数据仓库的决策支持培训课件

,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,*,第 5 章,数据仓库的决策支持,51数据仓库的用户,5.2数据仓库的决策支持与决策支持系统,5. 3 数据仓库应用实例,51数据仓库的用户,5.1.1 数据仓库的信息使用者,5.1.2 数据仓库的探索者,数据仓库的用户有两类：信息使用者和探索者,信息使用者是使用数据仓库的大量用户。,信息使用者以一种可预测的、重发性的方式使用数据仓库平台。,信息使用者通常查看概括数据或聚集数，查看相同的商业维度（如产品、客户、时间）和指标（如收入和成本）随时间的发展趋势。,探索者完全不同于信息使用者，他们有一个完全不可预测的、非重复性的数据使用模式。,探索者的任务是寻找公司数据内隐含的价值并且根据过去事件努力预测未来决策的结果。,探索者是典型的数据挖掘者。,5.1.1 数据仓库的信息使用者,1.信息使用者使用数据仓库的性能优化,2.探索者使用数据仓库的性能优化,信息使用者的性能需求,非规格化,规范化的作用是产生一种完全没有数据冗余的设计方法。,但是，有时在数据仓库设计中引入一些有限的数据冗余来提高数据访问效果。,创建数据阵列,创建数据阵列，将相关类型的数据(如：1月、2月、3月等月份中的数据)存储在一起，提高访问效果。,预连接表格,一个公用键和共同使用的数据将表格合并在一起。,共享一个公用键，可以将多个表格合并到一个物理表格中。这样做可以很大程度的提高数据访问效率。,预聚集数据,根据“滚动概括”结构来组织数据。,当数据被输入到数据仓库中时，以每小时为基础存储数据。在这一天结束时，以每天为基础存储累加每小时的数据。在一周结束时，以每周为基础存储累加每天的数据。月末时，则以每月为基础存储累加每周的数据。,聚类数据,将不同类型的数据记录放置在相同的物理位置。这为用户查看这些记录，可以在同一地点找到它们，提高查询效率。,压缩数据,压缩可以使可读取的数据量极大。,定期净化数据,定期删除数据仓库中不需要的数据，可以为每个用户提高性能。,合并查询,如果查询定期发生，那么可以通过把这些查询合并到同一个表格中，从而节省大量资源。,数,数,据,据仓库,的,的探索,者,者,探索者,要,要做的,工,工作有,：,：概括,分,分析、,抽,抽取、,建,建模和,分,分类。,(1),概,概括,分,分析,探索者,开,开始以,分,分析数,据,据的完,整,整性和,准,准确性,（,（数据,质,质量）,。,。在概,括,括分析,活,活动中,，,，要询,问,问的典,型,型问题,包,包括：,家庭收,入,入如何,分,分配？,有多少,帐,帐户每,月,月消费,超,超过200元,？,？,有多少,客,客户有,两,两个以,上,上的小,孩,孩并居,住,住在市,区,区？,(2),抽,抽取,从数据,仓,仓库中,抽,抽取指,定,定的数,据,据，并,组,组织起,来,来，送,入,入支持,探,探索者,分,分析的,探,探索仓,库,库中。,(3),建,建模,探索者,通,通过概,括,括分析,来,来理解,数,数据，,通,通过抽,取,取来准,备,备数据,，,，通过,建,建模来,分,分析数,据,据。,建模是,开,开发一,种,种用来,描,描述实,体,体（如,客,客户、,商,商品、,渠,渠道等,）,）的关,系,系模型,的,的过程,。,。探索,者,者使用,的,的模型,有,有：,客户分,段,段,后续产,品,品,欺诈检,测,测,渠道响,应,应（例,如,如，电,话,话销售,和,和直接,邮,邮寄）,信用风,险,险,客户生,存,存期价,值,值,推销响,应,应,例如，,利用建,模,模来确,认,认有可,能,能拖延,支,支付电,话,话帐单,的,的客户,：,：,首先，建立一个,模,模型（利用,统,统计学和行,为,为科学）来,确,确认经常拖,延,延支付电话,帐,帐单的客户,特,特征。