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数据库管理与数据分析系统维护工作总结在过去的一年里，我作为数据库管理与数据分析系统维护的负责人，全面负责数据库的管理和维护工作。
通过不断的努力和学习，我取得了一定的成绩，也积累了一些经验和教训。
以下是我对过去一年的工作进行的总结。
一、数据库管理1. 数据库备份和恢复通过定期的备份工作，确保数据库的安全性和完整性。
同时，我也建立了定期的恢复测试流程，以确保备份文件的有效性和恢复速度。
2. 数据库性能优化通过监控和调整数据库参数，提高了数据库的性能和响应速度。
同时，我还对慢查询进行了优化，减少了查询时间和资源开销。
3. 数据库安全管理在过去的一年里，我加强了数据库的安全管理工作。
通过设置权限和访问控制，确保了数据库的安全性。
同时，我也定期对数据库进行漏洞扫描和安全检查，及时修复和更新操作系统和数据库的安全补丁。
二、数据分析系统维护1. 数据提取和清洗通过使用ETL工具，我成功地实现了数据的提取和清洗工作。
同时，我也开发了一些自动化脚本，简化了数据清洗和处理的过程。
2. 数据仓库维护我定期对数据仓库进行了维护工作，包括数据的刷新、重建和索引优化等，保证了数据仓库的数据准确性和一致性。
3. 数据报表和分析通过使用数据分析工具，我成功地开发了一些数据报表和分析模块，向管理层提供了有效的数据支持。
通过这些报表和分析，管理层能够更好地了解业务情况并做出决策。
三、经验与教训在过去一年的工作中，我积累了一些经验和教训：1. 不断学习和提升技能数据库管理和数据分析系统维护是一个不断学习和提升技能的过程。
我发现通过学习和实践，不仅可以更好地理解数据库原理和分析技术，也可以更好地应对复杂的问题和挑战。
2. 与团队合作数据库管理和数据分析系统维护工作涉及到多个环节和团队之间的协作。
我意识到与团队合作是非常重要的，只有通过共同努力，才能够更好地完成工作。
3. 定期备份和测试数据安全是数据库管理的核心任务之一。
我通过定期备份和测试，保证了数据的安全性和可用性。
数仓表知识点总结在数据仓库中，表是承载数据的基本形式，因此对于数据仓库的设计和使用来说，表的设计和使用是非常重要的。
下面我们将对数据仓库中的表的知识点进行总结，便于读者更好地理解和应用数据仓库中的表。
1. 数据仓库中的表数据仓库是一个用来存储和管理企业数据的系统，它包含了各种各样的数据，这些数据都可以通过表的形式来存储和管理。
在数据仓库中，表通常用来存储事实数据和维度数据，以便于数据的管理和分析。
事实数据是指某个特定时间段内所发生的事实或者事件，通常具有数值型的属性，比如销售额、利润等。
事实数据通常以事实表的形式来存储和管理，事实表的每一行记录对应某个特定时间段内的某个特定事实或者事件。
维度数据是用来描述和分析事实数据的数据，通常包括了各种属性和特征。
维度数据通常以维度表的形式来存储和管理，维度表中的每一行记录对应某个特定的维度，比如时间维度、地域维度等。
2. 表的设计原则在设计数据仓库中的表时，有一些设计原则是非常重要的，比如冗余性、一致性、可扩展性、可管理性等。
冗余性是指避免在表的设计中出现重复和冗余的数据，这样可以减少存储空间的占用和数据的管理工作，同时也可以提高数据的一致性和可靠性。
一致性是指表的设计应该遵循一致的设计规范和标准，这样可以提高数据的可理解性和可维护性，同时也可以避免因设计不一致而导致的数据分析错误。
可扩展性是指表的设计应该考虑到未来需要的扩展和变更，这样可以减少因需求变更而导致的数据结构变更和重构工作，同时也可以提高系统的灵活性和适应性。
可管理性是指表的设计应该考虑到数据的管理和维护问题，包括了数据的备份和恢复、数据的安全和权限控制、数据的清理和归档等方面的考虑。
3. 表的结构和类型在数据仓库中，表通常具有一些特定的结构和类型，比如事实表、维度表、聚集表、临时表等。
