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数据仓库的构建和数据分析方法随着互联网技术的飞速发展，如今各个行业都在不断积累着大量的数据。
如何进行这些数据的有效分析，已经成为各个公司和组织不可或缺的一部分。
数据仓库的构建和数据分析方法，是帮助企业和组织有效处理大数据，解决业务问题的关键。
一、数据仓库的构建在数据仓库的构建中，最为关键的一步是数据清洗。
这一步是为了在将数据存入数据仓库之前，对数据进行清理和标准化，以确保数据的正确性和一致性。
在此过程中，重要的工具包括ETL （抽取，转换，加载）工具，数据质量管理工具以及元数据管理工具等。
在数据清洗完成之后，数据就可以被存入数据仓库中。
数据仓库的构建过程中，可以选择不同的技术和架构来实现。
例如，企业数据仓库技术（EDW）可以用于大规模的企业级数据仓库，而Hadoop生态系统则可以用于构建大规模的分布式数据仓库。
不同的组织和企业，将面临着不同的数据仓库构建需求。
通过了解数据仓库的构建流程和不同的技术架构，可以帮助企业和组织有效地将数据存储到数据仓库中，并确保数据的质量和易于管理。
二、数据分析方法在数据仓库构建完成后，数据分析的过程也变得更加容易。
下面介绍几种广泛使用的数据分析方法：1. 大数据分析大数据分析是利用大量的数据进行分析、开发和总结的过程。
大数据分析可以帮助企业和组织挖掘出隐藏在海量数据中的价值和潜力，驱动业务增长和创新。
大数据分析常用的技术包括Hadoop MapReduce、Apache Spark、Hive等技术。
2. BI分析BI（Business Intelligence）分析是指利用数据仓库中的数据，通过分析和可视化工具帮助企业和组织更好地理解企业和市场信息，分析趋势和模式，并制定出改进策略。
BI分析包括的主要技术及工具包括ETL、OLAP（联机分析处理）、数据挖掘、报表及仪表板。
3. 预测分析预测分析是利用数据仓库中的历史数据，查找趋势并预测未来的事件。
预测分析可以帮助企业和组织制订出长期的业务策略。
数据仓库和数据挖掘技术的应用分析随着信息化时代的到来，数据的收集和存储变得越来越容易，但是如何从这些数据中发现有价值的信息并进行分析，成为了许多企业所面临的难题。
数据仓库和数据挖掘技术在这个环节中发挥了重要的作用，成为了企业进行数据分析、决策制定和顾客关系管理等方面的重要工具。
一、何为数据仓库数据仓库指的是一个用于存储大量历史数据以支持企业决策制定的系统。
与普通的数据库相比，数据仓库更加注重数据的历史性和可扩展性，可以帮助企业在短时间内快速响应市场变化。
构建一个数据仓库往往包括以下步骤：1. 从不同的数据源中收集数据2. 对数据进行清洗、转换和整合处理，以确保数据的一致性和准确性3. 将数据存储到数据仓库中，并进行分类和组织。
二、数据挖掘技术数据挖掘技术是指利用计算机技术来从大量数据中自动发现、提取和分析有用的信息的技术，也可称为数据挖掘或知识发现。
它主要用于在大量的数据中，挖掘出隐藏在其中的规律，帮助企业进行产品推荐、市场分析和顾客关系管理等方面的应用。
构建一个数据挖掘系统，往往包括以下三步：1. 数据预处理，包括清洗、去重、缺失值填充；2. 特征选择，根据实际情况，选择合适的特征变量；3. 建立模型，主要有分类模型、聚类模型、关联规则模型、时序模型等。
三、数据仓库与数据挖掘技术的应用1. 企业决策制定通过建立数据仓库系统，企业可以将各部门的数据整合起来，提供给经理人员进行决策制定。
而数据挖掘技术可以通过发现数据中隐藏的规律帮助决策者制定更加科学合理的决策。
