第3章 数据仓库系统的设计与开发
2022年山东科技大学泰山科技学院计算机应用技术专业《数据库概论》科目期末试卷B(有答案)
2022年山东科技大学泰山科技学院计算机应用技术专业《数据库概论》科目期末试卷B（有答案）一、填空题1、SQL语言的数据定义功能包括______、______、______和______。
2、在SQL Server 2000中，数据页的大小是8KB。
某数据库表有1000行数据，每行需要5000字节空间，则此数据库表需要占用的数据页数为_____页。
3、在SQL语言中，为了数据库的安全性，设置了对数据的存取进行控制的语句，对用户授权使用____________语句，收回所授的权限使用____________语句。
4、数据管理技术经历了______________、______________和______________3个阶段。
5、数据的安全性是指____________。
6、设某数据库中有作者表（作者号，城市）和出版商表（出版商号，城市），请补全如下查询语句，使该查询语句能查询作者和出版商所在的全部不重复的城市。
SELECT城市FROM作者表_____SELECT城市FROM出版商表；7、设在SQL Server 2000环境下，对“销售数据库”进行的备份操作序列如下图所示。
①出现故障后，为尽可能减少数据丢失，需要利用备份数据进行恢复。
首先应该进行的恢复操作是恢复_____，第二个应该进行的恢复操作是恢复_____。
②假设这些备份操作均是在BK设备上完成的，并且该备份设备只用于这些备份操作，请补全下述恢复数据库完全备份的语句RESTORE_____FROM BKWITH FILE＝1，_____；8、“为哪些表，在哪些字段上，建立什么样的索引”这一设计内容应该属于数据库设计中的______阶段。
9、数据模型是由______________、______________和______________三部分组成。
10、在SELECT命令中进行查询，若希望查询的结果不出现重复元组，应在SEL ECT语句中使用______保留字。
数据仓库建设管理制度范本
第一章总则第一条为规范数据仓库的建设与管理，确保数据仓库的稳定运行和数据质量，提高数据利用率，根据《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国网络安全法》等相关法律法规，结合本单位的实际情况，制定本制度。
第二条本制度适用于本单位数据仓库的建设、运维、管理和使用。
第三条数据仓库的建设和管理应遵循以下原则：（一）统一规划，分步实施；（二）安全可靠，保障数据安全；（三）高效运行，提高数据利用率；（四）持续优化，提升服务质量。
第二章数据仓库建设第四条数据仓库建设应遵循以下流程：（一）需求分析：明确数据仓库建设的目标、功能、性能等要求；（二）方案设计：制定数据仓库建设方案，包括数据源、数据模型、技术架构等；（三）系统开发：根据设计方案进行系统开发，包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据转换等；（四）系统测试：对数据仓库系统进行测试，确保系统稳定运行；（五）系统部署：将数据仓库系统部署到生产环境，进行试运行；（六）系统验收：根据验收标准对数据仓库系统进行验收。
第五条数据仓库建设应遵循以下要求：（一）数据源：选择具有权威性、准确性和可靠性的数据源；（二）数据模型：根据业务需求设计合理的数据模型，确保数据的一致性和完整性；（三）技术架构：采用成熟、稳定的技术架构，提高系统性能和可扩展性；（四）数据质量：对数据进行清洗、转换、融合等处理，确保数据质量。
第三章数据仓库运维管理第六条数据仓库运维管理应遵循以下要求：（一）系统监控：实时监控数据仓库系统的运行状态，确保系统稳定运行；（二）数据备份：定期进行数据备份，防止数据丢失；（三）故障处理：对系统故障进行及时处理，确保系统正常运行；（四）性能优化：根据业务需求，对系统进行性能优化，提高数据访问速度。
第七条数据仓库运维管理应设立以下岗位：（一）数据仓库管理员：负责数据仓库系统的日常运维管理；（二）数据分析师：负责数据仓库系统的数据分析和挖掘；（三）数据安全员：负责数据仓库系统的数据安全管理工作。
数据仓库设计步骤概述
数据仓库设计步骤概述随着信息技术的发展和数据量的不断增加，数据管理和分析成为了现代企业不可或缺的一部分。
数据仓库作为一种专门用于存储和管理大量企业数据的解决方案，其设计过程至关重要。
在本文中，将概述数据仓库设计的几个关键步骤，以帮助读者了解和理解如何进行高效的数据仓库设计。
第一步：需求分析和定义数据仓库设计的第一步是进行需求分析和定义。
在这个阶段，需要与业务用户和利益相关者合作，明确数据仓库的目标和目的。
这包括确定数据仓库的范围、所需数据的类型和来源，以及用户对数据的需求和预期分析结果。
通过与利益相关者的密切合作，可以确保数据仓库的设计与业务需求相匹配。