,然后，根据客户,与,与模型的密,切,切程度，对,所,所有的客户,分,分类。,这样，可以,提,提供谁将不,支,支付电话帐,单,单的某种可,能,能性预测。,5.2 数,据,据仓的决策,支,支持与决策,支,支持系统,查,查询与,报,报表,多,多维分,析,析与原因分,析,析,预,预测未,来,来,实,实时决,策,策,自,自动决,策,策,决,决策支,持,持系统,数据仓库是,一,一种能够提,供,供重要战略,信,信息，并获,得,得竞争优势,的,的新技术，,从,从而得到迅,速,速的发展。,具体的战略,信,信息有：,给出销售量,最,最好的产品,名,名单,找出出现问,题,题的地区（,切,切片）,追踪查找出,现,现问题原因,（,（向下钻取,）,）,对比其他的,数,数据（横向,钻,钻取）,显示最大的,利,利润,当一个地区,的,的销售低于,目,目标值时，,提,提出警告信,息,息。,建立数据仓,库,库的目的不,只,只是为了存,储,储更多的数,据,据，而是要,对,对这些数据,进,进行处理并,转,转换成商业,信,信息和知识,，,，利用这些,信,信息和知识,来,来支持企业,进,进行正确的,商,商业行动，,并,并最终获得,效,效益。,数据仓库的,功,功能是在恰,当,当的时间，,把,把准确的信,息,息传递给决,策,策者，使他,能,能作出正确,的,的商业决策,。,。,查,查询与报,表,表,1.查询,（1）能向,用,用户提供查,询,询的初始化,，,，公式表示,和,和结果显示,等,等功能。,（2）由元,数,数据来引导,查,查询过程,（3）用,户,户能够轻,松,松地浏览,数,数据结构,（4）信,息,息是用户,自,自己主动,索,索取的，,而,而不是数,据,据仓库强,加,加给他们,的,的,（5）查,询,询环境必,须,须要灵活,地,地适应不,同,同类型的,用,用户,2.报表,（1）预,格,格式化报,表,表。,（2）参,数,数驱动的,预,预定义报,表,表。,（3）简,单,单的报表,开,开发。,（4）公,布,布和订阅,。,。,（5）传,递,递选项。,（6）多,数,数据操作,选,选项。,（7）多,种,种展现方,式,式选项。,5.2.2 多,维,维分析与,原,原因分析,1、多维,分,分析,通过多维,分,分析将获,得,得在各种,不,不同维度,下,下的实际,商,商业活动,值,值（如销,售,售量等）,，,，特别是,他,他们的变,化,化值和差,值,值，达到,辅,辅助决策,效,效果。,例如通过,多,多维分析,得,得到如下,信,信息：,今年以来,，,，公司的,哪,哪些产品,量,量是最有,利,利润的？,最,有,有,利,利,润,润,的,的,产,产,品,品,是,是,不,不,是,是,和,和,去,去,年,年,一,一,样,样,的,的,？,？,2,、,、,原,原,因,因,分,分,析,析,查,找,找,问,问,题,题,出,出,现,现,的,的,原,原,因,因,是,是,一,一,项,项,很,很,重,重,要,要,的,的,决,决,策,策,支,支,持,持,任,任,务,务,，,，,一,一,般,般,通,通,过,过,多,多,维,维,数,数,据,据,分,分,析,析,的,的,“,“向,下,下,钻,钻,取,取”,操,操,作,作,来,来,完,完,成,成,。,。