数据挖掘为什么提出数据挖掘？

商业中产生的实时数据如滔滔江水，源源不断的存储到交易系统，再加上历史存储的交易数据，通常数据条数上亿，依靠人工几乎很难从中捕获有效信息。

数据挖掘应运而生，针对此痛点提出解决方案。

数据挖掘是指从海量的低信息密度信息中，使用挖掘方法，获取关注的高信息密度的信息。本文仅描述在数据仓库场景下的数据挖掘。

数据挖掘一般在OLAP（联机分析处理）系统中进行，实施过程涉及到数据集成、业务设计、数据开发、数据服务等数据治理阶段。

OLAP系统使数据仓库能够快速响应重复而复杂的分析查询，从而使数据仓库能有效地用于联机分析。OLAP 的多维数据模型和数据聚合技术可以组织并汇总大量的数据，以便能够利用联机分析和图形工具迅速对数据进行评估。当业务分析人员搜寻答案或试探可能性时，在得到对历史数据查询的回答后，经常需要进行进一步查询。OLAP 系统可以快速灵活地为分析人员提供实时支持。

通常的OLAP应用有财务报表、市场分析、市场计划、客户服务等。

数据挖掘之平台选型

前文提到数据挖掘一般在OLAP系统中进行，在进行数据挖掘之前需要选择合适的OLAP系统。目前Oracle、微软、Cognos、Hyerion等商业公司提供了相关的服务，除此之外，还有基于apache Hadoop开源生态的解决方案，以及MPP(大规模并行处理系统)数据库如Greenplum、ClickHouse等。

数据挖掘之数据集成

一个OLAP系统里的数据来源有文件系统，关系数据库可视化数据，数据仓库，NoSQL，大数据云服务，对象存储等数据源，为了将数据集成到OLAP系统中，实现数据的流动，需要进行批量的数据迁移。

数据挖掘之业务设计

首先数据仓库的基本结构就是Star Schema和SnowFlake Schema，星型结构和雪花结构。

通过业务设计，根据事实表和维度表提取业务原子指标，根据原子指标计算衍生指标、复合指标，完成一个业务需求的设计。

以业界标准的零售场景典型模型为例，从数据仓库中的订单数据出发，根据业务流程设计，包含多张事实表、维度表。从业务上需求来看，一般包括收入分析、运营分析、营销分析、渠道分析、供应链分析、配送分析、舆情监控和用户关怀等几个大类。

设计数仓分层模型时，采用Kimball方法，从需求关注的指标出发，设计数据集市层的宽表字段，根据集市层列出相关联的明细层事实表、维度表，围绕指标或主题设计中间层，中间层连接了集市层和明细层，从而实现从上至下的集市层、服务层、明细层的数据挖掘业务设计。

数据挖掘之数据开发

根据业务设计，编写代码，实现业务指标的计算，即进行数据开发。

通常情况下数据开发的产出是OLAP系统的SQL脚本，SQL脚本实现围绕业务需求指标计算的逻辑。通过执行一系列的SQL脚本作业，逐个层次计算结果和写入各层次表，最终业务关注的指标结果存放在数据集市层表中。

数据挖掘之数据服务

数据服务即以某种形式将数据集市

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