模塊7 商務(wù)智能 《電子商務(wù)技術(shù)基礎(chǔ)》教學(xué)課件

《電子商務(wù)技術(shù)基礎(chǔ)》?精品課件合集第X章XXXX模塊7商務(wù)智能第七章 商務(wù)智能

7.1商務(wù)智能概述

7.2數(shù)據(jù)倉庫概述7.3數(shù)據(jù)倉庫建模7.4數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的開發(fā)過程7.5數(shù)據(jù)倉庫的前端訪問和分析工具7.1商務(wù)智能概述商務(wù)智能的基本任務(wù)是收集、管理和分析數(shù)據(jù)，通過先進(jìn)的工具把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的信息，然后將這些信息發(fā)布到整個(gè)企業(yè)，促進(jìn)企業(yè)科學(xué)決策的制定，有效獲得更具戰(zhàn)略意義的決策。商務(wù)智能是數(shù)據(jù)處理技術(shù)與多種技術(shù)，如人工智能技術(shù)、統(tǒng)計(jì)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)的有機(jī)結(jié)合。商務(wù)智能應(yīng)用不能理解為是建立一種簡單的計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)。7.2數(shù)據(jù)倉庫概述7.2.1從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)管理手段，主要用于事務(wù)處理。數(shù)據(jù)庫技術(shù)一直力圖使自己能勝任從事務(wù)處理、批處理到分析處理的各種類型的信息處理任務(wù)。盡管數(shù)據(jù)庫在事務(wù)處理方面的應(yīng)用獲得了巨大的成功，但它對分析處理的支持一直不能令人滿意。人們逐漸認(rèn)識到，事物處理和分析處理具有極不相同的性質(zhì)，直接使用事務(wù)處理環(huán)境來支持DSS是行不通的。7.2數(shù)據(jù)倉庫概述7.2.1從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫事務(wù)處理環(huán)境不適宜DSS應(yīng)用的原因主要有以下五條：（1）事務(wù)處理和分析處理的性能特性不同（2）數(shù)據(jù)集成問題（3）數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)集成問題（4）歷史數(shù)據(jù)問題（5）數(shù)據(jù)的綜合問題7.2數(shù)據(jù)倉庫概述7.2.2 數(shù)據(jù)倉庫的定義數(shù)據(jù)倉庫就是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的且隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)集合，用以支持企業(yè)或組織的決策分析過程的7.2數(shù)據(jù)倉庫概述7.2.2 數(shù)據(jù)倉庫的定義數(shù)據(jù)倉庫的第一個(gè)特性是面向主題數(shù)據(jù)倉庫的第二個(gè)特性是集成數(shù)據(jù)倉庫第三個(gè)特性是穩(wěn)定性數(shù)據(jù)倉庫的最后一個(gè)特性是其隨時(shí)間的變化性7.2數(shù)據(jù)倉庫概述7.2.3數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)組織1、數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)

7.2數(shù)據(jù)倉庫概述7.2.3數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)組織2、粒度與分割

1）粒度粒度問題是設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫的一個(gè)最重要方面。粒度是指數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)單位中保存數(shù)據(jù)的細(xì)化或綜合程度的級別。細(xì)化程度越高，粒度級就越?。幌喾?，細(xì)化程度越低，粒度級就越大。7.2數(shù)據(jù)倉庫概述7.2.3數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)組織2、粒度與分割

2）分割 數(shù)據(jù)的分割是指把邏輯上是統(tǒng)一整體的數(shù)據(jù)分割成較少的、可以獨(dú)立管理的物理單元進(jìn)行存儲。數(shù)據(jù)分割為什么如此重要，是因?yàn)樾〉奈锢韱卧転椴僮髡吆驮O(shè)計(jì)者在管理數(shù)據(jù)時(shí)提供比對大的物理單元更大的靈活性。7.3 數(shù)據(jù)倉庫建模7.3.1星型模型7.3 數(shù)據(jù)倉庫建模7.3.2雪花模型

7.4 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的開發(fā)過程

開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫的流程包括以下幾步：（1）啟動(dòng)工程：建立開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫工程的目標(biāo)及制定工程計(jì)劃。計(jì)劃包括數(shù)據(jù)范圍、提供者、技術(shù)設(shè)備、資源、技能、人員培訓(xùn)、責(zé)任、方式方法、工程跟蹤及詳細(xì)工程調(diào)度等。（2）建立技術(shù)環(huán)境：選擇實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫的軟硬件資源，包括開發(fā)平臺、DBMS、網(wǎng)絡(luò)通信、開發(fā)工具、終端訪問工具及建立服務(wù)水平目標(biāo)（關(guān)于可用性、裝載、維護(hù)及查詢性能）等。（3）設(shè)計(jì)主題進(jìn)行數(shù)據(jù)建模：根據(jù)決策需要確定主題，選擇數(shù)據(jù)源，對數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織進(jìn)行邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。7.4 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的開發(fā)過程

