大数据仓库及大数据挖掘技术复习总结学习资料.doc

数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘是现代数据分析和决策支持系统中非常重要的概念和技术。

数据仓库是一个用于集成、存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，而数据挖掘则是从这些数据中发现有价值的信息和模式的过程。

本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘的学习要点，并提供一些答案以帮助您更好地理解和掌握这些概念和技术。

一、数据仓库学习要点1. 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、可变的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。

数据仓库具有以下特点：- 面向主题：数据仓库按照主题进行组织，便于用户进行分析和决策。

- 集成的：数据仓库集成了来自不同数据源的数据，使得用户可以从一个统一的视图中获取数据。

- 稳定的：数据仓库的数据是经过清洗和转换的，保证了数据的一致性和准确性。

- 可变的：数据仓库中的数据可以根据需求进行更新和变化。

- 非易失性的：数据仓库的数据是持久的，不会因为系统故障或断电而丢失。

2. 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构包括三层：数据源层、数据仓库层和用户接口层。

- 数据源层：包括各种数据源，如关系数据库、文件系统、Web服务等。

- 数据仓库层：包括数据仓库的存储和管理系统，如ETL（抽取、转换、加载）工具、数据仓库服务器等。

- 用户接口层：包括各种用户接口，如查询工具、报表工具、数据挖掘工具等。

3. 数据仓库的设计和建模数据仓库的设计和建模是数据仓库开发的核心任务之一。

主要包括以下步骤：- 确定主题和维度：根据用户需求确定数据仓库的主题和维度，如销售、客户、产品等。

- 设计事实表和维度表：事实表包含与主题相关的数值型数据，维度表包含与主题相关的描述性数据。

- 建立关系和连接：通过建立事实表与维度表之间的关系和连接，构建数据仓库的物理模型。

4. 数据仓库的数据清洗和转换数据仓库的数据清洗和转换是确保数据质量和一致性的重要步骤。

1、数据仓库定义:数据仓库是一种新的数据处理体系结构,它与组织机构的操作数据库分别维护,允许将各种应用系统一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。

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,为企业决策支持系统提供所需的集成信息。

设计和构造步骤：1）选取待建模的商务处理;2）选取商务处理的粒变；3）选取用于每个事实表记录的维;4）选取事实表中每条记录的变量系统结构：（1）底层是仓库数据服务器，总是关系数据库系统.（2）中间层是OLAP服务器，有ROLAP 和MOLAP，它将对多维数据的操作映射为标准的关系操作(3)顶层是前端客户端，它包括查询和报表工具、分析工具和数据挖掘工具2、数据仓库的多维数据模型:（1）星形模式：在此模型下，数据仓库包括一个大的包含大批数据并且不含冗余的中心表，一组小的附属表，维表围绕中心事实表显示的射线上。

特征：星型模型四周的实体是维度实体，其作用是限制和过滤用户的查询结果，缩小访问范围。

每个维表都有自己的属性，维表和事实表通过关键字相关联。

【例子:sales数据仓库的星形模式，此模式包含一个中心事实表sales，它包含四个维time，item, branch和location。

(2）雪花型模式：它是星形模式的变种,其中某些维表是规范化的，因而把数据进一步分解到附加的表中。

特征：雪花模型通过最大限度地减少数据存储量和联合较小的维表来改善查询性能，增加了用户必须处理的表数量和某些查询的复杂性，但同时提高了处理的灵活性，可以回答更多的商业问题，特别适合系统的逐步建设要求。

【例子同上，只不过把其中的某些维给扩展了.（3)事实星座形:复杂的应用可能需要多个事实表共享维表，这种模式可看作星形模式的汇集。

特征：事实星座模型能对多个相关的主题建模。

例子:有两个事实表sales和shipping，它们可以共享维表time, item和location。

数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代信息技术中非常重要的概念，它们在数据分析和决策支持方面扮演着关键角色。

本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、学习要点以及一些常见问题的答案。

一、数据仓库的基本概念和学习要点1. 数据仓库的定义和作用数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的集合，它的主要作用是支持企业的决策制定和业务分析。

数据仓库通过将不同来源的数据整合到一个统一的存储中，提供了一个一致、可靠且易于访问的数据源。

2. 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构通常包括数据源层、数据抽取和转换层、数据存储层和数据查询和分析层。

数据源层用于连接各种数据源，数据抽取和转换层用于将数据从源系统中提取出来并进行清洗和转换，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据查询和分析层用于用户查询和分析数据。

