Architetture per l’analisi di dati
Basi di dati: Architetture
e linee di evoluzione Seconda edizione
Capitolo 8
Appunti dalle lezioni
Motivazioni
I sistemi informatici permettono di aumentare la
produttività delle organizzazioni
automatizzandone la gestione operativa
quotidiana.
Questi dati possono essere utilizzati per la
pianificazione e il supporto alle decisioni
–
se opportunamente accumulati e analizzati.
Una corretta gestione dei dati storici può cioè
essere occasione di un grande vantaggio
competitivo.
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
2
SISTEMI INFORMATIVI DIREZIONALI
Il livello operativo
–
Si occupa delle attività
attraverso cui l’azienda
produce i propri servizi e
prodotti.
Il livello direzionale
–
Si occupa di quelle attività
necessarie alla definizione
degli obiettivi da raggiungere
ed alle strategie da
intraprendere per perseguirli.
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
3
Piramide di Anthony
Pianificazione strategica
–
Controllo direzionale
–
Determina gli obiettivi generali
dell’azienda.
Definisce traguardi economici
ovvero risultati da conseguire
a medio termine e loro
verifica.
Controllo operativo
–
Assicura che le attività dei
processi aziendali procedano
nel modo prefissato.
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
4
Sistemi di supporto alle decisioni
DSS
–
Supportano la dirigenza aziendale nel prendere decisioni
tattico-strategiche
Ma su quali dati?
–
Quelli accumulati per i processi operativi e gestionali
Transaction Processing Systems:
–
In maniera efficace e veloce
OLTP: On-Line Transaction Processing
Decision Support Systems:
–
OLAP: On-Line Analytical Processing
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Architetture per l’analisi dei dati
5
OLTP
Tradizionale elaborazione di transazioni che
realizzano i processi operativi dell’azienda.
Caratterizzati da:
–
–
–
–
Operazioni predefinite, brevi e relativamente
semplici.
Ogni operazione coinvolge “pochi” dati.
Dati di dettaglio, aggiornati.
Acidità delle transazioni essenziale.
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
6
OLAP
Elaborazione di operazioni per il supporto alle
decisioni
Caratterizzati da:
–
–
–
–
Operazioni complesse e casuali.
Ogni operazione può coinvolgere molti dati.
Dati aggregati, storici, anche non attualissimi.
Le proprietà “acide” non sono rilevanti, perché le
operazioni sono di sola lettura.
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
7
OLTP vs. OLAP
Utente
Funzione
Progettazione
Dati
Uso
Accesso
Unità
Unità di lavoro
Record acc.
acc.
N. utenti
Dimensione
Metrica
OLTP
impiegato
operazioni giornaliere
orientata all'applicazione
correnti, aggiornati,
dettagliati, relazionali,
omogenei
ripetitivo
read-write, indicizzato
transazione breve
decine
migliaia
100MB - 1GB
throughput
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OLAP
dirigente
supporto alle decisioni
orientata ai dati
storici, aggregati,
multidimensionali,
eterogenei
casuale
read, sequenziale
interrogazione complessa
milioni
centinaia
100GB - 1TB
tempo di risposta
Architetture per l’analisi dei dati
8
OLTP vs. OLAP
I requisiti sono quindi
contrastanti
Le applicazioni dei due tipi
possono danneggiarsi a
vicenda
OLTP
OLAP
Base di dati
Data
Warehouse
APPLICAZIONE OLTP
APPLICAZIONE OLAP
UTENTI FINALI
(Transazioni)
ANALISTI
(Query complesse)
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Architetture per l’analisi dei dati
9
Dettagli dell’architettura dei SID
Data WareHouse
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Architetture per l’analisi dei dati
10
Data warehouse
Una base di dati
–
Utilizzata principalmente per il supporto alle decisioni
direzionali
Integrata
Dati dipendenti dal tempo e aggregati
Non volatile e fuori linea
Orientata ai soggetti
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Architetture per l’analisi dei dati
11
Integrata
I dati di interesse provengono da varie sorgenti
informative
–
ciascun dato proviene da una o più di esse
Il data warehouse rappresenta i dati in modo
univoco
–
riconciliando le eterogeneità dalle diverse
rappresentazioni
nomi
struttura
codifica
rappresentazione multipla
….
