数据仓库演讲2ppt

数据仓库的应用分享12-32第四组内容简介1、沃尔玛案例分享2、电信案例分享数据仓库的应用分享尿布和啤酒赫然摆在一起出售！但是这个“奇怪的举措”却使尿布和啤酒的销量双双增加了。

美国超市中的有趣现象Why?原来美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了两瓶自己喜欢的啤酒。既然尿布与啤酒一起购买的机会最多，超市将它们并排摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长。隐藏在背后的事实这个故事的主角就是沃尔玛

沃尔玛利用数据仓库技术，利对其顾客的购物行为进行购物篮分析。数据资源：数据仓库里集中了各个商店一年多详细的原始交易数据。数据处理：沃尔玛利用自动数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。

结果发现了故事隐藏在背后的事实沃尔玛（WalMart）拥有世界上最大的数据仓库系统（Teradata）

。沃尔玛中的数据仓库数据来源：各个商店前端设备（POS，扫描仪）采集来的原始销售数据和各个商店的库存数据。销售数据、库存数据每天夜间从3000多个商店自动采集过来，并通过卫星线路传到总部的数据仓库里。数据存储量：超过7．5TB的数据进行存储数据的处理：每天要处理并更新2亿条记录，要对来自6000多个用户的48000条查询语句进行处理。利用数据仓库，沃尔玛在商品分组布局、降低库存成本、了解销售全局、进行市场分析和趋势分析等方面均有卓越表现"啤酒与尿布"这个故事仅仅是沃尔玛借助数据仓库受益的一连串成功故事的一个花絮而已，我们还可以虚拟一个场景来感受数据仓库在沃尔玛中的魅力数据仓库在沃尔玛中的应用沃尔玛购物场景模拟sandy商品的品种、数量、型号、时间信息，支付方式信息，商品配送信息，会员卡信息，住址、联系方式……..客户信息：数据存储

1、商品的推荐信息2、电子优惠券信息3、还按商场流程标注了

每件商品的具体位置，

型号信息

…….当sam近日再一次驱车来到最近的沃尔玛大卖场时，刚进入停车场支付完成

而支付完成的瞬间，沃尔玛已经在数据端开始更新Sam的相关消费信息，并开始预判Sam下一次购买比如牛奶和啤酒等商品的时间和数量，并提交数据给APP推荐业务。另外Sam很喜欢一款网球拍但没有加入扫描清单摄像头记录停留时间，拿起网球拍的次数及观察端详球拍的视角，甚至他是左手握拍还是右手握拍……..而第二个月，Sam的手机推送信息中已经有了沃尔玛推荐的性价比更高的一款轻碳球拍。月末Sam的车被人借走了，所以选择去沃尔玛的网上商城首页推荐上有会员八折的罐装威尔逊网球还有新款特价的全钢西门子榨汁机，

以及自己喜欢的音乐专辑。。。。。。为什么呢？

邻居Peter在twitter上抱怨自家的榨汁机真垃圾，自己前天点了赞，沃尔玛竟然知道了！随后Sandy发现自己的facebook上的唯一关注音乐人RobbieWilliams的新专辑就在眼前。另外，自家附近的一家健身房年卡正在打折出售，Sam摸摸肚子上的赘肉一咬牙把年卡加入了购物车数据仓库在沃尔玛中的应用在Sam案例风光的背后，是沃尔玛实验室及相关团队在维持其大数据工作。沃尔玛着手整合了沃尔玛旗下网站，把分散存放在各数据库中资源统一存入数据仓库，并尝试进行内部数据共享分析。通过开发大数据工具加载交易数据，体量相对较小但结构化程度较高的线下零售数据结合电子商务网站数据为前向购物选择预测提供了基本支撑。数据仓库在沃尔玛中的应用浏览商品种类时间购物车状态支付方式搜索记录