3. 数据仓库的建模方法数据仓库的建模方法主要包括维度建模和实体关系建模。

维度建模是一种以业务过程为中心的建模方法，它将数据组织成事实表和维度表的形式，以支持复杂的分析查询。

实体关系建模是一种以实体和关系为中心的建模方法，它将数据组织成实体和关系的形式，以支持数据的存储和查询。

4. 数据仓库的ETL过程ETL（抽取、转换和加载）是数据仓库中非常重要的一个过程，它用于将数据从源系统中抽取出来并进行清洗、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四个阶段，每个阶段都有相应的技术和工具支持。

5. 数据仓库的性能优化数据仓库的性能优化是保证数据仓库查询和分析效率的重要任务。

性能优化的方法包括索引设计、分区设计、查询优化、数据压缩等。

通过合理的性能优化策略，可以提高数据仓库的查询效率，减少数据加载时间，提升用户体验。

二、数据挖掘的基本概念和学习要点1. 数据挖掘的定义和作用数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式和知识的过程，它可以帮助人们发现数据中的规律、趋势和关联，从而支持决策制定和业务优化。

数据仓库与数据挖掘实训课程学习总结在经过一学期的数据仓库与数据挖掘实训课程学习之后，我对这门课程有了更深入的了解，并且对于数据仓库与数据挖掘的应用和重要性有了更清晰的认识。

本文将从三个方面对我的学习总结进行论述，分别是课程内容的学习与理解、实验项目的实践和应用以及对未来的展望。

首先，通过课程内容的学习与理解，我对数据仓库的概念和特点有了更为全面的认识。

数据仓库是企业数据管理的重要组成部分，它能够集成和存储不同来源、不同格式的数据，并为企业决策提供支持。

在课程中，我们学习了数据仓库的建模、设计和实施等方面的知识，掌握了数据仓库的构建方法和技术。

通过实验和案例分析，我更加深入地了解了数据仓库的实际应用和操作流程，为以后的实践打下坚实的基础。

其次，通过实验项目的实践和应用，我进一步巩固了对数据仓库与数据挖掘知识的理解，并学会了将其应用于实际问题中。

在实验项目中，我们需要选择一个具体的业务场景，运用所学的数据仓库和数据挖掘技术进行分析和挖掘。

这对我来说是一个很好的机会，可以将课堂上学到的理论知识运用到实践中，进一步加深对知识的理解和应用能力的培养。

通过与同学们的合作和老师的指导，我顺利完成了实验项目，并成功地提取了有关业务场景的有价值的信息，并应用于实际决策中。

最后，对未来的展望方面，我认为数据仓库与数据挖掘领域具有广阔的发展前景。

随着社会的进步和信息技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，数据的管理和挖掘需求也越来越迫切。

数据仓库和数据挖掘技术的应用将对企业的决策和运营产生深远的影响。

因此，我将继续深入学习与研究数据仓库与数据挖掘相关的知识，提升自己在这个领域的专业能力，并将其应用于实际工作中，为企业的发展做出贡献。

综上所述，通过数据仓库与数据挖掘实训课程的学习，我对于数据仓库的概念、构建方法和技术有了全面的认识，并通过实验项目的实践和应用巩固了所学知识。

我深刻认识到数据仓库与数据挖掘在企业决策和运营中的重要性，对未来有着广阔的发展前景。

数据仓库与数据挖掘期末综合复习第一章１、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。

2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录,根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。

3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。

４、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集)采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作,以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。

5、ROLAP是基于关系数据库的OＬAP实现，而ＭOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。

OLAP技术的有关概念：ＯLＡP根据其存储数据的方式可分为三类：RＯLＡP、MOLAP、HOLAＰ6、数据仓库按照其开发过程,其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。

7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同,可以分为以下４种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。

8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。

9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。

１0、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为５个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。

1１、什么是数据仓库?数据仓库的特点主要有哪些？数据仓库通常是指一个数据库环境，而不是支一件产品,它是提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库中通常不方便得到。

数据仓库就是一个面向主题的(Subｊect Oｒienｔed）、集成的(Integｒate）、相对稳定的(Non-Vｏｌatile)、反映历史变化(Ｔime Varianｔ）的数据集合，通常用于辅助决策支持。

数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代数据科学领域中非常重要的概念和技术。

数据仓库是指将多个来源的数据集中存储在一个统一的数据库中，以支持企业决策和分析。

数据挖掘则是从大量数据中发现隐藏的模式和关联，以提供有价值的信息和洞察。

本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的学习要点，并给出相应的答案，以帮助读者更好地理解和应用这些概念和技术。

一、数据仓库学习要点1. 数据仓库的定义和特点：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持企业决策和分析。

