小型超市数据仓库系统SMDW简介

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1、小型超市数据仓库系统SMDW 提纲1 SMDW数据仓库要点2 SMDW组成3 SMDW用户界面和主要功能 数据提取过滤集成,主题的选择和汇总,查询功能,数据挖掘分析,系统管理 4 4 SMDWSMDW体系结构体系结构5 5 特殊技术特殊技术6 6数据仓库维护数据仓库维护 7 7 运行测试运行测试 8 8小结小结 nu SMDW-Small Super Market Data Warehouse,n 经营资本 5000万元 以下nu 数据仓库概念创始人W.H.Inmon:“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合用以支持经营管理中的决策制订过程。”nu 数据仓库技术强调了“处理过

2、程”而不是强调某一个软件或硬件产品。1 SMDW数据仓库要点数据仓库要点 nu 数据仓库是对原始的操作数据从历史的角度组织和储存数据的处理过程它把各个信息源中与决策支持有关的数据经过提取(Extract)、转换(Transform)、过滤和装载(Load)集成按主题存放起来供决策人员查询和分析从而作出科学性的和战略性的决策。开发重点和难点在ETLn比喻：n基本数据库（运行数据库）-水泥，钢筋，砂n 数据集市-预制件（星型，雪花型）面向被被解决问题（主题），n 用预制件组装 比用 水泥，钢筋，砂临时浇铸 快，好 1 SMDW数据仓库要点（续）数据仓库要点（续）n数据仓库、数据仓库管理系统(DWM

3、S)和数据仓库工具。n核心:数据仓库DWMS,由DBMS界面专用程序实现。n主题:用DBMS中的一系列表实现。n关系数据库在模拟多维数据时将多维结构划分为两类表事实表和维表。n星型模式和雪花模式并存兼容的方式。n三部分组成 2 SMDW组成 n由于XBase系列在我国曾经大量使用并积累了大量的原始操作数据 基于这一国情SMDW V1.0版允许XBase系列为数据源n在升级版本中用ODBC连接SQL ServerOracleAccess等以形成多数据源的数据仓库。2 SMDW组成（续）3 SMDW用户界面和主要功能 n3.1数据提取过滤集成从超市每日交易的详细数据中提取数据将不一致的字段长度、不

4、一致的赋值、丢失的数据输入等经过清理过滤按照统一的编码、统一的格式整合集成然后装入数据仓库。n3.2主题的选择和汇总SMDW是面向主题目前版本选取了超市最重要的两个主题商品和顾客。n超市经理最关心问题：n某某顾客经常购买哪些商品?n哪些商品经常被顾客一起购买?3 SMDW用户界面和主要功能 n顾客主题n汇总每个顾客每日购买的商品的购买量和购买额(未购买商品则无相应数据)。每个顾客每周、每月购买商品的购买量和购买额。n商品主题 n汇总每种商品的日销量、日销售额及日利润。每周、每月的销量、销售额和利润及这三个数据的日平均、最大和最小值。3 SMDW用户界面和主要功能 n商品主题：n每种商品的每日销

5、量、销售额和利润每种商品的每周销量、销售额和利润及这三个数据的日平均、最大、最小值每种商品的每月销量、销售额和利润及这三个数据的日平均、最大、最小值n结果可以表格和图形(直方图、圆饼图、折线图等)两种方式显示。n分析出什么商品最畅销什么商品最赚钱用以指导超市的经营策略。查询功能 n顾客主题n可查询每个顾客每日的购买量和购买额每周的购买量和购买额每月的购买量和购买额n查询结果可以表格和图形(直方图、圆饼图、折线图等)两种方式显示。n查询结果可知顾客的购买力和购买行为如某顾客经常买高档商品则说明他的购买力强某顾客常常买中低档商品少有买高档商品则说明他的购买力一般n超市从而可有针对性地培养顾客群。查

6、询功能 nl 可分析超市日销售额、日利润月趋势周销售额、周利润年趋势月销售额、月利润年趋势并以表格和图形(直方图、折线图、圆饼图等)两种方式显示结果。nl 可作历史比较和趋势分析。n可作关联规则挖掘 “在购买面包和黄油的顾客中有90的人同时也买了牛奶”（面包黄油牛奶）。关联规则挖掘在给定支持度阈值后，使用Apriori算法 分析哪些商品顾客最有可能一起购买从而预测顾客未来的购买行为以便为顾客提供更好的服务以吸引顾客扩大市场。数据挖掘分析 系统把用户分为超级用户和一般用户并拥有不同的权限和口令。一般用户只能见到常规数据无权查看敏感数据。SMDW的系统安全管理 n 4 SMDW体系结构 DB1 D

7、Bn数据提取数据过滤 集成数据加载当前数据历史数据综合数据仓库管理元数据库用户查询 工具用户分析 工具 l 源数据SMDW的数据来源于超市各分店每日交易数据即多个关系数据库。l 提取转换l 仓库管理 元数据（数据结构、转换规划、仓库结构、控制信息）。仓库管理包括对数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作这些工作需要利用数据库管理系统(DBMS)的功能。l 查询分析工具用于完成实际决策问题所需的查询检索工具、L 数据挖掘分析工具等以实现决策支持系统的各种要求。4 SMDW体系结构（续）扩展的雪花模式 有多个事实表的雪花模式。操作数据存储ODS 简化SMDW的数据传输接口和SMDW管理数据的复杂度

8、特殊技术 雪花模式雪花模式（在事实表周围放射出多层次的维表在事实表周围放射出多层次的维表）维表商 店 i d店名地址Tel事实表商店i d商品i d顾客i d售货员i d日期i d售价数量金额维表顾客i d顾客名称地区地址Tel维表商品i d商 品 名称厂家i d商 品 类别进 货 日期进价库存数维表日 期 i d日月年维表售货员i d姓名性别年龄地址Tel维表厂家i d名称地址Tel维表商 品 类别类 别 名称档次维表地区省别维表商 店 i d店名地址Tel维表周次日期段事实表1商店i d商品i d周次总销量最大最小平均事实表2商店i d商品i d周次销售总额最大最小平均事实表3商店i d商

9、品i d周次总利润最大最小平均维表商 品 类别类 别 名称档次维表商品i d商品名称厂家i d商品类别进货日期进价库存数维表厂家i d名称地址Tel n日总结采用简单堆积文件n手动方式和自动方式。n每日子夜时分设置好后机器可自动进行总结。周总结、月总结采用轮转综合文件。n总结方式也有手动和自动两种。数据仓库维护 n 系统查询分析得到的部分结果 n 系统查询分析得到的部分结果 小型超市数据仓库系统SMDW立足于我国国情多数据源实现了基本框架和功能。数据仓库的建设是一项复杂的、循环往复不断完善的过程需要管理人员、开发人员等各方面的密切配合通力合作。SMDW V1.0版还不完善有些部分还需进一步研究开发比如“老化”数据的处理 更加方便直观的查询分析工具。小结 n 谢谢各位专家