数据仓库的基本概念

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数据仓库与数据挖掘教学大纲

一、课程简介

数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域的重要学科，它涉及到数据的收集、

存储、处理和分析等方面。本课程旨在介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理、方法和应用，培养学生在数据分析和决策支持方面的能力。

二、课程目标

1. 理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理；

2. 掌握数据仓库的设计与建模方法；

3. 熟悉数据挖掘的常用算法和技术；

4. 能够运用数据仓库和数据挖掘技术解决实际问题。

三、教学内容

1. 数据仓库的基本概念和架构

- 数据仓库的定义和特点

- 数据仓库的组成和架构

- 数据仓库与传统数据库的区别

2. 数据仓库的设计与建模

- 数据仓库的需求分析和规划

- 数据仓库的物理设计和逻辑设计

- 数据仓库的维度建模和事实表设计

3. 数据仓库的ETL过程

- ETL的定义和作用

- 数据抽取、转换和加载的方法和技术

- ETL工具的使用和案例分析

4. 数据挖掘的基本概念和任务

- 数据挖掘的定义和分类

- 数据挖掘的常用任务：分类、聚类、关联规则挖掘等 - 数据挖掘的应用领域和案例分析

5. 数据挖掘的算法和技术

- 决策树算法

- 神经网络算法

- 支持向量机算法

- 聚类算法

- 关联规则挖掘算法

- 时间序列分析算法

6. 数据挖掘的工具和平台

- 常用的数据挖掘工具和软件

- 数据挖掘平台的选择和使用

- 数据挖掘案例的实践和分析

四、教学方法

本课程采用理论讲授与实践操作相结合的教学方法，包括课堂讲解、案例分析、实验操作和课程设计等。通过理论与实践相结合的教学方式，培养学生的数据分析和问题解决能力。

数据仓库的介绍（数据仓库和数据库的区别）

数据仓库的介绍

⼀、数据仓库的基本概念

数据仓库，英⽂名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库顾名思义，是⼀个很⼤的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建，对多样的业务数据进⾏筛选与整合。它为企业提供⼀定的BI（商业智能）能⼒，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据仓库的输⼊⽅是各种各样的数据源，最终的输出⽤于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等⽅向。

⼆、数据仓库的主要特征

数据仓库是⾯向主题的（Subject-Oriented ）、集成的（Integrated）、稳定的（Non-Volatile）和时变的（Time-Variant ）数据集合，⽤以⽀持管理决策。

1.主题性

不同于传统数据库对应于某⼀个或多个项⽬，数据仓库根据使⽤者实际需求，将不同数据源的数据在⼀个较⾼的抽象层次上做整合，所有数据都围绕某⼀主题来组织。

这⾥的主题怎么来理解呢？⽐如对于城市，“天⽓湿度分析”就是⼀个主题，对于淘宝，“⽤户点击⾏为分析”就是⼀个主题。

2.集成性

数据仓库中存储的数据是来源于多个数据源的集成，原始数据来⾃不同的数据源，存储⽅式各不相同。要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过⼀系列抽取、清洗、转换的过程。

3.稳定性

数据仓库中保存的数据是⼀系列历史快照，不允许被修改。⽤户只能通过分析⼯具进⾏查询和分析。这⾥说明⼀点，数据仓库基本上是不许允许⽤户进⾏修改，删除操作的。⼤多数的场景是⽤来查询分析数据。

4.时变性

大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库

随着技术的不断发展，越来越多的数据产生并蓄积，如何进行有效管理和利用已成为人们关注的焦点之一。本文将从数据存储和管理的角度出发，分别介绍数据仓库、云计算和数据库的概念、特点及其在大数据领域的应用。

一、数据仓库

数据仓库（Data Warehouse）是指从各个数据源中提取数据并经过处理后存储到一个统一且独立的数据集合中，以方便用户进行分析和决策的系统。数据仓库通过将数据分析和查询分离，实现了数据决策支持系统的高效运行，从而提高数据的利用率。

数据仓库的特点：

1.面向主题：数据仓库是面向主题的，即数据集中一般针对某个主体领域或数据分析任务。例如，销售数据仓库、人力资源数据仓库等。

2.集成性：数据仓库具有集成性，可以将不同类型的数据源通过ETL（Extract-Transform-Load）的方式进行标准化、转换和加载，并保证数据之间的一致性和完整性。

