Mineração e Armazenamento de Dados
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- Gabriella Padilha Rodrigues
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1 Mineração e Armazenamento de Dados Carlos P. Caldeira Departamento de Informática Universidade de Évora [email protected]
2 Modelo dimensional
3 Modelo dimensional Modelo Entidade-Relação Limitações dos SGBDR Modelo dimensional: com fácil acesso e utilização
4 Modelo relacional Objectivos: Redundância Integridade Consequência: Transações Divisão dos dados Teia intrincada Todas as tabelas são semelhantes
5 Modelo relacional Problemas: Queries simples complexas Diagramas demasiado complexos Número de possibilidades num join
6 Modelo relacional Análise complexa? Calcular a percentagem do total das vendas para cada produto, por categoria e cidade, comparado com o mesmo período do ano anterior. pergunta complicada? como faz o utilizador?
7 Análise dos dados OLTP: Qual foi o lucro gerado pelo novo produto? DSS: Qual foi o lucro gerado pelo novo produto por mês, na Beira Litoral, por nível demográfico, em cada ponto de venda, em relação à anterior versão do produto?
8 Modelo multi-dimensional Estrutura adequada aos utilizadores Olhar para os dados usando uma vista multi-dimensional Modelo de dados Diagrama
9 Modelo dimensional Dois grupos: factos e dimensões dados a analisar atributos sobre os factos
10 Tabela de factos Tabela principal facto - é uma medida da actividade Vendas Diárias Factos Data Chave (CE) Produto Chave (CE) Loja Chave (CE) Cliente Chave (CE) Número Talão (DD) Venda Euros Unidades Vendidas
11 Tabelas de dimensões Contêm a descrição textual do negócio Muitos atributos Cada dimensão é definida pela PK Principal fonte de informação Manter o DW utilizável Não-normalizadas
12 Modelo dimensional Data Dimensão Data Chave (CP) (outros atributos) Produto Dimensão Produto Chave (CP) (outros atributos) Vendas Diárias Factos Loja Dimensão Loja Chave (CP) (outros atributos) Data Chave (CE) Produto Chave (CE) Loja Chave (CE) Cliente Chave (CE) Número Talão (DD) Venda Euros Simplicidade e simetria Unidades Vendidas Compreensão e navegabilidade Melhor performance Dados atómicos Star Join Schema
13 Complementaridade entre... Data Dimensão Data Chave (CP) Data Dia da Semana Mês Ano (outros atributos) Loja Dimensão Loja Chave (CP) Código da Loja Nome da Loja Endereço da Loja Código Postal da Loja Concelho da Loja Freguesia da Loja (outros atributos) Vendas Diárias Factos Data Chave (CE) Produto Chave (CE) Loja Chave (CE) Cliente Chave (CE) Número Talão (DD) Venda em Euros Unidades Vendidas Produto Dimensão Produto Chave (CP) Descrição do Produto Número SKU (Chave Natural) Gama Descrição Categoria Descrição Subcategoria Descrição (mais atributos)
14 Complementaridade entre... Data Dimensão Data Chave (CP) Data Dia da Semana Mês Ano (outros atributos) Loja Dimensão Loja Chave (CP) Código da Loja Nome da Loja Endereço da Loja Código Postal da Loja Concelho da Loja Freguesia da Loja (outros atributos) Vendas Diárias Factos Data Chave (CE) Produto Chave (CE) Loja Chave (CE) Cliente Chave (CE) Número Talão (DD) Venda Euros Unidades Vendidas Produto Dimensão Produto Chave (CP) Descrição do Produto Número SKU (Chave Natural) Gama Descrição Categoria Descrição Subcategoria Descrição (mais atributos) Concelho da Loja Gama Descrição Venda Euros Unidades Vendidas Lisboa Detergente Lisboa Loiça 27,5 1 Lisboa Ferramenta 13,8 1 Évora Roupa 7,9 1 Évora Bolacha 36,3 7
15 Asneiras... Utilização de nomes crípticos: T_Colegio T_Grau T_Especialidade Num_Al Doc_Id Cd_cr_key etc..
16 Asneiras... Tabela tradução de códigos
17 Modelo dimensional Casos de Estudo
18 As quatro fases do desenho 1. Escolha do processo a modelar Um processo não é... Publicar os dados apenas uma vez
19 As quatro fases do desenho 2. Declaração do grão do processo Nível de detalhe, o que significa... Exemplos: Cada um dos medicamentos... A classificação a cada disciplina... O balanço mensal de uma conta... O bilhete de embarque...
20 As quatro fases do desenho 3. Escolha das dimensões Quais são as propriedades dos dados? Se a granularidade for bem escolhida...
21 As quatro fases do desenho 4. Identificação dos factos numéricos O que se está a medir? Os factos têm que estar de acordo com o nível de detalhe definido no ponto 2.
22 Empresa distribuição (retail case) Cada loja: mercearia, drogaria, lácteos, padaria,... Cada loja tem produtos: código de inventário não têm UPC 1. Processo 2. Grão 3. Dimensões 4. Factos
23 Empresa distribuição 1. Estudar as vendas nos POS Analisar o comportamento dos clientes Tipo de vendas por loja Promoções
24 Empresa distribuição 2. Cada linha numa venda no POS Dados atómicos são naturalmente dimensionais alto valor analítico agregado de múltiplas formas Qualquer estudo-resumo pode ter base nos dados atómicos mas...
25 Empresa distribuição 3. Derivação das dimensões Loja, produto e data dimensões primárias Promoção dimensão adicional
26 Empresa distribuição 4. Escolha dos factos Os factos têm que alinhar com o grão escolhido Que factos são recolhidos num POS? a quantidade vendida o valor da venda
27 Data Dimensão Data - dimensão Data Key (PK) Data Descrição Dia da Semana Dia Juliano Semana Juliana Mês Juliano Número do Dia no Mês Número do Dia no Ano Número do Dia no Mês Fiscal Número do Dia no Ano Fiscal Nome do Mês Número do Mês no Ano Mês-Ano (MM-YYYY) Trimestre Semestre Ano Semana Fiscal Mês Fiscal Número do Mês Fiscal no Ano Número da Semana Fiscal no Ano Mês-Ano Fiscal (MM-YYYY) Indicação de Feriado Tipo de Dia da Semana Estação de Vendas Acontecimento Importante (outros atributos)
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