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Architetture per l’analisi dei dati
12
Dati storici
Le basi di dati operazionali mantengono il
valore corrente delle informazioni
–
L’orizzonte temporale di interesse è dell’ordine dei
pochi mesi
Nel data warehouse è di interesse l’evoluzione
storica delle informazioni
–
L’orizzonte temporale di interesse è dell’ordine degli
anni
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Architetture per l’analisi dei dati
13
Dati aggregati
Nelle attività di analisi dei dati per il supporto alle
decisioni
–
–
non interessa “chi” ma “quanti”
non interessa un dato ma
la somma, la media, il minimo e il massimo, di un insieme di dati
Le operazioni di aggregazione sono quindi fondamentali
nel warehousing e nella costruzione/mantenimento di
un data warehouse.
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Architetture per l’analisi dei dati
14
Fuori linea
In una base di dati operazionale, i dati vengono
–
–
–
–
–
acceduti
inseriti
modificati
cancellati
pochi record alla volta
Nel data warehouse, abbiamo
–
–
–
operazioni di accesso e interrogazione — “diurne”
operazioni di caricamento e aggiornamento dei dati
“notturne”
che riguardano milioni di record
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Architetture per l’analisi dei dati
15
Una base di dati separata
Diversi motivi:
–
non esiste un’unica base di dati operazionale che
contiene tutti i dati di interesse
–
i dati di interesse sarebbero comunque diversi
–
–
la base di dati deve essere integrata
non è tecnicamente possibile fare l’integrazione in linea
devono essere mantenuti dati storici e aggregati
l’analisi dei dati richiede per i dati organizzazioni
speciali e metodi di accesso specifici
degrado generale delle prestazioni senza la
separazione
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Architetture per l’analisi dei dati
16
Orientata i soggetti
Basi dati per OLTP:
–
hanno un orientamento
processivo / funzionale.
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
DW:
–
Non danno informazioni di
supporto alle operazioni
aziendali ma sono orientati
ai “soggetti” dell’analisi.
Architetture per l’analisi dei dati
17
Architettura
Metadati
Sorgenti
esterne
Basi di dati
operazionali
Sorgenti dei dati
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Analisi
multidimensionale
Data
Warehouse
Data mining
Strumenti di analisi
Architetture per l’analisi dei dati
18
Sorgenti informative
I sistemi operazionali dell’organizzazione
–
–
–
–
sono sistemi transazionali (OLTP) orientati alla gestione dei
processi operazionali
non mantengono dati storici
ogni sistema gestisce uno o più soggetti (ad esempio, prodotti o
clienti)
sono spesso sistemi “legacy”
Sorgenti esterne
–
ad esempio, dati forniti da società specializzate di analisi
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Architetture per l’analisi dei dati
19
Alimentazione del data warehouse
ETL: Extract, Transform, Load
Attività necessarie ad alimentare un DW
–
Estrazione
–
Transform
accesso ai dati nelle sorgenti
Pulizia
Trasformazione
–
–
–
rilevazione e correzione di errori e inconsistenze nei dati estratti
trasformazione di formato, correlazione con oggetti in sorgenti diverse
Caricamento
con introduzione di informazioni temporali e generazione dei dati aggregati
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
20
Metadati
I metadati sono informazioni utili all’attività di
ETL
"Dati sui dati":
–
–
–
descrizioni logiche e fisiche dei dati (nelle sorgenti e
nel DW)
corrispondenze e trasformazioni
dati quantitativi
Spesso sono immersi nei programmi
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Architetture per l’analisi dei dati
21
Data Warehouse Server
Sistema dedicato alla gestione warehouse
Può basarsi su due tecnologie principali
–
MOLAP
–
I dati sono memorizzati in forma multidimensionale tramite speciali
strutture dati tipicamente proprietarie
ROLAP
I dati sono memorizzati in DBMS relazionali (schemi a stella)
I produttori di RDBMS stanno iniziando a fornire estensioni OLAP
ai loro prodotti
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Architetture per l’analisi dei dati