事实表是用来存储事实数据的表，通常具有大量的记录和较少的字段，记录了某些特定事实或者事件的各种属性和数值，比如销售额、利润、成本等。
数据仓库的精确性和一致性保证方法总结数据仓库是一个存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，用于支持企业的决策和分析需求。
它是基于大数据技术的重要组成部分，可以帮助企业从海量数据中快速发现有价值的信息。
然而，数据仓库的精确性和一致性对于有效的数据分析至关重要。
本文将总结数据仓库保证精确性和一致性的常用方法。
1. 数据源的选择和提取：数据仓库的精确性和一致性的基础是确保源数据的准确性和完整性。
因此，在构建数据仓库之前，需要仔细选择和评估数据源。
数据源应该是可信的、经过验证的，并符合企业的需求。
同时，数据提取过程也是确保数据准确性的关键。
使用适当的数据提取工具和方法，确保数据从源系统中正确、完整地提取到数据仓库中。
2. 数据清洗和转换：在数据提取之后，需要进行数据清洗和转换的过程。
数据清洗包括处理缺失值、重复值、异常值和格式错误等问题，以确保数据的准确性和完整性。
数据清洗可以使用数据清洗工具或编写自定义的脚本来实现。
数据转换是将源数据转换为适合数据仓库存储和分析的格式和结构。
数据转换可以涉及数据结构的重组、数据合并、数据聚合和数据格式的转换等操作。
3. 数据校验和验证：数据校验和验证是确保数据仓库中数据的准确性和一致性的重要步骤。
数据校验是检查数据的规范性和完整性，以确保数据符合企业定义的规定和标准。
数据验证是通过比较源数据和目标数据，验证数据的一致性。
数据校验和验证可以使用SQL查询、数据比对工具和数据质量工具来实现。
4. 数据仓库架构设计：数据仓库的架构设计也是保证精确性和一致性的重要环节。
合理的架构设计可以减少数据冗余、提高查询性能，并确保数据一致和准确。
常见的数据仓库架构包括星型架构、雪花架构和多维架构等。
选择适合企业需求的架构，并进行有效的数据建模，是保证数据仓库精确性和一致性的关键。
5. 数据仓库运维管理：数据仓库的运维管理也是保证数据精确性和一致性的重要因素。
定期进行数据质量检查和数据仓库维护，包括数据备份、数据恢复、系统监控和性能优化等。
仓库数据分析年终总结在过去的一年里，仓库数据分析在企业的运营管理中发挥了至关重要的作用。
通过对仓库数据的深入挖掘和分析，我们为公司的决策提供了有力支持，优化了仓库管理流程，提高了运营效率和效益。
以下是对过去一年仓库数据分析工作的详细总结。
一、数据来源与收集为了确保数据分析的准确性和全面性，我们从多个渠道收集了仓库相关数据。
这些数据包括但不限于：1、库存管理系统：记录了货物的入库、出库、库存数量、货位信息等基本数据。
2、采购订单系统：提供了采购订单的详情，包括采购数量、供应商信息、预计到货日期等。
3、销售订单系统：包含了销售订单的信息，如销售数量、客户信息、发货日期等。
4、仓库作业记录：如搬运、盘点、分拣等操作的时间、人员和工作量。
通过整合这些数据，我们建立了一个全面的仓库数据仓库，为后续的分析工作奠定了坚实的基础。
二、数据分析的主要内容与成果1、库存周转率分析通过计算库存周转率，我们能够了解库存的流动速度。
经过分析发现，某些产品的库存周转率较低，长期积压在仓库中，占用了大量的资金和空间。
针对这一情况，我们与采购部门和销售部门合作，调整了采购计划和销售策略，成功提高了这些产品的库存周转率，减少了库存成本。
2、库龄分析对库龄进行分析，有助于识别长期滞销的库存。
我们发现部分货物的库龄超过了合理期限，存在质量下降和价值损耗的风险。
基于此分析结果，我们采取了促销、退货或报废等措施，降低了库存减值的风险。
3、货位优化分析通过对货物出入库频率和数量的分析，结合仓库的布局和设备情况，我们提出了货位优化方案。