数据仓库的特点包括数据集成、主题导向、时间变化、非易失性等。

2. 数据仓库的架构：数据仓库的架构包括数据源层、数据清洗和集成层、数据存储层和数据展示层。

数据源层负责从各个数据源中提取数据，数据清洗和集成层负责对数据进行清洗和集成，数据存储层负责存储数据，数据展示层负责提供用户界面和报表。

3. 数据仓库的建模方法：数据仓库的建模方法包括维度建模和实体关系建模。

维度建模是一种以事实表和维度表为核心的建模方法，用于描述和分析业务过程。

实体关系建模则是一种基于实体和关系的建模方法，用于描述和分析业务实体和它们之间的关系。

4. 数据仓库的ETL过程：ETL是指将数据从源系统中提取出来，经过清洗和转换后加载到数据仓库中的过程。

ETL过程包括数据提取、数据清洗、数据转换和数据加载四个步骤。

5. 数据仓库的性能优化：数据仓库的性能优化包括物理设计优化和查询优化两个方面。

物理设计优化包括选择合适的硬件和存储结构，以及对数据进行分区和索引等操作。

查询优化则包括选择合适的查询方式和优化查询语句等操作。

二、数据仓库学习答案1. 数据仓库的定义和特点答案：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持企业决策和分析。

数据仓库的特点包括数据集成、主题导向、时间变化、非易失性等。

2. 数据仓库的架构答案：数据仓库的架构包括数据源层、数据清洗和集成层、数据存储层和数据展示层。

数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代数据分析和决策支持的重要工具。

数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统，而数据挖掘则是从这些数据中发现模式、关联和趋势的过程。

本文将介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、技术和应用，并提供一些常见问题的答案。

一、数据仓库的基本概念和技术1. 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持企业决策。

它具有以下特点：- 面向主题：数据仓库按照业务主题进行组织，而不是按照应用系统或部门。

- 集成性：数据仓库集成了来自不同数据源的数据，并进行了数据清洗和转换。

- 稳定性：数据仓库的数据是经过一定周期的更新和维护的，以保证数据的准确性和一致性。

- 非易失性：数据仓库中的数据是持久的，不会因为系统故障或人为操作而丢失。

2. 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构包括数据源层、数据存储层、数据处理层和数据展示层。

- 数据源层：包括企业内部的各种数据库、文件和应用系统，以及外部数据源如互联网和供应商提供的数据。

- 数据存储层：是数据仓库的核心组成部分，用于存储集成和清洗后的数据，常见的数据存储技术包括关系型数据库和大数据存储技术。

- 数据处理层：包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，用于将数据从数据源层导入到数据存储层，并进行数据清洗、转换和整合。

- 数据展示层：用于向用户展示数据仓库中的数据，包括报表、图表、数据可视化和在线分析处理（OLAP）工具。

3. 数据仓库的设计和建模数据仓库的设计和建模是保证数据仓库能够满足用户需求的关键步骤。

- 维度建模：维度建模是一种基于主题的建模方法，将业务过程中的关键业务概念抽象为维度和事实表，并通过维度之间的关联来描述业务过程。

- 星型模型和雪花模型：星型模型是一种简单直观的维度建模方法，事实表围绕着一个中心的维度表而展开。

雪花模型在星型模型的基础上，进一步细化了维度表，使得维度表更加灵活和可扩展。

数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念和技术。

数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的系统，而数据挖掘是从这些数据中发现隐藏模式、关联和规律的过程。

本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、关键技术和应用场景。

一、数据仓库学习要点1. 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个经过整合、清洗和转换的数据集合，用于支持决策分析和业务智能。

它具有以下特点：- 面向主题：数据仓库按照业务主题进行组织和管理，而不是按照应用系统或部门。

- 集成的：数据仓库整合了来自多个数据源的数据，提供了一个统一的视图。

- 非易失的：数据仓库中的数据一般不会被修改或删除，以保证数据的完整性和一致性。

- 面向分析：数据仓库提供了强大的查询和分析功能，支持用户进行复杂的数据分析和挖掘。

2. 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构通常包括数据源层、数据整合层、数据存储层和数据访问层。

其中，数据源层用于获取原始数据，数据整合层用于对数据进行清洗和转换，数据存储层用于存储整合后的数据，数据访问层用于提供用户查询和分析的接口。

3. 数据仓库的建设过程数据仓库的建设过程包括需求分析、数据模型设计、数据抽取和清洗、数据转换和加载、查询和分析等阶段。

需求分析阶段主要确定用户的需求和业务目标，数据模型设计阶段主要设计数据仓库的结构和关系，数据抽取和清洗阶段主要从数据源中抽取、清洗和转换数据，数据转换和加载阶段主要将整合后的数据加载到数据仓库中，查询和分析阶段主要提供用户进行数据查询、统计和挖掘的功能。