2. 市场调研与流行趋势分析数据仓库和数据挖掘技术可以帮助企业进行市场调研和流行趋势分析。
企业可以根据收集到的数据结合数据挖掘技术，了解市场需求和竞争情况，并在此基础上做出相应的调整和优化，提高企业的市场竞争力。
3. 顾客关系管理通过数据仓库，企业可以将各个渠道的顾客信息整合在一起，方便实现对顾客的精准化管理。
而数据挖掘技术则可以对顾客进行分群和行为分析，以更好地满足顾客需求，并制定个性化的营销策略。
数据仓库与数据挖掘实验报告一、实验目的和意义数据仓库和数据挖掘是现代大数据时代中关键的技术与方法，本实验旨在通过实践操作，了解数据仓库和数据挖掘的基本概念、流程和方法，并基于实验数据进行数据仓库与数据挖掘的实际应用。
二、实验内容及步骤本实验基于某电商平台的网购数据，通过数据仓库的建立和数据挖掘的过程，探索和发现隐藏在数据中的有价值信息。
具体步骤如下：1. 数据收集和预处理获取电商网购数据集，对数据进行清洗和预处理，如缺失值处理、异常值处理和数据集整合等，以保证数据的质量和可用性。
2. 数据仓库的建立基于处理后的数据，进行数据仓库的建立。
根据业务需求和分析目标，确定维度表和事实表的建模方法和关联关系，设计和构建星型或雪花模式的数据仓库。
3. 数据挖掘的实践基于已建立的数据仓库，进行数据挖掘的实践，包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等。
通过使用数据挖掘工具，如R、Python中的Scikit-learn等，进行模型构建和算法实施，得到数据挖掘结果。
4. 结果分析与应用对数据挖掘结果进行分析和解读，发现和总结其中的规律和知识，得到业务价值和应用建议，为业务决策和目标达成提供支持和参考。
三、实验结果与分析本实验得到了以下数据挖掘结果：1. 关联规则挖掘通过关联规则挖掘的过程，发现了一些有趣和有用的关系，如购买商品A的用户有70%的概率也会购买商品B，可以利用这些关联规则进行交叉销售和推荐。
2. 分类与预测通过构建分类和预测模型，成功预测了用户的购买行为，可以预测出用户未来可能会购买的商品，为精准市场营销和库存管理提供决策支持。
3. 聚类分析通过聚类分析，将用户分为不同的群体，可以对不同群体采取不同的营销策略，提高用户满意度和购买转化率。
4. 异常检测通过异常检测，发现了一些异常行为和欺诈行为，可以及时进行监控和防范，保护用户权益和平台安全。
此外，还通过数据可视化的方式，将分析结果展示出来，如通过柱状图、折线图、散点图等方式进行可视化展示，直观地呈现数据的分布和关系。
数据仓库与数据挖掘的应用案例分析随着信息化时代的到来，数据已经成为企业管理和决策的重要资源。
数据的采集、存储、管理和分析对于企业的发展至关重要，因此数据仓库和数据挖掘成为了企业管理中不可或缺的一部分。
本篇文章将从实际应用的角度，分析数据仓库和数据挖掘在企业管理中的应用案例，并对相应的应用过程进行深入剖析。
一、企业数据仓库的建设随着企业规模的扩大，企业的数据量也越来越大，如何高效地管理企业的数据，使企业管理者更好地利用数据进行决策已成为现代企业面临的重要问题。
在这个背景下，企业数据仓库应运而生。
企业数据仓库是一个按照主题组织的、集成的、非易失性的、随时间变化而更新的数据集合，用于支持企业管理决策。
建设企业数据仓库，首先需要确定数据仓库的目标、内容、结构和技术等方面的问题。
下面，以某电商企业的数据仓库建设为例，进行具体分析。
1. 确定数据仓库的目标该电商企业定位在提供高品质的商品和服务上，因此数据仓库的主要目标是为企业领导层提供决策支持服务，使企业能够更好地了解市场变化、用户需求、商品销售情况等，从而制定更加精准的市场营销策略和商品运营方案。