,某,公,公,司,司,从,从,分,分,析,析,报,报,表,表,中,中,得,得,知,知,最,最,近,近,几,几,个,个,月,月,来,来,整,整,个,个,企,企,业,业,的,的,利,利,润,润,在,在,急,急,速,速,下,下,滑,滑,，,，,通,通,过,过,人,人,机,机,交,交,互,互,找,找,出,出,该,该,企,企,业,业,利,利,润,润,下,下,滑,滑,的,的,原,原,因,因,。,。,（1,）,）,查,查,询,询,整,整,个,个,公,公,司,司,最,最,近,近3,个,个,月,月,来,来,各,各,个,个,月,月,份,份,的,的,销,销,售,售,额,额,和,和,利,利,润,润,，,，,显,显,示,示,销,销,售,售,额,额,正,正,常,常,，,，,但,但,利,利,润,润,下,下,降,降,。,。,（2,）,）,查,查,询,询,全,全,世,世,界,界,各,各,个,个,区,区,域,域,每,每,个,个,月,月,的,的,销,销,售,售,额,额,和,和,利,利,润,润,，,，,显,显,示,示,欧,欧,洲,洲,地,地,区,区,销,销,售,售,额,额,下,下,降,降,，,，,利,利,润,润,急,急,剧,剧,下,下,降,降,。,。,（3,）,）,查,查,询,询,欧,欧,洲,洲,各,各,国,国,销,销,售,售,额,额,和,和,利,利,润,润,。,。,显,显,示,示,一,一,些,些,国,国,家,家,利,利,润,润,率,率,上,上,升,升,，,，,一,一,些,些,国,国,家,家,持,持,平,平,，,，,欧,欧,盟,盟,国,国,家,家,利,利,润,润,率,率,急,急,剧,剧,下,下,降,降,。,。,（4）查询,欧,欧盟国家中,的,的直接和间,接,接成本。得,到,到直接成本,没,没有问题，,但,但间接成本,提,提高了。,（5）查询,间,间接成本的,详,详细情况。,得,得出企业征,收,收了额外附,加,加税，使利,润,润下降。,通过原因分,析,析，得到企,业,业利润下滑,的,的真正原因,是,是欧盟国家,征,征收了额外,附,附加税造成,。,。,预,预测未来,预测未来使,决,决策者了解,“,“将要发生什,么,么”。,数据仓库中,存,存放了大量,的,的历史数据,，,，从历史数据,中,中找出变化,规,规律，将可,以,以用来预测,未,未来。在进行预,测,测的时候需,要,要用到一些预测模型。最常用的,预,预测方法是,采,采用回归模,型,型，包括线,性,性回归或非,线,线性回归。,采用聚类模,型,型或分类模,型,型也能达到,一,一定的预测,效,效果。,实,实时,决,决策,企业需要准,确,确了解“正在发生什,么,么”，从而需,要,要建立动态数据仓,库,库（实时数,据,据库），用于支,持,持战术型决,策,策，即实时,决,决策。,战术性决策,支,支持的重点,则,则在企业外,部,部，支持的,是,是执行公司,战,战略的员工,。,。第四种侧,重,重在战术性,决,决策支持。,以货运为例,卡车上的货,物,物常常需要,把,把某些货物,从,从一辆车转,移,移到另一辆,车,车上，以便,最,最终送抵各,自,自的目的地,。,。,当某些卡车,晚,晚点时，就,要,要做出艰难,的,的决定：是,让,让后继的运,输,输车等待迟,到,到的货物，,还,还是让其按,时,时出发。,如果后继车,辆,辆按时出发,而,而未等待迟,到,到的包裹，,那,那么迟到包,裹,裹的服务等,级,级就会大打,折,折扣。,反过来说，,等,等待迟到的,包,包裹则将损,害,害在后继的,运,运输车上的,其,其他待运包,裹,裹的服务等,级,级。,运输车究竟,等,等待多长时,间,间，取决于,需,需卸装到该,车,车辆的所有,延,延迟货物的服务,等,等级和已经装载,到,到该车辆的,货,货物的服务,等,等级。