22
Strumenti di analisi
Consentono di effettuare analisi dei dati
utilizzando il Data Warehouse server
–
offrono interfacce amichevoli per presentare, in
forma adeguata e facilmente comprensibile, i risultati
delle analisi
Due principali tipologie di analisi (e quindi di
strumenti)
– Analisi multidimensionale
Tools
–
di reportistica
Data mining
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
23
Architettura
Sorgenti
esterne
Metadati
Basi di dati
operazionali
Analisi
dimensionale
Data
Warehouse
Data mining
Data Mart
Sorgenti dei dati
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Strumenti di analisi
Architetture per l’analisi dei dati
24
Data mart
Un sottoinsieme logico dell’intero data
warehouse
–
–
–
un data mart è la restrizione del data warehouse a un
singolo problema di analisi
un data warehouse è l’unione di tutti i suoi data mart
un data mart rappresenta un progetto fattibile
la realizzazione diretta di un data warehouse completo non
è invece solitamente fattibile
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
25
Variante dell’architettura
Metadati
Sorgenti
esterne
Analisi
dimensionale
Basi di dati
operazionali
Data mining
Sorgenti dei dati
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Data Mart
Strumenti di analisi
Architetture per l’analisi dei dati
26
MOLAP
Articolo
Milano-2
Milano-1
Roma-2
Roma-1
Luogo
Tempo
Lettori DVD
Televisori
Quantità
Lettori CD
Videoregistratori
1 trim. 2003
2 trim. 2003
3 trim. 2003
4 trim. 2003
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
27
Dimensioni e gerarchie di livelli
regione
provincia
anno
categoria
marca
trimestre
mese
città
prodotto
negozio
Luogo
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
giorno
Articolo
Tempo
Architetture per l’analisi dei dati
28
MOLAP: Slice and dice
Articolo
Seleziona e taglia
Luogo
Il manager regionale
esamina la vendita dei
prodotti in tutti i
periodi relativamente
ai propri mercati
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Tempo
Il manager finanziario
esamina la vendita dei
prodotti in tutti
i mercati relativamente
al periodo corrente e
quello precedente
Architetture per l’analisi dei dati
29
MOLAP: Slice and dice
Seleziona e taglia
Articolo
Luogo
Il manager di prodotto
esamina la vendita di
un prodotto in tutti i
periodi e in tutti i
mercati
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Tempo
Il manager strategico
si concentra su una
categoria di prodotti,
una area e un
orizzonte temporale.
Architetture per l’analisi dei dati
30
Risultato di slice and dice
LETTORI DVD
1 trim.
03
2 trim.
03
3 trim.
03
4 trim.
03
Roma-1
38
91
66
198
Roma-2
155
219
248
265
Milano-1
121
273
266
326
Milano-2
222
122
155
200
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
31
... e poi di roll-up
LETTORI DVD
1 trim.
03
2 trim.
03
3 trim.
03
4 trim.
03
Roma
193
310
314
463
Milano
343
395
421
526
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
32
Risultato di roll-up
Per tutti i
negozi
1 trim.
03
2 trim.
03
3 trim.
03
4 trim. 03
Lettori DVD
536
705
735
989
Televisori
567
716
606
717
Lettori CD
187
155
186
226
Videoregistratori
175
191
202
319
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
33
... e poi drill - down
Per tutti i
negozi
Gen
03
Feb
03
Mar
03
Apr
03
Mag
03
Giu …
03
Lettori DVD
165
178
193
205
244
256 …
Televisori
154
201
212
245
255
216 …
Lettori CD
54
88
45
24
65
66
…
Videoregistratori
56
64
55
52
64
75
…
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
34
Visualizzazione dei dati
I dati vengono infine visualizzati in veste grafica, in maniera da
essere facilmente comprensibili.
Si fa uso di:
–
–
–
–
–
–
–
tabelle
istogrammi
grafici
torte
superfici 3D
bolle
…
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
35
Visualizzazione finale di un’analisi
1000
900
800
700
600
500
400
300
200
4 trim.2003
100
3 trim.2003
0
2 trim.2003
Lettori DVD
1 trim.2003
Televisori
Lettori CD
Videoregistratori
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
36
Implementazione MOLAP
I dati sono memorizzati direttamente in un formato dimensionale
(proprietario).
