数据分析技术介绍

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1 DW OLAP DM

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4

5 80 " "William H.Inmon

6 Data mart " "

7 Meta Data

8

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11

12 ( )

13 ETL ETL Extract Transform Cleansing Load

14 ETL

15 Oracle Oracle (CWM) (OEM) 9i Application Server 9i Application Server BI Beans BI Beans Discoverer Discoverer Reports Reports Portal Portal Oracle9i ETL OLAP Oracle9i ETL OLAP Warehouse Builder Warehouse Builder

16 Oracle Warehouse Builder

17 OLAP

18 OLAP? OLAP (OLAP) E.F.Codd 1993 Codd (OLTP) SQL Codd OLAP

19 OLAP 1 OLAP /

20 OLAP OLAP ROLAP MOLAP HOLAP Server OLAP Client OLAP

21 Client OLAP Client OLAP Server OLAP Brio Designer Business Object

22 ROLAP ROLAP Codd 12 star schema OLAP Relational OLAP ROLAP Informix Metacube Microsoft SQL Server OLAP Services

23 ROLAP (Star Schema) Period Table Time_id Period_Desc Quarter Year "Dimension Table" Product Table Product_id Product_Desc Brand Size "Dimension Table" Sales Table Time_id Product_id Market_id Scenario Dollars Units Discount% "Fact Table" Market Table Market_id Market_Desc District Region "Dimension Table" Scenario Table Scenario Actual Profit Budget "Dimension Table"

24 MOLAP MOLAP Arbor Software Codd Muiltdimension OLAP MOLAP Hyperion( Arbor Software) Essbase Showcase Strategy

25 MOLAP (Multicube)

26 OLTP ROLAP MOLAP

27 RDB - MDDB

28 OLAP 1. ( ) 2. ( ) ( ) 3. ( ) 4. ( 1 2 n ) ( ) 5. ( ) ( $100000)

29 OLAP 1. (Slice and Dice),,, 2. (Drill) (Drill-down) up)/ (Roll-up) 3. (Rotate)/ (Pivot)

30 OLAP ( )

31 OLAP ( ) 60

32 OLAP ( )

33

34

35

36 OLAP (1) : OLAP 5 (2) :OLAP (3) : OLAP, (4) : OLAP

37 Oracle Express

38

39 DM AI (Knowledge Discover Database KDD)

40 K-

41

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43

44 7

45 Cases Historic Data Attributes Name Income Age Jones 30, Smith 55, Lee 25, Rogers 50, Buy my Product? 1 =Yes, 0 =No Functional Relationship: Model Y = F(X 1, X 2,, X m ) X 1 X 2... Xm Y Predictive Attributes Supplemental Attribute Target Attribute

46 Cases Historic Data Attributes Name Income Age Jones 30, Smith 55, Lee 25, Rogers 50, Campos40,500 Hornick 37,000 Habers 57,200 Berger 95,600 New Records Buy my Product? 1 =Yes, 0 =No Predictions ? 1? 0? 0? Functional Relationship: Model Y = F(X 1, X 2,, X m ) Confidence

47

48

49 7

50

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52 The Data Mining Process Problem Definition Business Domain Expert Data Preparation DBA Data Analyst Model Building & Testing Data Analyst Java Developer Deploy & Apply Model Java Developer End Users

53

54 Oracle9i Complete e-business Intelligence Oracle9iDB Data Warehousing Oracle9iAS Portal ETL OLAP Data Mining M e t a d a t a Query & Reporting BI Components Real-Time Personalization Hello! We have recommendations for you.

55 Oracle11i CRM Application CRM / Data Mining Integration Marketing analysts can design targeted campaigns without becoming data mining experts Build models, score lists Discover patters & make predictions Data mining increases effectiveness of targeted campaigns

56 Oracle11i CRM Application Marketing analysts can simply select the top deciles for more targeted campaigns CRM / Data Mining Integration Target customers most likely to respond

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