超市事务数据库挖掘关联规则的设计.doc下载

weixin_39820535 2019-10-22 03:30:17

超市事务数据库挖掘关联规则的设计.doc
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超市事务数据库挖掘关联规则的设计(1).doc

数据库系统 "序号 "指标项 "技术规格要求 " " "数据库通用功能 "支持ANSI/ISO SQL-89、ANSI/ISO SQL-92标准； " " " "支持中文汉字内码，符合双字节编码； " " " "数据库产品应具有良好的图形化用户界面（GUI） " " " "，方便对数据库进行管理/数据库应具有良好的自 " " " "我管理，自我配置与自我调优能力 " " " "除了支持SQL99的标准隔离级，还提供已提交读隔 " " " "离，另一个是新事务隔离级别（快照），增强系统" " " "的并发管理 " " " "支持在同一个硬件服务器上运行多个数据库实例 " " " "支持同一个实例上运行多个数据库，同一管理控制" " " "台完成所有管理工作，工具易于理解、使用同一产" " " "品中具有完整的管理、调优、调度与开发工具 " " " "支持网络上同构或异构数据库之间的数据的有效传" " " "输和冗余性复制；具有多种复制功能模块 " " " "支持ODBC 3.0、X/Open XA、CLI、JDBC等标准 " " " "支持分布式事务及两阶段提交功能 " " " "支持动态将锁粒度调整到合适的级别，支持动态行" " " "级锁定 " " " "支持高可用性组，可以创建和配置一个或多个可用" " " "性组。 " " "数据管理功能 "数据库产品提供数据压缩的商务和技术许可，提供" " " "数据存储能力，和访问效率。 " " " "策略式的管理，很大程度可以简化整个数据库维护" " " "和管理工作。可以同时管理多台服务器，在一台数" " " "据库上修改Option，能够自动发布到不同数据库服" " " "务器上。 " " " "提供数据的变化捕获(CDC)的功能，准确识别变化 " " " "数据。 " " " "提供对数据库内任务的分组CPU、内存的资源占用 " " " "率调整。 " " " "提供Powershell的脚本管理功能。 " " " "提供备份压缩的功能 " " " "提供数据质量管理服务，通过建立数据质量知识库" " " "和定义规则，在数据集成阶段通过基于规则的方式" " " "，将数据进行自动的清洗操作，以保证系统数据质" " " "量。 " " "数据库安全 "提供数据库透明加密能力的商务和技术许可，提供" " " "密钥＋证书的方式进行加密。提供支持硬件加密 " " " "支持网络传输加密/支持EAL4安全标准、多级安全 " " " "控制 " " " "与操作系统集成性好，除了提供数据库自身认证以" " " "外，提供包括活动目录集成认证，集成的安全性等" " " "支持 " " "跨数据库管理 "内置支持空间数据库能力，并包含的商务和技术许" " " "可，更好的满足地理信息数据的存储和访问。 " " " "提供跨文件系统的数据管理，利用Filestream技术" " " "把文件管理统一到数据库管理中，避免了以前只是" " " "通过大二进制存储的方式存储，低效的访问方式。" " "数据库性能 "数据库提供数据表分区能力的商务和技术许可，以" " " "便支持海量数据表的需求。 " " " "具有支持并行操作所需的技术，如并行装载，并行" " " "查询，并行创建索引等 " " " "提供分区索引视图功能 " " " "提供筛选索引的功能 " " " "提供高级稀疏列的功能 " " "BI决策支持 "在数据库产品中提供数据转换ETL工具,满足从不同" " " "主流数据源（例如：SQLServer、Oracle、DB2、Sy" " " "base、Excel、文本、SAP等等）抽取、转换、加载" " " "到不同数据源（例如：SQLServer、Oracle、DB2、" " " "Sybase、Excel、文本、SAP等等）。 " " " "在数据库产品中提供OLAP多维存储库的商务和技术" " " "许可，包括多维建模工具，以及多维存储服务器 " " " "数据库产品必须提供数据挖掘算法的商务和技术许" " " "可，例如：时间序列、神经网络、关联分析等等 " " " "在数据库产品中提供报表设计、展现工具，并提供" " " "丰富的表格、图形展现方式，并且提供独立的报表" " " "Web服务器。 " " " "报表服务器提供丰富的图形设计功能，包括Dashbo" " " "ard、KPI、地图、三维图形等等。 " " " "报表服务器提供多Web应用服务器负载均衡功能。 " " " "数据库产品必须包括联机分析处理（OLAP）；支持" " " "联机事物处理（OLTP）， " " " " 支持决策支持的建立，要求能够实现数据的快速 " " " "装载、高效的并发处理和交互