第二步：数据抽取和清洗在数据仓库设计的第二步中，需要对源系统中的数据进行抽取和清洗。
数据抽取是指从源系统中提取数据并将其加载到数据仓库中的过程。
这可以通过使用ETL（抽取、转换和加载）工具来实现，以确保数据的高质量和一致性。
数据清洗是指对抽取的数据进行清理和转换，以去除重复、不完整或不准确的数据。
通过数据抽取和清洗，可以为数据仓库提供高质量和可靠的数据基础。
第三步：数据建模和设计在数据仓库设计的第三步中，需要进行数据建模和设计。
数据建模是指根据业务需求和分析目标，将数据转化为可理解和可操作的形式。
常用的数据建模方法包括维度建模和实体关系建模。
维度建模是一种基于维度和事实表的建模方法，用于分析业务过程和维度属性之间的关系。
实体关系建模是一种基于实体和关系的建模方法，用于描述实体之间的联系和属性。
通过合理的数据建模和设计，可以为数据仓库提供高效的查询和分析能力。
第四步：数据加载和转换在数据仓库设计的第四步中，需要将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中。
数据加载是指将数据从数据抽取和清洗的过程中加载到数据仓库中。
数据转换是指对加载到数据仓库中的数据进行转换和整合，以满足分析和查询的需求。
这可以通过使用ETL工具来实现，以确保数据的正确性和完整性。
通过数据加载和转换，可以为数据仓库提供可用于分析和查询的数据集。
数据仓库的架构设计与实现
数据仓库的架构设计与实现第一章数据仓库的概述数据仓库（Data Warehouse）是指为了支持决策制定过程而构建的面向主题的、集成的、只读的数据集合。
数据仓库不仅包括数据的存储，还包括数据清洗、转换和整合等步骤，从而使企业决策者能够从中获得所需的数据，并进行分析和决策。
数据仓库系统从业务需求出发，将各个业务系统的数据进行集成，再进行数据建模和数据存储，最终提供标准的数据报表和数据分析服务，满足企业的需求。
第二章数据仓库的架构设计数据仓库架构包括ETL（提取、转化、加载）层、存储层、元数据层、查询和报表层等部分。
2.1 ETL层ETL层是将数据从各个业务系统中提取出来、进行数据清洗、转换和整合，并将处理后的数据载入数据仓库中的一系列过程。
ETL系统的设计需要考虑到高性能、高可用、易维护和数据质量等方面。
2.2 存储层存储层是指存储数据的物理存储介质，包括关系型数据库、列式数据库、分布式文件系统等。
2.3 元数据层元数据层是指用来描述数据仓库中各个组件的数据。
元数据可以包含各种信息，例如数据模式、数据定义、数据字典等。
2.4 查询和报表层查询和报表层为数据仓库用户提供了方便和快速地访问存储在数据仓库中的数据的方式。
报表和分析工具可以通过对数据进行分析和可视化，帮助用户更好地理解数据。
第三章数据仓库的实现构建一个成熟的数据仓库需要考虑到数据来源的稳定性、数据完整性、数据质量、数据一致性、数据安全等各方面问题。
因此，在实现过程中需要关注以下几个方面：3.1 数据质量在ETL过程中，需要对数据进行清洗、整合和转换。
清洗过程可以消除数据中的噪声和冗余，整合过程可以将来源不同的数据进行统一和规范化，转换过程可以将业务需求翻译成具体的数据操作。
数据质量的好坏对数据仓库的后续应用和数据分析结果的准确性等方面都有着至关重要的影响。
3.2 数据一致性数据一致性是指在数据仓库中，不同数据维度和不同指标的定义在逻辑上是一致的。
数据仓库设计和数据模型的实现
数据仓库设计和数据模型的实现数据仓库是指企业或组织集成多个数据源，根据业务需求建立的一个集中存储、管理和分析数据的系统。
在数据仓库的设计和建模过程中，数据模型起到了关键作用。
本文将探讨数据仓库设计的关键要素以及数据模型的实现方法。
一、数据仓库设计要素数据仓库的设计是建立一个高效、灵活、可维护的系统，需要考虑以下几个关键要素：1. 数据源：识别和收集企业内部和外部的数据源，包括操作型数据库、文件、传感器和外部数据接口等。
应清楚数据源的格式、结构和存储方式。
2. 数据抽取和清洗：通过ETL（抽取、转换和加载）工具对数据源进行抽取和清洗。
这一步骤是将源数据整理成可用于数据仓库的格式。
3. 数据仓库模型：设计合适的数据模型是数据仓库设计的核心步骤。
常用的模型包括星型模型、雪花模型和事实表-维度模型等。
合理选择数据模型可以提高数据查询和分析的效率。
4. 元数据管理：元数据是描述数据的数据，用于管理和理解数据仓库中的数据。
元数据管理需要定义元数据的结构和管理方法，以支持数据的查询、分析和维护。
5. 数据存储和索引：在数据仓库中，数据的存储和索引策略对查询和分析的性能有着直接的影响。
常用的存储方式包括关系型数据库、列式数据库和NoSQL数据库等。
6. 数据安全和权限控制：由于数据仓库中存储了企业重要的数据，安全和权限控制是必不可少的。
需要采取措施保护数据的机密性、完整性和可用性，并对用户进行权限的控制和管理。
