辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。数据仓库包含了大量的历史数据,经集成后进入数据仓库的数据极少更新的。数据仓库内的数据时间一般为5年至10年,主要用于进行时间趋势分析。数据仓库的数据量很大。 数据仓库的特点如下: 1、数据仓库是面向主题的; 2、数据仓库是集成的,数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据,将所需数据从原来的数据中抽取出来,进行加工与集成,统一与综合之后才能进入数据仓库; 3、数据仓库是不可更新的,数据仓库主要是为决策分析提供数据,所涉及的操作主要是数据的查询; 4、数据仓库是随时间而变化的,传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据,能够较好的满足商业商务处理的需求,它在商业领域取得了巨大的成功。

作为一个系统,数据仓库至少包括3个基本的功能部分:数据获取:数据存储和管理;信息访问。 数据挖掘的定义:数据挖掘从技术上来说是从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。 数据开采技术的目标是从大量数据中,发现隐藏于其后的规律或数据间的的关系,从而服务于决策。数据挖掘的主要任务有广义知识;分类和预测;关联分析;聚类。 《数据仓库与数据挖掘技术在金融信息化中的应用》论文主要通过介绍数据额仓库与数据挖掘的起源、定义以及特征的等方面的介绍引出其在金融信息化中的应用。在金融信息化的应用方面,金融机构利用信息技术从过去积累的、海量的、以不同形式存储的数据资料里提取隐藏着的许多重要信息,并对它们进行高层次的分析,发现和挖掘出这些数据间的整体特征描述及发展趋势预测,找出对决策有价值的信息,以防范银行的经营风险、实现银行科技管理及银行科学决策。 现在银行信息化正在以业务为中心向客户为中心转变6银行信息化不仅是数据的集中整合,而且要在数据集中和整合的基础上向以客为中心的方向转变。银行信息化要适应竞争环境客户需求的变化,创造性地用信息技术对传统过程进行集成和优化,实现信息共享、资源整合综合利用,把银行的各项作用统一起来,优势互补统一调配各种资源,为银行的客户开发、服务、综理财、管理、风险防范创立坚实的基础,从而适应日益发展的数据技术需要,全面提高银行竞争力,为金融创新和提高市场反映能力

数据仓库与数据挖掘课后习题答案

数据仓库与数据挖掘课后习 题答案 -标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

数据仓库与数据挖掘 第一章课后习题 一:填空题 1)数据库中存储的都是数据,而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。 2)数据仓库中的数据分为四个级别:早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。 3)数据源是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉,通常包括业务数据和历史数据。 4)元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 5)数据处理通常分为两大类:联机事务处理和联机事务分析 6)Fayyad过程模型主要有数据准备,数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。 7)如果从整体上看数据挖掘技术,可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。 8)那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。 9)按照挖掘对象的不同,将Web数据挖掘分为三类:web内容挖掘、web结构挖掘和web使用挖掘。 10)查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层,它们各自的侧重点不同,因此适用范围和针对的用户也不相同。 二:简答题 1)什么是数据仓库数据仓库的特点主要有哪些 2) 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。 主要特点:面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用 3)简述数据挖掘的技术定义。 从技术角度看,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 4)什么是业务元数据? 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据,它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层,使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据 5)简述数据挖掘与传统分析方法的区别。 本质区别是:数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。 6)简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 a.虚拟的数据仓库体系结构 b.单独的数据仓库体系结构