開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫的流程包括以下幾步：（1）啟動(dòng)工程：建立開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫工程的目標(biāo)及制定工程計(jì)劃。計(jì)劃包括數(shù)據(jù)范圍、提供者、技術(shù)設(shè)備、資源、技能、人員培訓(xùn)、責(zé)任、方式方法、工程跟蹤及詳細(xì)工程調(diào)度等。（2）建立技術(shù)環(huán)境：選擇實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫的軟硬件資源，包括開發(fā)平臺、DBMS、網(wǎng)絡(luò)通信、開發(fā)工具、終端訪問工具及建立服務(wù)水平目標(biāo)（關(guān)于可用性、裝載、維護(hù)及查詢性能）等。（3）設(shè)計(jì)主題進(jìn)行數(shù)據(jù)建模：根據(jù)決策需要確定主題，選擇數(shù)據(jù)源，對數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織進(jìn)行邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。（4）設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)庫：基于用戶的需求，著重于某個(gè)主題，開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的物理存儲結(jié)構(gòu)，即設(shè)計(jì)多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的事實(shí)表和維表。（5）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換程序：實(shí)現(xiàn)從源系統(tǒng)中抽取數(shù)據(jù)、清理數(shù)據(jù)、一致性格式化數(shù)據(jù)、綜合數(shù)據(jù)、裝載數(shù)據(jù)等過程的設(shè)計(jì)和編碼。（6）管理元數(shù)據(jù)：定義元數(shù)據(jù)，即表示、定義數(shù)據(jù)的意義及系統(tǒng)各組成部分部件之間的關(guān)系。元數(shù)據(jù)包括關(guān)鍵字、屬性、數(shù)據(jù)描述、物理數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、源數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、映射及轉(zhuǎn)換機(jī)制、綜合算法、代碼、缺省值、安全要求、變化及數(shù)據(jù)時(shí)限等。（7）開發(fā)用戶決策的數(shù)據(jù)分析工具：建立結(jié)構(gòu)化的決策支持查詢，實(shí)現(xiàn)和使用數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)分析工具，包括優(yōu)化查詢工具、C/S工具、OLAP工具及數(shù)據(jù)挖掘工具等，通過分析工具實(shí)現(xiàn)決策支持需求。（8）管理數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境：數(shù)據(jù)倉庫必須像其他系統(tǒng)一樣進(jìn)行管理，包括質(zhì)量檢測、管理決策支持工具及應(yīng)用程序，并定期進(jìn)行數(shù)據(jù)更新，使數(shù)據(jù)倉庫正常運(yùn)行。7.5 數(shù)據(jù)倉庫的前端訪問和分析工具7.5.1OLAP的多維數(shù)據(jù)分析1、OLAP的概念

OLAP稱為在線事務(wù)處理，它是利用一種叫做多維結(jié)構(gòu)的專用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜分析。它是通過對信息的多種可能的觀察角度進(jìn)行快速、一致和交互性的存取，從而使分析員、經(jīng)理和行政人員能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行深入地分析和觀察。OLAP有以下幾個(gè)基本概念：7.5 數(shù)據(jù)倉庫的前端訪問和分析工具7.5.1OLAP的多維數(shù)據(jù)分析1、OLAP的概念OLAP有以下幾個(gè)基本概念：1）變量2）維3）維的層次4）維成員5）多維數(shù)組6）數(shù)據(jù)單元7.5 數(shù)據(jù)倉庫的前端訪問和分析工具7.5.1OLAP的多維數(shù)據(jù)分析2、OLAP多維數(shù)據(jù)分析多維分析是指對以多維形式組織起來的數(shù)據(jù)采取切片、切塊、鉆取、旋轉(zhuǎn)等各種分析動(dòng)作，以求剖析數(shù)據(jù)，使最終用戶能從多個(gè)角度、多側(cè)面地觀察數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，從而深入地了解包含在數(shù)據(jù)中的信息內(nèi)涵。7.5 數(shù)據(jù)倉庫的前端訪問和分析工具7.5.1OLAP的多維數(shù)據(jù)分析2、OLAP多維數(shù)據(jù)分析多維數(shù)據(jù)分析的基本動(dòng)作有：1）切片和切塊2）鉆取3）旋轉(zhuǎn)

7.5 數(shù)據(jù)倉庫的前端訪問和分析工具7.5.2數(shù)據(jù)挖掘1、數(shù)據(jù)挖掘的概念

數(shù)據(jù)挖掘就是從大型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識。這些知識是隱含的、事先未知的潛在有用信息，提取的知識表示為概念、規(guī)劃、規(guī)律、模式等形式。因此，數(shù)據(jù)挖掘是用于分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù)，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預(yù)測客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調(diào)整策略，減少