使用DMQL定义雪花模式的浙大大数据讲解

事实星座模式示例：以销售数据为例 销售事实表（Sales Fact Table） | 字段名 | 描述 ||---|---|| time_key | 时间维度键 || item_key | 商品维度键 || branch_key | 分支机构维度键 || location_key | 地理位置维度键 || units_sold | 销售数量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售额 | 运输事实表（Shipping Fact Table） | 字段名 | 描述 ||---|---|| time_key | 时间维度键 || item_key | 商品维度键 || shipper_key | 承运商维度键 || from_location | 起始地维度键 || to_location | 目的地维度键 || dollars_cost | 运输成本 || units_shipped | 运输数量 | 时间维度表（Time Dimension） | 字段名 | 描述 ||---|---|| time_key | 时间维度键 || day_of_the_week | 星期几 || month | 月份 || quarter | 季度 || year | 年份 | 地理位置维度表（Location Dimension） | 字段名 | 描述 ||---|---|| location_key | 地理位置维度键 || street | 街道 || city | 城市 || province_or_state | 省/州 || country | 国家 | 商品维度表（Item Dimension） | 字段名 | 描述 ||---|---|| item_key | 商品维度键 || item_name | 商品名称 || brand | 品牌 || type | 类型 || supplier_type | 供应商类型 | 分支机构维度表（Branch Dimension） | 字段名 | 描述 ||---|---|| branch_key | 分支机构维度键 || branch_name | 分支机构名称 || branch_type | 分支机构类型 | 承运商维度表（Shipper Dimension） | 字段名 | 描述 ||---|---|| shipper_key | 承运商维度键 || shipper_name | 承运商名称 || location_key | 承运商地理位置维度键 || shipper_type | 承运商类型 |

数据挖掘系统的分类涵盖了一般功能、描述性数据挖掘和预测性数据挖掘等不同视角。根据挖掘的数据库类型、知识类型、技术使用和应用等多个维度进行分类。

数据集成与模式集成 数据集成是指将来自多个数据源的数据整合到一个统一的存储中，而模式集成则是整合不同数据源的元数据，为数据集成提供基础。 实体识别与数据冲突 实体识别是指匹配来自不同数据源的现实世界实体，例如将数据源A中的“cust-id”与数据源B中的“customer_no”匹配。 在数据集成过程中，需要检测并解决数据值的冲突。同一实体在不同数据源中的属性值可能存在差异，其原因可能是不同的数据表示方式或度量标准等。

本例使用DMQL定义星型模式，其中：- 维度：时间、产品、分支机构、位置- 度量：销售额总和、销售额平均值、销售单元数通过对各维度的定义，建立了一个用于分析销售数据的星型模式。

根据不同数据库分类，包括关系数据库、事务数据库、流式数据等，以及多种知识类型的分析和方法集成，涵盖面向数据库的挖掘、数据仓库、OLAP、机器学习等技术，应用于金融、电信、欺诈分析等领域。

探索性选择方法（td）涉及到2d个可能的子集。t逐步向前选择，从空属性集开始，选择原属性集中最好的属性，并将其添加到该集合中，重复该步骤。t逐步向后删除，从整个属性集开始，每一步都删除当前属性集中的最坏属性。t向前选择和向后删除相结合，每一步选择一个最好的属性，并删除一个最坏的属性。可以使用临界值来确定上述三种方法的结束条件。t最终形成归纳树。

浙大数据挖掘课件助您掌握数据挖掘技能。

星型模式实例：Sales 事实表 事实表： Sales Fact Table | 列名 | 描述 ||--------------|----------------|| time_key | 时间维度主键 || item_key | 商品维度主键 || branch_key | 分店维度主键 || location_key | 地理位置维度主键 || units_sold | 销售数量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售额 | 维度表： 时间维度表 (Time Dimension) | 列名 | 描述 ||-----------------|---------------------|| time_key | 时间维度主键 || day_of_the_week | 星期几 || month | 月份 || quarter | 季度 || year | 年份 | 地理位置维度表 (Location Dimension) | 列名 | 描述 ||------------------|-----------------|| location_key | 地理位置维度主键 || street | 街道 || city | 城市 || state_or_province | 州/省 || country | 国家 | 商品维度表 (Item Dimension) | 列名 | 描述 ||---------------|-----------------|| item_key | 商品维度主键 || item_name | 商品名称 || brand | 品牌 || type | 类型 || supplier_type | 供应商类型 | 分店维度表 (Branch Dimension) | 列名 | 描述 ||---------------|-----------------|| branch_key | 分店维度主键 || branch_name | 分店名称 || branch_type | 分店类型 |

销售数据仓库的雪花模式是一种高效的数据存储结构，通过细分维度和规范化存储，提升了数据管理和查询效率。