数据仓库习题集

一、选择填空.

数据仓库的特点分别是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化。、

粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多。

维度可以根据其变化快慢分为元变化维度、缓慢变化维度和剧烈变化维度三类。连续型属性的数据样本之间的距离有欧氏距离、曼哈顿距离和明考斯基距离。在数据挖掘的分析方法中，直接数据挖掘包括（ＡＣＤ）

A 分类

B 关联

C 估值

D 预言

数据仓库的数据ETL过程中，ETL软件的主要功能包括（ＡＢＣ）

A 数据抽取

B 数据转换

C 数据加载

D 数据稽核

数据分类的评价准则包括（ ABCD ）

A 精确度

B 查全率和查准率

C F-Measure

D 几何均值

层次聚类方法包括（ BC ）

A 划分聚类方法

B 凝聚型层次聚类方法

C 分解型层次聚类方法

D 基于密度聚类方法

贝叶斯网络由两部分组成，分别是（ A D ）

A 网络结构

B 先验概率

C 后验概率

D 条件概率表

置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（ A ）的指标。

A、简洁性

B、确定性

C.、实用性

D、新颖性

关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: (C)

A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同.

B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.

C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.

D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的

简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚类类型称作（ B ）

A、层次聚类

B、划分聚类

C、非互斥聚类

D、模糊聚类

将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘

为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？(B)

A. 探索性数据分析

B. 建模描述

C. 预测建模

D. 寻找模式和规则

6.在数据挖掘的分析方法中，直接数据挖掘包括（ＡＣＤ）

A 分类

B 关联

C 估值

D 预言

7.数据仓库的数据ETL过程中，ETL软件的主要功能包括（ＡＢＣ）

A 数据抽取

B 数据转换

C 数据加载

D 数据稽核

8.数据分类的评价准则包括（ ABCD ）

A 精确度

B 查全率和查准率

C F-Measure

D 几何均值

9.层次聚类方法包括（ BC ）

A 划分聚类方法

B 凝聚型层次聚类方法

C 分解型层次聚类方法

D 基于密度聚类方法

10.贝叶斯网络由两部分组成，分别是（ A D ）

A 网络结构

B 先验概率

C 后验概率

D 条件概率表

二、判断题

1. 数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。 (对)

2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘。（对）

3. 图挖掘技术在社会网络分析中扮演了重要的角色。（对）

4. 模式为对数据集的全局性总结，它对整个测量空间的每一点做出描述；模型则对变量变化空间的一个有限区域做出描述。（错）

5. 寻找模式和规则主要是对数据进行干扰，使其符合某种规则以及模式。（错）

6. 离群点可以是合法的数据对象或者值。（对）

7. 离散属性总是具有有限个值。（错）

8. 噪声和伪像是数据错误这一相同表述的两种叫法。（错）

9. 用于分类的离散化方法之间的根本区别在于是否使用类信息。（对）

10. 特征提取技术并不依赖于特定的领域。（错）

11. 序列数据没有时间戳。（对）

12. 定量属性可以是整数值或者是连续值。（对）

13. 可视化技术对于分析的数据类型通常不是专用性的。（错）

14. DSS主要是基于数据仓库.联机数据分析和数据挖掘技术的应用。（对）

15. OLAP技术侧重于把数据库中的数据进行分析、转换成辅助决策信息，是继数据库技术发展之后迅猛发展起来的一种新技术。（对）

16. 商业智能系统与一般交易系统之间在系统设计上的主要区别在于：后者把结构强加于商务之上，一旦系统设计完毕，其程序和规则不会轻易改变；而前者则是一个学习型系统，能自动适应商务不断变化的要求。（对）

17. 数据仓库中间层OLAP服务器只能采用关系型OLAP （错）18．数据仓库系统的组成部分包括数据仓库，仓库管理，数据抽取，分析工具等四个部分. (错)

19. Web数据挖掘是通过数据库仲的一些属性来预测另一个属性,它在验证用户提出的假设过程中提取信息. （错）

21. 关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。（错）

22. 利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数（对）。

23. 先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的。（错

24. 如果规则不满足置信度阈值，则形如的规则一定也不满足置信度阈值，其中是X的子集。（对）

25. 具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。（错）

26. 聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。（错）

27. 分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。(对)

28. 对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减

少这些样本对分类结果没有影响。（对）

29. Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。 (错)

30.分类模型的误差大致分为两种：训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）. (对)

31. 在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。（错）

32. SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器（minimal margin classifier） (错)

33. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。（错）

34. 聚类分析可以看作是一种非监督的分类。（对）

35. K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。（错

36. 给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集，误差的平方和最大的那个应该被视为较优。（错）

37. 基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集。（对）

38. 如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点。（对）

39. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。（错）40. DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。（对）

三、计算题

1.一个食品连锁店每周的事务记录如下表所示，其中每一条事务表示在一项收款机业务中卖出的项目，假定sup min=40%，conf min=40%，使用Apriori算法计算生成的关联规则，标明每趟数据库扫描时的候选集和大项目集。（15分）

解：（1）由I={面包、果冻、花生酱、牛奶、啤酒}的所有项目直接产生1-候选C1，计算其支持度，取出支持度小于sup min的项集，形成1-频繁集L1，如下表所示：

(2)组合连接L1中的各项目，产生2-候选集C2，计算其支持度，取出支持度小于sup min的项集，形成2-频繁集L2，如下表所示：

至此，所有频繁集都被找到，算法结束，

所以，confidence（{面包}→{花生酱}）=（4/5）/（3/5）=4/3> conf min

confidence（{ 花生酱}→{面包}）=（3/5）/（4/5）=3/4> conf min

所以，关联规则{面包}→{花生酱}、{ 花生酱}→{面包}均是强关联规则。

2.给定以下数据集（2 ，4，10，12，15，3，21），进行K-Means聚类，设定聚类数为2个，相似度按照欧式距离计算。（15分）

解：（1）从数据集X中随机地选择k个数据样本作为聚类的出示代表点，每一个代表点表示一个类别，由题可知k=2，则可设m1=2，m2=4：

（2）对于X中的任意数据样本xm（1

当m2=4时，样本（2 ，4，10，12，15，3，21）距离该代表点的距离分别为-2，6，8，11，-1，17。

最小距离是1或者-1将该元素放入m1=2的聚类中，则该聚类为（2，3），另一个聚类m2=4为（4，10，12，15，21）。

（3）完成数据样本的划分之后，对于每一个聚类，计算其中所有数据样本的均值，并且将其作为该聚类的新的代表点，由此得到k个均值代表点：m1=2.5，m2=12：

（4）对于X中的任意数据样本xm（1

距离，并且将它划分到距离最近的初始代表点所表示的类别中：当m1=2.5时，样本（2 ，4，10，12，15，3，21）距离该代表点的距离分别为-0.5，0.5，1.5，7.5，9.5，12.5，18.5。

当m2=12时，样本（2 ，4，10，12，15，3，21）距离该代表点的距离分别为-10，-9，-8，2，3，9。

最小距离是1.5将该元素放入m1=2.5的聚类中，则该聚类为（2，3，4），另一个聚类m2=12为（10，12，15，21）。

（5）完成数据样本的划分之后，对于每一个聚类，计算其中所有数据样本的均值，并且将其作为该聚类的新的代表点，由此得到k个均值代表点：m1=3，m2=14.5：

（6）对于X中的任意数据样本xm（1

当m2=14.5时，样本（2 ，4，10，12，15，3，21）距离该代表点的距离分别为-12.58，-11.5，-10.5，-4.5，-2.5，0.5，6.5。

最小距离是0.5将该元素放入m1=3的聚类中，则该聚类为（2，3，4），另一个聚类m2=14.5为（10，12，15，21）。

至此，各个聚类不再发生变化为止，即误差平方和准则函数的值达到最优。

3.