,自,自动决,策,策,利用动态数,据,据库自动决,策,策，达到“希望发生什,么,么”。为了寻,求,求决策的有,效,效性和连续,性,性，企业就,会,会趋向于采,取,取自动决策,。,。,动态数据仓,库,库可以为整,个,个企业提供,战,战略决策支,持,持，也可提,供,供战术决策,支,支持。确切,地,地说，动态,数,数据仓库同,时,时支持这两,种,种方式。,随着技术的,进,进步，越来,越,越多的决策,由,由事件触发,，,，自动发生,。,。,决,决策,支,支持系统,数据仓库整,合,合了企业的,各,各种信息来,源,源，能确保,一,一致与正确,详,详细的数据,。,。它是一个,庞,庞大的数据,资,资源。要将,数,数据转换成,商,商业智能，,就,就需要利用,数,数据仓库来,建,建立决策支,持,持系统。,基于数据仓,库,库的决策支,持,持系统是针,对,对实际问题,，,，利用分析工,具,具或者编制,程,程序，采用,一,一种或多种,组,组合的决策,支,支持能力，,对,对数据仓库,中,中的数据进,行,行多维分析,，,，从而掌握企,业,业的经营现,状,状，找出现,状,状的原因，,并,并预测未来,发,发展趋势，协助企业制,定,定决策增强,竞,竞争优势。,5.3,数,数据仓库应,用,用实例,航,航空公司,数,数据仓库决,策,策支持系统,简,简例,统,统计业数,据,据仓库解决,方,方案,沃,沃尔玛数,据,据仓库系统,航,航空公司数,据,据仓库决策,支,支持系统简,例,例,1. 航空,公,公司数据仓,库,库系统的功,能,能,2. 数据,仓,仓库系统的,决,决策支持,3. 决策,支,支持系统简,例,例,1.航空公,司,司数据仓库,系,系统的功能,航空公司数,据,据仓库功能,模,模块有：,市场分析：分析国内,、,、国际、地,区,区航线上的,各,各项生产指,标,标；,航班分析：分析某个,特,特定市场上,所,所有航班的,生,生产情况；,班期分析：分析某个,特,特定市场上,各,各班期的旅,客,客、货运分,布,布,情况；,2. 数据,仓,仓库系统的,决,决策支持,利用数据仓,库,库系统提供,的,的决策支持,有,有：,l,一段时间内,某,某特定市场,占,占有率、同,期,期比较、增,长,长趋势；,l,各条航线的,收,收益分析；,l,计划完成情,况,况；,l,流量、流向,分,分析；,l,航线上各项,生,生产指标变,化,化趋势的分,析,析；,通过查询“,北,北京到各地,区,区的航空市,场,场情况”，发现西南地,区,区总周转量,出,出现了最大,负,负增长量。该决策支持,系,系统简例就,是,是完成对此,问,问题进行多,维,维分析和原,因,因分析，找,出,出出现原因,。,。,决策支持系,统,统运行结构,图,图如下：,3.决策支,持,持系统简例,数据仓库服,务,务器,客户端,查询：全国各地区,航,航空总周转,量,量并比较去,年,年同期状况,显示：图1,查询：全国各地区,航,航空客运周,转,转量并比较,去,去年同期状,况,况,查询：全国各地区,航,航空货运周,转,转量并比较,去,去年同期状,况,况,显示：图3,查询：全国各地区,客,客运、货运,、,、总周转量,并,并比较去年,同,同期状况具,体,体数据,显示：表1,查询：西南地区昆,明,明、重庆两,地,地航空总周,转,转量并比较,去,去年同期状,况,况,显示：图4,查询：昆明航线按,不,不同机型的,总,总周转量，,并,并比较去年,同,同期状况,显示：图5,查询：昆明航线按,不,不同机型的,周,周转量，并,比,比较去年同,期,期周转量的,具,具体数据,显示,：,：表2,显示,：,：图2,结束,检索,：,：数据,仓,仓库,中,中今,年,年、,去,去年,两,两年,总,总周,转,转量,综,综合,数,数据,，,，并,比,比较,。