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第九章 管理信息系統(tǒng)
考點:數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘 1.數(shù)據(jù)倉庫:是一種新的數(shù)據(jù)庫應用技術,是一個面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、隨時間不斷變化的數(shù)據(jù)集合。 數(shù)據(jù)倉庫具有以下特點: (1)面向主題 (2)數(shù)據(jù)集成 (3)數(shù)據(jù)相對穩(wěn)定 (4)數(shù)據(jù)隨時間變化 2.數(shù)據(jù)挖掘:按企業(yè)的既定目標對大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進行探索和分析,揭示隱藏的或驗證已知的商業(yè)規(guī)律,并且進一步將其模式化的數(shù)據(jù)處理方法。 數(shù)據(jù)挖掘具有以下主要功能: (1)分類和預測 即從大量數(shù)據(jù)中找出不同類別對象的特征,從而對新加入對象進行自動分類。例如,銀行會按照客戶的信用程度分類,通過數(shù)據(jù)挖掘找出各類客戶的數(shù)據(jù)特征,之后就能快速判斷一個新客戶的信用類別。 (2)聚類分析 即根據(jù)數(shù)據(jù)特征對數(shù)據(jù)對象進行自動歸類。聚類與分類的不同在于分類預先知道應該分成哪幾類,聚類在操作之前并不知道數(shù)據(jù)可以分成哪些類別。 (3)關聯(lián)分析 即在大量數(shù)據(jù)中找出有關聯(lián)的數(shù)據(jù)。例如,在超市的交易數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)哪些商品可能會被同時購買,從而找出哪些商品捆綁銷售能夠有更多的受眾。 (4)離群點分析 數(shù)據(jù)庫中的一些數(shù)據(jù)對象與數(shù)據(jù)的一般行為或模型不一致,這些數(shù)據(jù)對象就是離群點。大部分數(shù)據(jù)挖掘方法將離群點視為噪聲或異常而丟棄,但是在一些應用中(如欺騙檢測),罕見事件可能比正常出現(xiàn)的事件更有價值。例如,檢測一個給定賬號的付費情況,其中購買數(shù)額特別大、超出正常付費的數(shù)據(jù)對象,可以被用來發(fā)現(xiàn)信用卡的被惡意使用的情況。 |
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