K均值算法的过程为：

1：选择K个点作为初始质点。

2： repeat

3: 每个点指派到最近的质心，形成K个簇。

4. 重新计算每个簇的质心、

5. until质心不发生变化。

例题: A1,B1,C作为初始质点，距离函数是Euclidean函数，指派点到最近的质心，方法为计算其他点到质点的欧几里得距离。计算距离如下：A1-A2 ：dist=(2-2)2 +(5-10)2=25;

A1-A3:dist=(8-2)2+(4-10)2=72; A1-B2:dist=(7-2)2+(5-10)2 =50; A1-B3:dist=(6-2)2+(4-10) 2=52;

A1-C2:dist=(4-2)2+(9-10)2=5; B1-A2:dist=(2-5)2+(5-8)2=18; B1-A3:dist=(8-5)2+(4-8)2=25;

B1-B2:dist=(7-5)2+(5-8)2=13 B1-B3:dist=(6-5)2+(4-8)2=17

B1-C2:dist=(4-5)2+(9-8)2=2 C1-A2:dist=(2-1)2+(5-2)2=10 C1-A3:dist=(8-1)2+(4-2)2=53 C1-B2:dist=(7-1)2+(5-2)2=45 C1-B3:dist=(6-1)2+(4-2)2=29 C1-C2:dist=(4-1)2+(9-2)2=58

其他五个结点选择与其最近的质心，三个簇分别为：｛B1,C2,B3,B2,A3｝{C1,A2}{A1}

计算这三个簇的质心：｛B1,C2,B3,B2,A3｝的质心为：(（8+5+7+6+4）/5,(4+8+5+4+9)/5)即（6，6）；｛C1,A2｝的质心为：（（2+1）/2，（5+2）/2）即为（1.5,3.5）;{A1}的质心为（2，10）。

（a）在第一次循环执行后的三个簇中心分别为（6，6），（1.5,3.5），（2，10）重新指派各个对象到离其最近的质心，与上面方面相同，形成的三个簇为｛A3,B1,B2,B3｝，｛C1，A2｝，｛A1,C2｝三个簇的质心分别为（6.5，5.25），（1.5，3.5），（3，9.5）;重新指派各个对象到离其最近的质心, 形成的三个簇为:｛A3,B2,B3｝{C1,A2} {A1,B1,C2}

三个簇的质心分别为：（7，4.3），（1.5，3.5），（3.67，9）；重新指派各个对象到离其最近的质心, 形成的三个簇为: ｛A3,B2,B3｝{C1,A2} {A1,B1,C2}三个簇的质心分别为：（7，4.3），（1.5，3.5），（3.67，9）；至此质心不发生变化；（b）最后三个簇即为｛A3,B2,B3｝{C1,A2} {A1,B1,C2};

4 考虑下面的由Big-University的学生数据库挖掘的关联规则

major(X,”science”) ? status(X,”undergrad”) （1）假定学校的学生人数（即，任务相关的元组数）为5000，其中56%的在校本科生的专业是科学，64%的学生注册本科学位课程，70%的学生主修科学(science)。

(a) 计算规则(1)的支持度和置信度。

(b) 考虑下面的规则

major(X,”biology”) ? status(X,”undergrad”) [17%,80%] （2）假定主攻科学的学生30%专业为biology。与规则(1)对比，你认为规则(2)新颖吗？解释你的结论。

（1）对于形如“A ? B”的关联规则，支持度定义为support(A? B) = 包含A 和B的元组数/元组总数;

规则（1）的支持度计算如下：

主修科学(science) 且未注册本科学位课程的学生人数为：5000*70%-5000*64%*56%=1708；元组总数为5000；

支持度为：1708/5000=34.16%

对于形如“A ? B”的关联规则，置信度定义为：confidence(A? B)= 包含A 和B的元组数/包含的A元组数

规则（1）的置信度计算如下：

主修科学(science) 且未注册本科学位课程的学生人数为：5000*70%-5000*64%*56%=1708；主修科学的人数为：5000*70%=3500 置信度为：1708/3500=48.8%

（2）假定主攻科学的学生30%专业为biology：我们可以猜测下面的规则

major(X,”biology”) ? status(X,”undergrad”)的支持度和置信度应为34.16%*30%=10.238%，48.8%，而题目中给出的major(X,”biology”) status(X,”undergrad”)的支持度和置信度应为17%，80%，与我们由规则（1）推测出来的相差较大，所以规则（2）并不是冗余的，是新颖的。

下表由雇员数据库的训练数据组成。数据已泛化。例如，年龄“31…35”表示31到35的之间。对于给定的行，count表示department, status, age和salary 在该行上具有给定值的元组数。（老师给的大题第三题中文版）

department status age salary count

sales sales sales systems systems systems systems marketing marketing secretary secretary senior junior junior junior senior junior senior senior junior senior junior 31...35 26...30 31...35 21...25 31...35 26...30 41...45 36...40 31...35 46...50 26...30 46K...50K 26K...30K 31K...35K 46K...50K 66K...70K 46K...50K 66K...70K 46K...50K 41K...45K 36K...40K 26K...30K 30

40

40

20

5

3

3

10

4

4 6

设status 是类标号属性。

(a) 你将如何修改基本决策树算法，以便考虑每个广义数据元组 (即，每

一行) 的count ？

基本的决策树算法应作如下修改，以考虑到每个广义数据元组(即，每一行) 的

count: 每个元组的count 必须综合考虑属性的选择测量计算(假如信息获取)

：

考虑count来决定元组中最普遍的分类。

(b)使用你修改过的算法，构造给定数据的决策树。

(c)给定一个数据元组，它在属性department, age和salary上的值分别为“systems”, “26…30”和“46…50K”。该元组status的朴素贝叶斯分类结果是什么？

依题意，希望分类的元组为

X=(department=systems,age=26-30,salary=46k-50k)，我们需要最大化P X|Ci P Ci ,i=1,2。每个类的先验概率P Ci 可以根据训练元组计算：

P(status=senior)=52/165=0.315

P(status=junior)=113/165=0.685

为了计算P X|Ci P Ci ,i=1,2，计算下面的条件概率

P(department=systems|status=senior)=8/52=0.154

P(department=systems|status=junior)=23/113=0.204

P(age=26-30|status=senior)=1/(52+6)=0.017 //使用拉普拉斯校准

P(status=26-30|status=junior)=49/113=0.434

P(salary=46k-50k|status=senior)=40/52=0.769

P(salary=46k-50k|status=junior)=23/113=0.204

使用上面的概率得到：

P(X|status=senior)

=P(department=systems|status=senior)*P(age=26-30|status=senior)*P(sal ary=46k-50k|status=senior) =0.154*0.017*0.769 =0.002

