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数据仓库与数据挖掘技术数据预处理技术汇报人：AA2024-01-26AAREPORTING

目录数据仓库概述数据挖掘技术简介数据预处理技术数据仓库与数据挖掘的结合挑战与未来趋势

PART01数据仓库概述REPORTINGAA

定义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。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的。集成性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。定义与特点

稳定性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。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(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，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。定义与特点

要点三数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；要点一要点二存储和管理是整个数据仓库系统的核心。它负责将从数据源中抽取、转换和集成后得到的数据，放到数据仓库的物理数据库中，并对数据进行管理。如数据的存储、增加、删除、更新、数据的备份和恢复等；前端工具主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用程序。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具等主要针对数据仓库。要点三数据仓库的架构

利用数据仓库建立客户资料库，并通过数据挖掘技术分析客户行为，以提高客户满意度和忠诚度；客户关系管理(CRM)通过数据仓库对市场活动进行跟踪和分析，以优化营销策略和提高营销效果；市场营销利用数据仓库对企业的风险进行识别、评估和管理，以降低企业风险；风险管理通过数据仓库提供的历史数据和实时数据，为企业决策者提供全面、准确的信息支持，以提高决策质量和效率。决策支持数据仓库的应用场景

PART02数据挖掘技术简介REPORTINGAA

数据挖掘定义数据挖掘是从大量数据中提取出有用信息和知识的过程，通过特定算法对数据进行处理和分析，发现数据之间的潜在关系和规律。要点一要点二数据挖掘过程数据挖掘通常包括数据准备、数据预处理、模型构建、模型评估和结果解释等步骤。其中，数据准备包括数据收集、清洗和转换等；数据预处理则是对数据进行进一步的处理，如特征选择、降维等；模型构建则是选择合适的算法进行模型训练；模型评估则是对训练好的模型进行评估和优化；最后结果解释则是将挖掘结果以可视化等方式呈现出来。数据挖掘的定义与过程

时序模式挖掘时序模式挖掘是发现时间序列数据中的重复发生模式和趋势，如股票价格的时间序列分析。分类与预测分类是通过对已知类别的样本进行学习，建立一个分类模型，用于预测新样本的类别。预测则是通过建立回归模型，预测连续型变量的取值。聚类分析聚类分析是将相似的对象聚集在一起，形成一个簇，使得同一簇内的对象尽可能相似，而不同簇间的对象尽可能不同。关联规则挖掘关联规则挖掘是寻找数据项之间的有趣联系和规则，如超市中商品之间的关联关系。数据挖掘的常用方法

数据仓库是数据挖掘的基础，为数据挖掘提供了丰富的数据源和统一的数据存储和管理平台。数据挖掘则是数据仓库的重要应用之一，通过对数据仓库中的数据进行挖掘和分析，可以发现潜在的业务规律和趋势，为企业决策提供支持。数据仓库与数据挖掘的关系数据挖掘在数据仓库中的应用场景非常广泛，如客户细分、交叉销售、欺诈检测、风险管理、供应链优化等。例如，在客户细分中，可以利用数据挖掘技术对客户的消费行为、偏好等进行分析，将客户划分为不同的群体，以便针对不同群体制定个性化的营销策略。数据挖掘在数据仓库中的应用场景数据挖掘在数据仓库中的应用

PART03数据预处理技术REPORTINGAA

对缺失数据进行填充、插值或删除等操作，以保证数据的完整性和一致性。缺失值处理异常值处理数据平滑识别并处理数据中的异常值，如离群点、噪声数据等，以避免对后续分析的干扰。通过滑动窗口、指数平滑等方法对数据进行平滑处理，以消除数据波动和噪声。030201数据清洗

实体识别识别不同数据源中的相同实体，并进行合并和去重操作。属性冗余处理消除数据中的冗余属性，以减少数据维度和计算复杂度。数据值冲突处理解决不同数据源中相同实体的属性值冲突问题，以保证数据的一致性和准确性。数据集成