3.时间性：数据仓库关注历史数据的存储和分析，并提供不同时间维度的数据展示方式，为决策者提供多样化的选择。

数据仓库在大数据领域的应用：

1.数据分析和挖掘：通过数据仓库中的数据进行多维分析和数据挖掘，为决策者提供全面的数据支持。

2.企业级统一视图：数据仓库可以实现企业级统一视图，使决策者可以获得一份全面的数据报告。

3.交互式查询：数据仓库提供交互式的查询功能，用户可以根据需要自定义查询条件和维度，获得满足自己需求的数据结果。

二、云计算

云计算（Cloud Computing）是指通过网络以服务方式提供计算资源的一种模式。云计算基于分布式计算、虚拟化技术和自动化管理，通过网络实现数据处理和存储，通过服务模式进行资源使用和计费。

数据仓库概述(概念、应用、体系结构)

数据仓库维护人员最终用户

最终用户最关心两类元数据：第一类元数据说明仓库中有什么内容，从哪儿来。他们可以按主题域查看仓库的内容。第二类元数据是有关已有的可重复利用的查询的信息。
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数据仓库和数据集市
Bill Inmon: “企业级数据仓库” Ralph Kimball: “数据集市” 折衷: “联邦制” 模型
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数据集市的特征
规模小，面向部门，而不是整个企业有特定的应用，不是满足企业所有的决策分析
需求；主要由业务部门定义、设计和实现；可以由业务部门管理和维护；成本低，开发时间短，投资风险较小可以升级到完整的企业级数据仓库。
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数据集市还是数据仓库?
问题: 数据集市/数据仓库测试表是=1/否 =0 1.您的公司是否有能力进行一个跨多个年度的数百万的项目? 2.您的公司各部门是否销售或服务于一些情况相似的客户? 3.公司部门的管理人员一般是否同意对业务实体的数据定义? 4.企业的决策者是否会按部就班地等待发表意见的时机,而不是具有 “我先说”的特点? 5.这是一个集中式管理的企业吗? 6.对于企业要保留的历史数据是否能形成一致的意见? 7.是否有某些业务领域对启动一个专用的DSS计划有极大的兴趣? 8.您的企业是否已经拥有支持大型数据仓库的硬件设施? 9.决策者对他们决策所需的概括数据是否满意? 10.企业当前是否已有正在使用中的数据集市?

数据仓库知识点总结

一、数据仓库概念

数据仓库是一个用来集成、清洗、存储和管理企业数据的系统，以支持企业决策制定、分析和商业智能服务。它是一个面向主题的、集成的、时间性的、非易失的数据集合，用于支持企业决策。

数据仓库是企业数据管理的重要组成部分，它与操作型数据处理系统相辅相成。数据仓库以不同的视角和角度组织数据，帮助企业管理者对企业整体情况进行全面分析和评估。

二、数据仓库的特点

1. 面向主题：数据仓库与传统数据库相比，更加侧重对业务应用的支持，主要面向业务应用的主题而不是基本事务数据，以方便企业管理者进行更好的分析和决策。

2. 集成性：数据仓库集成了来自不同数据源的数据，将数据统一管理，并且进行了数据清洗和转换，确保数据的一致性和准确性。

3. 时态性：数据仓库中的数据具有时间性，可以保存历史数据，能够支持分析历史数据的趋势和变化。

4. 非易失性：数据仓库中的数据不会丢失，可以持久保存，并且根据需要定期备份，确保数据的安全和可靠。

5. 大数据量和复杂性：数据仓库通常包含大量的数据，并且数据之间的关系复杂，需要采用专门的数据模型和处理方法来管理和分析。

6. 以支持决策为目标：数据仓库的目标是为企业管理者提供数据支持，帮助他们更好地了解企业的经营状况和趋势，以支持企业决策。

三、数据仓库架构

数据仓库架构包括了多个重要组成部分，主要包括数据提取、数据清洗、数据转换、数据加载、元数据管理和数据查询分析等。

1. 数据提取：数据提取是指从各个数据源中将需要的数据提取出来，数据源可以包括企业内部的数据库、文件系统、应用系统等，也可以包括外部数据源，如公共数据等。

数据仓库与数据湖的概念与应用

数据仓库与数据湖的概念与应用数据仓库和数据湖是两种不同的数据存储和管理方法，被广泛应用于数据分析和决策支持系统中。本文将从概念、特点、应用场景等方面详细介绍数据仓库和数据湖的相关知识。