4. 数据仓库的性能优化数据仓库的性能优化是提高数据查询和分析效率的关键。

常见的性能优化技术包括索引优化、查询优化、分区和分片、数据压缩和缓存等。

索引优化可以加快数据的检索速度，查询优化可以优化查询的执行计划，分区和分片可以提高并行处理能力，数据压缩可以减少存储空间，缓存可以减少数据访问的延迟。

5. 数据仓库的应用场景数据仓库广泛应用于企业的决策支持和业务智能领域。

1.数据仓库的概念和特点p11定义：一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员作出决策。

特性：面向主题的、集成的、非易失的、随时间不断变化的。

1、面向主题的：数据仓库以一个奇特或组织机构中固有的业务主题作为处理的主体，是从整体的、全局的角度来衡量这些主题在企业中的作用。

2、集成的：数据仓库必须将不一致的数据进行有效的集成，使之在数据仓库中有一致性的表示形式。

一致性问题只是集成所包含的一部分工作，另外还需要根据主题进行有效的数据组织。

3、非易失性：一旦操作型数据进入数据仓库，只要数据未超过数据仓库的数据存储期限，通常不对数据进行更新操作，而只进行查询操作。

即不进行一般意义上的更新，而且与操作型数据相比，更新频率要低得多，对时间的要求更为宽松。

4、随时间不断变化的（数据因时而变的特点）《与操作型数据比较的，书上14页》：（1）数据仓库中的数据的时间期限要远远长于操作型环境中的数据的时间期限。

操作型环境一般60-90天，数据仓库5-10年。

一个数据仓库的大小一般都是在100GB以上通常，数据仓库系统应该包含下列程序：（1）抽取数据与加载数据（2）整理并转换数据（采用一种数据仓库适用的数据格式）（3）备份与备存数据（4）管理所有查询（即将查询导向适当的数据源）数据仓库中的数据只是一系列某一时刻所生成的数据的复杂快照。

数据仓库的键码结构总是包含某时间元素。

2.数据仓库中的关键概念14外部数据源：就是从系统外部获取的同分析主题相关的数据。

数据抽取：是数据仓库按分析的主题从业务数据库抽取相关数据的过程。

现有的数据仓库产品几乎都提供关系型数据接口，提供抽取引擎以从关系型数据中抽取数据。

数据清洗：从多个业务系统中获取数据时，必须进行必要的数据清洗，从而得到准确的数据。

所谓“清洗”是指在放入数据仓库之前将错误的、不一致的数据予以更正或删除，以免影响DSS决策的正确性。

（15页有例子）数据转换：各种数据库产品所提供的数据类型可能不同，需要将不同格式的数据转换成统一的数据格式，称为数据转换。

数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代信息技术中非常重要的概念和技术。

数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量结构化和非结构化数据的集中式数据存储系统。

数据挖掘则是从大量数据中发现有用信息、模式和关联的过程。

本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的学习要点及答案。

一、数据仓库学习要点1. 数据仓库的定义和特点：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。

数据仓库具有以下特点：面向主题，集成性，稳定性，非易失性。

2. 数据仓库的架构：数据仓库的架构包括数据源层、数据抽取层、数据存储层和数据展示层。

数据源层用于存储原始数据，数据抽取层用于将原始数据抽取到数据存储层，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据展示层用于展示数据分析结果。

3. 数据仓库的建模：数据仓库的建模包括概念建模、逻辑建模和物理建模。

概念建模用于定义数据仓库的主题和维度，逻辑建模用于定义数据仓库的数据模型，物理建模用于定义数据仓库的物理存储结构。

4. 数据仓库的ETL过程：ETL是指将数据从源系统中抽取出来，经过清洗、转换和加载等过程，最终加载到数据仓库中。

ETL过程包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载四个步骤。

5. 数据仓库的查询和分析：数据仓库的查询和分析是通过使用OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术来实现的。

OLAP技术可以进行多维数据分析，数据挖掘技术可以从大量数据中发现有用的信息和模式。

二、数据仓库学习答案1. 数据仓库的定义和特点：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。

数据仓库的特点包括：- 面向主题：数据仓库以主题为中心，将相关的数据集中存储，方便用户进行主题分析。

- 集成性：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。

- 稳定性：数据仓库的数据是经过清洗和转换的，保证了数据的准确性和一致性。