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文档简介

任务2-2认识数据管理技术信息+通讯技术发展背后的逻辑任务2-2

数据管理技术介绍1.数据仓库2.大数据分析与数据挖掘1.数据仓库1．数据仓库的概念（4）变化性特性（2）集成性（3）稳定性（1）面向主题数据仓库是为企业决策提供数据支持的数据集合。数据仓库（DataWarehouse）是面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。2.数据库与数据仓库的区别（1）目的不同

数据库用于事务处理，面向业务操作；数据仓库面向数据分析和决策支持。（2）存储方式不同

数据库中的数据以表方式存储；数据仓库中的数据以数组方式存储（3）数据类型不同数据库针对交易型数据设计的，会对这些交易记录进行增删改的操作；数据仓库一般只涉及从数据集中观察数据，并不进行增删改等操作。（4）完成任务的要求不同数据库要求实时性、交互性，数据仓库需要涉及大范围的数据计算，复杂的基于多个层次的查询语言。（5）响应时间不同

数据库要求响应时间短，数据仓库要求响应时间合理。3．客户数据仓库的系统结构

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大数据分析与数据挖掘1．大数据的含义大数据是指无法在一定时间范围内用常规工具软件进行捕捉、管理和处理的数据集合。有了大数据概念，企业对于消费者行为的判断、产品销售量的预测、精确的营销范围以及存货的补给可以得到全面优化。2．大数据的构成海量交易数据&海量交互数据3．大数据的特点

“大”是指数据规模，大数据一般指在10TB（1TB=1024GB）规模以上的数据量,目前正在跃升到PB(1PB=1024TB)级别01020304海量性多样性低密性时效性以PB（1024TB）为度量单位网络日志、视频、图片、地理位置信息要求数据处理速度快在连续不间断的监控过程中，可能有用的仅仅只有一两秒的视频4.数据挖掘的一般过程数据挖掘可以从大量数据中发现隐含的、有意义的知识。数据挖掘的目的在于通过数据挖掘预测未来趋势及行为并做出基于知识的决策。实战：数据挖掘的应用——购物篮分析资源：学习通项目2-任务2学习通-实战任务：购物篮系数低的原因分析

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