大型连锁超市数据挖掘设计

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1、摘要随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库中存储的数据量急剧增大，在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息，如果能把这些信息从数据库中抽取出来，将为公司创造很多潜在的利润，而这种从海量数据库中挖掘信息的技术，就称之为数据挖掘。数据仓库和数据挖掘是两项不同的技术。数据仓库是区别于数据库的一种新的数据存储形式，它将数据库中的数据按决策需求进行重新组织，以多维空间结构形式存储数据。数据挖掘是从数据库中发现知识的核心技术，它是从人工智能的机器学习中发展起来的。虽然数据仓库和数据挖掘是两项

2、不同的技术，但是它们又有共同之处，两者都是在数据库的基础上发展起来的，它们都是决策支持新技术。数据仓库利用综合数据得到宏观信息，利用历史数据进行预测；而数据挖掘是从数据库中挖掘知识，也用于决策分析。虽然数据仓库和数据挖掘支持决策分析的方式不同，但是它们完全可以结合起来，提高决策分析的能力。大量的数据仓库已经把数据挖掘技术作为它的前端分析工具，以提高数据仓库的决策分析能力。人类科学技术水平的提高，引起了世界的两大主要变化，首先是信息、物资的流动速度加快，无论是消费者还是生产者、经营者都能更快地得到

3、有效信息，适时调整自己的习惯和行为。再次是计算机等高科技技术的发展使生产能力极大提高，超越了人们的基本需求水平，市场逐渐由卖方市场转变为买方市场，市场竞争也日益激烈。因此，随着市场竞争的加剧和消费者的需求日趋个性化，如何在快速多变的大型连锁超市中保持老客户与争取新客户成为关乎各类超市成长和发展的关键，基于决策树的大型连锁超市的数据挖掘思想就在这样的一个环境和变化中逐渐为超市管理人员所重视与推崇，在日常管理中逐渐成为注目的焦点。然而如何从大量庞杂的客户信息中提取出隐藏在其中有价值的信息则需要有先进

4、的技术和工具的支持，数据挖掘技术的出现为超市数据管理的实施提供了良好的支持。关键词：大型连锁超市数据挖掘Microsoft目录引言21绪论31.1课题背景31.1.1数据挖掘技术的产生和发展31.1.2国内外大型连锁超市的发展现状31.2大型连锁超市的数据挖掘模型41.3课题重点41.3.1数据库设计41.3.2数据挖掘模型61.3.3数据仓库的设计62介绍72.1数据挖掘72.1.1数据挖掘的定义72.1.2数据挖掘任务72.1.3数据挖掘分类82.1.4数据挖掘对象92.2数据仓库92.2.

5、1数据仓库的定义92.2.2数据仓库的组成102.2.3数据仓库的特点112.3决策树122.3.1决策树的定义122.3.2Microsoft决策树算法122.4AnalysisServices132.4.1AnalysisServices概念132.4.2AnalysisServices对象132.4.3AnalysisServices体系结构介绍132.4.4服务器体系结构142.4.5客户端体系结构143Supermarket数据库系统163.1需求分析163.1.1系统需求定义163.

6、1.2项目概述173.1.3软硬件需求173.1.4功能需求173.1.5接口需求173.1.6性能需求183.1.7系统属性需求183.2概要设计193.3逻辑结构设计193.4物理结构设计214数据仓库设计264.1概念模型设计264.1.1任务概述264.1.2开发方式274.1.3设计方法274.1.4系统结构284.1.5星型模型设计304.1.6雪花模型设计314.1.7数据挖掘与OLAP设计314.1.8安全维护设计314.2逻辑模型设计324.3物理模型设计325基于决策树的大型

7、连锁超市的数据挖掘模型325.1使用Microsoft决策树创建OLAP数据挖掘模型325.1.1创建客户模式的数据挖掘模型325.1.2读取客户决策树335.2浏览OLAP数据挖掘维度和虚拟多维数据集375.2.1浏览数据挖掘虚拟维度375.2.2浏览数据挖掘虚拟多维数据集375.3使用Microsoft聚集创建OLAP数据挖掘模型375.3.1创建客户群的数据挖掘模型385.3.2读取包含在各个聚集中的信息385.4使用Microsoft决策树创建关系数据挖掘模型395.4.1创建客户模式的

8、数据挖掘模型395.4.2读取客户决策树405.5浏览相关性网络416结论426.1结果426.2经验与教训426.3展望42谢辞42参考文献42引言随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库中存储的数据量急剧增大，在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息，如果能把这些信息从数据库中抽取出来，将为公司创造很多潜在的利润，而这种从海量数据库中挖掘信息的技术，就称之为数据挖掘。数据仓库和数据挖掘是两项不同的技术。数据仓库是区别于数据库的一种新的数据存储形式，它将数据库中的数据按决策需求进