P(X|status=junior)

=P(department=systems|status=junior)*P(age=26-30|status=junior)*P(sal ary=46k-50k|status=junior) =0.204*0.434*0.204 =0.018

为了发现最大化P X|Ci P Ci 的类，计算

P(X|status=senior)P(status=senior)=0.002*0.315=0.00063

P(X|status=junior) P(status=junior)=0.018*0.685=0.01233 因此，对于元组X，朴素贝叶斯分类器预测元组X的类为status=junior。

解一：设元组的各个属性之间相互独立，所以先求每个属性的类条件概率：

P(systems|junior)=(20+3)/(40+40+20+3+4+6)=23/113;

P(26-30|junior)=(40+3+6)/113=49/113；

P(46K-50K|junior)=(20+3)/113=23/113；

∵ X=(department=system,age=26…30,salary=46K…50K)；

∴ P(X|junior)=P(systems|junior)P(26-30|junior)P(46K-50K|junior)

=23×49×23/1133=25921/1442897=0.01796；

P(systems|senior)=(5+3)/(30+5+3+10+4)=23/52;

P(26-30|senior)=(0)/53=0;

P(46K-50K|senior)=(30+10)/52=40/52；

∵ X=(department=system,age=26…30,salary=46K…50K)；

∴ P(X|senior)=P(systems|senior)P(26-30|senior)P(46K-50K|senior)=0;

∵ P(junior)=113/165=0.68；

∵ P(senior)=52/165=0.32；

∴P(X|junior)P(junior)=0.01796×0.68=0.0122128>0=0=P(X|senior)P(senior)；

所以：朴素贝叶斯分类器将 X 分到 junior 类。

解二：设元组的各属性之间不独立，其联合概率不能写成份量相乘的形式。

所以已知：X=(department=system,age=26…30,salary=46K…50K)，元组总数为：30+40+40+20+5+3+3+10+4+4+6=165。

先验概率：

当 status=senior 时，元组总数为：30+5+3+10+4=52，P(senior)=52/165=0.32；

当 status=junior 时，元组总数为： 40+40+20+3+4+6=113 ，

P(junior)=113/165=0.68；

因为 status=senior 状态没有对应的 age=26…30 区间，所以：P(X|senior)=0；因为 status=junior 状态对应的 partment=systems、age=26…30 区间的总元组

数为：3，所以：P(X|junior)=3/113；

因为：P(X|junior)P(junior)=3/113×113/165＝0.018>0=P(X|senior)P(senior)；

所以：朴素贝叶斯分类器将 X 分到 junior 类。

四、简答论述题

三种规范化方法：

（1）最小—最大规范化（min-max规范化）：对原始数据进行线性变换，将原始数据映射到一个指定的区间。

（2）z-score规范化（零均值规范化）：将某组数据的值基于它的均值和标准差规范化，是其规范化后的均值为0方差为1。

,其中是均值，是标准差

（3）小数定标规范化：通过移动属性A的小数点位置进行规范化。

k-means聚类算法基本原理：将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点，算法的主要思想是通过迭代过程把数据划分为不同的类别，使得评价聚集类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚集类的紧凑，类间独立。操作步骤：

输入：数据集,其中的数据样本只包含描述属性，不包含类别属性。聚类个数K 输出：

（1）从数据集X中随机地选择k个数据样本作为聚类的出示代表点，每一个代表点表示一个类别

（2）对于X中的任意数据样本xm（1

（3）完成数据样本的划分之后，对于每一个聚类，计算其中所有数据样本的均值，并且将其作为该聚类的新的代表点，由此得到k个均值代表点

（4）对于X中的任意数据样本xm（1

（5）重复 3.4，直到各个聚类不再发生变化为止。即误差平方和准则函数的值达到最优

1、数据仓库的组成？P2

数据仓库数据库，数据抽取工具，元数据，访问工具，数据集市，数据仓库管理，信息发布系统

2、数据挖掘技术对聚类分析的要求有哪几个方面？P131

可伸缩性；处理不同类型属性的能力；发现任意形状聚类的能力；减小对先验知识和用户自定义参数的依赖性；处理噪声数据的能力；可解释性和实用性3、数据仓库在存储和管理方面的特点与关键技术？P7

数据仓库面对的是大量数据的存储与管理

并行处理

针对决策支持查询的优化

支持多维分析的查询模式

4、常见的聚类算法可以分为几类？P132

基于划分的聚类算法，基于层次的聚类算法，基于密度的聚类算法，基于网格的聚类算法，基于模型的聚类算法等。

5、一个典型的数据仓库系统的组成？P12

数据源、数据存储与管理、OLAP服务器、前端工具与应用

6、数据仓库常见的存储优化方法？P71

表的归并与簇文件；反向规范化，引入冗余；表的物理分割。

7、数据仓库发展演变的5个阶段？P20

以报表为主

以分析为主

以预测模型为主

以运行向导为主以实时数据仓库、自动决策应用为主

8、ID3算法主要存在的缺点？P116

（1）ID3算法在选择根结点和各内部结点中的分枝属性时，使用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是倾向于选择取值较多的属性，在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息。

（2）ID3算法只能对描述属性为离散型属性的数据集构造决策树。

9、简述数据仓库ETL软件的主要功能和对产生数据的目标要求。P30

ETL软件的主要功能:

数据的抽取，数据的转换，数据的加载

对产生数据的目标要求：

详细的、历史的、规范化的、可理解的、即时的、质量可控制的

10、简述分类器设计阶段包含的3个过程。

划分数据集，分类器构造，分类器测试

11、什么是数据清洗？

数据清洗是一种使用模式识别和其他技术，在将原始数据转换和移到数据仓库之前来升级原始数据质量的技术。

13、利用信息包图设计数据仓库概念模型需要确定的三方面内容。P57

确定指标，确定维度，确定类别

14、K-近邻分类方法的操作步骤（包括算法的输入和输出）。P128

15、什么是技术元数据，主要包含的内容？P29

技术元数据是描述关于数据仓库技术细节的数据，应用于开发、管理和维护DW，包含：

DW结构的描述,如DW的模式、视图、维、层次结构和导出数据的定义，数据集市的位置和内容等

业务系统、DW 和数据集市的体系结构和模式

汇总算法。包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚合、汇总和预定义的查询和报告。

由操作型业务环境到数据仓库业务环境的映射。包括源数据和他们的内容、数据分割、数据提取、清洗、转换规则和数据刷新规则及安全（用户授权和存取控制）

16、业务元数据主要包含的内容？P29

业务元数据：从业务角度描述了DW 中的数据，提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，主要包括：

使用者的业务属于所表达的数据模型、对象名和属性名

访问数据的原则和数据的来源

系统提供的分析方法及公式和报表的信息。

18、数据从集结区加载到数据仓库中的主要方法？P36

● SQL 命令（如Insert 或Update ）

● 由DW 供应商或第三方提供专门的加载工具

● 由DW 管理员编写自定义程序

19、多维数据模型中的基本概念：维，维类别，维属性，粒度P37

● 维：人们观察数据的特定角度，是考虑问题的一类属性，如时间

维或产品维

● 维类别：也称维分层。即同一维度还可以存在细节程度不同的各个

类别属性（如时间维包括年、季度、月等）

● 维属性：是维的一个取值，是数据线在某维中位置的描述。

● 粒度：DW 中数据综合程度高低的一个衡量。粒度低，细节程度高，

回答查询的种类多

20、Apriori 算法的基本操作步骤P93★

Apriori 使用一种称作逐层搜索的迭代方法，K 项集用于探索K+1项集。 该方法是基于候选的策略，降低候选数

Apriori 剪枝原则：若任何项集是非频繁的，则其超集必然是非频繁的（不

用产生和测试超集）

该原则基于以下支持度的特性:

? 项集的支持度不会超过其子集

? 支持度的反单调特性（anti-monotone ）：如果一个集合不能通过测

试，则它的所有超集也都不能通过相同的测试。

令 k=1

产生长度为1的频繁项集

循环，直到无新的频繁项集产生

? 从长度为k 的频繁项集产生长度为k+1的候选频繁项集

? 连接步：项集的各项排序，前k-1个项相同

? 若候选频繁子集包含长度为k 的非频繁子集，则剪枝

? 剪枝步：利用支持度属性原则

? 扫描数据库，计算每个候选频繁集的支持度

? 删除非频繁项, 保留频繁项

)()()(:,Y s X s Y X Y X ≥???

定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚

类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功

能的例子。

解答：

特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征

可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特

征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge)的信息，

还有所修的课程的最大数量。

区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般

特性进行比较。例如，具有高 GPA 的学生的一般特性可被用来与具有

低 GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的

轮廓，就像具有高 GPA 的学生的 75%是四年级计算机科学专业的学生，

而具有低 GPA 的学生的 65%不是。

关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特

征值的条件。

分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型

或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效

的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具：

分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的

数字型数据的值。

聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相

似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可

以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分

层结构，把类似的事件组织在一起。

数据延边分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可

能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，

这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和

基于相似性的数据分析

效率比较：Apriori 算法的计算过程必须对数据库作多次扫描，而 FP-增长算法在构造过程中只需扫描一次数据库，再加上初始时为确定支持度递减排序的一次扫描，共计只需两次扫描。由于在 Apriori 算法中的自身连接过程产生候选项集，候选项集产生的计算代价非常高，而 FP-增长算法不需产生任何候选项。

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图书管理系统 数据库设计文档 1152795 毕明瑜 1152737 钱鹏 1152736 徐云帆 1152667 吴辰 092796 蔡旭远 102995 冯智超 1252973 于航 1252859 尹巧 1253011 胡亦成 1252990 魏印文

目录 1.图书管理系统数据需求 (1) 1.1 图书管理系统功能数据需求 (2) 1.2 组织结构 (3) 2.概念设计 (4) 2.1 总体E-R图 (4) 2.2 图书管理系统模块E-R图 (5) 3.逻辑设计 (9) 3.1 表的设计 (9) 3.1.1user表 (10) 3.2 数据库关系图 (11) 附录A.图表索引 (13)

1. 图书管理系统数据需求 通过建立一个基于C/S系统的图书管理系统，使得图书管理工作系统化、规范化和自动化，从而提高了管理的效率，也方便了读者的借阅。应用C#编程，实现对数据库信息的管理。系统应用符合图书馆信息管理及处理的规定，满足图书管理员对图书及借阅信息进行管理的需求，并达到操作过程中的直观、方便、使用、安全等要求。系统用模块化程序设计的方法，既便于系统功能的组合和修改，又便于参与技术人员补充和维护。 数据字典： 数据流编号： D01 数据流名称：读者信息简述：读者信息 数据流来源：读者借阅后，管理员将读者信息输入计算机。 数据流去向：图书管理模块。读者信息将存入数据库（读者信息表）。数据项组成：读者姓名+学号+专业 数据流编号： D02 数据流名称：图书信息简述：图书信息 数据流来源：新书到馆后，管理员将图书信息输入计算机。 数据流去向：图书管理模块。读者信息将存入数据库（图书信息表）。 数据项组成：图书编码＋图书类别＋书名＋作者＋出版社＋Price 单价＋出版日期＋购买数量 数据流编号： D03 数据流名称：读者情况简述：读者情况 数据流来源：图书被借阅后，计算机将读者信息返回给管理员。数据流去向：管理员。 数据项组成：已借图书+已借数量+续借次数 数据流编号： D04 数据流名称：图书情况简述：图书情况 数据流来源：图书被借阅后，计算机将图书信息返回给管理员。数据流去向：管理员。 数据项组成：书名+是否被借+已借次数

系统数据库设计文档模板

版本信息记录

目录 1引言 (3) 1.1编写目的 (3) 1.2背景 (3) 1.3定义 (3) 1.4参考资料 (3) 2概述 (4) 2.1数据库环境 (4) 2.2命名规则 (4) 2.3使用它的程序 (4) 3物理设计 (4) 3.1标识符 (4) 3.2物理文件 (5) 3.3表空间设计 (5) 3.3.1表空间1 (5) 3.3.2表空间2 (5) 4结构设计 (5) 4.1实体关系 (5) 4.2实体说明 (6) 4.3实体设计 (6) 4.3.1数据表1 (6) 4.3.2数据表2 (7) 4.4序列实体 (7) 4.4.1序列1 (7) 4.4.2序列2 (8) 4.5视图实体 (8) 4.5.1视图1 (8) 4.5.2视图2 (8) 4.6存储过程实体 (8) 4.6.1存储过程1 (8) 4.6.2存储过程2 (8) 5安全设计 (8) 6备注 (9)

1引言 1.1 编写目的 [说明编写这份系统数据库设计文档的目的，指出预期的读者。] 注:正文字体为宋体小四号，全文统一。 1.2 背景 a.[待开发数据库的名称和使用此数据库的软件系统的名称；] b.[列出本项目的任务提出者、开发者、用户。] 1.3 定义 [列出本文件中用到的专门术语的定义和外文首字母组词的原词组。] 表1.1 术语定义表 1.4 参考资料 [列出有关的参考资料。] A.本项目经核准的计划任务书或合同或相关批文； B.属于本项目的其他已发表的文件； C.本文件中各处引用的文件资料，包括所要用到的软件开发标准； 列出这些文件的标题、文件编号、发表日期和出版单位，说明能够取得这些文件的来源。

数据库表结构设计参考

数据库表结构设计参考

表名外部单位表（DeptOut） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 外部单位ID 变长字符串(50) N 主键 类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 交换类型变长字符串(50) N 交换、市机、直送、邮局单位邮编变长字符串(6) 单位标识(英文) 变长字符串(50) 排序号整型(4) 交换号变长字符串(50) 单位领导变长字符串(50) 单位电话变长字符串(50) 所属城市变长字符串(50) 单位地址变长字符串(255) 备注变长字符串(255) 补充说明该表记录数约3000条左右，一般不做修改。初始化记录。 表名外部单位子表（DeptOutSub） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 外部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键 单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 补充说明该表记录数一般很少 表名内部单位表（DeptIn） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 内部单位ID 变长字符串(50) N 主键 类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 工作职责 排序号整型(4) 单位领导变长字符串(50) 单位电话（分机）变长字符串(50) 备注变长字符串(255)

