第1章 1.1.2 数据仓库的定义及基本特征

数据建模与应用作业指导书第1章数据建模基础 (2)1.1 数据建模的概念与意义 (2)1.2 数据建模的流程与步骤 (3)1.3 常见数据建模方法 (3)第2章数据预处理 (4)2.1 数据清洗 (4)2.1.1 缺失值处理：针对数据集中的缺失值，采用填充、删除或插值等方法进行处理。

(4)2.1.2 异常值检测与处理：通过统计分析、箱线图等方法识别数据集中的异常值，并采用合理的方式进行处理。

(4)2.1.3 重复数据处理：对数据集中的重复数据进行识别和删除，避免对后续分析产生影响。

(4)2.1.4 数据类型转换：对数据集中的数据类型进行统一和转换，保证数据的一致性。

42.2 数据整合与转换 (4)2.2.1 数据集成：将来自不同来源的数据进行合并，形成统一的数据集。

(5)2.2.2 数据变换：对数据集中的数据进行规范化、标准化等变换，消除数据量纲和尺度差异的影响。

(5)2.2.3 特征工程：基于业务需求，提取和构造具有代表性的特征，提高模型功能。

(5)2.2.4 数据归一化与标准化：对数据集中的数值型数据进行归一化或标准化处理，降低数据分布差异的影响。

(5)2.3 数据规约 (5)2.3.1 特征选择：从原始特征集中选择具有较强预测能力的特征，降低数据维度。

(5)2.3.2 主成分分析：通过线性变换，将原始数据投影到低维空间，实现数据降维。

(5)2.3.3 聚类分析：对数据进行聚类，识别数据集中的潜在模式，为特征选择和降维提供依据。

(5)2.3.4 数据压缩：采用编码、哈希等方法对数据进行压缩，减少存储和计算负担。

(5)2.4 数据可视化 (5)2.4.1 分布可视化：通过直方图、散点图等展示数据集中各特征的分布情况。

(5)2.4.2 关系可视化：利用热力图、相关性矩阵等展示特征之间的关系。

(5)2.4.3 聚类可视化：通过散点图、轮廓图等展示数据聚类结果。

(5)2.4.4 时间序列可视化：采用折线图、面积图等展示时间序列数据的变化趋势。

数据仓库的名词解释数据仓库的名词解释数据仓库（Data Warehouse）是指一个用于存储、整合和管理企业各个部门产生的大规模数据的集中式数据库系统。

它主要用于支持企业决策制定、战略规划以及业务分析。

数据仓库的设计和构建需要考虑数据的采集、转换、加载以及存储等多个方面，以确保数据的准确性和可用性。

一、数据仓库的基本概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持企业决策制定和业务分析。

它将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载，形成一个统一的、易于查询和分析的数据源。

数据仓库的特点：1. 面向主题：数据仓库以主题为中心，将数据按照主题进行组织和存储，以满足不同部门和用户的信息需求。

2. 集成：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不一致性。

3. 时间一致性：数据仓库中的数据是按照一致的时间标准进行存储和管理的，以支持历史数据分析和趋势预测。

4. 非易失性：数据仓库中的数据一旦存储，不会轻易被删除或修改，以确保数据的可追溯性和可靠性。

二、数据仓库的架构和组成部分数据仓库的架构通常包括数据采集、数据转换、数据加载、数据存储和数据查询等几个关键组成部分。

1. 数据采集：数据仓库的数据采集涉及到从各个数据源中提取和抽取数据的过程。

这些数据源可以是企业内部的关系型数据库、操作型数据源，也可以是外部的数据源，如Web数据、日志数据等。

数据采集可以通过ETL（Extract、Transform、Load）工具进行，在此过程中可以对数据进行清洗、转换和加工。

2. 数据转换：数据采集后，需要进行数据转换的操作，将采集到的数据进行整合和规范化。

这包括数据清洗、数据集成、数据变换等一系列处理，以确保数据的一致性和质量。

3. 数据加载：数据加载是将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。

数据加载可以是全量加载，也可以是增量加载。

在加载过程中，还可以对数据进行校验和验证，以确保数据的准确性和完整性。