2. 确定数据仓库的内容该企业的数据仓库包括以下内容：（1）用户数据：包括用户的基本信息、购买记录、心理特征等方面的数据。
（2）商品数据：包括商品的基本信息、销售记录、库存等方面的数据。
（3）营销数据：包括销售额、订单量、优惠券使用情况、促销活动效果等方面的数据。
（4）财务数据：包括收入、成本、盈利等方面的数据。
3. 确定数据仓库的结构该企业数据仓库的结构采用星型或雪花型的结构，以主题为中心，将不同的数据源集成在一起，数据仓库中的不同表之间通过主键和外键进行关联。
4. 确定数据仓库的技术方案该企业采用的数据仓库技术方案包括ETL工具、数据清洗工具、数据集成工具、数据质量管理工具等。
在数据仓库的建设过程中，需要对数据进行清洗、转换和整合等处理，以保证数据的一致性和准确性。
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用1. 引言数据是当今社会的核心资源之一，企业需要从海量数据中提取有价值的信息以支持业务决策和发展。
数据仓库和数据挖掘技术是处理和分析大规模企业数据的重要手段。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘技术的研究与应用。
2. 数据仓库技术2.1 数据仓库定义和特点数据仓库是一个面向主题、集成、历史和稳定的数据存储库。
数据仓库的主要特点包括：面向主题，即聚焦于特定业务领域的数据集合；集成，即从不同数据源中提取数据，转换为一致的格式和编码；历史，即保留不同时间点的数据快照以分析趋势和历史演变；稳定，即数据仓库结构和内容相对稳定，不随源系统而改变。
2.2 数据仓库架构数据仓库架构包括数据源层、ETL层、存储层和应用层。
数据源层包括企业各个应用系统、数据文件和传感器等各种数据来源。
ETL层负责数据的提取、转换和加载，将数据转换为适合数据仓库的格式。
存储层为数据提供持久化存储，包括数据仓库、数据集市和数据清单等不同层次的存储结构。
应用层提供多种用户界面和分析工具，以供用户查询和分析数据。
2.3 数据仓库建设数据仓库建设需要遵循一些基本原则，如需求驱动、迭代开发、数据治理和数据质量保障等。
实施建设的流程包括：需求分析、设计规划、技术实现和运营管理。
在规避风险和提高效率方面，可采用敏捷开发、自动化测试和基础设施自动化等现代开发技术。
3. 数据挖掘技术3.1 数据挖掘定义和技术分类数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的技术。
数据挖掘技术可分为分类、聚类、关联规则和最优化等多种类型。
分类是明确将数据分为不同类别，如预测客户流失或判断股票波动等；聚类是将相似的数据分为同一类别，如在销售数据中识别消费者购买偏好；关联规则是寻找数据项之间的联系和规律，如在购物篮数据中识别购物行为模式；最优化则是寻求最佳状态或解决方案，如关于生产效率和资源利用的优化问题。
3.2 数据挖掘流程数据挖掘流程包括问题定义、数据准备、建模、评估和应用等阶段。
数据仓库与数据挖掘技术解析在现代信息化的时代，数据已经成为了一种非常重要的资产。
在这些海量的数据之中，有很多有价值的信息被隐藏其间。
这就需要我们使用数据仓库与数据挖掘技术，通过对数据的分析和挖掘，向我们呈现出内在有价值的数据信息，帮助我们更好地理解数据，并从中发现我们需要的信息。
一、什么是数据仓库？在这个信息时代，数据已经成为企业不可缺少的一部分。
数据仓库是一个专门用于存储数据的系统。
它是一个集成的数据存储库，可以提供数据分析、数据挖掘、Web 搜索和企业报告等功能，以帮助企业快速响应客户需求、创造商业价值。
