《物流信息技术》教学ppt课件—03物流信息存储技术

,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,物流信息技术,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,项目任务三 物流信息存储技术,项目任务三 物流信息存储技术,本章学习目标,【,技能目标,】,1,、具有初步根据物流信息特性进行数据库的设计和建立能力；,2,、具有利用数据库进行物流信息存储、查询等的能力；,【,知识目标,】,1,、掌握数据库定义、类型等基本概念；,2,、了解数据库建立、存储和查询等基本功能；,3,、了解数据仓库的基本知识；,【,工作任务,】,分任务,1,：数据库应用现状调查,分任务,2,：物流信息在数据库中的存储,分任务,3,：利用数据库进行物流信息管理,本章学习目标【技能目标】,引言,推动物流发展的现代信息技术中，数据库管理与计算机网络技术占首要位置。,物流的分析、决策过程无不要用到大量数据。,这类数据如何收集、存储、加工，如何快速、开放地使用呢？,采 购,仓 储,配 送,运 输,流通加工,国际货代,报 关,其 他,物流基础作业信息源,物流数据仓库,引言推动物流发展的现代信息技术中，数据库管理与计算机网络技术,数据库应用案例1,如航空售票系统，包括的数据项：,1,）座位预定信息：座位分配、座位确认等,2,）航班信息：航班号、飞机型号、机组号、起飞地、目的地、起飞时间、到达时间等。,3,）机票信息：票价、折扣、有无等。,系统工作：,1,）查询：某一时间内从某个指定地到另一指定地的航班，是否有可以选择的座位、飞机型号、票价、折扣等。,2,）更新：登记航班、分配座位等,3,）统计：统计经常乘坐某一航班的乘客信息等。,数据库应用案例1如航空售票系统，包括的数据项：,数据库应用案例2,图书管理系统，包括的主要数据项：,1,）图书信息：书号、书名、作者姓名、出版日期等,2,）作者信息：姓名、性别、住址、电话等,3,）出版社信息：名称、地址、社长、电话等,4,）读者信息：姓名、借书号、借书数量等,管理工作：,1,）查询：查看图书、检索指定作者的图书、检索指定出版社出版的图书等。,2,）更新：新书登记、作者信息等,数据库应用案例2图书管理系统，包括的主要数据项：,单元一：数据库技术概述,数据管理技术的发展,人工管理阶段：,20,世纪,50,年代中期以前的阶段，数据不能长期保存；不能独立存在；由程序进行管理；数据不能共享。,文件系统阶段：,20,世纪,50,年代后期到,60,年代中期，数据以文件形式保存；由文件管理系统进行管理，可进行存取；一个文件中数据共享、文件之间数据彼此孤立。,应用程序,1,应用程序,2,文件,1,文件,2,单元一：数据库技术概述数据管理技术的发展应用程序1应用程序2,单元一：数据库技术概述,数据库系统阶段（从,20,世纪,60,年代后期开始）：,数据采用数据模型组织；,数据面向整个应用系统；,数据独立于应用程序；,数据冗余度、不一致性减少；,数据共享；,数据控制功能增强：,（完整性、安全性、并发和恢复控制）,。,高级数据库技术阶段（从,20,世纪,80,年代后期开始）：,分布式数据库：是数据库技术和计算机网络技术相互结合的产物。,面向对象的数据库：是面向对象技术和数据库技术相结合的产物。,单元一：数据库技术概述数据库系统阶段（从20世纪60年代后期,单元一：数据库技术概述,数据库（,DB,）定义：,以最优方式为某个特定组织的多种应用程序或用户服务（应用程序或,用户对数据资源共享）,其数据结构独立于使用它的应用程序（数据独立性）,对数据的定义、操纵和控制由数据库管理系统统一进行管理和控制,以一定的数据模型来组织数据，数据尽可能不重复（最少的冗余度）,数据库的特点：,把公司或组织的业务活动和组织结构相对应的各种相关数据以一种,合理的方法组织起来的，存放在计算机存储设备中的,集合，,该集合,中的数据以不同的权限进行共享。