一、数据仓库的概念与特点

1.数据仓库的概念

数据仓库（Data Warehouse）是指将企业或组织内部各个数据源中的数据进行统一整合、清洗和存储，以支持数据分析和决策制定。数据仓库一般采用主题导向的数据模型，将各个业务领域的数据集中存储在一个集中的数据库中。

2.数据仓库的特点

（1）主题导向：数据仓库将数据按照主题进行组织和存储，以支持用户对某个具体问题或主题进行深入分析。

（2）集成性：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除数据冗余和不一致性，提供一致的数据视图。

（3）稳定性和持久性：数据仓库的数据一般是静态的，不经常更新，以确保数据的稳定性和持久性。

（4）面向分析：数据仓库主要面向决策支持和数据分析，提供丰富多样的分析工具和查询接口，满足用户对数据进行多维度、多角度的分析需求。

二、数据湖的概念与特点

1.数据湖的概念

数据湖（Data Lake）是指将各种数据源中的原始数据以其原始格式存储在一个或多个存储系统中，提供给用户进行数据分析和探索。数据湖不需要提前进行数据整理和模式定义，可以容纳各种类型和结构的数据。

2.数据湖的特点

（1）原始性：数据湖存储的数据是原始的，未经过清洗和整理，保留了数据源的完整性和灵活性。

（2）灵活性：数据湖可以容纳各种类型和结构的数据，不限制数据的组织方式和格式。

（3）可扩展性：数据湖可以方便地扩展存储容量，支持大数据规

数据仓库技术在财务分析与报表中的应用(二)

随着信息时代的来临，数据的重要性愈发凸显。在商业领域，数

据被广泛用于经营决策和战略规划。特别是在财务领域，数据仓库技

术的应用正在成为趋势，因为它能够提供及时、准确的财务分析和报表。

一、数据仓库技术的基本概念

数据仓库是指将来自各个业务系统和数据源的数据进行集中、清洗、整合后存储的一个数据库系统。它具有数据集市、数据清洗、数

据整合和数据分析等核心功能。数据仓库技术通过抽取、转换和加载（ETL）过程，将各类数据整合到一个中心位置。

二、财务分析与报表的重要性

财务分析和报表是企业经营管理的基石。通过对财务数据的分析，管理者可以深入了解企业的财务健康状况，制定相应的战略计划。同时，财务报表也是对外沟通的重要工具，能够向股东、投资者、监管

机构等各方提供财务信息。

三、数据仓库技术在财务分析中的应用

1. 数据清洗：财务数据常常存在不一致、冗余、缺失等问题，数据仓库技术可以进行数据清洗，保证财务数据的准确性和一致性。

2. 数据整合：企业的财务数据往往散落在各个业务系统中，数据仓库技术可以将这些数据整合到一个统一的数据库中，方便进行跨部

门和跨业务的分析。

3. 数据分析：数据仓库技术提供了灵活强大的数据分析工具和报表生成功能。通过对财务数据的多维度分析，管理者可以对企业的财

务状况、盈利能力、流动性等指标进行深入理解，帮助制定有效的经

营策略。

4. 预测模型：数据仓库技术可以基于历史财务数据建立预测模型，对未来的财务状况进行预测。这对企业决策者来说十分重要，可以帮

助他们提前预警，制定风险控制措施。

四、数据仓库技术在财务报表中的应用

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。

数据仓库的相关概念及流程

数据仓库是一个用于集成、管理和分析组织内部和外部数据的存储系统。它提供了一个统一的视图，用于支持业务决策和分析。

以下是数据仓库的相关概念和典型流程：

1. 数据提取（Extraction）：数据提取是指从各种来源收集数据，并将其导入数据仓库中。数据可以来自关系数据库、操作系统日志、外部系统等。数据提取的方法可以包括批量抽取、增量抽取和实时流数据抽取。

2. 数据清洗（Cleaning）：数据清洗是指对提取的数据进行清洗、转换和整合，以确保数据的质量和一致性。这可能包括处理缺失值、处理重复数据、纠正错误、标准化数据格式等。

3. 数据转换（Transformation）：数据转换是指对清洗后的数据进行结构上的转换和整合，以适应数据仓库的数据模型和架构。这可能包括数据的聚合、合并、拆分、重塑等操作。

4. 数据加载（Loading）：数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。这可以通过批量加载或增量加载来完成。加载过程还可能包括对数据进行索引、分区和排序等操作，以提高查询性能。

5. 数据存储（Storage）：数据仓库使用特定的存储结构来存储数据，以支持高效的查询和分析。常见的存储结构包括维度模型（如星型模型和雪花模型）和多维数据库（OLAP）。