重新规划了货位分配，使得货物的存取更加便捷高效，减少了仓库作业的时间和成本。
4、缺货预警分析建立了缺货预警模型，当库存数量低于安全库存水平时，及时发出预警信号。
这使得采购部门能够提前进行补货，避免了因缺货导致的销售损失和客户满意度下降。
5、成本分析对仓库运营成本进行了详细分析，包括仓储租金、设备折旧、人力成本、物流费用等。
数据库实训总结和体会数据库实训总结和体会，学习完了数据库有什么总结呢?下面是带来的数据库实训总结和体会，欢迎阅读!数据库实训总结和体会在这个学期的后几周，我参加了数据库的工程实训。
这是我第一次系统地，完整的接触软件设计的全过程。
我的设计的题目是“VC基于SQL-SERVER的企业合同管理系统”。
在这次课程设计中，我的能力得到了锻炼，自己也有许多体会。
这次的工程实训是自己第一次全面接触软件的制作过程。
以前仅仅是对软件的开发有一个大体的印象，通过这次的工程实训，我对软件的开发有了切身的体会。
软件并不像我原来所想的那样十分神秘，而是有着一个相对固定的模式和流程。
我们只要按照这个模式和流程，就能够比较规范的完成一个软件的制作。
软件的制作是一个系统的工程，需要我们掌握多方面的知识。
在这次工程实训中，我觉得自己的知识面还是有欠缺的。
需要在以后的学习工作中加以注意，要全面的提高自己的知识面与知识层次。
在编程的过程中，我体会到编程是十分辛苦的。
在工程实训这一段时间里，我每天的生活基本是在不断的调试程序和修改代码中完成的。
有时，这种生活令人感到乏味和疲倦，但是在这种近似枯燥的生活中，我的编程水平有了一定程度的提高，这是工程实训中我最大的收获。
以前学习计算机语言，总是静不下心来，不能认真的看书。
这次工程实训，为了顺利的完成编程工作，我认真的学习了VC语言和数据库知识，并有了一定的心得体会。
所以在以后的工作学习中，自己全身心的投入，这样学习才会有效率，才会有效果。
工程实训已经结束了，但在工程实训的这些体会要应用到今后的工作生活中去。
在以后的工作生活中，我觉得自己要在以下几个方面加以注意:首先，在编程的时候要注意理论联系实际。
注意将课本上的知识应用到日常的操作中，真正做到学以致用。
只有这样，才能做到目的明确，才能有足够的学习动力。
其次，在工作过程中要经常与同事进行交流，讨论所遇到的问题，并一起解决。
在讨论中解决问题，会节约很多时间，并且在交流的过程中，我们也可以学到更多的东西。
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，数据库技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
为了提高自身综合素质，适应时代发展需求，我参加了本次数据库实训课程。
通过两个月的系统学习与实践操作，我对数据库技术有了更加深入的了解，现将实训总结如下。
一、实训目标与内容1. 实训目标（1）掌握数据库的基本概念、原理和方法；（2）熟悉常用数据库管理系统的使用；（3）具备数据库设计、开发、维护与管理的能力；（4）提高团队协作和沟通能力。
2. 实训内容（1）数据库基础知识：数据库的基本概念、关系模型、SQL语言等；（2）数据库设计：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计等；（3）数据库开发：数据库的创建、数据表的操作、视图、存储过程、触发器等；（4）数据库维护与管理：数据库备份、恢复、性能优化、安全性管理等。
二、实训过程1. 阶段一：理论学习在实训初期，我们重点学习了数据库基础知识，包括数据库的基本概念、关系模型、SQL语言等。
通过学习，我对数据库有了初步的认识，为后续的实践操作打下了基础。
2. 阶段二：实践操作在理论学习的基础上，我们开始进行实践操作。
首先，我们以小组为单位，选择一个实际项目进行数据库设计。
在项目设计过程中，我们学习了需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计等知识。