,单元一：数据库技术概述数据库（DB）定义：以最优方式为某个,单元一：数据库技术概述,面向对象,数据库,关系型,数据库,的分类,网状型,层次型,单元一：数据库技术概述面向对象关系型数据库网状型,单元一：数据库技术概述,数据库系统（,Database System,）,是采用数据库技术的计算机系统，是可运行的、以数据库方式存储、维护和向应用系统提供数据和信息支持的系统。,数据库系统的组成：,计算机硬件、软件（数据库、数据库管理系统、操作系统、应用程序和数据库应用开发工具等）、数据库管理人员及其他人员,如下图：,最终用户,1,最终用户,2,最终用户,N,.,数,据,库,应,用,系,统,数,据,库,应,用,开,发,工,具,数,据,库,管,理,系,统,操,作,系,统,数,据库,数据库管理员,单元一：数据库技术概述数据库系统（Database Syst,单元一：数据库技术概述,支持数据库系统所需的硬件系统,需要包括,CPU,、内存、外存、输入输出设备等在内的硬件设备支持。,IN/OUT,硬件系统,HD,CPU,Memory,单元一：数据库技术概述支持数据库系统所需的硬件系统 IN/O,单元一：数据库技术概述,数据库管理系统,定义：数据库管理系统简称,DBMS,，是介于应用程序和操作系统之间的，专门用于建立和管理数据库的一套软件，以实现对共享数据有效的组织、管理和存取。,单元一：数据库技术概述数据库管理系统,单元一：数据库技术概述,其它功能,数据库的建立和维护,数据组织、存储和管理,数据库运行管理,数据存取,提供用户对数据的操纵功能，实现对数据库数据的检索、插入、修改、删除,数据库管理系统的运行控制、管理功能，以保证数据库的正常运行,DBMS对各种数据（如数据字典、用户数据、存取路径等）的分类组织、存储和管理的功能。,数据库的初始建立、数据转换、数据库的转储、恢复、重组织和重构造等功能,与其他软件系统的通信；与其他DBMS或文件系统等的数据转换等,数据库定义,对数据库的结构进行描述，包括内模式、外模式的定义；数据库完整性的定义；安全保密定义；存取路径等的定义。,数据库管理系统的功能：,单元一：数据库技术概述其它功能数据库的建立和维护数据组织、存,单元一：数据库技术概述,操作系统：,负责计算机系统的进程管理、作业管理、存储器管理、设备管理和文件管理等，以对支持,DBMS,的数据组织、管理和存取等功能。,数据库应用系统：,包含数据库的各种应用系统，如,MIS,、,DDS,等,数据库应用开发工具：,用于支持数据库应用系统开发的工具，如,PB,、,Delphi,、,Oracle,等,数据库管理员及其他人员,单元一：数据库技术概述操作系统：负责计算机系统的进程管理、作,单元一：数据库技术概述,常用关系数据库管理系统,Oracle,公司的,Oracle,数据库,微软公司的,SQL Server,数据库,Sybase,公司的,Sybase,数据库,IBM,公司的,DB2,Fox,公司的,FoxPro,数据库,单元一：数据库技术概述常用关系数据库管理系统,工作任务,1,：数据库应用现状调查,内容：,通过对现实企业中数据库应用进行实地调研的形式来进行的，可以通过调查走访企业，结合网上信息收集的形式来进行。主要让学生理解数据库系统和数据库管理系统等概念以及掌握相关技术在企业中的应用情况。,要求：,1,选择,2,到,3,家企业进行走访，并记录它们的规模和数据库技术应用情况。,2,调研常用的几种数据库系统。,3,从调研材料上分析我国物流企业数据库技术应用的现状、原因和发展趋势。,4,撰写数据库应用调查报告，完成调研的目的和内容。,工作任务1：数据库应用现状调查内容：,单元二：数据库数据模型,数据库与现实世界的关系,现实世界,事物总体,事物个体,特征,事物间联系,信息世界,实体集,实体,属性,实体模型,计算机世界,文件,记录,字段,数据模型,单元二：数据库数据模型数据库与现实世界的关系现实世界事物总体,数据模型（,Data Model,）是数据特征的抽象，是,数据库管理,的教学形式框架。