补充说明该表记录数较小（100条以内），一般不做修改。维护一次后很少修改 表名内部单位子表（DeptInSub） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件内部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键 单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 单位类型变长字符串(50) 领导、部门 排序号Int 补充说明该表记录数一般很少 表名省、直辖市表（Province） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 名称变长字符串(50) N 外键 投递号变长字符串(255) N 补充说明该表记录数固定 表名急件电话语音记录表（TelCall） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 发送部门变长字符串(50) N 接收部门变长字符串(50) N 拨打电话号码变长字符串(50) 拨打内容变长字符串(50) 呼叫次数Int 呼叫时间Datetime 补充说明该表对应功能不完善，最后考虑此表 表名摄像头图像记录表（ScreenShot） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 拍照时间Datetime N 取件人所属部门变长字符串(50) N 取件人用户名变长字符串(50) 取件人卡号变长字符串(50) 图片文件BLOB/Image

数据仓库-系统设计说明书

归一大数据平台 数据仓库 系统设计说明书受控不受控

修改变更记录：

目录 1引言 (5) 1.1文档编制目的 (5) 1.2背景 (6) 1.3词汇表 (6) 1.4参考资料 (6) 2总体设计 (7) 2.1软件体系结构 (7) 2.2系统运行体系......................................................................... 错误！未定义书签。 2.2.1运行体系图..................................................................... 错误！未定义书签。 2.2.2程序/模块对应表............................................................ 错误！未定义书签。 2.3系统物理结构 (7) 2.4技术路线 (8) 3系统接口设计 (8) 3.1用户接口 (8) 4子系统/模块设计 (8) 4.1数据仓库 (8) 4.1.1ODL(操作数据)层设计 (8) 4.1.2BDL(数据仓库)层设计 (10) 4.1.3IDL(宽表)层设计 (11) 4.1.4PDL(应用)层设计 (12) 4.1.5PUB(维度)层设计 (15) 4.1.6数据导出设计 (16) 5数据结构与数据库设计 (17) 6外部存储结构设计 (17) 7故障处理说明 (17) 8尚需解决的问题 (18)

编写指南： 本模板力图给出系统设计阶段可能包括的基本信息，重点在于和需求分析文档相联系。描述系统整体情况。如果某个章节在项目或当前阶段中无法描述，则可保留其标题，注明“不

系统数据库设计文档模板

.

版本信息记录

目录 1引言 (3) 1.1编写目的 (3) 1.2背景 (4) 1.3定义 (4) 1.4参考资料 (4) 2概述 (5) 2.1数据库环境 (5) 2.2命名规则 (5) 2.3使用它的程序 (5) 3物理设计 (5) 3.1标识符 (5) 3.2物理文件 (6) 3.3表空间设计 (6) 3.3.1表空间1 (6) 3.3.2表空间2 (6) 4结构设计 (6) 4.1实体关系 (6) 4.2实体说明 (7) 4.3实体设计 (7)

4.3.1数据表1 (7) 4.3.2数据表2 (9) 4.4序列实体 (9) 4.4.1序列1 (9) 4.4.2序列2 (9) 4.5视图实体 (9) 4.5.1视图1 (9) 4.5.2视图2 (9) 4.6存储过程实体 (9) 4.6.1存储过程1 (10) 4.6.2存储过程2 (10) 5安全设计 (10) 6备注 (10) 1引言 1.1编写目的 [说明编写这份系统数据库设计文档的目的，指出预期的读者。] 注:正文字体为宋体小四号，全文统一。

1.2背景 a.[待开发数据库的名称和使用此数据库的软件系统的名称；] b.[列出本项目的任务提出者、开发者、用户。] 1.3定义 [列出本文件中用到的专门术语的定义和外文首字母组词的原词组。] 表1.1 术语定义表 1.4参考资料 [列出有关的参考资料。] A.本项目经核准的计划任务书或合同或相关批文； B.属于本项目的其他已发表的文件； C.本文件中各处引用的文件资料，包括所要用到的软件开发标准； 列出这些文件的标题、文件编号、发表日期和出版单位，说明能够取得这些文件的来源。 表1.2 参考资料表

大数据仓库建设方案设计

第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构 专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。 根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规范，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下： 数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容： 数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume

及传统的ETL采集工具。 数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。 数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。 数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2数据采集 专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容：外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集 专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。 根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。 本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:

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数据库设计说明书模板 修订历史 版本 说明 编制 批准日期 1引言 1.1编写目的 说明编写这份数据库设计说明书的目的，指出预期的读者。 1.2背景 说明： a．说明待开发的数据库的名称和使用此数据库的软件系统的名称； b．列出该软件系统开发项目的任务提出者、用户以及将安装该软件和这个数据库的计算站（中心）。 1.3定义 列出本文件中用到的专门术语的定义、外文首字母组词的原词组。 1.4参考资料 列出有关的参考资料： a．本项目的经核准的计划任务书或合同、上级机关批文； b．属于本项目的其他已发表的文件； c．本文件中各处引用到的文件资料，包括所要用到的软件开发标准。 列出这些文件的标题、文件编号、发表日期和出版单位，说明能够取得这些文件的来源。

2外部设计 2.1标识符和状态 联系用途，详细说明用于唯一地标识该数据库的代码、名称或标识符，附加的描述性信息亦要给出。如果该数据库属于尚在实验中、尚在测试中或是暂时使用的，则要说明这一特点及其有效时间范围。 2.2使用它的程序 列出将要使用或访问此数据库的所有应用程序，对于这些应用程序的每一个，给出它的名称和版本号。 2.3约定 陈述一个程序员或一个系统分析员为了能使用此数据库而需要了解的建立标号、标识的约定，例如用于标识数据库的不同版本的约定和用于标识库内各个文卷、、记录、数据项的命名约定等。 2.4专门指导 向准备从事此数据库的生成、从事此数据库的测试、维护人员提供专门的指导，例如将被送入数据库的数据的格式和标准、送入数据库的操作规程和步骤，用于产生、修改、更新或使用这些数据文卷的操作指导。如果这些指导的内容篇幅很长，列出可参阅的文件资料的名称和章条。 2.5支持软件 简单介绍同此数据库直接有关的支持软件，如数据库管理系统、存储定位程序和用于装入、生成、修改、更新数据库的程序等。说明这些软件的名称、版本号和主要功能特性，如所用数据模型的类型、允许的数据容量等。列出这些支持软件的技术文件的标题、编号及来源。 3结构设计 3.1概念结构设计 说明本数据库将反映的现实世界中的实体、属性和它们之间的关系等的原始数据形式，包括各数据项、记录、系、文卷的标识符、定义、类型、度量单位和值域，建立本数据库的每一幅用户视图。