6. 数据查询和分析（Querying and Analysis）：一旦数据加载到数据仓库中，用户可以使用查询语言（如SQL）或分析工具对数据进行查询和分析。这可以包括生成报表、执行数据挖掘、构建仪表盘等。

7. 数据维护和更新（Maintenance and Updates）：数据仓库需要进行定期的维护和更新，以确保数据的准确性和完整性。这可能包括数据备份、恢复、性能优化、数据质量监控等。

数据仓库：介绍数据仓库的基本概念、特点和设计

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

数据仓库的概念模型设计模型定义

数据仓库是指存储和管理企业各种数据的一个集中化的、数据驱动的系统。它旨在为企业决策提供可靠、一致和高效的数据支持。数据仓库的概念模型设计是指设计数据仓库的基本结构和组织方式，以便满足企业的需求。

1.数据源：数据仓库的数据源可以包括内部和外部的数据源。内部数据源包括企业内部的各种事务性系统，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等。外部数据源可以是第三方数据供应商提供的数据，如市场研究报告、竞争对手的数据等。

2.数据抽取和清洗：数据仓库需要从不同的数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。数据清洗是指对数据进行校验、去重、格式化等操作，确保数据的准确性和一致性。数据转换是指将数据从不同的格式转换为统一的格式，以便于在数据仓库中进行分析和查询。

3.数据存储：数据仓库需要设计合适的数据存储结构，以便于高效地存储和查询大量的数据。常见的数据存储结构包括维度模型和星型模型。维度模型是以事实表和维度表为核心的模型，事实表记录了与业务过程相关的指标数据，维度表记录了与事实表相关的维度信息。星型模型是一种特殊的维度模型，只有一个事实表和多个维度表，事实表与维度表之间是一对多的关系。

4.数据访问和查询：数据仓库需要提供灵活、高效的数据访问和查询功能，以满足不同用户的需求。常用的数据查询方式包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和数据报表等。OLAP是一种多维分析技术，可以对

数据进行多维度的查询和分析；数据挖掘是一种从数据中发现隐藏模式和知识的技术；数据报表是一种以表格和图形的形式展示数据的方式。

数据仓库中的数据挖掘技术

随着大数据时代的来临，数据仓库成为了企业管理和决策的重要工具。而其中的数据挖掘技术，则更是为企业的发展提供了强有力的支持。本文将从数据仓库的基本概念入手，探讨数据挖掘技术在数据仓库中的应用。

一、数据仓库的基本概念

数据仓库是一个用于支持管理决策、进行商业智能的数据集合，它包括了业务过程数据、主题数据和历史数据等多个方面，可帮助企业从不同角度更好地了解客户需求、产品利润以及竞争对手等信息。数据仓库的建设包括以下几个步骤：