二、数据模型的实现方法数据模型是数据仓库设计的核心，合理选择数据模型有助于提高数据查询和分析的效率。
以下是几种常用的数据模型及其实现方法：1. 星型模型：星型模型是最常用的数据模型之一，它由一个中心的事实表和多个维度表组成。
事实表记录了业务事实的度量指标，维度表包含了与事实表相关的维度信息。
星型模型使用简单，易于理解和查询。
2. 雪花模型：雪花模型是在星型模型的基础上进一步细化和扩展的模型。
维度表可以继续细分为多个维度表，形成更复杂的层次结构。
数据仓库概要设计
数据仓库概要设计数据仓库（Data Warehouse）是指把企业分散在不同数据库中的数据统一整合到一个数据库中进行存储和管理，并对这些数据进行分析和管理的一种数据库应用系统。
数据仓库的建设是企业信息化建设的重要组成部分，是企业对内部外部信息资源进行整合、挖掘和利用最有效的平台之一。
因此，进行数据仓库的概要设计是非常重要的一步。
1.数据仓库概述数据仓库，是一个能够存储大量历史数据的集合体，使得企业能够快速地进行数据分析、查询和决策。
数据仓库通常包括存储、管理和查询技术。
数据仓库的设计是基于自底向上的过程，通过收集各种应用中的数据来建立。
数据仓库的需求分析是设计的第一个步骤，通过需求分析可以把握到数据的来源、数据的主要特征、数据的处理方法、数据的处理效果等。
2.数据仓库的工作过程a.数据的收集数据收集的目的是获取各个分散在企业内部外部的数据源，并把这些数据源整合成数据集。
数据收集包括了跟踪源数据、数据的标准化、数据的清洗、数据的转换等。
b.数据的整合数据整合意味着将不同的数据源集成到一起，通常是通过ETL工具来实现。
ETL（Extract, Transform, Load）工具的主要功能是提取、转换和加载。
c.数据的存储数据仓库的存储方式一般有两种：关系型数据库和非关系型数据库。
d.数据的查询与分析数据仓库的用户可以通过BI工具（Business Intelligence）来进行数据的查询、分析和报表生成。
3.数据仓库的概要设计步骤a.数据仓库设计的第一步是需求分析，需求分析的目的是明确数据仓库的目标、范围和需求。
需求分析应该包括数据仓库的使用者、数据仓库所需数据的类型、数据的来源、数据的质量要求等。
b.数据仓库的概念设计是在需求分析的基础上，开始进行数据仓库的抽象模型的设计。
概念设计包括了数据仓库的模型设计、元数据的设计等。
c.数据仓库的逻辑设计是在概念设计的基础上，开始进行数据仓库的逻辑结构的设计。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)陈文伟版课后答案
第一章数据仓库与数据挖掘概述1.数据库与数据仓库的本质差别是什么？答：数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析;数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既保存过去的数据又保存当前的数据;数据仓库的数据是大量数据库的集成;对数据库的操作比较明确，操作数据量少,对数据仓库操作不明确，操作数据量大。
数据库是细节的、在存取时准确的、可更新的、一次操作数据量小、面向应用且支持管理；数据仓库是综合或提炼的、代表过去的数据、不更新、一次操作数据量大、面向分析且支持决策。
6.说明OLTP与OLAP的主要区别。
答：OLTP针对的是细节性数据、当前数据、经常更新、一次性处理的数据量小、对响应时间要求高且面向应用，事务驱动； OLAP针对的是综合性数据、历史数据、不更新，但周期性刷新、一次处理的数据量大、响应时间合理且面向分析，分析驱动。
8.元数据的定义是什么？答：元数据（metadata）定义为关于数据的数据（data about data），即元数据描述了数据仓库的数据和环境。
9.元数据与数据字典的关系什么？答：在数据仓库中引入了“元数据”的概念，它不仅仅是数据仓库的字典，而且还是数据仓库本身信息的数据。
18.说明统计学与数据挖掘的不同。
答：统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数据（如年龄、工资等），进行数值计算（如初等运算）的定量分析，得到数量信息。
数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等）进行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知识。
19.说明数据仓库与数据挖掘的区别与联系。
答：数据仓库是一种存储技术，它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信；数据挖掘研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。
数据仓库与数据挖掘都是决策支持新技术。