大数据技术应用基础作业指导书第1章大数据概述 (4)1.1 大数据定义与特征 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 特征 (4)1.2 大数据应用领域与发展趋势 (4)1.2.1 应用领域 (4)1.2.2 发展趋势 (5)第2章数据采集与存储 (5)2.1 数据来源与采集技术 (5)2.1.1 网络数据采集 (5)2.1.2 传感器数据采集 (5)2.1.3 公共数据资源采集 (5)2.1.4 企业内部数据采集 (5)2.2 数据存储技术 (6)2.2.1 关系型数据库 (6)2.2.2 非关系型数据库 (6)2.2.3 分布式文件存储系统 (6)2.3 数据仓库与数据湖 (6)2.3.1 数据仓库 (6)2.3.2 数据湖 (6)第3章数据预处理 (6)3.1 数据清洗 (6)3.1.1 数据缺失处理 (7)3.1.2 异常值处理 (7)3.1.3 重复数据处理 (7)3.2 数据集成 (7)3.2.1 数据集成策略 (7)3.2.2 数据集成方法 (7)3.3 数据转换与归一化 (7)3.3.1 数据转换 (8)3.3.2 数据归一化 (8)第4章数据分析算法 (8)4.1 描述性统计分析 (8)4.1.1 集中趋势分析 (8)4.1.2 离散程度分析 (8)4.1.3 分布形态分析 (8)4.2 摸索性数据分析 (9)4.2.1 数据可视化 (9)4.2.2 数据挖掘方法 (9)4.2.3 异常值分析 (9)4.3 假设检验与预测分析 (9)4.3.1 假设检验 (9)4.3.2 预测分析 (10)4.3.3 模型评估与优化 (10)第5章数据挖掘技术 (10)5.1 关联规则挖掘 (10)5.1.1 概述 (10)5.1.2 关联规则挖掘算法 (10)5.1.3 应用实例 (10)5.2 聚类分析 (10)5.2.1 概述 (10)5.2.2 聚类算法 (11)5.2.3 应用实例 (11)5.3 分类与预测 (11)5.3.1 概述 (11)5.3.2 分类与预测算法 (11)5.3.3 应用实例 (11)第6章机器学习与深度学习 (11)6.1 机器学习基础 (11)6.1.1 机器学习概述 (11)6.1.2 机器学习算法 (12)6.1.3 模型评估与优化 (12)6.2 线性回归与逻辑回归 (12)6.2.1 线性回归 (12)6.2.2 逻辑回归 (12)6.2.3 回归模型评估 (12)6.3 神经网络与深度学习 (12)6.3.1 神经网络基础 (12)6.3.2 深度学习框架 (12)6.3.3 卷积神经网络（CNN） (12)6.3.4 循环神经网络（RNN） (12)6.3.5 对抗网络（GAN） (12)6.3.6 深度学习模型评估与优化 (13)第7章大数据可视化 (13)7.1 数据可视化基本概念 (13)7.1.1 可视化的目的 (13)7.1.2 可视化类型 (13)7.1.3 可视化流程 (13)7.2 常用可视化工具与技术 (13)7.2.1 常用可视化工具 (14)7.2.2 常用可视化技术 (14)7.3 可视化设计原则与案例 (14)7.3.1 可视化设计原则 (14)7.3.2 可视化案例 (14)第8章大数据应用实践 (15)8.1 大数据技术在金融领域的应用 (15)8.1.1 客户画像与精准营销 (15)8.1.2 信贷风险评估 (15)8.1.3 智能投顾 (15)8.1.4 交易欺诈检测 (15)8.2 大数据技术在医疗领域的应用 (15)8.2.1 疾病预测与预防 (15)8.2.2 临床决策支持 (16)8.2.3 药物研发 (16)8.2.4 健康管理 (16)8.3 大数据技术在智慧城市中的应用 (16)8.3.1 智能交通 (16)8.3.2 环境监测 (16)8.3.3 公共安全 (16)8.3.4 城市规划 (16)8.3.5 智能家居 (16)第9章大数据安全与隐私保护 (16)9.1 数据安全概述 (16)9.1.1 大数据安全背景 (17)9.1.2 安全威胁 (17)9.1.3 安全策略 (17)9.2 数据加密与安全存储 (17)9.2.1 数据加密算法 (17)9.2.2 加密技术在存储设备中的应用 (17)9.2.3 安全存储方案 (17)9.3 隐私保护技术 (17)9.3.1 隐私保护技术 (17)9.3.2 隐私泄露途径 (18)9.3.3 隐私保护策略 (18)第10章大数据未来发展趋势与挑战 (18)10.1 新一代大数据技术 (18)10.1.1 概述 (18)10.1.2 新技术发展趋势 (18)10.2 大数据与云计算、物联网的融合 (18)10.2.1 概述 (18)10.2.2 云计算与大数据 (18)10.2.3 物联网与大数据 (18)10.3 大数据面临的挑战与解决方案 (19)10.3.1 数据安全与隐私保护 (19)10.3.2 数据质量与数据治理 (19)10.3.3 数据存储与管理 (19)10.3.4 数据分析与挖掘算法 (19)10.3.5 人才培养与知识普及 (19)第1章大数据概述1.1 大数据定义与特征1.1.1 定义大数据（Big Data）指的是传统数据处理应用软件难以捕捉、管理和处理的在一定时间范围内迅速增长的、复杂的数据集合。