,数据抽象过程及各抽象级别之间的相互关系,数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，是数据库管,单元二：数据库数据模型,概念设计中的数据描述,实体、属性和关键字,实体（,entity,）,实体是所收集的数据相关的一类事物，客观存在并可以相互区别的事物都可以叫实体，,员工 库存 客户 选课 教室,属性（,Attribute,）,属性是实体的某一方面的特征,姓名、学号、年龄、性别、成绩是,学生,的属性,库存号、说明、现有数量、在仓库中的位置等是,库存,的属性,属性的特定值称为数据项，可用来描述实体记录中的相应字段。,单元二：数据库数据模型概念设计中的数据描述 实体、属性和关,单元二：数据库数据模型,概念设计中的数据描述,关键字 （,Primary Key,）,（,主键，码）,关键字是用来,唯一,识别记录的一个或一组数据项,学生文件中的学号，产品文件中的产品号，订单文件中的订单号,辅助关键字 （,Secondary Key,）,不能唯一表示一个记录的字段,单元二：数据库数据模型概念设计中的数据描述 关键字 （Pr,由与某个特殊对象或活动有关的,所有字段组成,多个字符组成一个词或者一个完整的数字,（如学生有学号、姓名、年龄、性别、系,等字段。 ）字段是数据的最小单位,字节是由若干位组成的，代表一个字符。字符是,信息的最基本构架，包括字母、数字或其他符号。,位是计算机中最小的数据单位，其值为,0,或,1,，,是一个二进位,字节（,Byte,）,位（,Bit,）,记录（,Record,）,字段（,Field,）,如一个学生（,990001,，张立，,20,，男，计算机）为一个记录。,单元二：数据库数据模型,逻辑设计中的数据描述,由与某个特殊对象或活动有关的多个字符组成一个词或者一个完整的,数据库,数据按照层次方式进行组织,文件（,File,）,同一类型的所有记录组成一个文件,文件就是与某个特定主题相关的数据记录的集合。,如所有学生的记录组成了一个学生文件。,数据库,综合的相关文件的集合。,文件,纪录,单元二：数据库数据模型,逻辑设计中的数据描述,数据库数据按照层次方式进行组织文件纪录单元二：数据库数据模型,（字母,J,的,ASCII,码）,数据的层次,举例,文件,字节,字段,记录,01001010,900811,刘汉云,2000-9-4,位,0,，,1,数据库,刘汉云,项目数据库,包含：职员编号、姓名、,聘用日期,学分及成绩的记录,职员文件,（名字字段）,职员文件,部门文件,财务文件,900811,刘汉云,2000-9-4,900206,李卓宇,2002-7-2,910810,张昕阳,2001-8-2,单元二：数据库数据模型,逻辑设计中的数据描述,（字母J的ASCII码）数据的层次举例字节字段记录01001,实体及联系,在现实世界中，事物是相互联系的。这种联系必然要在信息世界中有所反映，即实体（客观存在并可以相互区别的事物）之间并不是孤立静止的存在，而是相互联系的。,实体之间的联系存在以下三种情况：,一对一联系：实体集,E1,中每个实体至多和实体集,E2,一个实体有联系，反之亦然。,E1,E2,单元二：数据库数据模型,数据联系的描述,实体及联系E1E2单元二：数据库数据模型数据联系的描述,实体及联系,一对多联系,:,实体集,E1,中每个实体与实体集,E2,中任意个（零和多个）实体有联系，而,E2,中每个实体至多和,E1,中实体有联系。,E1,E2,多对多联系,:,实体集,E1,中每个实体与实体集,E2,中任意个（零和多个）实体有联系，反之亦然。,E1,E2,单元二：数据库数据模型,数据联系的描述,实体及联系E1E2多对多联系:实体集E1中每个实体与实体集E,单元二：数据库数据模型,概念数据模型,数据模型,模型的概念：,抽象的模仿现实世界的事物。