数据仓库是一个面向主题、集成、时间相对稳定和可刷新的数据存储库，用于支持企业智能化决策的整个过程。
面向主题: 数据仓库是围绕企业内关键业务件建立的，如销售、供应、市场等；集成: 数据仓库可集成不同来源的数据；时间相对稳定: 数据仓库存储的数据相对长周期，如一年或更长；可刷新: 数据仓库是可刷新的，数据可以通过批处理或实时方式更新。
二、数据仓库的重要性数据仓库非常重要，因为它提供了企业知识管理的基础。
企业知识管理是智能化决策和企业的长期成功的基础。
数据仓库可以帮助企业了解他们的客户、业务和市场动态。
由于大量的数据每天产生，数据仓库是必要的，以便企业能够应对不断变化的市场需求和管理信息的日益复杂的挑战。
数据仓库的另一个重要方面是它可以帮助企业洞察和理解他们的客户。
通过数据仓库分析数据可以确定客户的购买模式、使用历史和趋势，以及他们对于企业的反应。
这有助于企业制定更好的战略、优化点，以更好地满足客户需求。
三、数据挖掘技术数据挖掘是一种从大量数据中提取信息、关系和模式的技术。
数据挖掘不是单纯的筛选和过滤数据，而是在数据中寻找隐含的知识和模式。
如同羊毛出在羊身上，这些我们不曾发现过的、规律性强的数据关联，本身就是数据中蕴藏的财富。
数据挖掘使用抽样、统计分析、模型构建等技术，将庞大、复杂的数据库处理成有价值的信息，一方面为业务提供帮助，一方面成为指导企业决策的可靠的数据来源。
数据仓库与数据挖掘区别随着数据的日益增长和应用需求的扩大，数据仓库和数据挖掘成为了越来越重要的领域。
这两个领域虽然有时被混淆在一起，但其实有很大的区别。
本文将深入探讨数据仓库和数据挖掘的区别。
一、数据仓库是什么首先我们来看数据仓库是什么。
数据仓库是一个专门存储企业级数据的系统。
它是一个集中管理和众多决策支持工具的数据中心，可以提供企业数据的历史标准记录和解决方案。
数据仓库包括一个或多个数据源、抽取转换加载程序、集成部分和元数据信息。
在数据仓库中，业务数据从各个操作性/事务型系统收集、清洗、集成并存储，为后期的分析使用提供了数据资源。
数据仓库通常能够支持复杂、高级、决策性的业务分析，而传统的操作数据系统通常只支持简单的查询和记录事务。
二、数据挖掘是什么接下来我们了解一下数据挖掘。
数据挖掘是一种从数据中发掘隐藏模式、关系和规律的过程，可以通过应用统计分析、机器学习、聚类分析以及其它相关技术进行自动化发现。
数据挖掘是在海量、复杂、异构、不确定的数据中获取有用知识的一种方法。
数据挖掘与统计学不同之处在于，统计学更加关注于数据分布、统计量以及推断。
而数据挖掘更加关心的是数据的预测建模、分类和聚类。
数据挖掘还可以探索数据，从而寻找实现业务目标的方案。
在数据挖掘中，数据不仅用于构建模型，还广泛应用于商业分析、客户关系管理、市场探测以及其它领域。
三、数据仓库和数据挖掘的区别数据仓库和数据挖掘经常被误解，认为是相同的领域。
然而，两者之间有很大的区别。
首先，数据仓库旨在存储和管理各种类型的数据。
而数据挖掘旨在从这些数据源中提取有用、有影响的业务信息。
因此，可以说数据仓库是数据挖掘的基础。
其次，数据仓库主要是为数据分析提供数据，而数据挖掘旨在构建更深入的分析和预测模型。
数据仓库会使业务分析师获得简单易懂的答案，而数据挖掘技术能发现隐藏的模式和规律，发掘数据中的未知信息。
另外，数据仓库主要是为企业的管理团队和商业分析师提供数据资源。
数据仓库与数据挖掘数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念和技术。
数据仓库是一个用于存储和管理大规模数据的系统，而数据挖掘则是通过分析和探索这些数据来发现隐藏在其中的实用信息和模式。