随后，我们使用SQL语句对数据库进行创建、数据表操作、视图、存储过程、触发器等操作。
3. 阶段三：项目实施在项目实施阶段，我们针对项目需求，进行数据库的优化、备份、恢复、性能调优、安全性管理等操作。
通过实践，我们掌握了数据库的维护与管理技能。
4. 阶段四：总结与反思在实训结束后，我们对项目进行总结与反思，分析项目中的优点与不足，为今后的工作积累经验。
三、实训成果1. 理论知识：掌握了数据库的基本概念、原理和方法，熟悉常用数据库管理系统的使用。
2. 实践能力：具备数据库设计、开发、维护与管理的能力。
3. 团队协作：在项目实施过程中，培养了团队协作和沟通能力。
仓库数据员工作总结6篇第1篇示例：仓库数据员工作总结作为仓库数据员，我在过去一年中承担了数据记录、整理、分析等工作，对仓库业务有了更深入的了解，也积累了丰富的工作经验。
在这一年中，我所面对的工作挑战和解决方案，以及工作中的收获和反思，我将在下文中进行总结。
在过去的工作中，我需要负责对仓库进出货物的数据进行记录和整理。
每天都需要对进出货物进行记录，并将这些数据录入系统进行储存和管理。
对于大量的数据需要快速而准确的记录，这对我的工作速度和准确性提出了较高的要求。
在面对这一挑战的过程中，我通过不断练习和积累经验，提高了自己的工作效率和准确性，也熟练运用了相关的数据管理软件，提高了自己的工作技能。
在数据整理和分析方面，我需要对仓库的库存情况进行定期的整理和分析，以便管理人员能够及时了解库存情况，做出相应的调整和决策。
在这个过程中，我通过对数据进行综合分析，发现了仓库某些商品的库存过多或过少的情况，及时向管理人员汇报，有助于及时调整进货计划和库存管理，提高了仓库的运营效率和货物周转率。
在工作中，我还要负责对仓库其他相关工作的数据记录和整理，如货物损耗情况、库存盘点等。
对于这些工作，我需要严格按照操作规程进行记录和储存，以便在需要时能够进行查询和核对，对保障仓库的正常运营和管理起到了关键的作用。
在工作中，我发现自己在准确性和效率方面有了较大的进步，但在沟通和合作方面还需要继续努力。
在与同事的合作中，我有时会因为个人工作繁忙而无法及时与同事进行沟通和协作，带来了一些不必要的麻烦。
我意识到这一点后，我主动和同事沟通，协商合作方式，希望能够更好地协作，提高工作效率。
在未来的工作中，我将继续努力提高沟通和协作能力，更好地与同事合作。
我也会继续加强对相关软件和技能的学习和提高，不断提升自己的工作水平。
我相信，在公司的培养和帮助下，我将能够更好地发挥自己的能力，为公司的发展做出更大的贡献。
第2篇示例：仓库数据员工作总结一、工作内容概述作为仓库数据员，主要负责仓库内货物的数据管理工作，包括货物的收发、入库、出库等环节的数据录入和管理。
第1篇一、前言在过去的一年里，我国数据仓库（Data Warehouse，以下简称“数仓”）领域取得了显著的发展成果。
本报告将总结过去一年数仓在技术、应用、政策等方面的进展，并对未来发展趋势进行展望。
二、技术进展1. 技术架构（1）云原生技术：随着云计算的快速发展，云原生技术逐渐成为数仓领域的主流架构。
云原生技术具有高可用性、弹性伸缩、自动化运维等特点，能够满足数仓日益增长的需求。
（2）大数据技术：Hadoop、Spark等大数据技术逐渐成熟，为数仓提供了强大的数据处理能力。
数仓在数据处理、存储、分析等方面得到进一步提升。
2. 数据治理（1）数据质量：数据质量是数仓的生命线。
过去一年，我国数仓领域在数据质量方面取得了显著成果，包括数据清洗、数据集成、数据质量监控等方面。
（2）数据安全：随着数据安全意识的提高，数仓在数据安全方面投入了大量精力。
加密、脱敏、访问控制等技术得到广泛应用，保障了数据安全。
3. 数据可视化（1）可视化工具：可视化工具在数仓中的应用越来越广泛，如Tableau、PowerBI等，为用户提供直观的数据分析体验。