但它们有着完全不同的辅助决策方式。
在数据仓库系统的前端的分析工具中，数据挖掘是其中重要工具之一。
它可以帮助决策用户挖掘数据仓库的数据中隐含的规律性。
数据仓库和数据挖掘的结合对支持决策会起更大的作用。
数据库开发过程范文
数据库开发过程范文1.需求分析：在数据库开发的第一步中，开发团队与客户一起讨论和理解需求。
这个阶段的目标是确定数据库的主要功能和目的。
开发团队将与客户一起分析业务需求，了解系统的业务流程，明确数据的种类和存储要求。
2.数据建模：在这个阶段，开发团队将根据需求分析的结果设计数据模型。
数据模型是描述数据库结构的图形化表示。
最常用的数据模型是关系模型，它使用表来表示实体和关系。
开发团队可以使用建模工具如ER 图或UML来设计数据模型。
在设计过程中，团队需要确定实体、属性和关系，并确保数据模型具有良好的规范性、正确性和完整性。
3.数据库设计：在数据库设计阶段，开发团队将根据数据模型来设计数据库的结构。
这个阶段的目标是定义表、字段、键和关系。
开发团队将根据业务需求和性能要求来选择适当的数据类型、约束和索引。
4. 数据库实现：在这个阶段，开发团队将基于数据库设计创建数据库。
他们将使用数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）来创建表、字段和索引。
开发团队还将编写存储过程、触发器和视图等数据库对象。
在创建数据库的过程中，团队需要关注数据库的性能、安全性和可扩展性。
5.数据库测试：在数据库开发的最后一步中，开发团队将对数据库进行测试。
他们将验证数据库是否满足需求，并测试数据库的功能、性能和安全性。
开发团队将执行各种测试，如单元测试、集成测试和性能测试。
如果测试发现了问题，开发团队将做出相应的修改。
在整个数据库开发过程中，团队需要进行沟通和协作，并按照计划执行每个步骤。
同时，他们还需要关注数据库的可用性、可维护性和数据质量。
总之，数据库开发是一个综合性的过程，它涉及到从需求分析到数据库实现和测试的一系列步骤。
通过合理的规划和设计，可以帮助开发团队创建高质量和高性能的数据库。
数据仓库与数据挖掘 课后答案 (陈志泊 著) 清华大学出版社
第1章数据仓库的概念与体系结构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，根据元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OLTP和联机分析处理OLAP。
4.多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片（Slice）、切块（dice）、钻取（Drill-down 和Roll-up 等）和旋转（pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、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。
6.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、独立型数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。
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”意味着源数据系统、决策支持服务和数据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、以营运导向为主、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？答：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。
数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。
CHAPTER3-数据仓库与OLAP技术
在数据仓库的文献中, 在数据仓库的文献中 一个 n-D 基本立方体 称作基本方体 (base cuboid). 最顶部的 0-D方体存放最高层的汇总 称作顶 方体存放最高层的汇总, 方体存放最高层的汇总 点方体( 方体的格形成数据方. 点方体 apex cuboid). 方体的格形成数据方
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数据仓库VS.操作数据库 操作数据库 数据仓库
OLTP (on-line transaction processing, 联机事务处理 联机事务处理)
传统关系 DBMS的主要任务 的主要任务 涵盖日常操作: 购买, 库存, 银行, 制造, 工资单, 注册, 记帐, 涵盖日常操作 购买 库存 银行 制造 工资单 注册 记帐 等.