1.数据的抽取：将各种业务系统中的数据进行抽取，以保证数据集合的完整性和一致性；

2.数据的清洗：清除数据中的重复、无关或错误的信息，保证数据的准确性；

3.数据的转换：将数据转换为模型化的结构，并进行标准化处理，便于数据的分析和比较；

4.数据的装载：将处理后的数据装载入数据仓库，以便用户可以进行查询和分析。

二、数据挖掘技术的作用

数据挖掘技术是数据仓库的重要组成部分，可以将数据仓库中的数据进行深度挖掘，获得更有价值的信息。

1. 客户关系管理

数据挖掘技术可以通过客户的行为、偏好、购买历史等信息对客户进行分类和分析，从而确定最佳的营销策略；分析客户群体和消费心理特征，帮助企业更好地了解客户需求。

2. 产品优化

通过对销售和客户反馈等信息进行挖掘，可以了解产品的市场、销售情况和优劣势，帮助企业进行产品优化，提高产品的市场竞争力。

3. 成本控制和资源配置

通过对生产、数据流转和供应链等方面进行数据挖掘，可以更好地了解物料、人力、资金流动情况，从而做出更明智的决策，优化资源配置，控制成本。

数据仓库基本概念

中到低有的事务可能要访问大量记录
以秒、分钟、甚至小时为计量单位
数据仓库基本概念
1.3数据仓库与决策支持系统
• 决策支持系统的发展阶段
– 初始阶段（DSS阶段） – 与专家系统结合阶段（IDSS阶段） – 基于数据仓库技术阶段（BI阶段）
• 基于数据仓库的决策支持系统
数据仓库基本概念
DSS的先天不足
数据仓库基本概念
1.1从传统数据库到数据仓库(续)
• 传统的事务处理环境不适宜于决策支持应用
– 事务处理和分析处理的性能特性不同 – 数据集成问题 – 数据动态集成问题 – 历史数据问题 – 数据的综合问题
• 操作型环境和分析型环境的分离:数据抽取
数据仓库基本概念
现实生活中面临的问题
人们在日常生活中经常会遇到这样的情况: 超市的经营者希望将经常被同时购买的商品
• 目的是把数据库中的大量数据转化为有用信息, 为企业更好地进行决策服务。
数据仓库基本概念
讨论话题一
• 数据仓库产生的源动力是什么？数据仓库系统是数据驱动还是需求驱动的?
数据仓库基本概念
市场需求是技术发展的源动力
“我们花了20多年的时间将数据放入数据库, 如今是该将它们拿出来的时候了。”
数据仓库基本概念
讨论话题三
• 数据仓库、数据集市、分析主题的关系是什么？

数据仓库与数据挖掘(论文)

数据仓库与数据挖掘(论文)数据仓库与数据挖掘

引言概述：数据仓库和数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的两大主题。数据仓库是指将企业的数据集中存储在一个地方，并通过各种分析工具来实现数据的查询和分析。数据挖掘则是利用各种算法和技术来发现数据中隐藏的规律和趋势，从而为企业决策提供支持。本文将分别介绍数据仓库和数据挖掘的概念、特点、应用以及二者之间的关系。

一、数据仓库

1.1 概念：数据仓库是一个集成的、面向主题的、时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。

1.2 特点：数据仓库具有数据集成性、主题性、时间性、非易失性等特点。

1.3 应用：数据仓库广泛应用于企业的决策支持、业务分析、市场营销等方面。

二、数据挖掘

2.1 概念：数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏的模式、关系或规律的过程。

2.2 特点：数据挖掘具有自动化、高效性、多样性等特点。

2.3 应用：数据挖掘应用于预测分析、客户关系管理、市场细分等领域，为企业提供决策支持。

三、数据仓库与数据挖掘的关系

3.1 数据仓库是数据挖掘的基础：数据仓库提供了数据挖掘所需的数据基础。

3.2 数据仓库与数据挖掘的集成：数据仓库和数据挖掘通常是结合使用，数据挖掘结果可以反馈到数据仓库中。

3.3 数据仓库驱动的数据挖掘：数据仓库中的数据可以为数据挖掘提供驱动力，帮助企业发现更多的商业价值。

四、数据仓库与数据挖掘的发展趋势

4.1 大数据时代：数据仓库和数据挖掘将面临更大规模、更多样化的数据挑战。

4.2 人工智能技术：人工智能技术的发展将为数据仓库和数据挖掘带来更多的机遇。

数据仓库的概念与体系结构

数据仓库的概念与体系结构
数据仓库的概念—教材上的定义
–数据仓库是一个面向主题的（ 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（DDS）
• 结果就是将事务处理系统和分析处理系统分离，建立两个独立的系统。
数据仓库的概念与体系结构
OLTP 与OLAP比较
数据仓库的概念与体系结构
OLTP
• OLTP 也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。这样做的最大优点是可以即时随地处理输入的数据，及时回答。也称为实时系统(Real time System)。
数据仓库的概念与体系结构
技术元数据
– 技术元数据是系统的开发和管理人员使用的、描述数据的技术细节的元数据。主要包括：
– 数据仓库结构的描述
• 仓库模式、视图、维、层次结构、导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容
– 操作元数据
• 包括数据血统(data lineage)、数据类别(currency of data)，以及监视信息
数据仓库的概念与体系结构
2023/5/12
数据仓库的概念与体系结构

数据仓库的基本概念

数据仓库与数据挖掘教学大纲

数据仓库的介绍（数据仓库和数据库的区别）

大数据分析知识：数据存储与管理——数据仓库、云计算和数据库

数据仓库概述(概念、应用、体系结构)

数据仓库知识点总结

数据仓库与数据湖的概念与应用

数据仓库技术在财务分析与报表中的应用(二)

数据仓库 的名词解释

数据仓库的相关概念及流程

数据仓库：介绍数据仓库的基本概念、特点和设计

数据仓库基本概念

数据仓库的概念模型设计模型定义

数据仓库中的数据挖掘技术

数据仓库基本概念

数据仓库与数据挖掘(论文)

数据仓库的概念与体系结构

数据仓库的名词解释