一、数据仓库数据仓库是一个集成的、主题导向的、稳定的、面向主题的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
1. 集成性：数据仓库将来自不同来源的数据进行整合，以便用户可以从一个地方访问和分析各种数据。
2. 主题导向：数据仓库的设计是环绕特定的主题或者业务问题进行的，而不是按照应用程序或者部门来组织数据。
3. 稳定性：数据仓库的数据是经过清洗、转换和整合的，以确保数据的准确性和一致性。
4. 面向主题：数据仓库存储的数据是按照主题进行组织的，例如销售、客户、产品等。
5. 时间一致性：数据仓库中的数据是按照一致的时间标志进行存储的，以便用户可以进行时间上的分析和比较。
6. 非易失性：数据仓库中的数据是长期存储的，不会因为系统故障或者断电而丢失。
数据仓库的建设过程包括数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载和数据查询等环节。
通过数据仓库，企业可以更好地理解自己的业务运营情况，支持决策制定和战略规划。
二、数据挖掘数据挖掘是从大量数据中自动发现实用的信息、模式和关系的过程。
它是通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术和算法来实现的。
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
下面我们来详细介绍这些任务：1. 分类：分类是将数据集划分为不同的类别或者标签的任务。
通过学习已知类别的样本数据，分类算法可以对新的未知数据进行分类。
2. 聚类：聚类是将数据集中的对象划分为不同的组或者簇的任务。
聚类算法通过计算数据对象之间的相似度或者距离来实现。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现数据集中项之间的关联关系的任务。
例如，购买商品A的人通常也会购买商品B，这就是一个关联规则。
4. 异常检测：异常检测是识别数据集中不符合正常模式的数据对象的任务。
税务工作中的数据分析方法和技巧在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了各个行业中不可或缺的资源。
税务工作作为一项重要的社会管理职能，同样需要充分利用数据来提高工作效率和质量。
本文将探讨税务工作中的数据分析方法和技巧，帮助税务工作者更好地应对日益复杂的税务环境。
一、数据的收集和整理数据分析的第一步是数据的收集和整理。
税务工作者可以通过多种途径获取数据，如税务系统、企业报表、银行流水等。
在收集数据时，需要注意保护数据的安全性和完整性，确保数据的准确性和可靠性。
在整理数据时，可以使用电子表格软件（如Excel）来进行数据的导入和整理。
通过合理的数据分类和标记，可以方便后续的数据分析工作。
此外，还可以利用数据库软件（如Access）来进行数据的管理和查询，提高数据的利用价值。
二、数据的清洗和筛选在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和筛选，以剔除无效数据和异常值，确保数据的准确性和可靠性。
清洗数据可以通过数据清洗工具来实现，也可以通过编写脚本来进行数据清洗操作。
筛选数据可以根据具体的需求和目标来进行。
例如，可以根据时间范围、地域、行业等条件来筛选数据，以获取特定的数据集。
同时，还可以利用数据分析工具来进行数据的可视化和统计，帮助快速发现数据的规律和特征。