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数据仓库— 数据仓库 非易失的
从操作环境转换过来的数据物理地分离存放. 从操作环境转换过来的数据物理地分离存放 数据的更新不在数据仓库环境中出现. 数据的更新不在数据仓库环境中出现 不需要事务处理, 恢复, 不需要事务处理 恢复 和并发控制机制 只需要两种数据存取操作: 只需要两种数据存取操作
数据的初始化装入 和 数据访问.
缺少数据: 决策支持需要历史数据 通常操作数据库并不维护 缺少数据 决策支持需要历史数据, 这些数据 数据统一: 聚集, 数据统一 决策支持需要将来自异种数据源的数据统一 (聚集 聚集 汇总) 汇总 数据质量: 不同的数据源通常使用不同的数据表示, 编码, 数据质量 不同的数据源通常使用不同的数据表示 编码 和 应当遵循的格式
数据库管理系统的设计与实现
数据库管理系统的设计与实现数据库管理系统是一个非常重要的软件系统，它为用户提供了对数据库的管理和访问功能。
在今天的信息时代，越来越多的企业、机构和个人需要使用数据库系统管理自己的数据。
因此，设计和实现一个高效稳定的数据库管理系统成为了当今软件开发领域的热门话题之一。
一、数据库管理系统的定义和特点数据库管理系统（Database Management System，DBMS）是一种用来管理数据库的计算机软件系统。
其主要功能是创建、维护和操纵数据库，同时提供了对数据库中数据的检索、更新、删除和添加等操作。
数据库管理系统广泛应用于各种领域，包括企业管理、科研、医疗健康等。
数据库管理系统的主要特点包括数据共享、数据安全、数据一致性、数据完整性、数据可靠性等。
数据共享指多个用户可以同时访问同一份数据而不会相互干扰，数据安全指数据库系统可以防止未经许可的访问和非法修改，数据一致性指数据在整个数据库系统中始终保持一致，数据完整性指数据库系统保证数据的正确性和完整性，数据可靠性指数据库系统可以通过备份和恢复等措施保证数据的可靠性。
二、数据库管理系统的设计和实现流程在设计和实现数据库管理系统时，需要遵循以下流程：1.需求分析需求分析是设计和实现任何软件系统的必要步骤之一。
在数据库管理系统的设计和实现过程中，需要对用户需求进行全面详细的了解，包括用户对数据库的存储、检索、修改、删除、增加等操作的需求，用户需要使用的查询方式以及用户对数据安全和可靠性的要求等。
2.数据库设计在需求分析的基础上，需要对数据库进行设计。
数据库设计是一个非常复杂的过程，需要考虑到数据的组织结构、存储方式、数据类型、索引和关系等方面。
在设计数据库时还需要根据数据库使用场景进行优化，提高系统的性能和效率。
3.编码实现在需求分析和数据库设计的基础上，需要进行编码实现。
编码实现是开发数据库管理系统的关键环节之一。
需要使用合适的开发语言和开发工具进行编码，实现对数据库的访问、操作等功能。
数据库中的数据湖与数据仓库的设计与实现
数据库中的数据湖与数据仓库的设计与实现数据湖和数据仓库是现代企业在管理大规模数据时经常使用的两种架构模式。
它们在存储、处理和分析大量结构化和非结构化数据方面起着关键作用。
本文将介绍数据库中的数据湖和数据仓库的设计与实现，并分析它们在企业中的应用和优势。
一、数据湖的设计与实现1. 数据湖的概念数据湖是一个存储大规模数据的系统，它将多种类型的数据以原始的形式进行存储，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
传统的数据仓库模式往往需要对数据进行预处理和转换，而数据湖则将数据以原始格式存储，提供了更大的数据灵活性和可扩展性。
2. 数据湖的设计原则在设计数据湖时，需考虑以下原则：（1）数据湖应该支持多样化的数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
（2）数据湖需具备高度可扩展性，可以容纳海量数据并支持快速的数据写入和读取。
（3）数据湖的架构应支持数据的元数据管理，以提供数据的可发现性和可管理性。
（4）数据湖需要具备强大的数据安全性和隐私保护措施，以保护敏感数据的存储和处理过程。
3. 数据湖的实现技术实现数据湖可以采用一些现有的开源技术，如：（1）分布式文件系统（如HDFS）：用于存储大规模数据，并提供可靠的数据备份和高可用性。