（2）交互式分析：交互式分析技术得到快速发展，用户可以通过拖拽、筛选等方式进行实时分析，提高了数据分析效率。
三、应用进展1. 行业应用（1）金融行业：金融行业在数仓应用方面取得了显著成果，如风险管理、客户关系管理、产品销售分析等。
（2）零售行业：零售行业通过数仓实现销售预测、库存管理、客户行为分析等，提高运营效率。
2. 企业应用（1）市场营销：企业通过数仓进行市场调研、客户细分、营销活动效果评估等，提高营销效率。
（2）供应链管理：数仓在供应链管理中的应用，如需求预测、库存优化、物流跟踪等，为企业降低成本、提高效益。
四、政策进展1. 国家政策我国政府高度重视数仓领域的发展，出台了一系列政策支持数仓产业发展。
如《大数据产业发展规划（2016-2020年）》等。
2. 行业标准我国数仓领域逐步形成了一系列行业标准，如《数据仓库术语》等，为行业发展提供了有力保障。
dw期末作品总结一、前言经过这一学期的学习，我对 DW（数据仓库）有了更深入的了解和认识。
在实践项目过程中，我运用了所学到的知识进行了数据仓库的设计与构建，同时还深入研究了一些 DW 的相关理论和方法。
本篇总结文章将对我在本学期的学习成果进行回顾和总结，并对后续的DW 学习和项目实践提出了一些建议和意见。
二、学习成果回顾1. 数据仓库设计与构建本学期我参与了一个数据仓库构建项目，通过分析项目需求，进行了数据仓库的设计与构建工作。
首先，我对数据源进行了收集和整理，包括从数据库、文件和 Web API 等多个来源获取的数据。
然后，我运用数据挖掘和 ETL（抽取、转换和加载）技术，对原始数据进行了清洗和转换，包括数据清洗、去重、格式化和字段映射等步骤。
最后，我将处理后的数据加载到数据仓库中，并进行了维度建模和多维分析的工作，以便进行灵活的数据查询和分析。
这一过程中，我运用了所学的数据挖掘、ETL 和维度建模的知识和技巧，提高了我的数据处理能力和数据分析能力。
同时，我也深入了解了数仓的设计与构建流程和原理，并将其应用于实践项目中，更好地掌握了实际操作的技能。
2. 数据仓库理论与方法研究除了实践项目，我还对数据仓库的一些相关理论和方法进行了深入研究。
我阅读了大量的书籍、论文和相关文献，包括《Data Warehousing in the Real World》、《The Data Warehouse Toolkit》等。
我学习了数据仓库的体系结构、数据建模、数据抽取和清洗等方面知识，以及数据仓库的应用场景和发展趋势。
这一过程中，我逐渐形成了较为完整的数据仓库理论体系，并对如何运用这些理论和方法解决实际问题有了一定的思考和实践经验。
我相信这些研究成果将对我今后的数据仓库学习和实践具有重要的指导和推动作用。
三、存在的问题与不足不过，本学期的学习中还是存在了一些问题和不足之处。
首先，由于时间紧迫和个人能力限制，我没有能够对数据仓库的建设过程进行深入的优化和完善。
第1篇一、报告概述报告时间：[报告时间]报告部门：仓库管理部报告目的：对仓库管理过程中的数据进行全面总结和分析，为今后仓库管理提供数据支持，提高仓库运营效率。
二、数据概述1. 库存数据（1）库存总量：[库存总量]，较上期[增减幅度]。
（2）库存周转率：[库存周转率]，较上期[增减幅度]。
（3）库存积压率：[库存积压率]，较上期[增减幅度]。
2. 入库数据（1）入库数量：[入库数量]，较上期[增减幅度]。
（2）入库种类：[入库种类]，较上期[增减幅度]。
（3）入库时间：[入库时间]，较上期[增减幅度]。
3. 出库数据（1）出库数量：[出库数量]，较上期[增减幅度]。
（2）出库种类：[出库种类]，较上期[增减幅度]。
（3）出库时间：[出库时间]，较上期[增减幅度]。
4. 盘点数据（1）盘点周期：[盘点周期]，较上期[增减幅度]。
