Inner Mongolia Electric Power Data Warehouse Applications

数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，尤其在当今大数据时代，这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程，由郑玲老师主讲，深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库（Data Warehouse）是企业级的信息系统，用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中，数据源是各种业务系统中的原始数据；数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余；数据转换则将数据转换为适合分析的格式；数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中；数据展现使用户能通过报表或仪表板访问和理解数据。数据挖掘（Data Mining）则是从大量数据中发现有意义模式的过程。它利用统计学、机器学习和人工智能技术，揭示隐藏在数据中的关联、趋势和规律。常见的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测和预测等。例如，分类是根据已知特征将数据分为预定义类别；聚类则是无监督学习，依据相似性将数据分组；关联规则发现项集之间的频繁模式；序列模式分析时间序列数据中的规律；异常检测识别出与常规行为不同的数据点；预测则用于推测未来的趋势。在华北电力大学的这门课程中，郑玲老师的课件可能会涵盖数据仓库的体系架构、OLAP（在线分析处理）、数据集市、ETL（提取、转换、加载）过程，以及数据挖掘的算法如决策树、神经网络、支持向量机、聚类算法等。同时，课程可能还会讨论数据预处理、数据质量保证、数据安全性、数据仓库的性能优化，以及数据挖掘的应用案例，如市场分析、客户细分、风险评估等。PPT文件“1-老师课件”可能包含了课程大纲、重要概念解释、关键理论的可视化展示、实际案例分析等内容，对于学生理解和掌握数据仓库与数据挖掘的核心概念和技能至关重要。通过学习这门课程，学生不仅能够理解数据仓库的构建原理，还能掌握如何运用数据挖掘技术进行有效的数据分析，这对于他们在未来的工作中解决实际问题，提升企业的决策效率具有极大的价值。

Data Warehouse Fundamentals 1. Overview and Concepts Data Warehouse is a database system designed for storing historical data to support business decision-making. It collects data from various source systems and integrates it into a unified format through processes such as Extract, Transform, Load (ETL). This section delves into the fundamental concepts of data warehouses and their applications in modern enterprises. 2. Importance of Data Warehousing Increased Demand for Strategic Information: With intensified market competition, companies increasingly rely on data analysis for strategic decisions. Data warehouses provide high-quality historical data to achieve this goal. Information Crisis: Traditional transaction processing systems struggle to meet growing data analysis demands, especially with large historical datasets. Data warehouses address these issues, ensuring data consistency and accuracy. Technological Trends: With the advancement of big data technologies and cloud computing, data warehouses are evolving to adapt to new technological environments. These improvements enhance data processing speed and efficiency while reducing costs. 3. Technical Foundations of Data Warehousing ETL Process: The critical data processing steps in a data warehouse, including Extract, Transform, and Load. Extracting involves acquiring data from multiple sources; transforming includes data cleaning, validation, and normalization; and loading refers to importing the transformed data into the warehouse. Data Cleaning: An essential aspect of data preprocessing aimed at improving data quality by identifying and correcting erroneous values, removing duplicates, and filling in missing values. 4. Design and Architecture of Data Warehousing Star Schema: A common design pattern featuring one fact table and multiple dimension tables. This model is simple and easy to understand and query. Snowflake Schema: An extension of the star schema, where dimension tables are further normalized into sub-dimension tables, creating a more complex hierarchy but offering richer analytical possibilities. Multidimensional Model: Another prevalent data warehouse model that organizes data through various dimensions, each with its own hierarchy. 5. Application Scenarios of Data Warehousing Business Intelligence Reporting: Data warehouses provide critical business insights for senior management to formulate better strategies. Market Analysis: In-depth analysis of historical sales data helps businesses understand market demands and consumer behavior better. Customer Relationship Management: Data warehouses assist in tracking customer purchase history and service interactions, improving customer service and support. 6. Relationship Between Data Warehousing and Data Mining

Oracle提供给客户当今最先进的数据仓库产品、服务及合作伙伴关系，满足以上这些严格要求。在经过验证的技术基础之上建立的Oracle数据仓库，包含企业所需要的一切：产品、服务及合作伙伴关系，帮助企业迅速的实施数据仓库，简化管理，提供整个机构范围内对信息的访问和应用，提供商务智能从而使您的投资获得丰厚的回报。