,。绘,制,制直,方,方图,下钻,：,：从总,周,周转,量,量下,钻,钻到,今,今年,、,、去,年,年两,年,年客,运,运周,转,转量,，,，并,比,比较,。,。绘,制,制直,方,方图,下钻,：,：从总,周,周转,量,量下,钻,钻到,今,今年,、,、去,年,年两,年,年货,运,运周,转,转量,，,，并,比,比较,。,。绘,制,制直,方,方图,制表,：,：从数,据,据仓,库,库中,取,取数,据,据并,制,制表,下钻,：,：从西,南,南地,区,区总,周,周转,量,量下,钻,钻，,取,取昆,明,明、,重,重庆,两,两地,的,的今,年,年、,去,去年,两,两年,数,数据,并,并比,较,较。,绘,绘制,直,直方,图,图,下钻：从昆明航,线,线总周转,量,量下钻，,取,取各机型,今,今年、去,年,年两年数,据,据并比较,。,。绘制直,方,方图,制表：从数据仓,库,库中取数,据,据并制表,图1 全,国,国各地区,航,航空周转,量,量与去年,对,对比状况,返回,（其中，1：东北,地,地区；2,：,：华北地,区,区；3：,华,华东地区,；,；4：西,北,北地区；,5：西南,地,地区；6,：,：新疆地,区,区；7：,中,中南地区,）,）,从图1中,看,看到从北,京,京到国内,各,各地区的,总,总周转量,以,以及与去,年,年同期的,比,比较情况,，,，发现,“,“北京,西,西南地区,”,”出现的,负,负增长最,大,大。,图2 全,国,国各地区,航,航空客运,周,周转量及,与,与去年同,期,期比较,返回,从图,2,中看到客,运,运周转量,及,及与去年,同,同期比较,，,，西南地,区,区负增长,在,在全国是,最,最大的，,其,其次是东,北,北地区。,图3 北,京,京到国内,各,各地区货,运,运周转量,及,及与去年,同,同期比较,返回,从图,3,中看到货,运,运周转量,及,及与去年,同,同期比较,，,，华东地,区,区负增长,在,在全国是,最,最大的，,西,西南地区,也,也有负增,长,长。,表1 客,运,运、货运,、,、总周转,量,量及其去,年,年同期比,较,较,客运周转量,对比去年增长量,货运周转量,对比去年增长量,总周转量,对比去年增长量,东北地区,11.86,-5.1,1.29,-1.5,13.15,-6.6,华北地区,34.88,15.03,1.11,0.75,36,15.78,华东地区,479.30,126.52,36.16,-25.59,515.46,100.93,西北地区,51.60,18.05,9.0,7.2,60.6,25.25,西南地区,15.43,-19.35,3.29,-0.56,18.72,-19.91,新疆地区,29.02,0,5.85,0,34.87,0,中南地区,643.43,295.86,116.85,60.70,760.28,356.56,返回,从表,1,中，可以,看,看出航空,客,客运、货,运,运、总周,转,转量以及,与,与去年同,期,期比较的,具,具体数据,。,。西南地,区,区总周转,量,量的负增,长,长主要是,客,客运负增,长,长为主体,。,。,图4 西,南,南地区昆,明,明、重庆,两,两地航空,总,总周转量,及,及与去年,同,同期比较,返回,从图,4,中看出，,西,西南地区,航,航空总周,转,转量下降,最,最多的是,昆,昆明航线,。,。