（2）分布式计算框架（如Spark）：用于对大规模数据进行处理和分析，并实现复杂的数据转换操作。
（3）元数据管理工具（如Apache Hive）：用于管理数据湖中的数据模式和表结构信息。
（4）数据安全和隐私保护工具（如Apache Ranger）：用于实现对敏感数据的访问控制和权限管理。
4. 数据湖的应用场景数据湖适用于下列应用场景：（1）数据探索和发现：通过数据湖，用户可以直接访问和探索各种类型的数据，发现新的关联和洞见。
（2）大数据分析和机器学习：数据湖提供了海量数据的存储和处理能力，支持大数据分析和机器学习算法的运行。
（3）实时数据处理：数据湖可以接收实时数据流，并支持实时数据的处理和实时分析。
《系统集成项目管理工程师》第3章选择题
第3章《信息系统集成选择题目》1、信息系统生命周期可以分为（）四个阶段。
A.需求、设计、开发、测试B.启动、执行、监控、收尾C.立项、开发、运维、消亡D.启动、设计、结项、运维【答案】C2、（）定义了软件质量特性，以及确认这些特性的方法和原则。
A.软件验收B.软件需求C.软件规划D.软件设计【答案】B3、对象由一组属性和对这组属性进行的操作构成。
例如，教师张三的个人信息包括：性别、年龄、职位等，日程工作包括授课等等，（）就是封装的一个典型对象。
A.张三B.教师C.授课D.姓名【答案】A4、关于软件架构分层模式描述，不正确的是（）。
A.允许将一个复杂问题分层实现B.每一层最多只影响相邻两层C.具有个功能模块高内聚、低耦合的“黑盒”特性D.允许每层用不同的实现方法，可以充分支持软件复用【答案】C5、常见的数据库管理系统中，（）是非关系数据库。
A.OracleB.MySQLC.SQL ServerD.MongoDB【答案】D6、中间件是一种独立的系统软件或服务程序，（）不属于中间件。
A.TomcatB.WebSphereC.ODBCD.python【答案】D7、Internet通过（）协议可以实现多个网络的无缝连接。
A.ISDNB.IPV6C.TCP/IPD.DNS【答案】C8、网络按照（）可划分为总线型结构、环型结构、星型结构、树型结构和网状结构。
A.覆盖的地理范围B.链路传输控制技术C.拓扑结构D.应用特点【答案】C9、信息安全中的（）是指只有得到允许的人才能修改数据，并且能够判别出数据是否已被篡改。
A.机密性B.完整性C.可用性D.可控性【答案】B10、网络和信息安全产品中，（）无法发现正在进行的入侵行为，而且可能成为攻击者的工具。
A.防火墙B.扫描器C.防毒软件D.安全审计系统【答案】B11、用户无需购买软件，而是租用基于web的软件管理企业经营活动，这种模式属于（）。
A.基础设施即服务IaasB.平台即服务PaasC.软件即服务SaaSD.数据即服务DaaS【答案】C13、作为物联网架构的基础层面，感知层的属于技术主要包括产品和传感器自动识别技术，（）和中间件。
数据仓库技术
⑦InfoPrintBusinessIntelligenceSolution
⑧GlobalServicesBIOffering ⑨InsuranceUnderwritingProfitabilityAnalysis
• 2. Oracle数据仓库解决方案
1) Oracle数据仓库包含了一整套的产品和服务，覆盖了数据仓库定义， 设计和实施的整个过程。
• 1）建立DSS应用 • 2）理解需求，改善和完善系统，维护数据仓库
DSS应用开发的大致步骤
• 1）确定所需的数据。 • 2）编程抽取数据。 • 3）合并数据。 • 4）分析数据。 • 5）回答问题。 • 6）例行化、一次分析处理的最后、我们要决定是否将
在上面已经建立的分析处理例行化。
1.6 数据仓库的解决方案及工具介绍
三、面向对象数据模型
• 面向对象数据仓库系统包括一个面向对象的数据仓库 和各种面向对象的数据源。有两种面向对象的数据仓 库模型:未压缩模型和压缩模型。未压缩模型在面向对 象模型中保持了数据Q的原始结构。当数据源中的数据 改变时，数据仓库中的数据相应地跟着改变。这种模 型易于维护实例之间的关系，并能保持数据的完整性， 但查询性能不高。压缩模型，又叫棍合模型，把由视 图定义的各种类的属性联合起来，形成一个新类。根 据这个新的类产生新的实例，并存储到数据仓库中。 这种模型的查询性能大大提高。面向对象的数据模型 也有许多改进模式。
