第九章CRM中的数据仓库与数据挖掘本章内容第一节客户关系管理与数据仓库第二节客户关系管理与数据挖掘第三节应用案例第一节客户关系管理与数据仓库一、数据仓库的基本概念二、建立单独的数据仓库三、数据仓库的数据组织四、数据仓库结构五、数据仓库如何支持CRM一、数据仓库的基本概念数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。数据仓库有以下几个特点：数据仓库中的数据是面向主题的、集成的、不可更新的（稳定的）、随时间不断变化的，建立数据仓库的目的是为了更好的支持决策的制定。二、建立单独的数据仓库操作数据库存放了大量的数据，为什么还要建立单独的数据仓库？操作数据库是为已知的任务和负载设计的，而数据仓库的查询通常是复杂的，涉及大量数据在汇总级的计算，可能需要特殊的数据组织、存取方法和基于多维视图的实现方法，在操作数据库上处理这些任务，会大大降低操作任务的性能。另外，数据仓库与操作数据库分离是由于这两种系统中数据的结构、内容和用法都不相同。三、数据仓库的数据组织（一）数据仓库数据组织方式（二）数据仓库中的数据模型（一）数据仓库数据组织方式数据仓库中数据的组织方式与操作数据库不同，通常采用分级的方式进行组织，一个典型的数据仓库的数据组织结构图如图9-1所示。在数据仓库中，数据被分成四种级别，分别是高度综合级、轻度综合级、当前细节级、早期细节级。后备数据后备数据后备数据后备数据元数据早期细节级当前细节级轻度综合级高度综合级图9-1数据仓库数据组织结构图（二）数据仓库中的数据模型1.多维数据模型的定义。由于数据仓库需要管理的数据量极为庞大，并且服务的目的不同，但是传统的数据建模方法主要面向事务型的分析处理工作，因此，需要有新的数据建模方法来完成数据仓库中数据的建模和组织，这种模型就是多维数据模型。2.几个相关的概念。（1）数据立方体。在多维数据模型中，数据是以多维逻辑方式组织，数据在各个维之间相互交叉，形成立体的数据视图即数据立方体。（2）维。所谓维就是相同类数据的集合，是关于一个组织想要记录的透视或实体。（3）维表。每个维都有一个表与之相关联，该表称为维表，它进一步描述维。3.多维数据模型的存在形式。多维数据模式可以以星型模式、雪花模式、事实星座模式的形式存在。四、数据仓库结构（一）数据仓库的三层结构（如图9-2所示）（1）底层是数据仓库...
