發信人: GzLi (笑梨), 信區: DataMining
標  題: SAS數據倉庫與數據挖掘
發信站: 南京大學小百合站 (Mon May 13 15:35:34 2002), 站內信件

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SAS數據倉庫與數據挖掘 
---從業務數據中提煉決策支持信息的解決方案 

目錄 

SAS研究所和SAS系統1 
利用SAS技術建立你的數據倉庫2 
SAS數據倉庫的組成4 
SAS數據倉庫的體系結構6 
SAS數據倉庫的開發9 
SAS的數據倉庫產品-SAS/WA12 
SAS幫助你進行數據挖掘15 
SAS的數據挖掘的方法論-SEMMA17 
SAS數據挖掘的集成軟件工具-SAS/EM（Enterprise Miner）21 
決策支持智能化24 
企業級的報表制作工具-SAS/ER+SAS/MDDB+SAS/IntrNet27 
在網上展開SAS功能31 

摘要 
在W.H.Inmon所著“Building the Data Warehouse”一書中給出了數據倉庫的定義：
“數據倉庫是面向主題的、整合的、穩定的，并且時變的收集數據以支持管理決策的
一種數據結構形式。”這一定義指出了數據倉庫和事務處理系統之間的主要差異。數
據倉庫的目標是為了制定管理的決策提供支持信息，這顯著的與OLTP系統的快速響應
需要不同。正象企業為了發展要進行業務重組一樣，為了支持管理決策需要也要按決
策業務科目的要求重組OLTP系統中的數據，并要按不同決策，分析內容分別組織使之
方便使用。這種基于主題的模式從用戶角度來看就是多重的數據重組結構。 

在下圖中表示了SAS數據倉庫的模型。 

數據倉庫是適應決策支持系統的需要而產生的，所以人們希望所采用的軟件產品能支
持決策過程的全部工作內容。SAS的數據倉庫技術就是可以支持決策全過程的整體解
決方案。包括： 
從任何業務處理系統或數據源中取出決策所需數據 
對源數據進行清理和整合 
按計劃或規則進行數據倉庫的裝載和更新 
按支持決策的需要，以多種形式進行數據和信息的組織 
最豐富的決策數據分析處理能力 
靈活多樣的結果展現方式 
如果您想建立決策支持系統的話，您就應當檢查您所采用的軟件工具是否具備上述全
面的能力。 

SAS軟件研究所對數據挖掘所下的定義是：數據挖掘是按照既定的業務目標，對大量
的企業數據進行探索、揭示隱藏其中的規律性并進一步將之模型化的先進、有效的方
法。 

圖示：數據挖掘流程 

以上敘述的是數據挖掘的基本流程。如圖所示這一過程可能是要反復進行的。在反復
過程中，不斷的趨近事物的本質，不斷的優化你的問題的解決方案。在各個行業SAS
大量的成功實踐證明了這一方法的強大威力。SAS的SEMMA方法論也一定能幫助你在數
據挖掘中取得成功。 

利用SAS軟件技術進行數據挖掘可以有三種方式： 
使用SAS軟件模塊組合進行數據挖掘 
將若干SAS軟件模塊聯結成一個適合你的需要的綜合應用軟件 
使用SAS數據挖掘的集成軟件工具SAS/EM 

從本質上講，數據倉庫就是對OLTP系統的數據，按決策支持的需要進行的數據重組。
它使最終用戶能方便地、并有可操作性地把握全局數據。 
在數據倉庫中使用SAS的MDDB多維數據庫作為數據載體，則使之在物理存儲技術上支
持了多索引鍵的數據結構。這不僅使數據的取用、觀察方便，而且操作效率極高。 

數據倉庫和多維數據庫技術是SAS的決策支持智能化解決方案的基礎。 


在取用這些數據時，SAS/ER將這些不同類型的數據載體看成三種類型： 
文件服務器：這是指在本地通過網絡聯結的系統。可通過網絡進行數據傳輸，或者形
成網絡文件系統（NFS），直接就把另一計算機中的數據看成“F:\…”盤的數據，直
接操作之。 
ODBC服務器：微軟的ODBC實際上是兩種應用之間的聯結。從SAS/ER角度看是從客戶機
端提交了一個應用的數據需求給服務器端。這種數據需求可能是要在服務器端對數據
進行重新組織的。組織好后，像一個虛擬文件似的傳給客戶機端。 
遠程SAS服務器：在遠程的計算機上配置上SAS/ACCESS功能，先從遠程機的任何所需
數據源取出數據，然后通過網絡將數據傳到SAS/ER中來。 

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