,（其中，A：150座级；B：200座级；C：300座级以,上,上；D：200300座,级,级）,图5 昆,明,明航线各,机,机型总周,转,转量以及,与,与去年同,期,期比较的,柱,柱形图,返回,从图,5,可以看出,昆,昆明航线,中,中,200,300,座级机型负增长最,大,大，其次,是,是,150,座级机型也有较大,的,的负增长,，,，而,200,座级以及,300,座级以上,机,机型保持同去,年,年相同航,运,运水平。,表2 昆,明,明航线各,机,机型总周,转,转量以及,与,与去年同,期,期比较的,数,数据,从表2中,可,可以看出,，,，不同机,型,型的周转,量,量以及对,比,比去年同,期,期增长的,具,具体数据,。,。,总周转量,对比去年增长量,150座级,12.99,-16.83,200座级,10.07,0,300座级以上,10.07,0,200-300座级,2.91,-26.9,返回,以上决策,支,支持系统,过,过程完成,了,了对航空,公,公司全国,各,各地区总,周,周转量对,比,比去年同,期,期出现负,增,增长量最,大,大的西南,地,地区，经,过,过多维分,析,析和原因,分,分析，找,出,出其原因,发,发生在昆,明,明航线上,。,。,主要是,200,300,座级机型,的,的总周转,量,量负增长,以,以及,150,座级机型,负,负增长量,造,造成的。,其中，,200,300,座级负增,长,长最严重,。,。,这为决策,者,者提供了,解,解决西南,地,地区负增,长,长问题辅,助,助决策的,信,信息。,数据仓库,决,决策支持,系,系统应用,说,说明,以上决策,支,支持系统,只,只是找出,了,了西南地,区,区航运负,增,增长问题,的,的原因。,还可以昆,明,明航线上,航,航班时间,以,以及其他,方,方面进行,原,原因分析,，,，找出其,他,他原因，,为,为决策者,提,提供更多,的,的辅助决,策,策信息。,同样，可,以,以从国内,各,各地区航,空,空市场状,况,况中对比,去,去年同期增长显著,的,的中南地,区,区，找出总周,转,转量大幅,提,提高的原,因,因。,从正反两方,面,面来进行多,维,维分析和,原,原因分析,，,，将可以,得,得到更多,的,的辅助决,策,策信息，,减,减少负增,长,长，增大,正,正增长，,提,提高更大,利,利润。,进行多方,面,面分析的,大,大型决策,支,支持系统,，,，将可以,发,发挥更大,的,的辅助决,策,策效果。,5.3.2 统计,业,业数据仓,库,库系统,1. 统,计,计业数据,仓,仓库解决,方,方案,2. 某,市,市统计局,企,企业微观,数,数据仓库,系,系统,1. 统,计,计业数据,仓,仓库解决,方,方案,统计业面,临,临以下三,方,方面的需,求,求：,（1）数,据,据的集中,存,存储与管,理,理,统计行业,掌,掌握着大,量,量的、各,历,历史年度,的,的原始调,查,查资料，,这,这些资料,大,大都还保,留,留在纸介,质,质、脱机,的,的磁带和,软,软盘上。,这些宝贵,的,的原始资,料,料不能为,统,统计业务,人,人员随机,查,查询和充,分,分共享，,不,不能进行,有,有效的统,计,计分析、,预,预测评估,和,和使用。,（2）查,询,询方式和,分,分析手段,的,的更新,统计报表,和,和统计分,析,析需要从,大,大量各种,各,各样的原,始,始材料中,汇,汇总整理,各,各种不同,需,需求，反,映,映不同侧,面,面的综合,分,分析数据.,传统的处,理,理手段主,要,要通过编,写,写程序来,实,实现。开,发,发周期长,。,。,（3）与Web技,术,术的有机,结,结合,采用目前,流,流行的三,层,层应用体,系,系结构对,系,系统进行,应,应用开发,。,。后台是,数,数据仓库,，,，前台是Web服,务,务器，客,户,户端是浏,览,览器的应,用,用模式。