数据挖掘小论文

先机证券 一、证券行业是数据挖掘技术应用的一个重要领域 数据挖掘是从数据中发现知识,数据密集型行业如证券、银行、电信等经过多年运营沉淀了大量的数据,挖掘、开发和利用这些数据可以使企业进行最适合的定位,将使企业长期的积累得以充分发挥,从而树立竞争优势。 证券市场是国家经济的情雨表,受多方面因素影响,券商的经营对数据正确、实时、安全性要求极高。长期以来各券商的交易系统一直走在IT技术应用革新的前列,同时也积累了丰富的数据。整个运营系统产生的数据主要分为两大类:股票行情数据与客户交易数据。股票行情数据由交易所产生,广泛分布,是实时共享信息。一些现有的实时行情接收分析系统例如(钱龙、胜龙、金融家、指南针等等)都能够对其进行从简单到复杂的分析;客户交易数据在各个证券公司的营业部产生,分布于证券公司的营业部及证券交易所,属于相对私有数据。这些数据反映了客户的资金状况,交易状况,持仓状况等,对证券公司和交易所而言具有极高的分析价值。数据挖掘技术已有了应用的空间。 随着国内证券行业政策的逐步开放,证券行业的竞争越来越激烈,券商分析决策时对数据的依赖性和敏感度也越来越高。数据挖掘技术作为分析与辅助决策工具已经越来越得到国内券商的重视。即该应用空间亦急需数据挖掘技术。 二、数据挖掘技术可以为证券行业解决哪些问题 目前,国内证券行业的外部经营环境发生了较大变化,证券市场由卖方市场变为买方市场,市场开始细分,券商对其传统的业务如经纪业务、投行业务和自营业务都在进行不同程度的调整,以期建立自己的核心竞争力,树立竞争优势。如何形成差别化优势是各券商应考虑的重点,形成差别化优势的主要依赖于券商提供的咨询服务与附加服务。数据挖掘在此过程中将发挥重要作用,其技术应用的方向主要有:客户分析、客户管理、财务指标分析、交易数据分析、风险分析、投资组合分析等。 从业务角度看,经纪业务是目前国内券商竞争的焦点,它仍是券商利润的主要来源,据统计从事经纪业务获得的收入占各主要券商利润来源的80%以上,而中小证券公司90%的利润主

数据挖掘技术应用论文

浅析数据挖掘技术的应用 摘要:作为数据库研究、开发和应用最活跃的一个分支,数据挖掘技术的研究日益蓬勃的发展。从信息处理的角度来看,数据挖掘技术在帮助人们分析数据和理解数据,并帮助人们基于丰富的数据作出决策上起到了非常重要的角色。从大量数据中以平凡的方法发现有用的知识是数据挖掘技术的核心,也是今后在各个领域中发展的核心技术。 关键词:数据挖掘;功能;应用 中图分类号:tp311.13 文献标识码:a文章编号: 1007-9599(2011)24-0000-01 analysis of data mining technology application zhang pengyu,duan shiliu (henan polytechnic,zhengzhou450000,china) abstract:as the database research,development and application of the most active branch of data mining technology research booming development. from the perspective of information processing,data mining technology to help people analyze data and understand the data,and help people make decisions based on the wealth of data has played a very important role. from large amounts of data in an extraordinary way to discover useful knowledge is the core of data mining technology,but also the future development in

(数据仓)数据仓库与数据挖掘分析

Adventure Works分销商销售数据分析 ---Women’s Tights 一、概述 Women’s Tights型号共三种产品,分别为“Women’s Tights,L”、“omen’s Tights,M”和“omen’s Tights,S”。这三种商品在拿大、法国和英国均有销售。 在Adventure WorksDW数据库中查询得知三种产品的总销售额如下: 表 1 三种商品销量对比 English Product Name Sales Amount Women's Tights, L$93,554.46 Women's Tights, M$17,727.64 Women's Tights, S$90,550.91 总计$201,833.01 查询命令为: SELECT DimProduct.EnglishProductName AS产品, SUM(FactResellerSales.SalesAmount)AS销售额 FROM DimProduct INNER JOIN FactResellerSales ON DimProduct.ProductKey = FactResellerSales.ProductKey GROUP BY DimProduct.EnglishProductName, DimProduct.ModelName HAVING(DimProduct.ModelName ='Women''s Tights') 从上表可以看出,[Women's Tights, L]与[Women's Tights, S]的销量相当,而[Women's Tights, M]的销量明显低于另两种,其销量只占总销量的9%。会有如此大的差距呢?下面运用OLAP技术进行分析。 为叙述方便,下文用“M”简称[Women's Tights, M],用“L”表示[Women's Tights, L],用“S”表示[Women's Tights, S]。 二、多维数据集的设计