。。。。例如：半年前Sam通过搜索引擎寻找网球拍的数据已经为沃尔玛实体店通过APP给Sam推Babolat轻碳球拍做好了准备。沃尔玛的线上大数据已经能够为其线下营收带来销售增量。沃尔玛电子商城的消费者线上数据数据仓库存入数据仓库在沃尔玛中的应用1.各类数据的收集存放到数据仓库里，允许高级管理人员、分析人员、采购人员、市场人员和广告客户访问，利用数据挖掘工具对这些数据进行分析，为他们提供高效的科学决策工具.数据仓库在沃尔玛中的应用2.商品分组布局分析顾客的购买习惯，考虑购买者在商店里所穿行的路线、购买时间和地点、掌握不同商品一起购买的概率;通过对商品销售品种的活跃性分析和关联性分析，用主成分分析方法，建立商品设置的最佳结构和商品的最佳布局.数据仓库在沃尔玛中的应用3.市场和趋势分析利用数据挖掘工具和统计模型对数据仓库的数据仔细研究，以分析顾客的购买习惯、广告成功率和其它战略性信息.4.有效的商品促销可以通过对一种厂家商品在各连锁店的市场共享分析、客户统计以及历史状况的分析，来确定销售和广告业务的有效性.。。。。。。数据仓库在电信中的应用分享1.早有大量成熟的数据库应用系统，这些系统产生了大量的业务处理数据。2.许多的历史数据都被存储在磁带、光盘中，或是分布在不同的硬件、数据库内要查询一次历史数据，费力费时，更不用说把不同业务部门的数据来关联比较分析了，3.数据类型不匹配，数据定义不同，数据不一致数据冗余这时，数据仓库技术就显得极其重要。电信企业中的数据存储问题数据仓库在电信中的应用欠费问题一直是电信面临的一个严重问题。催费、停机、拆机这样的举措是层出不穷，但对于恶意欠费的用户并不能制止，相反却会使一些偶尔欠费的用户怨声载道。1.用数据仓库解决欠费和动态防欺诈如何处理？数据仓库在电信中的应用在数据仓库的基础上建立一套欺骗行为和欠费行为规则库，当用户的话费行为与该库中规则吻合或相似就发出警告，同时该系统还可以在此规则库的基础上分析各种欺骗和欠费行为，从而演绎出可能的欺骗和欠费行为，加以论证后自动加入规则库。这样能及时预警各种骗费、欠费，使企业损失尽量减少1.用数据仓库解决欠费和动态防欺诈数据仓库在电信中的应用2.用数据仓库客户关系管理在电信行业内，赢得一个新客户比保留一个老客户所付出的代价要高得多，因此，提高服务质量，赢得客户的忠诚对企业生存发展意义重大。但是，电信的客户群体非常庞大，而且客户对服务的要求也越来越高。如何管理？数据仓库在电信中的应用2.用数据仓库客户关系管理利用用户资料和一切可能有助于进行客户分析管理的资料进行客户概况分析，客户忠诚度分析，客户利润分析，客户性能分析，客户未来分析，客户产品分析，客户促销分析；通过对这些数据的分析，提供既能留住老客户又能吸引新客户的决策信息。数据仓库在电信中的应用3.用数据仓库输出动态报表由于业务和管理的需求不断变化，许多需求在系统设计之初不曾想到，报表输出已成为一个日益突出的矛盾，报表形成困难和制表人员工作量极大增加是目前亟待解决的问题。如何生成？数据仓库在电信中的应用3.用数据仓库输出动态报表动态报表就是利用数据仓库技术中元数据的思想，将报表元素分解成基本构件，实现对数据按用户轴、时间轴、地域轴、通话类型轴等，对用户的呼叫量，消费量等进行分析统计，形成各种各样的报表即动态报表。数据仓库在电信中的应用实例1：从600名预测会流失的客户中，选择有高价值的客户群，寄送关怀信件后，流失率从30％降到了10％。实例2：通过CRM（客户关系管理）针对年龄、使用习惯等类别的筛选，发送短信给适当对象，使得这项服务由原先每天新增3,000多人次，增加到9,000多人次；总共在发送了50万个短信宣传下，有将近5－6万名新增用户数的成效。实例3：从市话客户中，找到连接上网费用较高的消费者，通过电话或e－mail来行销，就能更精确的找到潜在的ADSL使用客户，两年来ADSL用户数迅速增长至三百万。数据仓库在电信中的应用实例4：数据仓库跨行业的应用，也让企业客户