它可分为两个层次的模型：概念数据模型和结构数据模型。,概念数据模型：它只描述信息的特性和强调语义，不涉及信息在计算机中的表示，是现实世界到信息世界的第一层抽象。,表示模型：实体联系模型,课程,教师,学生,教学,m,n,p,职工号,姓名,学号,姓名,课程号,课程名称,单元二：数据库数据模型概念数据模型数据模型课程教师学生教学,单元二：数据库数据模型,逻辑模型,逻辑模型：直接描述数据库中数据的逻辑结构，涉及到计算机系统，适用于机器世界的第二层抽象，通过一组严格定义的形式化语言来定义和操作数据库中的数据。常用的模型有层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型。,面向对象,数据库,关系型,数据,模型,网状型,层次型,单元二：数据库数据模型逻辑模型面向对象关系型数据网状型,单元二：数据库数据模型,逻辑模型,层次模型（,Hierarchical Model,）：采用树型结构来表示实体类型以及实体间的联系的数据模型。,主要特点：,有且只有一个节点没有父节点，该节点是根节点；,根节点以外的其他节点有且只有一个父节点。,歌手,内地,歌手,港台,歌手,欧美,歌手,港台,男歌手,港台,女歌手,孙燕姿,容祖儿,蔡依琳,单元二：数据库数据模型逻辑模型层次模型（Hierarchi,单元二：数据库数据模型,逻辑模型,网状模型（,Network Model,）：采用网状结构来表示实体类型以及实体间的联系的数据模型。,与层次模型不同点：,允许一个以上节点没有父节点； 一个子节点有多个父节点。,层次模型是网状模型的一个特例。而层次模型和网状模型统称为非关系模型,。,歌手,刘德华,周杰伦,演员,单元二：数据库数据模型逻辑模型网状模型（Network M,单元二：数据库数据模型,逻辑模型,关系模型（,Relation Model,）：采用表结构来表示实体类型以及实体间的联系的数据模型。采用二维表来保存企业或组织业务活动中所涉及的一个特定实体（两个实体间的某种关系）的所有实例的各种属性值数据。,订单代号,客户代号,订购日期,运货费,0001,c001,2005,11,11,20,0002,c002,2005,12,04,30,0003,c003,2005,12,24,70,订单关系模型表,对关系的描述称为关系模式，一般格式为：,关系名（属性,1,，属性,2,，,，属性,n,）,实例：订单（订单代号，客户代号，订购日期，运货费）,单元二：数据库数据模型逻辑模型关系模型（Relation,单元二：数据库数据模型,逻辑模型,面向对象模型（,Object,Oriented Model,）：是面向对象概念与数据库技术相结合的产物，能够处理包括图形、图象、声音、动画等更复杂的数据类型的模型。,对象：是对现实世界中的实体在问题空间的抽象。它由属性集、方法集和消息集组成。其中，属性用于描述对象的状态、组成和特性；方法用于描述对象的行为特性；消息是用来请求对象执行某一操作或回答某些信息的要求，是对象向外提供的界面。,类：共享同一属性集和方法集的所有对象的集合。,书,工具书,教科书,单元二：数据库数据模型逻辑模型面向对象模型（Object,工作任务,2,：物流信息在数据库中的存储,内容：,通过对现实物流企业数据库技术应用进行实地调研的形式来进行的，可以通过调查走访企业，结合网上信息收集的形式来进行。主要让学生了解数据库数据模型和设计等技术及掌握相关技术在企业中的应用情况，为以后的物流信息系统的学习打下基础。,要求：,1,请在现实中通过调研方式仓储物资管理中涉及到的各种信息。,2,根据调研的各种信息在,Access,中进行数据库的设计。,3,将调研切合实际的物流仓储信息录入到第二步设计好的表单中进行存储。