数据中台之结构化大数据存储设计 1. 前言任何应用系统都离不开对数据的处理，数据也是驱动业务创新以及向智能化发展最核心的东西。这也是为何目前大多数企业都在构建数据中台的原因，数据处理的技术已经是核心竞争力。在一个完备的技术架构中,通常也会由应用系统以及数据系统构成.应用系统负责处理业务逻辑，而数据系统负责处理数据。传统的数据系统就是所谓的『大数据』技术，这是一个被创造出来的名词，代表着新的技术门槛。近几年得益于产业的发展、业务的创新、数据的爆发式增长以及开源技术的广泛应用，经历多年的磨炼以及在广大开发者的共建下，大数据的核心组件和技术架构日趋成熟。特别是随着云的发展，让『大数据』技术的使用门槛进一步降低，越来越多的业务创新会由数据来驱动完成。『大数据』技术会逐步向轻量化和智能化方向发展，最终也会成为一个研发工程师的必备技能之一，而这个过程必须是由云计算技术来驱动以及在云平台之上才能完成。应用系统和数据系统也会逐渐融合,数据系统不再隐藏在应用系统之后，而是也会贯穿在整个业务交互逻辑。传统的应用系统，重点在于交互。而现代的应用系统,在与你交互的同时，会慢慢的熟悉你。数据系统的发展驱动了业务系统的发展，从业务化到规模化,再到智能化. 业务化：完成最基本的业务交互逻辑. 规模化：分布式和大数据技术的应用，满足业务规模增长的需求以及数据的积累。智能化：人工智能技术的应用，挖掘数据的价值，驱动业务的创新. 向规模化和智能化的发展,仍然存在一定的技术门槛。成熟的开源技术的应用能让一个大数据系统的搭建变得简单,同时大数据架构也变得很普遍，例如广为人知的Lambda架构,一定程度上降低了技术的入门门槛.但是对数据系统的后续维护，例如对大数据组件的规模化应用、运维管控和成本优化，需要掌握大数据、分布式技术及复杂环境下定位问题的能力,仍然具备很高的技术门槛。数据系统的核心组件包含数据管道、分布式存储和分布式计算，数据系统架构的搭建会是使用这些组件的组合拼装。每个组件各司其职，组件与组件之间进行上下游的数据交换,而不同模块的选择和组合是架构师面临的最大的挑战。本篇文章主要面向数据系统的研发工程师和架构师,我们会首先对数据系统核心组件进行拆解，介绍每个组件下对应的开源组件以及云上产品。之后会深入剖析数据系统中结构化数据的存储技术,介绍阿里云Tablestore选择哪种设计理念来更好的满足数据系统中对结构化数据存储的需求。 2. 数据系统架构 1. 核心组件上图是一个比较典型的技术架构，包含应用系统和数据系统.这个架构与具体业务无关联，主要用于体现一个数据应用系统中会包含的几大核心组件，以及组件间的数据流关系.应用系统主要实现了应用的主要业务逻辑，处理业务数据或应用元数据等。数据系统主要对业务数据及其他数据进行汇总和处理，对接BI、推荐或风控等系统.整个系统架构中,会包含以下比较常见的几大核心组件： 1. 关系数据库：用于主业务数据存储，提供事务型数据处理，是应用系统的核心数据存储。 2. 高速缓存：对复杂或操作代价昂贵的结果进行缓存，加速访问。 3. 搜索引擎：提供复杂条件查询和全文检索。 4. 队列：用于将数据处理流程异步化，衔接上下游对数据进行实时交换。异构数据存储之间进行上下游对接的核心组件，例如数据库系统与缓存系统或搜索系统间的数据对接。也用于数据的实时提取，在线存储到离线存储的实时归档。 5. 非结构化大数据存储:用于海量图片或视频等非结构化数据的存储,同时支持在线查询或离线计算的数据访问需求. 6. 结构化大数据存储:在线数据库也可作为结构化数据存储,但这里提到的结构化数据存储模块，更偏在线到离线的衔接，特征是能支持高吞吐数据写入以及大规模数据存储，存储和查询性能可线性扩展。可存储面向在线查询的非关系型数据，或者是用于关系数据库的历史数据归档，满足大规模和线性扩展的需求，也可存储面向离线分析的实时写入数据。 7. 批量计算：对非结构化数据和结构化数据进行数据分析，批量计算中又分为交互式分析和离线计算两类,离线计算需要满足对大规模数据集进行复杂分析的能力，交互式分析需要满足对中等规模数据集实时分析的能力。 8. 流计算：对非结构化数据和结构化数据进行流式数据分析，低延迟产出实时视图。对于数据存储组件我们再进一步分析，当前各类数据存储组件的设计是为满足不同场景下数据存储的需求，提供不同的数据模型抽象，以及面向在线和离线的不同的优化偏向。我们来看下下面这张详细对比表: 2. 派生数据体系在数据系统架构中，我们可以看到会存在多套存储组件.对于这些存储组件中的数据，有些是来自应用的直写，有些是来自其他存储组件的数据复制。例如业务关系数据库 的数据通常是来自业

数据分析定义：是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。目的：把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，帮助管理者进行判断和决策。作用：现状分析、原因分析和预测分析步骤：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等 6个阶段。 1、明确分析目的与框架一个分析项目，你的数据对象是谁？分析目的是什么？要解决什么业务问题？目的明确之后，就可以梳理分析思路整理分析框架。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段是不一样的。所以这些是进行数据分析的方向和前提。 2、数据收集数据收集是按照确定的数据分析目的和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取和数据计算等处理方法。 4、数据分析数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对处理过好的数据进行探索、分析，提取有价值的信息，从中发现因果关系、内部联系和业务规律。这个阶段就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等，这些我在学校可以学习。其二是熟悉数据分析工具，Excel最常见，还有专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者是更重要的，否则称不上好的分析，同时也失去了报告的意义。数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是知识发现（KDD）的一个关键步骤。一般是指从数据库的海量数据中通过算法揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的过程。它是一种决策支持过程，主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等。数据挖掘的定义分为技术上的定义和商业定义： 1.技术上的定义及含义数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。 2.商业角度的定义按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。数据挖掘任务有两类：一：描述性挖掘任务：刻画数据库中数据的一般特性；二：预测性挖掘任务：在当前数据的基础上进行推断，以进行预测。数据挖掘常用的方法：利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 1、分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 2、回归分析回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势

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