7.2数据仓库与数据挖掘系统(课件）《管理信息系统》（上海交通大学出版社）

企业管理信息系统的 应用与发展 “互联网+”立体化教材《管理信息系统》之七 第 1 页 — 1 — 1 数据仓库与数据挖掘系统 02 过渡页 TRANSITION PAGE 过渡页 TRANSITION PAGE 第 1 页 — 1 — 一、数据仓库 1．数据仓库的特点 特点 1）面向主题 操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据则是按照一定的主题域进行组织。 2）集成的 面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。 3）相对稳定的 操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。 4）反映历史变化 操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息。 第二节 数据仓库与数据挖掘系统 第 1 页 — 1 — 3 一、数据仓库 2．数据仓库系统的体系结构 以电力企业信息化实际情况为例，建立企业数据仓库的体系结构模型，如图7-5所示。从模型中可以看出，整个体系结构共分4层：数据源层、数据转换层、数据仓库（数据集市）层、终端用户层。 数据分析 数据挖掘 数据仓库 数据仓库管理工具 经营 分析 客户关系分析 设备状态检修 数据集市 数据源 设备 物资 计费 财务 终端用户 燃料 数据抽取工具 数据建模工具 数据清洗工具 各种业务管理系统 图7-5 电力企业数据仓库的体系结构模型 第二节 数据仓库与数据挖掘系统 第 1 页 — 1 — 4 一、数据仓库 3．企业经营管理数据仓库的开发流程 1）系统规划 05 04 03 02 01 2）构建技术平台 3）设计数据仓库维度模型 4）数据转换 5）开展数据分析 和数据挖掘 第二节 数据仓库与数据挖掘系统 第 1 页 — 1 — 5 二、数据挖掘 1．数据挖掘的方式 2．聚类 5．异常分析 3．关联规则发现 4．时序分析 1．分类 第二节 数据仓库与数据挖掘系统 第 1 页 — 1 — 6 二、数据挖掘 2．数据挖掘的过程 1 2 3 4 5 6 确定数据挖掘目标。 选择数据源 采集数据并进行数据预处理 模型构造 模型解释和评估 模型部署和应用 第二节 数据仓库与数据挖掘系统 第 1 页 — 1 — 7 企业知识管理系统 03 过渡页 TRANSITION PAGE 过渡页 TRANSITION PAGE 第 1 页 — 1 — 一、知识管理系统的内涵 知识管理系统（Knowledge Management System，KMS）是实现知识管理的基础，是实施知识管理的技术支撑体系，是一个对知识进行创造、捕获、整理、传递、共享，进而创造出新知识的完整的管理系统。一般而言，知识管理系统分为两部分： 二是知识管理系统的“应用软件”，企业可以根据自己的需求进行适当的选择和建设，其应用就像计算机上的应用软件（如文字处理软件Word、电子表格软件Excel等）。 01 02 一是知识管理系统的“操作平台”，它如同计算机上的操作系统，是需要应用知识管理系统的所有企业必须建立的平台； 第三节 企业知识管理系统 第 1 页 — 1 — 9 二、知识管理的基本过程 知识管理要实现已有知识的共享与重用以及创造新知识这两个基本目标，其过程主要分为以下几个阶段。 01 知识聚集 02 知识的组织和存储 03 知识演变 04 知识传播 05 知识使用 第三节 企业知识管理系统 第 1 页 — 1 — 10 三、知识管理系统的框架 知识管理系统应该是在管理信息系统应用整合的基础上建立和发展起来的，具体框架如图7-6所示。 基础建设层 应用程序互通层 工作流程管理 应用程序接口 数据格式化引擎 内容管理层 知识门户 知识管理层 知识表示、知识推理、使用 理念实施层 现代管理理念 图7-6 知识管理系统的框架 第三节 企业知识管理系统 第 1 页 — 1 — 11 四、知识管理系统规划 企业知识管理系统好像企业的ERP系统一样，在开发和引进这个系统之前，企业的知识主管或CKO（首席知识官）应当对企业的知识资源以及知识性工作进行分析和整理，并对企业知识系统进行整体性规划。 首先，应当清楚地定义企业中使用知识管理系统的用户是什么人，他们的具体要求是什么。 其次，知道企业有哪些知识资源。对此很多研究都提出了对知识资源的分类方法。 第三节 企业知识管理系统 第 1 页 — 1 — 12 四、知识管理系统规划 在系统的构成方面，面对越来越多的技术可能性应当慎重考虑。软件模块的功能并非越多越好，应当经过仔细的考虑和筛选，使系统具有以下3个特性。 实用性：就是要保证员工能够从使用该知识系统获