一数据仓库与OLAP技术1 数据仓库的定义与特征1.1 数据仓库的定义数据仓库已被多种方式定义，使得很难给出一种严格的定义。

宽松地来讲，数据仓库是一个数据库，它与组织机构的操作数据库分别维护，数据仓库系统允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，为信息处理提供支持。

下面给出数据仓库之父对数据仓库的定义：数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于经营管理中的决策支持。

随着数据库技术的应用和发展，人们尝试对数据库DB中的数据进行再加工，形成一个综合的，面向分析的环境，以更好支持决策分析，从而形成了数据仓库技术。

其中，作为决策支持系统，数据仓库系统如图1.1包括:1. 数据仓库技术2. 联机分析处理技术3. 数据挖掘技术图1.1 数据仓库系统结构图1.2 数据仓库的特征数据仓库的四个主要特征。

1. 面向主题(subject-oriented)数据仓库中的数据是根据面向主题的方式组织的。

主题是用户所关心的数据对象，每个主题对应一个客观分析领域，如客户、商店等。

在系统中数据是根据业务流程进行组织的，同一主题的数据往往存放在多个数据表中，用户查询时需要在不同的数据表之间切换。

而在数据仓库中数据是根据主题组织的，同一主题的数据往往在一个事实表中，并且只有符合主题的数据才可进入数据仓库。

2. 集成(integrated)指在数据进入数据仓库之前，必须经过数据加工和集成，这是建立数据仓库的关键步骤，首先要统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构做一个从面向应用向面向主题的转变。