（2）盘点误差率：[盘点误差率]，较上期[增减幅度]。
（3）盘点原因：[盘点原因]，较上期[增减幅度]。
三、数据分析与总结1. 库存数据（1）库存总量持续增长，主要原因是新产品的推出和客户需求的增加。
（2）库存周转率略有下降，需加强库存管理，提高库存周转效率。
（3）库存积压率上升，需关注产品销售情况，合理调整库存结构。
2. 入库数据（1）入库数量较上期有所增加，主要原因是公司业务扩展和季节性需求。
（2）入库种类较上期有所增加，需加强供应商管理，确保产品质量。
（3）入库时间较上期有所缩短，反映了供应商的供货效率有所提高。
3. 出库数据（1）出库数量较上期有所增加，主要原因是市场需求旺盛。
（2）出库种类较上期有所增加，需关注客户需求变化，优化产品结构。
（3）出库时间较上期有所缩短，反映了仓库发货效率的提高。
4. 盘点数据（1）盘点周期较上期有所缩短，有利于及时发现和纠正库存差异。
（2）盘点误差率有所上升，需加强盘点管理，提高盘点准确性。
（3）盘点原因主要是人为因素和系统误差，需加强员工培训和系统优化。
数据仓库系统与传统数据库系统的区别数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。
数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。
数据挖掘与传统分析工具不同的是数据挖掘使用的是基于发现的方法，运用模式匹配和其它算法决定数据之间的重要联系。
数据挖掘的步骤 1.描述数据--- 计算统计变量（比如平均值、均方差等），再用图表或图片直观的表示出来，进而可以看出一些变量之间的相关性。
2.历史数据建立一个预言模型，然后再用另外一些数据对这个模型进行测试。
3.验证你的模型数据挖掘与传统数据分析方法区别（1）数据挖掘的数据源与以前相比有了显著的改变；数据是海量的;数据有噪声；数据可能是非结构化的；（2）传统的数据分析方法一般都是先给出一个假设然后通过数据验证，在一定意义上是假设驱动的；与之相反，数据挖掘在一定意义上是发现驱动的，模式都是通过大量的搜索工作从数据中自动提取出来。
即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。
在缺乏强有力的数据分析工具而不能分析这些资源的情况下，历史数据库也就变成了“数据坟墓”－里面的数据几乎不再被访问。
也就是说，极有价值的信息被“淹没”在海量数据堆中，领导者决策时还只能凭自己的经验和直觉。
因此改进原有的数据分析方法，使之能够智能地处理海量数据，即演化为数据挖掘。
数据挖掘方法与过程方法：决策树关联规则人工神经网络粗糙集理论遗传算法过程：1.对数据库数据整理，抽取出用来完成特定挖掘目标的数据集。
2.选择合适的挖掘方法和工具，在领域专家指导下进行知识获取研究3.对事物的发展进行预测数据采集与处理：从数据仓库中选取相关的数据集合。
知识库：指导数据挖掘和评价挖掘结果。
数据挖掘：对数据仓库中提取的数据进行分析处理。
知识评价：是以兴趣度作为衡量标准来查找和选择对最终决策活动友有益的的知识。
OLAP与数据挖掘（DM）的比较相同之处：OLAP与DM都是数据库(数据仓库)上的分析工具；不同之处：（1）前者是验证型的,后者是挖掘型的；（2）前者建立在多维视图的基础之上，强调执行效率和对用户请求命令的及时响应，而且其直接数据源一般是数据仓库；后者建立在各种数据源的基础上,重在发现隐藏在数据深层次的对人们有用的模式,一般并不过多考虑执行效率和响应速度。
（3）数据挖掘与OLAP不同，主要体现在它分析数据的深入和分析过程的自动化，自动化的含义是其分析过程不需要客户的参与，这是它的优点，也正是其不足。
因为在实际中，客户也希望参与到挖掘中来，例如只想对数据的某一子集进行挖掘，对不同抽取、集成水平的数据进行挖掘，或是根据自己的需要动态选择挖掘算法等等。
因此，OLAP与数据挖掘各有所长。