随时间变化的特点
• 特点： • 1）数据仓库随时间变化不断增加新的数据内容。 • 2）数据仓库也会随时间定期删除旧的数据。 • 3）数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据中
很多跟时间有关，如数据经常按照时间段进行综合。随 时间的变化，这些综合数据可能需要被重新处理和在更 高层次上被综合。
数据仓库与商业智能系统的设计与实现 (2)
架构设计
该系统采用事件驱动架构进行数据处理和分析，使用ETL 工具进行数据抽取、转换和加载，并采用地理信息系统技 术进行可视化分析。
商业智能应用
该系统提供运输管理、物流优化、客户服务评价和预测等 多种商业智能应用，帮助公司管理层更好地了解业务状况 、制定战略和决策。
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总结词
模型评估与验证
详细描述
对建立的预测模型进行评估和验证是必不可少的步骤。使 用独立的测试数据集来评估模型的预测性能，常见的评估 指标包括均方误差、均方根误差和准确率等。通过交叉验 证等技术来确保模型的泛化能力。
总结词
模型优化与调整
详细描述
根据模型评估结果，对预测模型进行优化和调整。这可能 涉及特征选择、参数调整或模型集成等技术，以提高模型 的预测精度和稳定性。同时，持续监控模型的性能并进行 必要的更新和迭代，以适应数据变化和业务发展。
数据质量
评估数据源的质量，包括准确性 、完整性、一致性等，以确保数 据仓库的可靠性。
数据整合
将多个数据源进行整合，统一数 据格式和标准，为后续的数据处 理和分析提供基础。
数据模型的设计
01
逻辑模型
设计合适的逻辑模型，如星型模 型或雪花模型，以支持业务查询 和分析需求。
维度建模
02
03
数据分层
采用维度建模方法，将数据组织 成事实表和维度表，便于快速查 询和报表生成。
数据挖掘与分析的实现
总结词
数据预处理
详细描述
数据挖掘与分析之前，需要对原始数据进行清洗、转换和 整合，以确保数据的质量和准确性。数据预处理步骤包括 去除重复项、处理缺失值、异常值和格式转换等。
总结词
算法选择与应用
数据仓库建设规划
项目管理强化措施
明确项目范围和目标，制定 详细的项目计划和进度表， 合理分配资源和预算，确保 项目按时按质完成。
持续改进方向
数据治理体系完善
建立数据治理组织，制定数据管理制度和流程， 推动数据质量的持续提升。
安全防护能力增强
加强网络安全、应用安全和数据安全等方面的防 护能力，提高系统整体的安全性。
应对措施制定
数据质量保障措施
建立数据质量标准和检测机 制，对源数据进行清洗、转 换和验证，确保数据的准确 性、完整性和一致性。
技术架构优化措施
采用成熟的技术架构和解决 方案，进行充分的性能测试 和压力测试，确保系统的稳 定性、扩展性和高性能。
数据安全保障措施
建立完善的数据安全管理制 度和技术防护措施，对数据 进行加密、备份和恢复，防 止数据泄露、篡改和损坏。
性能测试 模拟多用户并发操作，测试数据 仓库的性能指标，如响应时间、 吞吐量、资源利用率等，确保系 统性能满足要求。
兼容性测试 测试数据仓库在不同硬件、软件 和网络环境下的兼容性，确保系 统在各种环境下都能正常运行。
验收标准
数据准确性
验收时需要对数据仓库中的数据进行 抽样检查，确保数据的准确性和完整 性。
数据流设计
明确数据在各层之间的流动和处理过程，包括数 据的抽取、清洗、转换、加载和存储等环节。
3
技术选型
根据业务需求和技术趋势，选择合适的数据仓库 技术和工具，如分布式数据库、大数据处理框架 等。
数据库设计
数据模型设计
根据业务需求和数据特点，设计合理的数据模型，包括星型模型、 雪花模型等，以支持高效的数据查询和分析。
将数据仓库系统部署到生产环境 ，并进行后续的维护和优化。
数据仓库——精选推荐
数据仓库第⼀章数据仓库概念数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW）,是⼀个⽤于存储、分析、报告的数据系统。
数据仓库的⽬的是构建⾯向分析的集成化数据环境，为企业提供决策⽀持（Decision Support）。