三、数据的分析和挖掘数据分析是税务工作中的核心环节，可以通过多种方法和技巧来实现。
以下是一些常用的数据分析方法和技巧：1. 统计分析：通过对数据进行统计和计算，得出数据的平均值、标准差、相关系数等指标，帮助理解数据的分布和关系。
2. 趋势分析：通过对数据的历史变化进行分析，预测未来的趋势和走势。
可以利用回归分析、时间序列分析等方法来进行趋势分析。
3. 关联分析：通过对数据之间的关联关系进行分析，发现数据之间的潜在关系和规律。
可以利用关联规则挖掘、聚类分析等方法来进行关联分析。
4. 预测模型：通过建立数学模型来预测未来的数据变化。
可以利用回归模型、时间序列模型等方法来建立预测模型。
２００７年第２４卷第７期微电子学与计算机１引言随着税务方面的数据越来越丰富，数据库已经无法满足要求，构建数据仓库是很好的解决方案。
在数据仓库的基础上，可以进行有效的决策支持和税务稽查。
文中介绍的税务数据仓库的构建模型、构建步骤、实现方法，并进一步介绍了数据挖掘技术在税务数据仓库中的应用。
２税务数据仓库数据仓库是面向主题的，集成的，时变的，非易失的数据集合。
数据仓库的构建过程与数据挖掘如图１所示。
首先，将外部数据、数据库数据以及文档数据等通过抽取、转化、装载技术（ＥＴＬ技术），放到数据仓库中；其次，在构建的数据仓库基础上，可以进行数据挖掘、知识提取。
最后，可以对挖掘的知识在实践中进行验证。
税务数据仓库的数据来源主要有三方面：（１）“征收”税务数据。
是最主要的数据来源，包括各个纳税企业的纳税种类、税率以及纳税金额等信息，每月有上百万条数据。
（２）“行政”税务数据。
包括税务局行政管理人员信息，数据量较少，总共几万条。
（３）“稽查”数据。
包括需要稽查的对象等信息，数据量也比较少。
税务数据仓库具有以下特点：!主题多，业务逻辑复杂；!业务比较稳定，分析的主题也较稳定；!数据量较大；!需要保留长期的明细历史信息。
３税务数据仓库的构建步骤３．１确定主题建立数据仓库前，需要确定相关主题。
税务数据仓库的主题多，业务逻辑复杂。
下面仅以纳税户为主题进行介绍。
纳税户主题包括纳税户进行纳税时的申请、发票；同时，必须对纳税户进行管理服务；纳税户也可能是税务稽查的对象或者在纳税过税务数据仓库的构建与数据挖掘孙惠琴（中国铁道科学研究院，北京１０００８１）摘要：介绍了某市税务数据仓库构建的模型、步骤，以及实现过程中的难点。
介绍了基于粗集的数据挖掘技术在税务数据仓库中的应用，从而有效地提高了税务稽查的效率。
关键词：数据仓库；粗集；数据挖掘中图分类号：ＴＰ３９文献标识码：Ａ文章编号：１０００－７１８０（２００７）０７－００８０－０３ＴｈｅＢｕｉｌｄｉｎｇｏｆＴａｘＷａｒｅｈｏｕｓｅａｎｄＤａｔａＭｉｎｉｎｇＳＵＮＨｕｉ－ｑｉｎ（ＣｈｉｎａＡｃａｄｅｍｙｏｆＲａｉｌｗａｙＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｍｏｄｅｌａｎｄｂｕｉｌｄｉｎｇｓｔｅｐｓｏｆｔａｘｗａｒｅｈｏｕｓｅ．Ｔｈｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓｏｆｐｒｏｃｅｓｓａｒｅａｌｓｏｉｎ－ｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｄａｔａｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｂａｓｅｄｏｎｒｏｕｇｈｓｅｔａｒｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｔａｘｗａｒｅｈｏｕｓｅｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉ－ｃｉｅｎｃｙｏｆｔａｘｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅ；ｒｏｕｇｈｓｅｔ；ｄａｔａＭｉｎｉｎｇ收稿日期：２００６－０３－３０８０２００７年第２４卷第７期微电子学与计算机程中有违章现象，如图２所示。