数据仓库设计是一个复杂而关键的过程，它涉及到多个层面和技术，主要目的是为了支持企业的决策分析。 在数据仓库设计中，有以下几个核心知识点： 数据仓库的生命周期：数据仓库的开发过程通常被分为三个阶段：规划分析、设计实施和应用阶段。规划分析阶段主要涉及需求调查和概念模型构建；设计实施阶段包括物理数据库设计、数据抽取和中间件开发；应用阶段则关注系统的使用和维护，不断优化提升。这个过程是螺旋式的，随着用户需求和系统的演进，会不断迭代和改进。 数据仓库的方法论：在开发数据仓库时，通常采取的方法包括需求分析、模型设计、体系结构规划、数据源确定、中间件开发和数据装载测试。由于数据仓库的需求往往不完全明确，因此开发是一个启发式、迭代的过程，需要根据用户反馈不断调整。 数据仓库的规划：规划阶段需要对业务环境进行调查，确定数据仓库的开发需求，建立各种数据模型（如实体图、星型模型、雪花模型等），并根据这些模型开发逻辑模型。 数据仓库的技术体系结构：设计阶段要根据逻辑模型构建物理数据库，设计数据仓库的架构，包括数据存储、数据获取、数据处理和用户访问等组件。 数据仓库的数据模型设计：数据模型设计是数据仓库的核心，通常使用星型或雪花型模型，以便更好地支持分析查询。 数据仓库的粒度设计：粒度设计是决定数据仓库效率的关键因素，需要在存储空间和查询速度之间找到平衡，通常会有不同级别的粒度，以适应不同的查询需求。 数据仓库的开发：开发阶段包括数据抽取、清洗、转换和加载（ETL过程），以及中间件的开发，确保数据能够从源头有效、准确地加载到数据仓库。 数据仓库解决方案：这涉及到选择适合的硬件、软件平台，如数据库管理系统（如Oracle）、ETL工具、报表和分析工具等，以及制定用户培训和维护策略。 在实际操作中，数据仓库的设计需要结合Java、SQL等编程语言，以及Oracle等特定数据库技术来实现。整个设计和实施过程需要对业务需求有深入理解，同时掌握数据库设计原理和技术，以构建高效、可扩展且满足用户需求的数据仓库系统。

第一天上午数据仓库和商业决策的关系- 描述当今商业领域BI和数据仓库的角色- 解释为什么在线联机系统（OLTP）不能满足决策支持系统的数据抽取流程- 使用数据仓库技术的原因- 如何使用数据仓库来加速商业决策和提高决策质量 中间休息十分钟 数据仓库的概念和术语- 通用的，被广泛接受的数据仓库定义- 独立和非独立的数据集市的不同，适用范围- 数据仓库开发的主要方法介绍- 介绍一种常用的模型：螺旋模型方法- 设计、分析和管理数据仓库项目- 解释开发和实现数据仓库的财政目的- 开发时间的控制概述- 数据仓库项目的关键任务- 讨论商业和用户需求的收集- 如何标识用户的主要业务，并在短时间实现这一主要业务 第一天下午数据仓库建模- 讨论数据仓库环境下的数据结构- 定义商业模型- 定义维度模型- 定义物理模型- 介绍星型模型，简介雪花模型和星座模型 中间休息十分钟 构建数据仓库:抽取数据- 简介构建数据仓库的ETL (Extraction, Transformation, and Loading)概述- ETL任务、重点和代价- 解释如何去检查数据源- Oracle的ETL流程解决方案- 答疑 第二天上午元数据简介- 数据仓库元数据定义、类型以及在数据仓库环境中的角色- 数据仓库元数据的类型- 开发元数据的策略 中间休息十分钟 数据仓库基本概念介绍- 数据仓库的基本元素- 数据仓库的基本形式- 数据仓库的特点- 数据仓库的开发特性- 数据仓库与决策支持系统- 数据仓库与数据集市定义- 数据仓库的商业和逻辑模型讨论- 企业级的策略分析工作定义- 商业模型的各个部分讨论- 数据仓库中元数据所扮演的角色，及追踪元数据的方法- 定义逻辑模型和实体关系模型 第二天下午创建维模型- 详细介绍星型模型- 如何从商业应用中标识事实表和它们的属性（列）- 如何从商业应用中标识维表和它们的属性（列）- 讨论数据仓库中的层次- 讨论数据仓库的分析方法 中间休息十分钟 创建物理模型- 如何将维模型转换成物理模型- 讨论数据仓库对体系结构的需求- 介绍各种硬件体系结构的优缺点- 讨论数据仓库所需的数据库服务器特性- 物理模型的存储介绍- 数据仓库大小的测试技术和测试样品的选取- 介绍数据仓库索引的类型和策略- 讨论数据仓库的表空间特性和策略- 讨论数据仓库中表和索引的分区方法

大数据在电子政务中的应用：美国政府宣布“大数据研究和发展计划”，联邦政府宣布提供2亿美元投资。

雪花模型是星形模型的拓展，在事实表和维度表的基础上，增加了一类新表—— 详细类别表，用于对维度表进行描述。雪花模型的维度表具有较小的数据冗余，易于维护，节省存储空间，具有较高的灵活性。

螺旋递增式建设方法每次迭代目标明确，快速见效。滚动投资，每年追加费用是初始投资的15－20％。

混合遗传算法（Hybrid Genetic Algorithm）是提高遗传算法运行效率和求解质量的一个有效手段。该算法在保持通用性的基础上，显著提升了其效率。基本框架如下所示：