,工作任务2：物流信息在数据库中的存储内容：,单元三：数据库管理技术,-SQL,语言简介,SQL,（,Structured Query Language,）结构化查询语言,1974,年由,Boyce,和,Chamberlain,提出,可对数据库中的数据进行定义、操纵,是一种关系数据库语言,SQL,是关系数据库语言的国际标准,基本概念,基本表：本身独立存在的表。,订单代号,（索引号）,客户代号,（索引号）,订购日期,运货费,0001,c001,2005,11,11,20,0002,c002,2005,12,04,30,0003,c003,2005,12,24,70,单元三：数据库管理技术-SQL语言简介SQL（Structu,单元三：数据库管理技术,数据库管理,(Database Administration),是有关建立、存储、修改和存取数据库中信息的技术，是指为保证数据库系统的正常运行和服务质量，有关人员须进行的技术管理工作。,包括数据库库建立和,SQL,操作，数据库安全性管理、数据库完整性管理、数据库恢复技术和数据库并发控制技术等。,单元三：数据库管理技术 数据库管理(Databas,单元三：数据库管理技术,基本概念,视图：,从一个或几个基本表导出的表，它本身不独立存储在数据库中。数据库中只存放视图的定义，数据存放在基本表中。因此，视图是一个虚表。,数据库：,若干个基本表的集合。,SQL,语言的功能,SQL,功能,动词,数据查询,Select,数据定义,Create,、,Drop,数据更新,Insert,、,Update,、,Delete,数据控制,Grant,、,Revote,单元三：数据库管理技术基本概念SQL功能动词数据查询Sele,单元三：数据库管理技术,基本形式,SELECTFROMWHERE,SELECT,供应商,ID,供应商名称,城市,地址,电话,FROM,供应商,WHERE,城市,=,上海,单元三：数据库管理技术基本形式,单元三：数据库管理技术,安全性管理：,限制访问人员所能够查看的各类数据和能够查看的时间，以保护用户数据不受外界侵害。,组成：,用户登陆管理和用户使用数据库对象的管理。,认证：,系统对用户的账号和口令进行确认的过程。,许可：,用来指定授权用户可以使用的数据库对象和可执行的操作。,数据库备份：,制作数据库结构和数据的拷贝，以便在数据库遭到破坏时能够修复数据库。,备份方法：完全数据库备份、增量备份、事务日志备份,完全数据库备份：,当数据库是个只读数据库时，采用该方法就足以防止数据的丢失。其优点是操作和规划简单。,增量备份：,当数据库处于经常修改的情况下，为了最大程度减少备份时间，所采取的方法。它只备份自上次完全备份以来，数据库有发生的一系列新变化。,事务日志备份：,对数据库的事务日志进行备份，以记录数据库的任何变化。,单元三：数据库管理技术安全性管理：限制访问人员所能够查看的各,单元三：数据库管理技术,数据库恢复,定义：,将数据库备份加载到系统中的过程。,方法：,使用,Transact,SQL,语句或图形化工具,在恢复备份时，必须确保数据库备份文件是有效的，以从不同的备份中恢复数据库：,从完全数据库备份中恢复,从增量备份中恢复,从事务日志备份中恢复,从文件或者文件组备份中恢复,数据复制：,是一种实现数据分布的方法，即将一个系统中的数据通过网络分布到另外一个或多个地理位置不同的系统，以减轻主服务器的工作负荷，提高数据的使用率。,单元三：数据库管理技术数据库恢复,内容：,根据本章工作任务,2,完成对调研的物流仓储相关物流存储的结果，让学生进行查询、备份等信息管理。主要让学生了解数据库建立、,SQL,操作、备份等技术及掌握相关技术在企业中的应用情况，为以后的物流信息系统的学习打下基础。,要求：,1,对本章工作任务,2,完成对调研的物流仓储相关物流存储的结果进行有效查询分析。,2,对上述完成的仓储管理数据库进行有效备份。,3,对上述完成的仓储管理数据库进行安全性的管理。