３．２确定数据仓库的模型建立数据仓库前，需要确定模型。
本系统采用了星型模型，如图３所示。
３．３数据仓库的结构与数据抽取数据仓库的模型采用星型模型，星型模型由事实表和维表组成。
３．３．１缓慢变化的表的处理在数据仓库的星型模型中，事实表为中心，和各个维表相连。
比如，图３的“纳税人基本信息”是事实表，连接了多个维表，维表“注册类型”中包括纳税人所属的企业类型。
有些表是随时间而缓慢变化，其在数据仓库中处理过程比在普通的数据库中要复杂，需要考虑周到。
比如，维表“注册类型”中包括纳税人所属的企业类型，假设某企业以前是非股份制企业，现在变成了股份制企业。
在普通数据库中，处理起来只需要一条Ｕｐｄａｔｅ语句即可，但是，在数据仓库中，如果仅仅这样处理，就会丢失掉重要的历史信息，不利于数据仓库的ＯＬＡＰ统计分析。
在数据仓库中，最好的解决方案如下：事实表中的数据用版本号与维表相关联。
比如，企业在版本１的时候是非股份制企业，在版本２的时候是股份制企业，这样可以不丢失历史信息，有助于今后的Ｏ－ＬＡＰ统计分析和数据挖掘。
３．３．２命名规范化从数据库到数据仓库的迁移，命名规则是非常重要的。
命名规范化，有利于数据迁移规则的制订，从而可以方便地进行数据迁移。
比如对于和数据库中完全相同的事实表，在数据仓库中需要以Ｆａ－命名，对于数据仓库中的维表，则以Ｄｉｍ开头进行命名。
这样，在进行ＥＴＬ抽取规则的制定和书写时，非常方便。
３．３．３数据仓库的优化问题数据仓库的优化问题非常重要，因为数据仓库的数据非常多。
优化可以使得数据的查询、迁移非常迅速，大大提高了数据仓库的效率。
本数据仓库采用了Ｏｒａｃｌｅ数据仓库，为了进行数据仓库的优化，解决方案如下：（１）通过索引技术加快数据仓库的查询效率以及统计查询的效率，从而增加决策支持的效率。
Ｏｒａｃｌｅ具有丰富的索引技术，Ｏｒａｃｌｅ数据库中Ｂ－树索引、聚簇索引、哈希聚簇索引等，大大提高了数据库的查询能力，被成功地用到了Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中。
另外，Ｏｒａｃｌｅ数据仓库中用到了一种新的索引技术：位图索引（ｂｉｔｍａｐｉｎｄｅｘ），它是二进制的索引，由一组０和１的字符组成。
它适用于数据仓库中大量的统计查询的需要，统计查询速度非常快。
（２）通过分区表等技术加快数据仓库的数据迁移效率。
数据仓库中建立的存储上千万条的数据的税务情况表，需要建立位图索引（ｂｉｔｍａｐｉｎｄｅｘ），便于提高统计查询的速度。
但是，使用位图索引读数据的速度很快，但是写数据的速度慢。
每月如果新增加税务情况表数据（从数据库中迁移数据到数据仓库中），直接向数据仓库中的表中插入数据显然比较慢，需要采用一些优化的方案，而Ｏｒａｃｌｅ８ｉＰａｒｔｉ－ｔｉｏｎｉｎｇＯｐｔｉｏｎ的分区表是一种很好的解决方案。
Ｏｒａｃｌｅ８ｉＰａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇＯｐｔｉｏｎ（数据分区选件）将大表和索引分成可以管理的小块，从而避免了对每个表作为一个大的，单独的对象进行管理。
分区（ｐａｒｔｉ－ｔｏｎｉｎｇ）是一种“分而置之”的技术，它为大量数据提供了可伸缩的性能。
