Trang chủ
Trang tiêu đề
Mục lụcTrang 1 / 48
Quay lui
Toàn màn hình
Đóng File
Đóng PDF
Bài giảng
Kho dữ liệu và Hệ hỗ trợ quyết định
Hoàng Thị Lan Giao - Đại học Khoa học Huế
Trang chủ
Trang tiêu đề
Mục lụcTrang 2 / 48
Quay lui
Toàn màn hình
Đóng File
Đóng PDF
. Nội dung môn học
. Tổng quan
. Kho dữ liêu
. Hệ hỗ trợ quyết định
. Tổng kết
Trang chñ
Trang tiªu ®Ò
Môc lôc

Toàn màn hình
Đóng File
Đóng PDF
4. Mục đích xây dựng kho dữ liệu
4.1. Các nguồn thông tin đa tạp
- Sự bùng nỗ thông tin
- Nhiều hệ thống thông tin đợc xây dựng khác nhau về
nhiều mặt: Giao diện, cấu trúc biểu diễn, có thể chứa thông
tin trùng lặp; không nhất quán.
4.2. Truy cập dữ liệu một cách thống nhất
- Thu thập và kết hợp thông tin
- Khung nhìn tích hợp
- Hỗ trợ khả năng chia sẻ
1. Làm cho hệ thống trở nên dễ hiểu
2. Làm sạch dữ liệu thu thập từ nhiều nguồn
3. Dữ liệu dễ phân tích và tích hợp ,...
4. Lu trữ dữ liệu đầy đủ và nhất quán, tổ chức sẵn cho
ngời dùng cuối
Trang chủ
Trang tiêu đề
Mục lụcTrang 6 / 48
Quay lui
Toàn màn hình
Đóng File
Đóng PDF
5. Cấu trúc của kho dữ liệu
5.1. Tầng 1: Truy xuất dữ liệu

cấp cho các phân tích chi tiết, có thể có cấu trúc khác nhau
phụ thuộc vào nhà cung cấp
Trang chủ
Trang tiêu đề
Mục lụcTrang 8 / 48
Quay lui
Toàn màn hình
Đóng File
Đóng PDF
5.4. Chiết dữ liệu - (Tầng 3)
- Dữ liệu đợc chiết từ nhiều nguồn với những kiểu dữ liệu
khác nhau: quan hệ, file, HTML, XML,v.v...
- Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ dữ liệu trùng nhau; xử lý dữ
liệu không nhất quán; thiếu.
- Chuyển đổi: Loại trừ dữ liệu gây nhiễu; chuyển dữ liệu
vào lợc đồ nhất quán; xây dựng tri thức từ dữ liệu
Trang chủ
Trang tiêu đề
Mục lụcTrang 9 / 48
Quay lui
Toàn màn hình
Đóng File
Đóng PDF
6. Các biến thể của Kho dữ liệu


Trang 11 / 48
Quay lui
Toàn màn hình
Đóng File
Đóng PDF
Phần 2: Cấu trúc Hệ hỗ trợ quyết định
Trang chủ
Trang tiêu đề
Mục lụcTrang 12 / 48
Quay lui
Toàn màn hình
Đóng File
Đóng PDF
. Chức năng của Hệ hỗ trợ quyết định
1. Trợ giúp quyết định dựa trên kiến thức - giúp hỗ trợ các
bớc của quá trình quyết định không giải quyết đợc
banừg toán học.
2. Các hệ mô hình hoá quyết định thông minh- giúp ngời
dùng xây dựng, áp dụng và quản lý th viện các mô
hình.
3. Các hệ chuyên gia phân tích quyết định- tích hợp các
phơng pháp lý thuyết nghiêm ngặt về tính bất định
vào các cơ sở kiến thức của Hệ chuyên gia.
Có các tên gọi khác: Hệ HTQD thông minh; HHT
Chuyên gia; HHTQD tích cực, ...
Trang chủ