通常构造数据仓库是将多个数据源，如关系数据库、文件和一些外部数据源，集成在一起。

使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定、编码结构、属性度量等的一致性。

3. 时变(time-variant)数据仓库是不同时间的数据集合，数据存储从历史的角度提供信息。

它要求数据仓库中的数据保存时限能满足进行决策分析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。

数据仓库：介绍数据仓库的基本概念、特点和设计引言在当今信息时代，数据的重要性不言而喻。

随着企业和组织的迅速发展，数据量的不断增长，有效地管理和分析数据变得至关重要。

为此，数据仓库作为一种集成和存储大量数据的解决方案被广泛应用。

本文将介绍数据仓库的基本概念、特点和设计，帮助读者更好地了解和应用数据仓库。

第一部分：基本概念H1: 什么是数据仓库？数据仓库可以被理解为一种集成和存储多源、多结构、大容量数据的系统。

它是一个专门用于支持决策分析和业务智能的数据平台。

数据仓库通过把分散的数据整合到一个统一的存储中，提供了一个一致、准确、可靠的数据来源，以便进行各种分析和报告。

H2: 数据仓库的功能数据仓库的主要功能是数据整合、数据存储和数据分析。

数据整合包括从不同的数据源中提取数据，并进行清洗、转换和集成，以保证数据的一致性和准确性。

数据存储是指将整合的数据持久化到数据仓库中，提供高性能的数据访问和查询。

数据分析是数据仓库的核心功能，它可以通过各种分析工具和技术，帮助用户深入挖掘数据，探索数据之间的关联和模式，发现潜在的业务机会和问题。

H3: 数据仓库的架构数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据使用层。

数据源层是指各种数据源，如关系数据库、文件、日志等。

数据集成层是负责将数据源中的数据提取、清洗和转换，以满足数据仓库的需求。

数据存储层是指存储整合后的数据的位置，通常采用关系数据库。

数据使用层包括数据访问接口和报表工具，用于用户对数据进行分析和报告。

第二部分：特点和优势H1: 数据仓库的特点数据仓库具有以下几个特点：1.面向主题：数据仓库根据业务需求，将数据组织成主题，提供便于分析的数据模型。

2.集成性：数据仓库整合了不同来源的数据，消除了数据冗余和不一致性。

3.非易失性：数据仓库中的数据一般是只读的，不会因为操作或事务而发生变化。

4.完整性：数据仓库保持历史数据的完整性，记录了过去的业务活动和状态变化。

数据仓库基础知识数据仓库是一种用于存储和管理大量数据的系统，它通过整合和转换来自不同数据源的数据，并提供分析和报告功能，帮助企业做出更明智的决策。

本文将详细介绍数据仓库的基础知识，包括定义、架构、设计原则和常见的数据仓库工具。

一、数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、可变的数据集合，用于支持企业决策制定过程。

它是一个专门用于分析和报告的数据库，可以存储大量的历史数据，并将其转化为有用的信息。

数据仓库的主要特点包括：1. 面向主题：数据仓库以主题为中心，将相关的数据进行整合，便于分析和报告。

2. 集成性：数据仓库从不同的数据源中提取数据，并进行转换和加载，以便于统一管理和使用。

3. 稳定性：数据仓库的数据一般是静态的，不会频繁变动，保证数据的一致性和可靠性。

4. 可变性：数据仓库可以根据需求进行更新和改变，以适应企业的发展和变化。

二、数据仓库的架构数据仓库的架构由几个关键组件组成，包括数据源、数据抽取、转换和加载（ETL）、数据存储和数据访问。

1. 数据源：数据源是数据仓库的原始数据来源，可以包括企业内部的各种业务系统、数据库、文件等，也可以包括外部数据源，如供应商、合作伙伴等。

2. 数据抽取、转换和加载（ETL）：ETL是数据仓库中最重要的组件之一，它负责从数据源中抽取数据，并进行清洗、转换和加载到数据仓库中。

ETL过程包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载。

3. 数据存储：数据存储是数据仓库中用于存储数据的组件，常见的数据存储方式包括关系型数据库和多维数据库。

关系型数据库适用于存储结构化数据，而多维数据库适用于存储多维数据。

4. 数据访问：数据访问是数据仓库中用于查询和分析数据的组件，常见的数据访问方式包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和报表工具等。

三、数据仓库的设计原则在设计数据仓库时，需要考虑以下原则，以确保数据仓库的高效性和可用性。

1. 明确的业务需求：在设计数据仓库之前，需要明确业务需求，确定需要分析和报告的主题和指标，以及数据的粒度和频率。

数据仓库基本概念数据仓库是一个面向主题、集成、时间可变、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。

它是企业级数据中心的核心，是利用数据分析为业务提供支持的重要工具。

数据仓库的设计基于业务需求，是为支持企业决策而构建的。

它集中存储企业各个方面的数据，并提供了快速、易用、灵活的数据检索方式。

数据仓库的设计目标是能够提供一种有质量、一致、准确的数据集，从而为企业决策提供最好的支持。

数据仓库具有以下基本特征：1. 面向主题：数据仓库是面向业务主题的，而不是面向应用或部门，它在数据结构、数据格式等方面与应用系统、各部门内部的数据是分开的。

2. 集成性：数据仓库整合了来自于不同系统、不同部门的数据，通过ETL过程，实现数据的提取、转换和加载，从而产生一个一致、标准、统一的数据集。

3. 时间可变性：数据仓库是为了支持历史性数据的查询和分析而构建的，它记录了数据的历史变化情况，存储了历史数据版本，方便用户进行历史数据的回溯和分析。

4. 非易失性：数据仓库中的数据是不易失的，它要求有一定的容错机制和备份策略，以保证数据的安全性和可靠性。

5. 决策支持：数据仓库是为了支持决策而构建的，它提供了各种查询、统计和分析功能，方便用户进行数据的挖掘和分析，支持用户做出更加准确、科学、有效的决策。

数据仓库的设计过程一般包括需求分析、数据建模、ETL开发、数据仓库实现和维护。

在需求分析阶段，要明确业务目标和业务需求，确定数据仓库的主题和范围。

在数据建模阶段，要根据需求分析结果，进行数据建模和数据字典的设计，构建数据仓库的物理架构和逻辑架构。

在ETL开发阶段，要开发ETL过程，进行数据提取、转换和加载。

在实现和维护阶段，要进行数据管理、数据质量控制、数据安全管理和性能优化等工作。

在数据仓库的实现过程中，还可以采用数据仓库的架构、数据挖掘技术和数据可视化技术等手段，增强数据仓库的功能和应用价值。

综上所述，数据仓库是企业重要的决策支持工具，是面向主题、集成、时间可变、非易失性的数据集合。

数据仓库简介数据仓库的类型根据数据仓库所管理的数据类型和它们所解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列3种类型：企业数据仓库(EDW)、操作型数据库(ODS)和数据市集(DataMart)o数据仓库主要工作的对象为多维数据，因此又称为多维数据库。