,利用这种,技,技术，可,以,以做到网,上,上动态信,息,息发布、,网,网上随机,查,查询和网,上,上联机分,析,析处理等,功,功能。,2. 某,市,市统计局,企,企业微观,数,数据仓库,系,系统,企业微观,数,数据仓库,设,设计成以,下,下主题：,（1）企,业,业基本情,况,况：各年度,、,、各专业,统,统计调查,单,单位基本,情,情况名录,的,的主要内,容,容及全部,标,标识性内,容,容。,（2）企,业,业财务状,况,况：各年度,、,、各专业,企,企业的资,产,产、经营,投,投入、产,出,出效益等,财,财务经营,状,状况。,（3）企,业,业劳动状,况,况：各年度,、,、各专业,企,企业的就,业,业人数及,工,工资收入,情,情况。,（4）企业,消,消耗状况：各年度,、,、各专业,企,企业生产,所,所需的原,材,材料及能,源,源消耗情,况,况，包括,价,价值量和,实,实物量消,耗,耗情况。,（5）企,业,业生产状,况,况：各年度,、,、各专业,企,企业的主,营,营生产情,况,况。,企业微观,数,数据仓库,系,系统的前,端,端应用都,是,是基于Web方式,开,开发。,它具有：,网,网上随机,查,查询、网,上,上多维分,析,析、网上,数,数据钻取,、,、网上图,形,形分析、,网,网上表格,旋,旋转透视,、,、网上多,维,维报表等,功,功能，并,且,且操作方,式,式都是拖,拉,拉方式。,今后统计,业,业务人员,的,的月报、,年,年报等数,据,据处理都,可,可以在网,上,上进行。,5.3.3 沃尔,玛,玛数据仓,库,库系统,美国的沃,尔,尔玛（Wal*Mart）,是,是世界最,大,大的零售,商,商，,Wal*Mart,建,建立了基,于,于NCRTeradata数据仓,库,库的决策,支,支持系统,，,，它是世,界,界上第二,大,大的数据,仓,仓库系统,，,，总容量达,到,到170TB以上,。,。,强大的数,据,据仓库系,统,统将世界4000多,家,家分店的,每,每一笔业,务,务数据汇,总,总到一起，让决策,者,者能够在,很,很短的时,间,间里获得,准,准确和及,时,时的信息,，,，并做出,正,正确和有,效,效的经营,决,决策。,沃尔玛的,创,创始人萨,姆,姆沃尔,顿,顿：“我,总,总是喜欢,尽,尽快得到,那,那些数据,、,、我们越快,得,得到那些,信,信息、我,们,们就能越,快,快据此采,取,取行动，这个系统,已,已经成为,我,我们的一,个,个重要工,具,具”。,利用数据,仓,仓库，沃,尔,尔玛对商,品,品进行市,场,场类组分,析,析，即分,析,析哪些商,品,品顾客最,有,有希望一,起,起购买。,一个意外,的,的发现就,是,是：跟尿,布,布一起购,买,买最多的,商,商品竟是,啤,啤酒！按,常,常规思维,，,，尿布与,啤,啤酒风马,牛,牛不相及,，,，若不是,借,借助于数,据,据仓库系,统,统，商家,决,决不可能,发,发现隐藏,在,在背后的,事,事实。,沃尔玛就,在,在它的一,个,个个商店,里,里将它们,并,并排摆放,在,在一起，,结,结果是尿,布,布与啤酒,的,的销量双,双,双增长。,每天要处,理,理并更新2亿条记,录,录，要对,来,来自6000多个,用,用户的48，000条查询,语,语句进行,处,处理。销,售,售数据、,库,库存数据,每,每天夜间,从,从4，000多个,商,商店自动,采,采集过来,，,，并通过,卫,卫星线路,传,传到总部,的,的数据仓,库,库里。,利用数,据,据仓库,，,，进行,决,决策支,持,持分析,，,，具体,表,表现为,：,：,1.