使用PowerDesigner进行数据整理与数据归约指南

"数据整理与数据归约是数据挖掘过程中的关键步骤，通过PowerDesigner工具进行数据模型的构建和反向工程，可以有效地整理数据字典。数据归约技术包括数据立方体聚集、属性子集选择、维度归约和数值归约，旨在减少数据量，同时保持数据的完整性，提升数据挖掘效率。" 在数据挖掘领域，数据整理是将来自不同来源、不同时间的数据整合成统一格式的过程，以便于后续分析。数据归约则是为了降低数据复杂性，使处理和存储更加高效。在本资料中，作者介绍了如何使用PowerDesigner这一强大的数据建模工具来完成数据整理。 首先，需要在Windows的ODBC数据源中配置数据源，或者使用JDBC连接，将所需的数据源连接建立好。接着，在PowerDesigner中创建一个新的物理数据模型（PDM），选择相应的数据库类型，通过反向工程从数据库中导入表信息。反向工程能将数据库中的表结构、主键、索引等信息映射到PDM中，形成数据字典。这在缺乏系统设计文档时尤其有用，因为数据字典是理解数据库结构的基础。用户可以在PowerDesigner中进一步完善这些信息，添加表和字段的说明、备注等，便于团队间的沟通和协作。 数据归约是数据挖掘预处理的重要环节，主要包含以下几种策略： 1. 数据立方体聚集：通过聚合操作（如求和、平均值等）在多维数据集（数据立方体）上预先计算，以便快速获取特定视角的总结信息。 2. 属性子集选择：通过对属性的相关性和重要性分析，剔除不相关、弱相关或冗余的属性，降低数据维度。 3. 维度归约：采用编码技术压缩数据，例如通过位编码、哈希编码等方式减少数据的存储空间。 4. 数值归约：用近似值或模型代替原始数据，例如使用统计参数模型，只存储模型参数而不是所有原始观测值。 通过这些数据归约技术，可以大大减少数据挖掘的计算量，提高挖掘效率，同时确保分析结果的准确性。在实际应用中，应根据数据特性和需求灵活选择和组合不同的数据归约方法。