用友T数据库表结构表

用友软件T3 用友通数据库表结构、表名 fa_Control 30_ 记录互斥fa_Departments 07_ 部门fa_Depreciations 11_ 折旧方法 fa_DeprList 34_ 折旧日志fa_DeprTransactions 19_ 折旧fa_DeprVoucherMain 23_ 折旧分配凭证主表fa_DeprVouchers 24_ 折旧分配凭证 fa_DeprVouchers_pre 24_ 折旧分配凭证_准备fa_Dictionary 12_ 常用参照字典 fa_EvaluateMain 21_ 评估单主表 fa_EvaluateVouchers 22_ 评估单fa_Items 12_ 项目fa_ItemsManual 32_ 自定义项目 fa_ItemsOfModel 14_ 对应各样式的项目 fa_ItemsOfQuery 35_ 查询项目fa_Log 33_ 日志fa_Models 13_ 样式fa_Msg 29_ 信息 fa_Objects 03_ 对象表fa_Operators 02_ 操作员fa_Origins 09_ 增减方式fa_QueryFilters 05_ 查询条件fa_Querys 04_ 查询 fa_ReportTemp fa_Status 10_ 使用状况 fa_Total 31_ 汇总表Accessaries 成套件表AccInformation 账套参数表Ap_AlarmSet 单位报警分类设置表Ap_BillAge 账龄区间表 Ap_Cancel 核销情况表Ap_CancelNo 生成自动序号Ap_CloseBill 收付款结算表Ap_CtrlCode 控制科目设置表Ap_Detail 应收/ 付明细账 AP_DispSet 查询显示列设置表Ap_InputCode 入账科目表Ap_InvCode 存货科目设置表 Ap_Lock 操作互斥表 Ap_MyTableSet 查询条件存储表 Ap_Note 票据登记簿 Ap_Note_Sub 票据登记簿结算表 Ap_SStyleCode 结算方式科目表 Ap_Sum应收/ 付总账表 Ap_Vouch 应付/ 收单主表 Ap_Vouchs 应付/ 收单主表的关联表 Ap_VouchType 单据类型表 Ar_BadAge 坏账计提账龄期间表 Ar_BadPara 坏账计提参数表 ArrivalVouch 到货单、质检单主表ArrivalVouchs 到货单、质检单子表AssemVouch 组装、拆卸、形态转换单主表

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数据仓库设计与实现 学号 128302106 姓名江晨婷 成绩 教师张丹平 二O一五年四月

数据仓库建设方案设计与实现 摘要：本文以博士学位调查为基础，创建方案，设计与实现数据仓库，通过对当前各种主流数据仓库软件在性能、价格等方面的对比，充分考虑统计业务、单位数量等实际情况，本系统决定采用SQL Server 2005数据仓库软件来构建综合信息分析系统的数据仓库。 关键词：数据仓库；联机分析；数据挖掘；博士学位 一、概述 数据仓库的设计一般从操作型数据开始，通常需要经过以下几个处理过程；数据仓库设计——数据抽取——数据管理。 1.数据仓库设计 根据决策主题设计数据仓库结构，一般采用星型和雪花模型设计其数据模型，在设计过程中应保证数据仓库的规范化和体系各元素的必要联系。 2.数据抽取 根据元数据库中的主题表定义、数据源定义、数据抽取规则定义对异地异构数据源进行清理、转换、对数据进行重新组织和加工，装载到数据仓库的目标库中。 3.数据管理 数据管理分为目标数据维护和元数据维护两方面。目标数据维护是根据元数据为所定义的更新频率、更新数据项等更新计划任务来刷新数据仓库，以反映数据源的变化，且对时间相关性进行处理。元数据是数据仓库的组成部分，元数据的质量决定整个数据仓库的质量。当数据源的运行环境、结构及目标数据的维护计划发生变化时，需要修改元数据。 二、博士学位授予信息年度数据统计分析 1.按主管部门统计 从主管部门的角度，分析在一个时间段（年）内，各主管部门所授予的博士学位信息统计。可回答如“2008，由某部门主管的，博士学位授予一共有多少，其平均学习年限是多少，脱产学习的有多少人?”等问题。具有表格和图形两种方式来展示分析结果。典型报表格式如表1所示

数据库表结构

数据库表结构： Admin(管理员表) 字段名描述类型约束备注ID唯一标示int Primary Key自增AdminType管理员类型int NOT NULL AdminName管理员姓名Char(12)NOT NULL LoginName管理员登录名CHAR(12)NOT NULL LoginPwd管理员登录密 码 CHAR(12)NOT NULL cart（购物车基本信息表） 字段名描述类型约束备注 ID唯一标示int Primary Key 自增 Member会员号int NOT NULL Money消费金额decimal(9,2)NOT NULL CartStatus购物车状态int NOT NULL 0代表商品放入购物车还未下单，1代表商品放入购物车且已下单 cartselectedmer 字段名描述类型约束备注ID唯一标示int Primary自增

Key Cart购物车int NOT NULL Merchandise商品int NOT NULL Number数量int NOT NULL Price商品市场价decimal(8,2)NOT NULL Money消费总额demical(9,2)NOT NULL category(商品类别表) 字段名描述类型约束备注 自增ID唯一标示int Primary Key CateName商品类别Char(40)NOT NULL CateDesc商品描述tex NOT NULL Leaveword（顾客留言表） 字段名描述类型约束备注 自增ID唯一标示int Primary Key Member会员号int NOT NULL Admin管理员int NOT NULL Number数量int NOT NULL Price商品单价decimal(8,2)NOT NULL Money消费总额demical(9,2)NOT NULL

数据仓库系统的体系结构

体系结构 数据源 是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等； 数据的存储与管理 是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。 OLAP(联机分析处理)服务器 对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP（关系型在线分析处理）、MOLAP （多维在线分析处理）和HOLAP（混合型线上分析处理）。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。 数据仓库系统的体系结构 数据仓库系统通常是对多个异构数据源的有效集成，集成后按照主题进行重组，包含历史数据。存放在数据仓库中的数据通常不再修改，用于做进一步的分析型数据处理。 数据仓库系统的建立和开发是以企事业单位的现有业务系统和大量业务数据的积累为基础的。数据仓库不是一个静态的概念，只有把信息适时的交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有

数据仓库技术与应用

数据仓库技术与应用 LEKIBM standardization office【IBM5AB- LEKIBMK08- LEKIBM2C】

文章编号 :5(2004 03 收稿日期 :27 基金项目 :教育部高等学校骨干教师资助计划项目 (GG 28 作者简介 :项军 (19792 , 男 , 四川绵阳人 , 空军工程大学导弹学院计算机工程系硕士研究生 , 研究方向 :智能信息处理与人工智能 ; 雷英杰 (19562 , 男 , 陕西渭南人 , 教授 , 博士生导师 , 研究方向 :智能信息处理 , 模式识别 , 人工智能。数据仓库技术与应用 项军 , 雷英杰 (空军工程大学导弹学院 , 陕西三原 713800 摘要 :对数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等几个概念做了详细的介绍 , 在此基础上提出适用于电信系统应用的设计思想 , 详细介绍了该系统的系统结构、关键技术的实现和各子系统功能。关键词 :数据仓库 ; 联机分析处理 ; 数据挖掘中图分类号 :文献标识码 :A The T echnique and Application of Data W arehouse XI ANGJun ,LEI Y ing 2jie (Missile Institute of Air F orce Engineering University ,Sanyuan 713800,China Abstract :This paper introduces the concepts of data warehouse ,on 2line analytical processing and data mining ,puts forward the design thought of telecommunication system and briefly introduces the system structure ,the key techniques of the system and the functions of each sub 2system. K ey w ords :data warehouse ;on 2line analytical processing ;data mining 0引言

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DR-RD-020(V1.1) 数据库设计说明书 (内部资料请勿外传) 编写：日期： 检查：日期： 审核：日期： 批准：日期： ********* 版权所有不得复制