Le gerarchie sui livelli sono codificate in indici di accesso alle
matrici
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
37
ROLAP
Uno schema dimensionale (schema a stella) è
composto da
–
Una tabella principale, chiamata tabella dei fatti:
Memorizza i fatti e le sue misure
–
–
Le misure più comuni sono numeriche, continue e additive
Varie tabelle ausiliarie, chiamate tabelle dimensione
una tabella dimensione rappresenta una dimensione rispetto alla
quale è interessante analizzare i fatti
–
–
Memorizza i membri delle dimensioni ai vari livelli
Gli attributi sono solitamente testuali, discreti e descrittivi
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
38
Schema a stella
Tempo
CodiceTempo
Giorno
Mese
Trimestre
Anno
Luogo
CodiceLuogo
Negozio
Indirizzo
Città
Provincia
Regione
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Vendite
Tempo
Luogo
Articolo
Cliente
Quantità
Incasso
Articolo
CodiceArticolo
Descrizione
Marca
CodiceCategoria
Categoria
Cliente
CodiceCliente
Nome
Cognome
Sesso
Età
Professione
Architetture per l’analisi dei dati
39
Una possibile istanza
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
40
Caratteristiche
La tabella fatti memorizza le misure (fatti) di un processo
–
–
–
la chiave è composta da riferimenti alle chiavi di tabelle
dimensione
gli altri campi rappresentano le misure
è in BCNF
Una tabella dimensione memorizza i membri di una dimensione
–
–
–
la chiave primaria è semplice
gli altri campi memorizzano i livelli della dimensione
tipicamente denormalizzata
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
41
Schema a fiocco di neve
Vendite
Provincia
CodiceProv
Città
CodiceCittà
Regione
Provincia
Luogo
CodiceLuogo
Negozio
Indirizzo
Città
CodiceTempo
CodiceLuogo
CodiceArticolo
CodiceCliente
Quantità
Incasso
Regione
CodiceReg
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Architetture per l’analisi dei dati
42
Interrogazioni
Le interrogazione assumono solitamente il
seguente formato standard
SELECT D1.L1,.., Dn.Ln, Aggr1(F.M1),.., Aggrk(F.Ml)
FROM Fatti as F, Dimensione1 as D1, ..,
DimensioneN as Dn
WHERE Join-predicate(F,D1) and ..
and Join-predicate(F,Dn)
and selection-predicate
GROUP BY D1.L1, ..., Dn.Ln
ORDER BY D1.L1, ..., Dn.Ln
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Architetture per l’analisi dei dati
43
Cube
SELECT
Citta, Categoria,
count(Quantita)as VenditeCC
FROM Vendite as V, Articolo as A,
Luogo as L
WHERE
V.CodiceArticolo = A.CodiceArticolo
and
V.CodiceLuogo = L.CodiceLuogo
GROUP BY CUBE(Citta, Categoria)
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
44
Roll Up
SELECT
Citta, Categoria,
count(Quantita) as VenditeCC
FROM Vendite as V, Articolo as A,
Luogo as L
WHERE
V.CodiceArticolo = A.CodiceArticolo
and
V.CodiceLuogo = L.CodiceLuogo
GROUP BY ROLLUP(Citta,
Categoria)
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
45
Progettazione
Esigenze OLAP
Dati OLTP
Altre sorgenti
Selezione delle sorgenti informative
Traduzione in modello E/R operativo
Integrazione degli schemi E/R operativi
Identificazione dello schema “portante” della DWH
Progettazione concettuale globale della DWH
Progettazione logica
Progettazione fisica
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
46
Statistiche vendite farmaci
Il Ministero della Salute ha commissionato la
progettazione di un Data Warehouse per
effettuare analisi e statistiche circa le vendite di
farmaci da parte delle varie farmacie italiane.
In particolare si vogliono analizzare le
statistiche relative alle tipologie di farmaci
venduti suddivisi per area geografica e
orizzonte temporale, nonché semplici statistiche
sull’utenza consumatrice.
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
47
Sorgenti informative
La prima fase nella progettazione del DWH
consiste nell’individuazione e analisi delle
sorgenti informative contenenti i dati
operazionali da analizzare.
Da un colloquio con il committente, si evince
che ogni farmacia utilizza una base di dati
operazionale per la gestione delle vendite dei
farmaci implementata attraverso un apposito
DBMS relazionale.
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
48
Base dati operativa
PRODOTTI (Cod, Nome, Ditta, Prezzo, Scorte )
FORNITORI (Nome, Indirizzo, Città, Tel )
FORNITURE (NomeFornitore:FORNITORI, CodProdotto:PRODOTTI)
CLIENTI (CF, Tessera, Nome, Cognome, Età, Indirizzo, Tel )
FATTURE (Numero, Data, Totale, CFCliente:CLIENTI)
VENDITE (NumFattura:FATTURE, CodProdotto:PRODOTTI, Qta)
FARMACI (Cod, Nome, Tipo, Descrizione, Nota CUF, Classe,
CodProdottto:PRODOTTI)
FORME(Cod, Nome, Dose)
COMPOSIZIONI(CodFarmaco:FARMACI, CodForma:FORME)
RICETTE(Sigla, Descrizione )
ASSOCIAZIONI(CodFarmaco:FARMACI, SiglaRicetta:RICETTE)
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
49
Schema E/R
Dall’analisi di tale schema logico, seguendo poi
un semplice processo di reverse engineering, è
possibile individuare lo schema E/R di
riferimento (uguale per le varie sorgenti
informative).