1.数据仓库的概念数据仓库领域的权威W.H.Inmon给出了数据仓库的一个简短而全面的定义:数据仓库是一个面向主题、集成、时变、非易失的数据集合，是支持管理部门的决策过程。

根据该定义，数据仓库具备以下四个关键特征：1.1面向主题(SUbjeCtOriented)的数据集合数据仓库通常围绕一些主题，如产品“、嘲售商“、嘴费者等KS行组织。

数据仓库关注的是决策者的数据建模与分析，而不针对日常操作和事务的处理。

因此，数据仓库提供了特定主题的简明视图，排除了对于决策无用的数据。

1.2集成(Imegrated)的数据集合数据仓库通常是结合多个异种数据源构成的，异种数据源可能包括关系数据库、面向对象数据库、文本数据库、Web数据库、一般文件等。

1.3时变(TimeVariam)的数据集合数据存储从历史的角度提供信息，数据仓库中包含时间元素，它所提供的信息总是与时间相关联的。

数掘仓库中存储的是一个时间段的数据，而不仅仅是某一个时刻的数据。

1.4非易失(NOnVoIatile)的数据集合数据仓库总是与操作环境下的实时应用数据物理地分离存放，因此不需要事务处理、恢复和并发控制机制。

数据仓库里的数据通常只需要两种操作：初始化载入和数据访问，因此其数据相对稳定，极少或根本不更新。

综上所述，数据仓库是一种语义上一致的数据存储，它充当决策支持数据模型的物理实现，并存放企业战略决策所需信息。

数据仓库也常常被视为一种体系结构，通过将异种数据源中的数据集成在一起而构成，支持结构化和专门的查询、分析报告和决策制定。

2数据仓库的类型数据仓库的类型根据数据仓库所管理的数据类型和它们所解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列3种类型：企业数据仓库(EDW),操作型数据库(ODS)和数据市集(DataMart)。

数据仓库的基本概念随着信息化时代的到来，数据的积累和应用越来越广泛，数据仓库作为企业数据管理的重要手段，也受到了越来越多的关注。

数据仓库是一种面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供了可靠的数据支持。

本文将从数据仓库的基本概念、架构、设计和实现等方面进行探讨。

一、数据仓库的基本概念1.1 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、随时可用的数据集合，为企业决策提供可靠的数据支持。

它是一个面向决策支持的数据集成、管理和分析平台，主要用于支持企业的决策制定和业务分析。

1.2 数据仓库的特点（1）面向主题：数据仓库是针对某个主题的数据集合，这个主题可以是企业的销售、市场、客户、产品等。

数据仓库以主题为导向，提供了全面、一致的数据视图，帮助企业深入了解业务。

（2）集成：数据仓库是从多个数据源中集成数据而成，可以包括企业内部的各种数据系统，也可以包括外部的数据源。

数据仓库的集成性使得企业可以从不同的角度来看待业务，更好地进行分析。

（3）稳定：数据仓库提供了稳定的数据环境，数据的结构和内容都是经过精心设计和维护的。

这使得企业可以放心地使用数据仓库中的数据，而不必担心数据的质量和可靠性问题。

（4）随时可用：数据仓库提供了随时可用的数据访问服务，任何人都可以在任何时间、任何地点通过合适的工具来访问数据仓库中的数据。

这为企业的决策制定和业务分析提供了极大的便利。

1.3 数据仓库的目的数据仓库的主要目的是为企业的决策制定和业务分析提供可靠的数据支持。

通过数据仓库，企业可以深入了解业务，发现业务规律，预测业务趋势，从而更好地制定决策和调整业务战略。

二、数据仓库的架构2.1 数据仓库的架构模型数据仓库的架构模型主要包括三层，即数据源层、数据仓库层和数据应用层。

数据源层是指数据仓库所需要的各种数据源，包括企业内部的各种数据系统和外部的数据源；数据仓库层是指数据仓库的存储和管理层，包括数据仓库的数据模型、数据仓库的物理存储结构、数据抽取、转换和加载以及数据仓库的维护和管理；数据应用层是指数据仓库的应用层，包括数据仓库的查询、报表、分析、挖掘等应用。

