第二章資料倉儲.ppt

第二章 資料倉儲 內容概要 簡介 資料倉儲的操作方法與實作 資料倉儲建置程序 資料倉儲建置實例 總結 簡介(1) 資料倉儲乃是利用大量歷史資料之資料庫，提供彙總或是統計的資訊，以支援決策之使用。 傳統交易資料庫很難從中挖掘出有用的資訊，原因： 交易資料都是比較瑣碎、不完整，難於直接運用 交易資料庫用來記錄公司營運作業，並不適用資料分析。 傳統資料庫並不能回答經營者所關心的問題，例如： 商品甲銷售量的增加，是否會同時帶動商品乙的銷售？ 用哪一種商品促銷效果最好？ …….. 資料倉儲的誕生，為了回答主管所關切的決策問題。 簡介(2) 資料倉儲的建置過程： 收集資料 資料整理 資料整合 資料載入和定期資料更新 簡介(3) 資料倉儲基必須配合線上分析處理與資料探勘才能彰顯它的功能。 線上分析處理系統是多維度結構的資料分析工具，能夠以不同的主題和角度，快速查出各種統計資料。 資料探勘則是利用分類、群集分析、關連性、序列分析、機器自我學習及其它統計方法，自歷史資料庫中，找出隱藏、未知的，但卻有用的資訊。 線上分析處理是原原本本的呈現出查詢的結果。資料探勘是探勘出新且有用的知識，在資料的運用更勝於資料倉儲。 資料來源 資料倉儲的資料來源是由日常運作的資料庫系統所收集而來，例如: 賣場或是連鎖店的每一筆交易資料 電子商務網站所記錄的交易資料 信用卡銀行記錄持卡人的消費行為 人力資源網站記錄媒介結果 入口網站記錄瀏覽路徑、畫面、停留時間 電話公司記錄通話的型態與時間 網路學習網站收集學習者的學習行為 資料名詞定義(1) 資料集合(data set)、資料表(table)：資料集合是指收集並儲存於資料庫或資料倉儲中的資料，例如會員資料表用來記錄會員的基本資料、銷售交易表用來記錄購買品項。 資料維度(dimension)：資料集合利用有限的屬性或特徵(attribute)來描述所包含的資料，稱之為資料維度。資料維度簡單區分成連續性資料維度(continuous dimension)和類別性資料維度(categorical dimension)。 資料名詞定義(2) 資料數值(value)：每一資料維度會有一相對應的值域(domain)，而值域中所有可能的值即所謂的資料數值，例如：薪水可能為30,000、40,000、……等等任何數字資料。 資料紀錄(record)：根據資料維度所描述之每一資料數值集合。 資料倉儲的特性(1) 整合的資料:將不同來源的資料以一致的命名方式、統一度量單位、相同格式等加以整合儲存，以利未來存取。 主題導向的資料:各部門因為業務性質不同，所使用的作業性資料也會因部門而有所不同，像是客服部門就只會存放產品和客戶資料；製造部門就只會存放零件與供應商的資料。 資料倉儲的特性(2) 歷史性資料:資料倉儲主要是提供過去某個時期的運作狀態，例如過去三年、五年，或是最近半年的銷售金額、獲利率等資訊，藉此分析、幫助決策，決定未來企業應採取的策略。 唯讀資料:當我們將作業性資料轉移到資料倉儲後，應當就不需再做什麼變動，除非是輸入錯誤的資料，所以資料倉儲主要是在提供資料快速彙總與查詢的功能，而不在於資料修改的功能。 資料倉儲與一般資料庫的差異 資料倉儲種類 資料倉儲：分析未來決策支援的需求，建置方式是以整個公司的需求來建構的，以便取得決策資訊，像是公司業績、各分店績效等等。 資料超市：通常是指規模較小、只針對某些特定主題或是部門而設計的資料倉儲。 多層次資料倉儲：指的是前面兩者組合的一種方式，最上層的資料倉儲將資料提供給下層的資料超市，資料倉儲的組織有層次架構。 聯合式資料倉儲：指的是整個資料倉儲系統是由多個獨立的資料倉儲、資料超市或是多層次資料倉儲組合完成。 內容概要 簡介 資料倉儲的操作方法與實作 資料倉儲建置程序 資料倉儲建置實例 總結 資料倉儲的操作方法與實作 範例 下鑽(drill-down)方法(1) 下鑽(drill-down)方法(2) 上捲(roll-up)方法(1) 上捲(roll-up)方法(2) 切片(slice)與切塊（dice）方法 (1) 切片(slice)與切塊（dice）方法 (2) 切片(slice)與切塊（dice）方法 (2) 轉軸（pivot/rotate）方法 資料倉儲的實作(1) 資料倉儲基本上是建立在一個多維度資料庫結構上的一個儲存體。 多維度資料分析的核心是如何有效率的計算出多個維度集合上的統計值 ，以支援快速查詢 例如 2003年每一季，每個區域服飾的銷售金額。 若是使用一般關聯式資料庫，就是利用 「group by」 語法來求得這些統計值。 資料倉儲的實作(2) 以2.2 節的例子(包含時間、商品、客戶區域三個維度與一個銷售金額量值)，使用者可能使用下面任何