时代集团产品跟踪平台........................................................................................ 错误！未定义书签。数据库设计说明书. (1) 1引言 (2) 1.1编写目的 (2) 1.2术语表 (2) 1.3参考资料 (3) 2数据库环境说明 (3) 3数据库的命名规则 (3) 4逻辑设计 (3) 5物理设计 (4) 5.1表汇总 (5) 5.2表[X]：[XXX表] (5) 5.3视图的设计 (11) 5.4存储过程、函数及触发器的设计 (12) 6安全性设计 (23) 6.1防止用户直接操作数据库的方法 (23) 6.2用户帐号密码的加密方法 (23) 6.3角色与权限 (23) 7优化 (24) 8数据库管理与维护说明 (24) 1引言 1.1 编写目的 本文档是时代集团产品跟踪平台 概要设计文档的组成部分，编写数据库设计文档的目的是：明确数据库的表名、字段名等数据信息，用来指导后期的数据库脚本的开发，本文档遵循《SQL数据库设计和开发规范》。本文档的读者对象是需求人员、系统设计人员、开发人员、测试人员。 1.2 术语表

1.3 参考资料 2数据库环境说明 3数据库的命名规则 数据库名称：时代集团的英文名称time-group 表名：英文（表的用途）+下划线+英文 字段名：相关属性的英文名 4逻辑设计 提示：数据库设计人员根据需求文档，创建与数据库相关的那部分实体关系图（ERD）。如果采用面向对象方法（OOAD），这里实体相当于类（class）。

软件数据库设计报告文档模板

软件数据库设计报告文档模板 1. 引言 (2) 1.1编写目的 (3) 1.2项目来源 (3) 1.3文档约定 (3) 1.4预期读者和阅读建议 (3) 1.5参考资料 (3) 2. 数据库命名规则 (4) 3. 数据库设计说明 (4) 3.1数据库逻辑设计 (4) 3.2数据库物理设计 (4) 3.3数据库分布 (4) 3.4基表设计 (5) 3.5视图设计 (6) 3.6索引设计 (7) 3.7完整性约束 (8) 3.8授权设计 (8) 3.9触发器设计 (9) 3.10存储过程设计 (9) 3.11数据复制设计 (10) 4. 词汇表 (11) 5. .................................................................................................................................................. 历史数据处理 .. (11)

1.引言 引言是对这份数据库设计说明书的概览，是为了帮助阅读者了解这份文档是如何编写的, 并且应该如何阅读、理解和解释这份文档。

1.1编写目的 说明这份数据库设计说明书是为哪份软件产品编写的，开发这个软件产品意义、作用以 及最终要达到的意图。通过这份数据库设计说明书详尽准确地描述了该软件产品的数据库结构。如果这份数据库设计说明书只与整个系统的某一部分有关系，那么只定义数据库设计说 明书中说明的那个部分或子系统。 1.2项目来源 具体说明本软件开发项目的全部风险承担者，以及各自在本阶段所需要承担的主要风险, 首要风险承担者包括： ?任务提出者; ?软件开发者; ?产品使用者。 1.3文档约定 描述编写文档时所采用的各种排版约定。排版约定应该包括: ?命名方法; ?提示方式; ?通配符号: 等等。 1.4预期读者和阅读建议 列举本数据库设计说明书所针对的各种不同的预期读者，例如，可能包括： ?开发人员； ?项目经理； ?测试人员； ?文档编写人员。 并且描述了文档中，其余部分的内容及其组织结构，并且针对每一类读者提出最适合的 文档阅读建议。 1.5参考资料 列举编写需求规格说明书时所用到的参考文献及资料，可能包括; ?本项目的合同书； ?上级机关有关本项目的批文； ?本项目已经批准的计划任务书； ?用户界面风格指导； ?开发本项目时所要用到的标准； ?系统规格需求说明；

数据仓库技术制定方案

数据仓库制定方案 在当下的数据仓库系统安全控制模块中，我国数据仓库安全分为不同的等级。总体来说，我国的数据仓库安全性是比较低。为更好的健全计算机数据仓库体系，进行数据仓库安全体系的研究是必要的。很多软件都是因为其比较缺乏安全性而得不到较大范围的应用，归根结底是数据仓库安全性级别比较低。为满足现阶段数据仓库安全工作的需要，有利于数据仓库保密性的控制，保证这些数据存储与调用的一致性。 当前数据仓库安全控制过程中，首先需要对这些数据进行可用性的分析，从而有利于避免数据仓库遭到破坏，更有利于进行数据仓库的损坏控制及其修复。其次为了保证数据仓库的安全性、效益性，也离不开对数据仓库整体安全性方案的应用。最后必须对数据仓库进行的一切操作进行跟踪记录，以实现对修改和访问数据仓库的用户进行追踪，从而方便追查并防止非法用户对数据仓库进行操作。 2.1数据仓库安全整体规划 本方案通过对电力行业敏感信息泄露安全威胁的分析，对数据仓库安全进行整体设计与规划，通过全系列数据仓库安全产品相互之间分工协作，共同形成整体的防护体系，覆盖了数据仓库安全防护的事前诊断、事中控制和事后分析。 制定严密可行的实施计划，整个工程严格按照计划进行；公司质量控制部利用ISO9000质量管理规范对工程的软件开发及实施全过程进行监督和控制；建立完善的软件开发和工程实施的文档体系。对程序进行测试，对各个模块之间的关联情况下可能出现的问题进行严密的测试，并不断完善在测试过程中暴露出来的问题。在这过程中质量控制小组将全程参与，确保软件质量。 需求调研是数据仓库开发的最重要的环节之一，在调研的过程中能否真实、准确地描述客户的需求，对于数据仓库的开发有着举足轻重的影响。与客户沟通不够导致对同一个事物的描述或者理解有分歧和差异，或者调研过程中流于表面文字，而没有进入实际的操作，都可能造成在需求调研的过程中造成对需求不精确的理解。失之毫厘，谬之千里，需求调研的微小差异可能会在软件的开发过程中造成较大的偏差，直接影响了工程的建设质量。为此我们为需求调研工作分配了充裕的人力的时间，制定了完善的调研方案，对需求调研的深度和广度做了规

-数据库设计文档模板V0.1

XXXX数据库设计V0.1

拟制：王鹏2014-12-19

引言 目的 本文为XXX公司内控管理系统的数据库设计规范说明书。本说明书将： ●述数据库设计的目的 ●说明数据库设计中的主要组成部分 ●说明数据库设计中各功能的实现 内容 本文档主要内容包括对数据库设计结构的总体描述，对数据库中各种对象的描述（包括对象的名称、对象的属性、对象和其他对象直接的关系）。涵盖了内控管理中的三大业务模块：预算管理、立项管理、合同管理。 本文档中包含对以下数据库内容的描述： ●数据表 ●视图 ●约束 ●存储过程（预留） ●触发器（预留） 命名规范 数据存储表：以t_开头； 基础信息维护表：以t_bs_开头； 自定义函数：以fn_开头；

触发器：tr_表名_[后面---添加时加I,修改时加U,删除时加D]； 视图：在表命名的基础上加前缀改为V_ 数据表设计 预算管理 根据设计的系统功能，数据库将按照预算业务场景，实现预算收集和预算下发等流程。 数据库设计将以存储预算信息表为基础，连接多张相关表以实现对以下关系的支持： ●总部收集记录 ●分公司调整、审核记录 ●总部汇总记录 ●总部下发业务线记录 ●业务线调整记录 预算收集信息表（t_budget） 概述 预算收集信息表用于记录预算收集流程的基本信息，并作为基础表与其他表连接。