OLAP与OLTP的区别（1）OLTP主要面向公司职员;OLAP则主要面向公司领导者。
（2）OLTP应用主要是用来完成客户的事务处理，其数据基础是操作型数据库，如民航订票系统、银行储蓄系统等等，通常需要进行大量的更新操作，同时对响应时间要求较高;而OLAP是以数据仓库或数据多维视图为基础的数据分析处理，是针对特定问题的联机数据访问和分析，它一般不对仓库数据作修改处理，而只是查询，其应用主要是对客户当前及历史数据进行分析，辅助领导决策，其典型的应用有对银行信用卡风险的分析与预测、公司市场营销策略的制定等，主要是进行大量的查询操作，对时间的要求不太严格。
OLTP OLAP面向人群业务系统的操作、维护人员管理、决策者功能日常操作处理分析、决策辅助实现方式基于交易的处理系统基于查询的分析系统应用场合面向生产应用面向特定主题数据库设计实体-联系模型星形或雪花模型数据当前的、最新的细节数据历史的、聚合的数据响应时间对响应时间要求非常高查询时间长数据仓库与数据集市的差别（1）范围不同：数据仓库面向的是整个企业，为整个企业提供所需的数据；数据集市则面向各个部门。
（2）粒度不同：数据仓库中的数据粒度非常小；数据集市中的数据主要是概括级的数据。
（3）数据组织方式不同数据集市中数据的结构通常被描述为星型结构或雪花结构。
一个星型结构包含两个基本部分—一个事实表和各种支持维表。
事实表描述数据集市中最密集的数据。
在电话公司中，用于呼叫的数据是典型的最密集数据；在银行中，与账目核对和自动柜员机有关的数据是典型的最密集数据。
对于零售业而言，销售和库存数据是最密集的数据等等。
数据仓库:是一个面向主题的、集成的、不可更新的且随时间不断变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。
数据仓库的根本任务：把信息加以整理归纳并及时提供给管理决策人员。
主要作用：提供报表和图表、支持多维分析、数据挖掘的基础。
数据挖掘:（Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
聚类分析:聚类（clustering）就是将数据对象集合进行分析，将数据集划分为多个类或簇，使得同一类中的数据对象之间具有较高的相似度，而不同类之间的数据对象具有较大的差异度。
将上述分析过程称为……粒度是指数据仓库中记录数据或对数据进行综合时所使用的时间参数，它决定了数据仓库中所存储的数据单元在时间上的详细程度和级别。
分割是指将数据分散到各自的物理单元中去以便能分别独立处理，以提高数据处理效率。
数据分割后的数据单元称为分片。
元数据：元数据是数据仓库数据本身信息的数据。
不仅包括在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义、目标定义、转换规则等相关的关键数据，而且还包括关于数据含义的商业信息。
OLTP：是传统的关系型数据库的主要应用，主要面对基本的、日常的事务处理。
OLAP：是数据仓库上的分析展示工具，它建立在数据多维视图的基础上。
联机分析处理。
OLAM：OLAP与数据挖掘结合起来，发展出一种为数据挖掘服务的具有新型OLAP的数据仓库，将更能适应实际的需要。
数据仓库系统的四个层次体系结构：数据源数据的存储与管理联机分析处理前端工具数据仓库设计需考虑的四种视图：自顶向下视图数据源视图数据仓库视图商务查询视图数据仓库设计自上而下自底而上混合的方法数据仓库建模数据仓库通常采三层结构：底层：数据仓库服务器中间层：OLAP服务器顶层：前端工具ETL：是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。
是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
神经网络：神经网络是由许许多多的被称为神经元或网络节点的基本单元构成，而这些基本单元则模仿了人脑中的神经元。