简述数据库的概念和特征数据库是一种用于存储和管理数据的软件系统。

它是指在计算机中长期存储的一系列数据的集合，这些数据是按照特定的数据模型组织和保存的。

数据库的概念和特征如下：1. 概念：数据库是由数据、数据库管理系统（DBMS）和用户组成的。

数据是数据库的核心，是存储在数据库中的事实和知识的表示。

数据库管理系统是指管理和控制数据库的软件系统，负责数据的组织、存储、访问、查询、更新和维护等。

用户是数据库使用者，通过DBMS来访问和操作数据库中的数据。

2. 特征：（1）数据共享性：数据库是为了共享数据而建立的，可以被多个应用程序和用户同时访问和使用。

通过数据库管理系统，不同用户可以按照其权限和需求来访问和操作数据库中的数据，实现数据共享和协作。

（2）数据独立性：数据库实现了数据的逻辑独立性和物理独立性。

逻辑独立性指用户可以通过逻辑视图来访问和操作数据，而不必考虑数据的物理存储方式和组织结构。

物理独立性指数据库的物理存储结构可以独立于用户进行调整和改变，而不会影响到用户的应用程序和数据访问。

（3）数据持久性：数据库中的数据是长期存储的，不受计算机断电、系统崩溃等因素的影响。

当系统恢复正常时，数据库可以继续使用，并保持数据的有效性和一致性。

（4）数据一致性：数据库通过约束和一致性规则来保证数据的一致性。

约束是对数据的合法性和完整性进行限制的规则，可以通过主键、外键和唯一性约束等实现。

一致性规则是对数据操作和更新的完整性要求，例如ACID原则（原子性、一致性、隔离性和持久性）。

（5）数据安全性：数据库提供了丰富的安全机制来保护数据的安全和隐私。

通过用户身份验证、访问控制、数据加密、备份和恢复等手段，可以防止非法访问、数据泄露和数据丢失等安全问题。

（6）数据容量和性能：数据库可以存储大量数据，并提供高效的数据访问和处理能力。

通过采用索引、优化查询、并发控制和缓存等技术，可以提高数据库的存储容量和数据处理性能，满足多样化的应用需求。

数据仓库概述数据仓库是联机数据分析及数据挖掘的基础，是一个热门研究领域。

本文主要绍了数据仓库的产生、定义和主要特点。

并在本文结尾部分简单阐述了数据仓库的发展趋势。

标签：数据仓库;数据分析;数据挖掘1 从数据库到数据仓库在1961年，世界上产生了第一个数据库管理系统。

随后，数据库开始不停地往前发展。

传统的数据库技术主要是用单一的数据进行批处理、联机事务处理（即我们常用说的OLTP）、决策分析等各种数据处理工作。

传统数据库系统的主要工作是企业的日常事务处理，例如查询、增加、删除、日志等。

所以它难以满足高层用户对数据的统计分析需求，难以实现数据处理中的多样化要求。

因此，传统数据库就逐步分离成了操作型数据库和分析型数据库两大类。

操作型数据库也就是OLTP一般用于业务支撑：例如一个公司由于业务需要，会建立及使用一、两个甚至多个数据库，这些数据库的主要功能不一样，它们可能分别保存着企业的日常数据：比如销售记录、商品预订情况、员工基本情况分析等;它们相互独立，偶有联系，不利于数据分析。

而分析型数据库的侧重点则完全不一样，它主要进行历史数据分析;分析型数据库一般会将企业的日常操作数据单独存储，然后有目的地选择历史数据对针对具体主题进行分析。

因为这两类数据库主导功能的不同，就产生了很多细节上的差异。

其主要差异如下表所示。

2 数据仓库概念近年来，随着数据库技术的广泛应用和迅猛发展，决策者需要对数据库中的数据进行深层次的加工处理，然后形成一个综合的，全面的、面向主题的环境，主要为决策支持提供服务，从而催生了数据仓库技术的诞生。

数据仓库是：英文名称为Data Warehouse（DW或DWH）。

它是一个集成的、面向主题的、稳定的、随时间变化的数据的集合，以用于支持管理决策过程。

仅看数据仓库的概念，还是比较晦涩难理解的。

但我们结合应用实例，那么就比较好理解了，因为大多技术都是为实际应用服务的。

我们就以超市的事务处理为例来看看数据仓库与数据库有什么不同。