表定义 预算收集信息表定义如下图所示： 预算收集信息表 主键 预算ID字段budgetId为主键，由系统生成唯一不重复字符串。约束 资金类别字段captialTypeId与资金类型基础信息表进行ID关联。

消息通知表（t_notification） 概述 在预算收集及下发过程中，通知总部、分公司和业务线的消息记录表料。表中都记录了消息的类别、接收人、发送人、发送时间等。 表定义 消息通知表定义如下图所示。 消息通知表 主键 消息id为主键，由系统生成唯一不重复字符串。。

数据仓库建设方案

第1章数据仓库建设 1.1 数据仓库总体架构 专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析,以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。 根据专家系统数据仓库建设目标,结合系统数据业务规范,包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下： 数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容: 数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Ｋafka、Ｓｔｏｒ

m、Ｆｌumｅ及传统的EＴL采集工具。 数据存储：本系统提供Hｄｆs、Hbase及RDBＭS相结合的存储模式,支持海量数据的分布式存储。 数据分析:数据仓库体系支持传统的ＯＬＡP分析及基于Sparｋ常规机器学习算法。 数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2 数据采集 专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容：外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载.外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（OＤS）;内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集 专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（ＴCMＳ）、车载子系统等相关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。 根据项目信息汇集要求,列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展,因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集,同时系统应该灵活可配置,可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。 本方案在数据采集架构采用Flume+Ｋａfka＋Ｓtorm的组合架构，采用Flume 和ETL工具作为Kａfka的Produｃer,采用Sｔｏrm作为Kafｋa的Consumｅｒ，Stoｒm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:

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DR-RD-020(V1.1) Xxx系统 数据库设计说明书 (内部资料请勿外传) 编写：日期： 检查：日期： 审核：日期： 批准：日期： 中国创新支付 版权所有不得复制

支付系统 (1) 数据库设计说明书 (1) 1引言 (2) 1.1编写目的 (2) 1.2术语表 (2) 1.3参考资料 (3) 2数据库环境说明 (3) 3数据库的命名规则 (3) 4逻辑设计........................................................................................................ 错误！未定义书签。5物理设计 (3) 5.1表汇总 (3) 5.2表[X]：[XXX表] (3) 5.3视图的设计 ........................................................................................... 错误！未定义书签。 5.4存储过程、函数及触发器的设计........................................................ 错误！未定义书签。6安全性设计.................................................................................................... 错误！未定义书签。 6.1防止用户直接操作数据库的方法........................................................ 错误！未定义书签。 6.2用户帐号密码的加密方法 ................................................................... 错误！未定义书签。 6.3角色与权限 ........................................................................................... 错误！未定义书签。7优化................................................................................................................ 错误！未定义书签。8数据库管理与维护说明................................................................................ 错误！未定义书签。 1引言 1.1 编写目的 本文档是概要设计文档的组成部分，编写数据库设计文档的目的是：明确数据库的表名、字段名等数据信息，用来指导后期的数据库脚本的开发，本文档遵循《数据库设计和开发规范》。本文档的读者对象是需求人员、系统设计人员、开发人员、测试人员。 1.2 术语表 定义系统或产品中涉及的重要术语，为读者在阅读文档时提供必要的参考信息。

数据仓库概念的简单理解

数据仓库概念的简单理解 一个典型的企业数据仓库系统通常包含数据源、数据存储与管理、OLAP服务器以及前端工具与应用四个部分。如下图所示： 数据源： 是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于企业操作型数据库中（通常存放在RDBMS中）的各种业务数据和办公自动化（OA）系统包含的各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息、竞争对手的信息以及各类外部统计数据及各类文档等； 数据的存储与管理： 是整个数据仓库系统的核心。在现有各业务系统的基础上，对数据进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行重新组织，最终确定数据仓库的物理存储结构，同时组织存储数据仓库元数据（具体包括数据仓库的数据字典、记录系统定义、数据转换规则、数据加载频率以及业务规则等信息）。按照数据的覆盖范围，数据仓库存储可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为“数据集市”，Data Mart）。数据仓库的管理包括数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作。这些功能与目前的DBMS基本一致。 OLAP服务器： 对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组，以支持用户多角度、多层次的分析，发现数据趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP 基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于

多维数据库中；而HOLAP是ROLAP与MOLAP的综合，基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。 前端工具与应用： 前端工具主要包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具既针对数据仓库，同时也针对OLAP服务器。 集线器与车轮状结构的企业级数据仓库 这种结构也称为“Hub and Spoke”，这是因为中央数据库汇集了来自各业务处理系统的数据，同时也负责向各从属数据集市提供信息，看上去像一个Hub (集线器)；而业务人员在进行数据分析与信息访问时将根据需要连接到不同的数据集市，这种交叉复杂的连接看上去就像Spoke(车轮辐条)一样。“Hub and Spoke”结构解决了企业内统一数据存储模型的问题，但从实际使用的角度来看仍有比较严重的缺陷：一是业务人员对信息的访问非常不方便，很难进行跨数据集市或跨部门的信息分析；另一个问题是每个数据集市都需要相应的软硬件投入，当数据集市增加时，系统整体投资迅速增加，同时管理的复杂性也随之增加。这些都意味着巨大的整体拥有成本TCO(Total Cost of Ownership)。 为什么不直接访问中央数据仓库而非要设计一个数据集市层呢？主要原因 在于当中央数据库保存越来越多的数据、并发用户越来越多时，一般的数据库引擎无法承担这样的负载，只好把它们分解到不同的数据集市。对于“Hub and Spoke”结构的数据仓库， Gartner Group也认为，“数据仓库的 Hub and Spoke 结构，回避了DBMS技术中的弱点，无法提供适当的业务价值来平衡投资成本的显著增加”，“之所以产生这种趋势，是由于对大多数DBMS产品而言，支持复杂的数据模型和并发查询负载都是极大的挑战”。 集中式企业级数据仓库 第二种企业级数据仓库的架构是集中式的，这解决了“Hub and Spoke”结构中存在的诸多问题，是一种比较理想的企业级数据仓库系统架构，能够为企业带来真正的业务价值与回报。但由于把详细数据分析、部分的数据转换与清洗等

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DR-R Array D-02 Xx x系统 数据库设计说明书 (内部资料请勿外传) 编写：日期： 检查：日期： 审核：日期： 批准：日期： 中国创新支付 版权所有不得复制 支付系统........................................................................ 数据库设计说明书................................................................ 1引言 ....................................................................... 编写目的................................................................. 术语表................................................................... 参考资料................................................................. 2数据库环境说明.............................................................. 3数据库的命名规则............................................................ 4逻辑设计.................................................................... 5物理设计.................................................................... 表汇总................................................................... 表[X]：[XXX表] .......................................................... 视图的设计............................................................... 存储过程、函数及触发器的设计............................................. 6安全性设计.................................................................. 防止用户直接操作数据库的方法............................................. 用户帐号密码的加密方法................................................... 角色与权限...............................................................