分区通过将操作分配给更小的存储单元，减少了需要进行管理操作的时间，并通过增强的并行处理提高了性能，通过包含故障的影响还增加了可用性。
管理员可以指定每个分区的存储属性，分区在宿主文件系统中的放置情况，这样便增加了对超大型数据库的控制粒度（ｇｒａｎｕｌａｒｉｔｙ）。
对表分区还可以创建单独的索引分区，从而限制了８１２００７年第２４卷第７期微电子学与计算机需要进行索引维护操作的时间。
此外，还提供了种类繁多的局部和全局的索引技术。
分区操作也可以被并行执行。
分区技术还提高了数据的可用性。
当部分数据由于故障或其它原因不可用时，其它分区内的数据不受影响，可以继续使用。
４基于税务数据仓库的数据挖掘利用数据挖掘方法来进行税务稽查的步骤如下：将历史数据分为训练数据和测试数据两部分，以历史数据的税务评估和选案的结果为指导。
首先，利用训练数据，建立挖掘模型并进行挖掘，得到规则库。
其次，利用测试数据，对规则库进行检验，并修正规则库。
然后，利用专家知识和经验，再次修正规则库。
最后，应用规则到当前数据集，判断当前评估和选案的结果。
使用者可通过规则库进行：!规则的管理；!规则参数调整；!规则的应用。
因此，建立灵活的规则库，可以支持正确及时的评估和选案。
对于规则的建立，可以采用数据挖掘方法中的粗集方法。
粗集理论是由波兰的Ｚ．Ｐａｗｌａｋ教授于１９８２年提出的。
它从新的角度把握知识，把知识和分类紧密联系起来，为处理不精确、不完全数据的分类问题提供了更符合人类认知的数学工具。
粗集是目前使用较多的一种归纳学习方法，它不仅能对知识系统进行数据约简，从决策表中导出决策规则，而且能分析属性间的依赖关系，并可对导出的规则进行评价。
粗集已被广泛地应用于专家系统、决策支持系统、机器学习、归纳推理、数据挖掘、模式识别等领域。
粗集的可辨识矩阵是由斯科龙（Ｓｋｏｗｒｏｎ）教授提出的。
在粗集中，知识系统可用一个４元组来描述：Ｓ＝（Ｕ，Ａ，Ｖ，ｆ），其中Ｕ表示数据集中的所有对象；Ａ表示数据集中的全部属性，Ａ＝Ｃ∪Ｄ，Ｃ为条件属性集合（也称特征属性集合），Ｄ为决策属性集合（也称分类属性集合）；ａｉ（ｘｊ）是对象ｘｊ在属性ａｉ上的取值。
ＣＤ（ｉ，ｊ）表示可辨识矩阵中第ｉ行ｊ列的元素，则可辨识矩阵ＣＤ的定义为ＣＤ（ｉ，ｊ）＝｛ａｋ｜ａｋ∈Ｃ∧ａｋ（ｘｉ）≠ａｋ（ｘｉ）｝ｉｆｄ（ｘｉ）≠ｄ（ｘｊ）０ｉｆｄ（ｘｉ）＝ｄ（ｘｊ&）基于可辨识矩阵和逻辑运算的属性约简算法如下：（１）计算决策表的可辨识矩阵ＣＤ；（２）对于可辨识矩阵中的所有取值为非空集合的元素Ｃｉｊ（Ｃｉｊ≠０，Ｃｉｊ≠Ф），建立相应的析取逻辑表达式Ｌｉｊ＝∨ａｉ∈Ｃｉｊａｉ；（３）将所有的析取逻辑表达式Ｌｉｊ进行合取运算，得一个合取范式Ｌ＝∧Ｃｉｊ≠０，Ｃｉｊ≠"Ｌｉｊ；（４）将合取范式Ｌ转化为析取范式的形式，得Ｌ′＝∨ｉＬｉ。
输出属性的约简结果：析取范式中的每个合取项就对应一个属性约简的结果，每个合取项中所包含的属性组成了约简后的条件属性集合。
应用上述算法，对税务数据仓库进行属性约简，并提取出相关的规则。
成功地将这些规则应用于税务稽查中，在实际的税务稽查中，预测准确率达９５％。
５结束语随着数据库的多年的成功应用，企业积累了大量的数据。
将这些历史数据进行整理，构建企业数据仓库，是今后的发展趋势。
文中以税务数据仓库的构建过程为例，系统的介绍了数据仓库的构建步骤、构建难点，在此基础上，介绍了基于粗集的数据挖掘在税务数据仓库中的应用，从而为税务数据仓库的构建提供了借鉴的经验。
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研究方向为粗集、数据仓库、数据挖掘及应用。
８２。
