基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的決策支持系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

1、第一章第一章引言引言11問題的提出問題的提出我國的電信業(yè)，尤其是移動通信業(yè)，起步比較晚，但發(fā)展非常快，對許多業(yè)務(wù)的決策和方向的把握都是在摸索中進行的，某些立項缺乏統(tǒng)一意見和充足的科學依據(jù)，帶有一定程度的盲目性。另一方面，經(jīng)過多年運營，積累了龐大的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如計費中心的計費數(shù)據(jù)、客服中心的用戶信息數(shù)據(jù)等，這些海量數(shù)據(jù)中包含著寶貴的經(jīng)驗和商業(yè)信息，可以很好地拿來借鑒今后的業(yè)務(wù)運作。但是這些數(shù)據(jù)信息隱藏在龐大、復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫里面，許多有價值的信

2、息并沒有直接表現(xiàn)出來，而是掩蓋在無聊的數(shù)據(jù)后面。多數(shù)情況下，我們不得不用到某些分析工具，以期取得豐富而又客觀翔實的商業(yè)信息，用于開發(fā)更大的市場和提供更完善的服務(wù)。到目前為止，電信業(yè)尚無比較完備的分析工具，然而另一方面，電信業(yè)又面臨著許多急于解決的問題，如：話費流失問題、新業(yè)務(wù)開展問題、基站分配問題、批價問題等等。以話費流失為例，我國電信業(yè)每年僅此項損失就達數(shù)億元人民幣之巨，基本上無法追回。如何盡快避免或盡量減免這一損失，就顯得極為迫切和

3、必須。在這種背景下，數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)以及其上的一些分析挖掘工具就應(yīng)運而生了，如聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘等等。決策支持系統(tǒng)（DSSDecisionSupptSystem）是70年代由美國M.S.ScottMton提出，迅速發(fā)展起來的新型學科。決策支持系統(tǒng)是綜合利用大量數(shù)據(jù)，有機組合眾多模型（數(shù)學模型與數(shù)據(jù)處理模型等），通過人機交互，輔助各級決策者實現(xiàn)科學決策的系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉庫DW（DataWarehouse）建立在傳統(tǒng)事務(wù)型數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)之上，為企

4、業(yè)DSS及數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)源。它從原事務(wù)數(shù)據(jù)庫中將分析型數(shù)據(jù)與事務(wù)型數(shù)據(jù)相分離，單獨存放而形成數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)倉庫就是要把分散存放在企業(yè)各個地方的數(shù)據(jù)集中到一起，并利用這些數(shù)據(jù)制定出更好的決策。聯(lián)機分析處理OLAP（OnLineAnalysisProcessing）是數(shù)據(jù)倉庫上的分析應(yīng)用工具。它建立在多維數(shù)據(jù)視圖的基礎(chǔ)上，主要有在線性和多維分析兩個特點。數(shù)據(jù)挖掘DM（DataMining）是從大量數(shù)據(jù)中提取出可信的、新穎的、有效的并能

5、被人理解的模式的高級處理過程。412國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀目前，各大數(shù)據(jù)庫廠商均在數(shù)據(jù)倉庫項目上提出了風格各異、內(nèi)容相似的數(shù)據(jù)倉庫全面解決方案，比較知名的有acle、Sybase、Infmix、IBM、NCR、CA等公司。Sybase擁有一個獨特而強有力的點對點方案，用來設(shè)計、建立和管理數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市。各個部門之間通過集中的元數(shù)據(jù)進行交互，具有完整性、集中性和靈活性等特點。使用的工具也具有很多優(yōu)越性能，如PowerDesign

6、er上分別聚類，然后進行二次（或多次）聚類，在很大程度上提高了算法的正確度。6第二章第二章數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)21基本概念基本概念隨著IT業(yè)的發(fā)展，業(yè)界數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴大。為了以合理的費用，向任何地點需要數(shù)據(jù)的人提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，1992年WilliamH.Inmon提出了取得廣泛認可的數(shù)據(jù)倉庫概念：集成的、面向主題的、隨時間變化的不可修改的數(shù)據(jù)集合。從上面的定義，我們可以知道，數(shù)據(jù)倉庫首先是一個數(shù)據(jù)的集合，在這一點上，它與傳統(tǒng)意義

7、上的數(shù)據(jù)庫是一致的。實際在物理上，數(shù)據(jù)倉庫也主要是以關(guān)系表的形式實現(xiàn)的。數(shù)據(jù)倉庫有四大主要特點：面向主題的。是相對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的面向應(yīng)用而言的。所謂面向應(yīng)用，指的是系統(tǒng)實現(xiàn)過程中主要圍繞著一些應(yīng)用或功能。而面向主題則考慮一個個的問題域，對問題域涉及到的數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)所采用的功能給予同樣的重視。集成的。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)來自各個不同的數(shù)據(jù)源（操作數(shù)據(jù)庫），由于歷史的原因，各操作數(shù)據(jù)庫的組織結(jié)構(gòu)往往是不同的，在這些異構(gòu)數(shù)據(jù)載入到數(shù)據(jù)倉庫之前，

8、必須經(jīng)歷一個集成過程，或稱為抽取過程。隨時間變化的。數(shù)據(jù)倉庫以維的形式對數(shù)據(jù)進行組織，維是數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)中很重要的一個概念。通常可以這樣理解一個維：維是人們看待事物的一種角度。維具有層次性。不可修改的。與面向應(yīng)用的事務(wù)數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)作頻繁的插入、更新操作不同的是，對于數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的操作僅限于數(shù)據(jù)的初始導(dǎo)入和記錄查詢。在數(shù)據(jù)載入數(shù)據(jù)倉庫之后，一般不允許隨意修改。22數(shù)據(jù)倉庫簡介數(shù)據(jù)倉庫簡介數(shù)據(jù)倉庫是一種結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)環(huán)境，為決策支持系統(tǒng)提供數(shù)

9、據(jù)源。它可以幫助企業(yè)管理者準確了解企業(yè)的狀況，從而進行預(yù)測，制定計劃并作出明智的決策。數(shù)據(jù)倉庫作為整個企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集成庫，從眾多數(shù)據(jù)源中集成數(shù)據(jù)，它包含龐大的企業(yè)級數(shù)據(jù)，其實質(zhì)是由多種技術(shù)和服務(wù)組成的完整的解決方案。數(shù)據(jù)倉庫處理的數(shù)據(jù)與一般的信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)不同，它來自不同的分散數(shù)據(jù)源，包括操作數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)等，對這些數(shù)據(jù)進行提煉和綜合，集成到一個單一的關(guān)系數(shù)據(jù)倉庫中；對這個集成的數(shù)據(jù)倉庫進行管理，將其規(guī)范為面7向主題的格式，