数据挖掘技术英语论文

Good evening, ladies and gentlemen. I’m very glad to stand here and give you a short speech. Today I would introduce data mining technology to you. What is the data mining technology and what’s advantage and disadvantage. Now let's talk about this. Data mining refers to "Extracting implicit unknown valuable information from the data in the past” or “a scientific extracting information from a large amount of data or databases”, In general,it needs strict steps to be taken.including understanding, aquistion, intergration, data cleaning, assumptions and interpretation. By using these steps, we could get implicit and valuable information from the data. However, in spite of these complete steps, there are still many shortcomings. First of all, the operator has many problems in its development, such as the target market segmentation is not clear,the demand of data mining and evaluation of information is not enough; product planning and management are difficult to meet the customer information needs; the attraction to partners is a little less, and it has not yet formed a win-win value chain; in the level of operation management and business process, the ability of sales team and group informatization service are not adapted to the development of business.In a word, there’re still have a lot of things to be solved. It needs excellent statistics and technology. It

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

《数据仓库与数据挖掘》复习题

2014-2015-1《数据仓库与数据挖掘》 期末考试题型 一、单项选择题(每小题2分,共20分) 二、填空题(每空1分,共20分) 三、简答题(每题6分,共30分) 四、析题与计算题(共30分) 请同学们在考试时不要将复习资料带入考场!!! 单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision A. Precision, ROC D. Recall, ROC 3. 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

当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他4. 标签的数据相分离?(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 5. 什么是KDD? (A) A. 数据挖掘与知识发现 B. 领域知识发现 C. 文档知识发现 D. 动态知识发现 6. 使用交互式的和可视化的技术,对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务?(A) A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7. 为数据的总体分布建模;把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务?(B) A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 8. 建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务?(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 9. 用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式,属于数据挖掘哪一类任务?(A) A. 根据内容检索 B. 建模描述

数据仓库与数据挖掘

衡水学院经济学与管理学系实验报告

二、定义和部署多维数据集 1.定义维度 可以使用多维数据集向导,通过单个步骤定义一个多维数据集及其维度。也可以先定义一个或多个维度,然后使用多维数据集向导定义一个使用这些维度的多维数据集。如果要设计一个复杂的解决方案,通常是先定义维度。 (定义【时间维度】)在“解决方案资源管理器”中,用鼠标右键单击“维度”文件夹,然后单击【新建维度】,将显示维度向导。 点击【下一步】,在随后的“指定源信息”页上,选择Adventure Works DW 2012OLAP 数据源视图;在“主表”列表中,选择“日期”表,勾选属性,并修改属性类型

2生成多维数据集 这一步在上面创建的数据源视图的基础上生成多维数据集,方法如下: (a)在“解决方案资源管理器”中用鼠标右键单击“多维数据集”文件夹对象,在弹出的快捷菜单中选择【新建多维数据集】命令。 (b)在弹出的“多维数据集向导”欢迎界面中单击【下一步】按钮进入“选择创建方法”窗口,选择“使用现有表”,继续点击【下一步】,按图5选择度量值组的表

单击【下一步】按钮,在选择【现有维度】页上,选择已有的维度--时间维度,然后单击【下一步】,在【选择新维度】页上,选择要创建的新维度。为此,请确认已选中“客户”、和“产品”复选框,再单击【下一步】完成。 (c)完成向导后,可以查看建立的多维数据集结构,如图7所示,为多维数据集的数据源视图,与前面的数据源视图相比较,这里的视图表达的是多维数据集的表间关系,而且用黄色标记了事实表,蓝色标记了维度表。 3.向维度添加属性 前面已经定义了维度,维度中的属性可以通过下面方法添加。 (a)向“客户”维度中添加属性 在解决方案资源管理器的“维度”节点中双击“客户”维度,此时就打开了“客户”维度的维度设计器。如图8。 在“数据源视图”窗格中,将 Customer 表的以下各列拖到“属性”窗格中:BirthDate,MaritalStatus,Gender,EmailAddress,YearlyIncome,TotalChildren,NumberChildrenAtHome,EnglishEducation,EnglishOccupation,HouseOwnerFlag,NumberCarsOwned,Phone,DateFirstPurchase,CommuteDistance。 将“数据源视图”窗格内 Geography 表中的以下各列拖到“属性”窗格中:City,StateProvinceName,EnglishCountryRegionName,PostalCode。 (b)向“产品”维度中添加属性 将“数据源视图”窗格内 Product 表中的以下各列拖到“属性”窗格中:StandardCost,Color,SafetyStockLevel,ReorderPoint,ListPrice,Size,SizeRange,Weight,DaysToManufacture,ProductLine,DealerPrice,Class,Style,ModelName,StartDate, 4、部署多维数据集

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