,工作任务,3,：利用数据库进行物流信息管理,内容：工作任务3：利用数据库进行物流信息管理,单元四： 数据仓库和数据挖掘,-,数据仓库,定义,1993,年,Inmon,在,Buiding the Data Warehouse,一书中给出定义：数据仓库（,DW,）是一个用来更好地支持企业和组织地决策分析处理，面向主题的、集成的、相对稳定的、随时间不断变化的数据集合。,事务型处理,分析型处理,事务型处理,分析型处理,数据仓库,重新组织、转换,传统数据库,单元四： 数据仓库和数据挖掘-数据仓库定义事务型处理事务型处,特点,1,、面向主题,数据仓库的信息是按主题区域进行组织的。,主题：是用户使用数据仓库进行决策所关心的聚焦点，它对应企业或组织中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。,零售,DB,批发,DB,销售主题,单元四： 数据仓库和数据挖掘,-,数据仓库,特点零售DB批发DB销售主题单元四： 数据仓库和数据挖掘-数,特点,2,、数据集成,数据集成：数据仓库的数据不是简单地把各个事务处理系统中数据的简单堆积，而是经过清理、统一、综合和概括而成的。,数据集成注意的问题：,1,、消除原始数据中存在的各种冲突,2,、进行有效性检查,3,、转换成面向主题的数据结构，汇总数据,单元四： 数据仓库和数据挖掘,-,数据仓库,特点单元四： 数据仓库和数据挖掘-数据仓库,特点,3,、相对稳定的,数据的相对稳定性：是指数据一旦进入数据仓库以后，一般情况下不允许零散地删除和修改，它是非实时更新的。,事务型处理,（,OLTP,系统,）,读,写,读,写,数据仓库,单元四： 数据仓库和数据挖掘,-,数据仓库,特点事务型处理读写读写数据仓库单元四： 数据仓库和数据挖掘-,特点,4,、随时间变化,随时间变化（,Time,variant,）：是指数据仓库的数据是随时间而定期更新的。,随时间变化不断增加新的数据内容,随时间变化定期删取旧的数据,2005,年,2002,年,2003,年,2004,年,2005,年,OLTP,系统（,0.3-1,年）,数据仓库,（,5-20,年）,单元四： 数据仓库和数据挖掘,-,数据仓库,特点随时间变化不断增加新的数据内容2005年2002年 OL,公司需要解决的两类问题：,定量问题, 查询工具、制表工具,定性问题, 数据挖掘,数据挖掘（,Data Mining,）,从大型数据集中提炼出有用的商业信息（知识），并把信息用于指导商业行为的过程。,单元四： 数据仓库和数据挖掘,-,数据挖掘,公司需要解决的两类问题：单元四： 数据仓库和数据挖掘-数据挖,数据挖掘技术,广义知识挖掘：,广义知识：,描述类别特征的概括性知识。,挖掘的目的：,根据细节性数据的微观特性发现有普遍性、更高层 次概念的中观和宏观的知识。,关联知识挖掘,关联知识：,反映一个事物和其他事物之间的依赖或联系。,挖掘的目的：,找出数据仓库中隐藏的关联信息。,分类挖掘,挖掘的目的：,根据样本数据形成的类知识对源数据进行分类，进而预测未来数据的归类。,单元四： 数据仓库和数据挖掘,-,数据挖掘,数据挖掘技术单元四： 数据仓库和数据挖掘-数据挖掘,数据挖掘技术,聚类挖掘,聚类：,使属于同一类别的个体之间的差别尽可能地小，而不同类别上地个体间差别尽可能地大。,挖掘的目的：,把源数据划分为一系列有意义的子集，进而实现对数据的分析,预测型知识挖掘,预测型知识：,由历史的和当前的数据产生的并能推测未来数据趋势的知识。,挖掘的目的：,对源数据进行分析产生对未来数据预测的连续值。,单元四： 数据仓库和数据挖掘,-,数据挖掘,数据挖掘技术单元四： 数据仓库和数据挖掘-数据挖掘,数据挖掘技术的性能,自动预测趋势和行为,自动发现以前未知模式,数据挖掘工具,神经网络,智能代理,辅助分析,数据挖掘应用广泛,市场预测、物流中心的选择、商品仓储合理安排、顾客价值分析、物流需求预测等。,单元四： 数据仓库和数据挖掘,-,数据挖掘,数据挖掘技术的性能单元四： 数据仓库和数据挖掘-数据挖掘,