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
50
Schema E/R della base dati operativa
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
51
Schema ER portante della DWH
Per la progettazione del DWH si identificano in prima istanza le seguenti
informazioni direzionali :
–
–
–
Vendite/Fatture,
Prodotti/Farmaci,
Clienti.
Prodotti/Farmaci
Vendite/Fatture
Clienti
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
52
Con fatti misure e dimensioni
Lo schema concettuale indica che i prodotti di
una farmacia (un tipo di farmaco) sono venduti
con apposita fattura ai clienti, di cui la farmacia
stessa possiede i dati anagrafici.
Da tale schema emergono nel contempo:
–
–
–
il fatto principale, ovvero la “vendita dei farmaci”;
le misure, ovvero il “prezzo dei farmaci” e la “quantità
venduta”;
alcune delle dimensioni dell’analisi, ovvero i
“prodotti” e i “clienti”.
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
53
Integrazione degli schemi concettuali
Nell’ipotesi che le farmacie utilizzano tutte lo
stesso schema logico dei dati, sarà semplice
effettuare le operazioni di integrazione dei dati
nella base di dati direzionale, e, quindi il
modello concettuale definito precedentemente,
può essere considerato come il punto di
partenza per l’implementazione del DWH.
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
54
Progettazione logica
In questa fase si deriva lo schema multi
dimensionale individuando ulteriori dimensioni
di analisi:
–
il tempo
–
giorno, mese, trimestre e anno)
area geografica
in termini della città, provincia e regione della farmacia che
ha effettuato la vendita
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
55
Progettazione fisica
Nella fase di progettazione fisica si determina
lo schema relazionale a stella e, per consentire
un buon livello di aggregazione delle
informazioni, si decide di normalizzare la sola
“collocazione geografica” delle farmacie
ottenendosi uno schema relazionale a stella del
tipo “a fiocco di neve”.
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
56
Lo schema a fiocco di neve
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
57
Gestione dei dati
Su tale DW è possibile effettuare in maniera
semplice interrogazioni come:
–
–
–
selezione del farmaco più venduto in Campania.
determinazione dell’età media dei consumatori di un
dato farmaco.
I clienti di una specifica farmacia.
Infine vanno “pianificate” apposite procedure di
“refreshing” per aggiornare il contenuto del data
warehouse ad intervalli di tempo prefissati.
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
58
Data mining
Insieme di tecniche di ricerca di “informazione
nascosta” in una collezione di dati
Approccio alternativo all’analisi MOLAP
–
estrarre informazioni di supporto alle decisioni da un
data warehouse
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
59
Problemi classici di data mining
Classificazione
–
Associazioni
–
catalogare un fenomeno in una classe predefinita
sulla base di fenomeni già catalogati
individuare regolarità in un insieme di transazioni
anonime
Pattern sequenziali
–
individuare regolarità in un insieme di transazioni non
anonime, nel corso di un periodo temporale
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
60
Associazioni
Dati di ingresso:
–
sequenze di oggetti (transazioni)
Obiettivo:
–
trovare delle “regole” che correlano la presenza di un
insieme di oggetti con un altro insieme di oggetti
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
61
Esempio di regola
Pannolini ⇒ Birra
il 30% delle transazioni che contiene Pannolini
contiene anche Birra
il 2% tra tutte le transazioni contiene entrambi
gli oggetti
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
62
Rilevanza delle regole
X, Y ⇒ Z
–
Confidenza C: C% di tutte le transazioni che
contengono X e Y contengono anche Z
–
“forza” della regola
Supporto S: la regola è verificata in S% delle
transazioni rispetto a tutte le transazioni
rilevanza statistica
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
63
Pattern sequenziali
Dati di ingresso:
–
insieme di transazioni eseguita da un certo cliente
Obiettivo:
–
trovare le sequenze di oggetti che compaiono in
almeno una certa percentuale data di insiemi di
transazioni
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
64
Esempi
“Il 5% dei clienti ha comprato un lettore di CD in
una transazione e CD in un’altra”
–
il 5% è il supporto del pattern
Applicazioni
–
–
–
misura della soddisfazione del cliente
promozioni mirate
medicina (sintomi - malattia)
Basi di Dati 2 – Prof. Antonio d’Acierno
Architetture per l’analisi dei dati
65