商,品,品分组,布,布局,合理的,商,商品布,局,局能节,省,省顾客,的,的购买,时,时间，,能,能刺激,顾,顾客的,购,购买欲,望,望。,分析顾,客,客的购,买,买习惯,，,，掌握,不,不同商,品,品一起,购,购买的,概,概率，,甚,甚至考,虑,虑购买,者,者在商,店,店里所,穿,穿行的,路,路线、,购,购买时,间,间和地,点,点，从,而,而确定,商,商品的,最,最佳布,局,局。,2.降,低,低库存,成,成本,沃尔玛,通,通过数,据,据仓库,系,系统，,决,决定对,各,各个商,店,店各色,货,货物进,行,行增减,，,，确保,正,正确的,库,库存。,沃尔玛,的,的经营,哲,哲学是,“,“代销,”,”供应,商,商的商,品,品，也,就,就是说,，,，在顾,客,客付款,之,之前，,供,供应商,是,是不会,拿,拿到它,的,的货款,的,的。,数据仓,库,库系统,不,不仅使,沃,沃尔玛,省,省去了,商,商业中,介,介，还,把,把定期,补,补充库,存,存的担,子,子转嫁,到,到供应,商,商身上,。,。,3.,了,了解销,售,售全局,各个商,店,店在传,送,送数据,之,之前，,先,先对数,据,据进行,如,如下分,组,组：商,品,品种类,、,、销售,数,数量、,商,商店地,点,点、价,格,格和日,期,期等。,通,通过这,些,些分类,信,信息，,沃,沃尔玛,能,能对每,个,个商店,的,的情况,有,有个细,致,致的了,解,解。,在最后,一,一家商,店,店关门,后,后一个,半,半小时,，,，沃尔,玛,玛已确,切,切知道,当,当天的,运,运营和,财,财政情,况,况。,4、市,场,场分析,沃尔玛,利,利用数,据,据挖掘,工,工具和,统,统计模,型,型分析顾,客,客的购,买,买习惯,、,、广告,成,成功率,和,和其他,战,战略性,的,的信息。,每周六,要,要对世,界,界范围,内,内销售量,最,最大的15种,商,商品进,行,行分析,，,，然后确,保,保在准,确,确的时,间,间、合,适,适的地,点,点有所,需,需要的,库,库存。,5、趋,势,势分析,对商品品种,和,和库存的趋,势,势进行分析,，,，以选定需,要,要补充的商,品,品，研究顾客购买趋,势,势，分析季,节,节性购买模,式,式，确定降,价,价商品，并,对,对其数量和,运,运作作出反,应,应。,为了能够预,测,测出季节性,销,销售量，它,要,要检索数据,仓,仓库拥有100，000种商品一,年,年多来的销,售,售数据，并,在,在此基础上,作,作分析和知,识,识挖掘。,沃尔顿在他,的,的自传中写,道,道：“我能,顷,顷刻之间把,信,信息提取出,来,来，而且是,所,所有的数据,。,。我能拿出,我,我想要的任,何,何东西，并,确,确切地讲出,我,我们卖了多,少,少。”这感,觉,觉就象在信,息,息的海洋里,，,，“轻舟已,过,过万重山”,。,。,他还写到：,”,”我想我们,总,总是知道那,些,些信息赋予,你,你一定的力,量,量，而我们,能,能在计算机,内,内取出这些,数,数据的程度,会,会使我们具,有,有强大的竞,争,争优势。”,数据,仓,仓库,改,改变,了,了沃,尔,尔玛,，,，而,沃,沃尔,玛,玛改,变,变了,零,零售,业,业。,沃尔,玛,玛的,成,成功,给,给人,以,以启,示,示：,唯,唯有,站,站在,信,信息,巨,巨人,的,的肩,头,头，,才,才能,掌,掌握,无,无限,，,，创,造,造辉,煌,煌。,习,题,题,1,，,，2,，,，5,，,，11,，,，14,，,，,15,，,，19,，,，20,演,讲,讲,完,完,毕,毕,，,，,谢,谢,谢,谢,观,观,看,看,！,！,