- 1、本文档共10页,可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
*小型超市数据仓库系统SMDW简介四川大学智胜公司数据库与知识工程研究所唐常杰小型超市数据仓库系统SMDW简介提纲1SMDW数据仓库要点2SMDW组成3SMDW用户界面和主要功能数据提取过滤集成,主题的选择和汇总,查询功能,数据挖掘分析,系统管理4SMDW体系结构5特殊技术6数据仓库维护7运行测试8小结*融资项目商业计划书单击此处添加副标题*1SMDW数据仓库要点添加标题u??数据仓库技术强调了“处理过程”?而不是强调某一个软件或硬件产品。添加标题u?数据仓库概念创始人W.H.Inmon:?“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合?用以支持经营管理中的决策制订过程。”添加标题经营资本5000万元以下添加标题u?SMDW--SmallSuperMarketDataWarehouse,*1SMDW数据仓库要点(续)比喻:数据集市----预制件(星型,雪花型)面向被被解决问题(主题),u?数据仓库是对原始的操作数据从历史的角度组织和储存数据的处理过程?它把各个信息源中与决策支持有关的数据?经过提取(Extract)、转换(Transform)、过滤和装载(Load)集成?按主题存放起来?供决策人员查询和分析?从而作出科学性的和战略性的决策。开发重点和难点在ETL基本数据库(运行数据库)-----水泥,钢筋,砂用预制件组装比用水泥,钢筋,砂临时浇铸快,好*2SMDW组成核心:数据仓库DWMS,由DBMS+界面+专用程序实现。主题:用DBMS中的一系列表实现。数据仓库、数据仓库管理系统(DWMS)和数据仓库工具。关系数据库在模拟多维数据时将多维结构划分为两类表?事实表和维表。星型模式和雪花模式并存兼容的方式。三部分组成?添加标题添加标题添加标题添加标题添加标题添加标题*2SMDW组成(续)由于XBase系列在我国曾经大量使用并积累了大量的原始操作数据?基于这一国情?SMDWV1.0版允许XBase系列为数据源?在升级版本中用ODBC连接SQLServer?Oracle?Access等?以形成多数据源的数据仓库。*3SMDW用户界面和主要功能
*3SMDW用户界面和主要功能1数据提取过滤集成?从超市每日交易的详细数据中提取数据?将不一致的字段长度、不一致的赋值、丢失的数据输入等经过清理过滤?按照统一的编码、统一的格式整合集成?然后装入数据仓库。2主题的选择和汇总?SMDW是面向主题?目前版本选取了超市最重要的两个主题?商品和顾客。超市经理最关心问题:某某顾客经常购买哪些商品?哪些商品经常被顾客一起购买?*3SMDW用户界面和主要功能单击此处添加小标题商品主题单击此处添加小标题汇总每种商品的日销量、日销售额及日利润。每周、每月的销量、销售额和利润及这三个数据的日平均、最大和最小值。单击此处添加小标题汇总每个顾客每日购买的商品的购买量和购买额(未购买商品则无相应数据)。每个顾客每周、每月购买商品的购买量和购买额。单击此处添加小标题顾客主题*商品主题:每种商品的每日销量、销售额和利润?每种商品的每周销量、销售额和利润及这三个数据的日平均、最大、最小值?每种商品的每月销量、销售额和利润及这三个数据的日平均、最大、最小值?结果可以表格和图形(直方图、圆饼图、折线图等)两种方式显示。分析出什么商品最畅销?什么商品最赚钱?用以指导超市的经营策略。?查询功能?*查询功能?
3添加标题查询结果可以表格和图形(直方图、圆饼图、折线图等)两种方式显示。5添加标题?超市从而可有针对性地培养顾客群。1添加标题顾客主题?2添加标题可查询每个顾客每日的购买量和购买额?每周的购买量和购买额?每月的购买量和购买额4添加标题查询结果可知顾客的购买力和购买行为?如某顾客经常买高档商品?则说明他的购买力强?某顾客常常买中低档商品?少有买高档商品?则说明他的购买力一般*l?可分析超市日销售额、日利润月趋势?周销售额、周利润年趋势?月销售额、月利润年趋势?并以表格和图形(直方图、折线图、圆饼图等)两种方式显示结果。l?可作历史比较和趋势分析。可作关联规则挖掘?“在购买面包和黄油的顾客中?有90%的人同时也买了牛奶”(面包+黄油→牛奶)。关联规则挖掘在给定支持度阈值后,使用Apriori算法分析哪些商品顾客最有可能一起购买?从而预测顾客未来的购买行为?以便为顾客提供更好的服务以吸引顾客?扩大市场。数据挖掘分析?0102*系统把用户
您可能关注的文档
最近下载
- 广西壮族自治区南宁市2023-2024学年八年级上学期期末地理试题(含答案).pdf VIP
- 13-1 2024级财税大数据应用专业人才培养方案.docx VIP
- 广西壮族自治区南宁市2023-2024学年八年级上学期期末地理试题.docx VIP
- 急性气管-支气管炎的临床护理.pptx
- 2024-2025学年北京朝阳区四年级(上)期末英语试卷(含答案).pdf
- 化学反应工程第6章 气-液反应及反应器.pptx
- 管理工程系-财税大数据应用专业人才培养方案.pdf VIP
- 新能源汽车技术(第二版)教学课件汇总全书电子教案(全).ppt
- [补车]囚于永夜by麦香鸡呢.doc
- 二年级下册数学期末复习八大专项练习.pdf
文档评论(0)