将多个基本单元以某种适当的方式连接起来，就构成了神经网络。
决策树：又称为判定树，是一个类似于流程图的树型结构。
决策树是一种简单的知识表示方法，它将事例逐步分类成代表不同的类别。
在决策树的图形表示中，矩形表示内部结点，椭圆表示叶子结点，短线表示分枝，分枝上的标注表示一次测试的输出结果。
关联规则：是数据挖掘的一个重要内容，它反映了一个变量与其他变量之间的相互依存性和关联性；其中，关联是指在两个或两个以上变量取值之间所存在的某种规律性。
关联规则挖掘：是为了发现变量之间的这种依存性和关联性的规则，并利用令人感兴趣的规则来预测多个变量之间潜在的关联或是通过其他变量来预测一个变量的存在。
文本数据挖掘：也称文本挖掘，它是将文本信息源作为分析对象，利用智能算法，并结合文字处理技术，分析大量非结构化文本源，从中寻找信息的结构、模型、模式等各种隐含的知识。
遗传算法：是一种基于生物进化过程中自然选择与遗传机制的模拟算法，该算法是模拟达尔文主义“适者生存”思想的一种全局优化方法，实质是一种繁衍、检测和评价的迭代算法。
数据分类的基本技术有：判定树归纳、贝叶斯分类、贝叶斯网络、神经网络等；预测的方法主要有：线性的、非线性的、广义线性回归。
数据仓库中的不同综合级别，称为“粒度”。
粒度越大，表示细节程度越低，综合程度越高。
元数据（metadata）：关于数据的数据。
粗糙集:能够在缺少关于数据先验知识的情况下，只以考察数据的分类能力为基础，解决模糊或不确定数据的分析和处理问题。
用于从数据库中发现分类规则的基本思想是将数据库中的属性分为条件属性和结论属性，对数据库中的元组根据各个属性不同的属性值分成相应的子集，然后对条件属性划分的子集与结论属性划分的子集之间上下近似关系生成判定规则。
对数据立方体的典型操作包括：切片、切块以及旋转等。
多维数据模型：是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型，其基本的应用是为了实现OLAP（Online Analytical Processing）维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。
维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、年）。
维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。
度量（Measure）：多维数组的取值。
星型模式：是最常见的模型范式。
这种模式的数据仓库包含：一个大的事实表和一组小的维表。
事实表：包含大批数据和不含冗余的中心表维表：附属表，每维一个表雪花模式：是星型模式的变种，其中某些维表是规范化的，因而数据被进一步分解到附加的表中。
多维数据模型上的OLAP操作：有钻取、切片和切块、以及旋转等。
钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。
它包括向下钻取（Drill-down）和向上钻取（Drill-up）/上卷(Roll-up)。
Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。
切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。
如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。
旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置。
OLAM产生的原因一方面，分析工具OLAP功能虽强大，能为客户端应用程序提供完善的查询和分析，但它也存在以下不足:1) OLAP是一种验证型分析工具，是由用户驱动的。