3. Dữ liệu hay thông tin đợc tổ chức và xử lý để nắm
bắt sự hiểu biết , kinh nghiệm.
Kiến thức có thể là sự sử dụng dữ liệu và thông tin để
ra quyết định.
3.2. Các dạng dữ liệu
- Đa dạng: hình ảnh, âm thanh, khái niệm ...
- Lu trữ và tổ chức theo nhiều cách khác nhau.
- Có thể ở dạng thô hoặc qua xử lý.
Trang chủ
Trang tiêu đề
Mục lụcTrang 15 / 48
Quay lui
Toàn màn hình
Đóng File
Đóng PDF
4. Thu thập và chất lợng dữ liệu
4.1. Thu thập
- Phơng pháp thu thập phổ biến: bằng câu hỏi, quan sát,
nghiên cứu thời gian, phỏng vấn,...
- Dữ liệu cần hợp thức và lọc lại: chất lợng và tính toàn
vẹn của dữ liệu có ý nghĩa cho các hệ hỗ trợ quản lý, quyết
định.
4.2. Chất lợng dữ liệu
- Đặc biệt quan trọng
- Tính chính xác, khách quan, tin cậy đợc
- Dễ truy cập.
Trang chủ

Nhà kho dữ liệu:
- Vai trò: cung ứng dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định.
- Ngời dùng (2 lớp): ngời dùng trực tiếp và ngời phát
triển ứng dụng.
Trang chñ
Trang tiªu ®Ò
Môc lôc
 
 
Trang 18 / 48
Quay lui
Toµn mµn h×nh
§ãng File
§ãng PDF
PhÇn 3: M« h×nh Håi quy tuyÕn tÝnh
Trang chñ
Trang tiªu ®Ò
Môc lôc
 
 
Trang 19 / 48
Quay lui
Toµn mµn h×nh
§ãng File
§ãng PDF
1. Nh¾c l¹i c¸c kh¸i niÖm
1.1. VÐct¬ ngÉu nhiªn
X
1
, · · · , X

Đóng PDF
1.2. Véctơ trung bình
E(X) = [E(X
1
), ã ã ã , E(X
n
)]
T
= [à
1
, ã ã ã , à
n
]
T
là véctơ giá
trị trung bình

ii
= E(X
i
à
i
)
2
là phơng sai của X
i
và

ij
= E(X

Trang tiªu ®Ò
Môc lôc
 
 
Trang 21 / 48
Quay lui
Toµn mµn h×nh
§ãng File
§ãng PDF
Cho X
1
, X
2
lµ hai biÕn ngÉu nhiªn rêi r¹c víi ma trËn x¸c
suÊt ®ång thêi nh− sau:
x
1
\x
2
0 1 p
1
(x
1
)
-1 0.24 0.06 0.3
0 0.16 0.14 0.3
1 0.40 0.00 0.4
p
2
(x

2
− µ
1
µ
2
Trang chủ
Trang tiêu đề
Mục lụcTrang 22 / 48
Quay lui
Toàn màn hình
Đóng File
Đóng PDF
Phân tích hồi quy là phơng pháp phân tích thống kê để dự
đoán các giá trị của các biến phụ thuộc.
2. Mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển
Giả sử X
1
, X
2
, ã ã ã , X
k
là k biến độc lập dùng để dự báo
và Y là biến phụ thuộc cần dự báo.
Ví dụ: Y là giá nhà hiện hành. Khi đó Y phụ thuộc chủ
yếu vào các yếu tố sau:
1) X
1

k
nói chung là phức tạp. Mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển
khẳng định Y phụ thuộc tuyến tính vào các X
i
:
Y =
0
+
1
X
1
+ ã ã ã +
k
X
k
+
trong đó là sai số ngẫu nhiên và
i
, i = 1, k là các hệ số
cha biết.
Trang chủ
Trang tiêu đề
Mục lụcTrang 24 / 48
Quay lui
Toàn màn hình
Đóng File
Đóng PDF

k
x
2k
+
2
. . .
y
n
=
0
+
n
x
11
+ ã ã ã +
k
x
nk
+
n
trong đó các sai số
1
, ã ã ã ,
n
thoả ba điều kiện:
1) E(
j
) = 0: việc đo đạc không chịu sai lệch hệ thống.
2) D(
j

.
y
n




=




1 x
11
x
12
· · · x
1k
1 x
21
x
22
· · · x
2k
1
.
.
.
.
.





+





1

2
.
.
.

n