数据仓库本⾝并不“⽣产”任何数据，其数据来源于不同外部系统；同时数据仓库⾃⾝也不需要“消费”任何的数据，其结果开放给各个外部应⽤使⽤，这也是为什么叫“仓库”，⽽不叫“⼯⼚”的原因。
第⼆章场景案例数据仓库为何⽽来？先下结论：为了分析数据⽽来，分析结果给企业决策提供⽀撑。
信息总是⽤作两个⽬的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。
数据仓库是信息技术长期发展的产物。
下⾯以中国⼈寿保险公司（chinalife）发展为例，阐述数据仓库为何⽽来？2.1 操作型记录的保存中国⼈寿保险（集团）公司下辖多条业务线，包括：⼈寿险、财险、车险，养⽼险等。
各业务线的业务正常运营需要记录维护包括客户、保单、收付费、核保、理赔等信息。
联机事务处理系统（OLTP）正好可以满⾜上述业务需求开展, 其主要任务是执⾏联机事务和查询处理。
其基本特征是前台接收的⽤户数据可以⽴即传送到后台进⾏处理，并在很短的时间内给出处理结果。
关系型数据库是OLTP典型应⽤，⽐如：Oracle、Mysql、SQL Server等。
2.2 分析型决策的制定随着集团业务的持续运营，业务数据将会越来越多。
由此也产⽣出许多运营相关的困惑：能够确定哪些险种正在恶化或已成为不良险种？能够⽤有效的⽅式制定新增和续保的政策吗？理赔过程有欺诈的可能吗？现在得到的报表是否只是某条业务线的？集团整体层⾯数据如何？为了能够正确认识这些问题，制定相关的解决措施，瞎拍桌⼦是肯定不⾏的。
最稳妥办法就是：基于业务数据开展数据分析，基于分析的结果给决策提供⽀撑。
也就是所谓的数据驱动决策的制定。
然后，⾯临下⼀个问题：在哪⾥进⾏数据分析？数据库可以吗？2.3 OLTP环境开展分析可⾏吗？结论：可以，但是没必要。
数据仓库设计与建模的数据抽取与数据加载的设计方法
数据仓库设计与建模的数据抽取与数据加载的设计方法数据仓库在现代企业中扮演着重要的角色。
它不仅是数据分析和决策支持的基础，还可以帮助企业实现数据的整合和共享。
而数据仓库的设计与建模是数据仓库实现的关键环节之一。
在数据仓库设计与建模过程中，数据抽取与数据加载是不可或缺的重要步骤。
本文将从数据抽取与数据加载的设计方法的角度，探讨数据仓库设计与建模的相关要点。
一、数据抽取数据抽取是从各个数据源中提取数据并加工为数据仓库所需的格式和结构的过程。
在数据抽取过程中，有以下几种常用的设计方法。
1. 批量抽取批量抽取是指定时间周期内将数据源中的数据一次性全部抽取到数据仓库中的方法。
这种方式适合数据量较小、数据更新频率较低的情况。
采用批量抽取的设计方法可以减少对源系统的访问次数，降低对源系统性能的影响。
2. 增量抽取增量抽取是指每次只抽取源系统中发生变化的数据，将这部分数据加载到数据仓库中。
这种方式适合数据量较大、数据更新频率较高的情况。
采用增量抽取的设计方法可以缩短数据抽取的时间，并实现数据实时更新。
3. 基于事件的抽取基于事件的抽取是指根据数据源中发生的事件来触发数据抽取的方法。
例如，当源系统中某个表的数据发生变化时，就触发数据抽取。
这种方式适合需要实现数据实时同步的情况。
采用基于事件的抽取的设计方法可以保证数据的准确性和及时性。
二、数据加载数据加载是指将抽取到的数据按照事实表和维度表的关系进行整合和加载到数据仓库中的过程。
在数据加载过程中，有以下几种常用的设计方法。
1. 全量加载全量加载是将每次抽取到的数据全部加载到数据仓库中的方法。
这种方式适合数据量较小、数据更新频率较低的情况。
采用全量加载的设计方法可以简化数据加载的逻辑和流程，减少加载过程中的错误。
2. 增量加载增量加载是将每次抽取到的数据与已有数据进行比对，只将新增的或更新的数据加载到数据仓库中的方法。
这种方式适合数据量较大、数据更新频率较高的情况。
采用增量加载的设计方法可以降低数据加载的时间和成本，并保证数据仓库的及时性。
IT行业企业信息化建设与技术支持服务
IT行业企业信息化建设与技术支持服务第1章企业信息化建设概述 (3)1.1 企业信息化建设的重要性 (3)1.2 企业信息化建设的现状与发展趋势 (3)1.3 企业信息化建设的基本框架 (4)第2章信息化基础设施建设 (4)2.1 网络基础设施建设 (4)2.1.1 网络架构设计 (4)2.1.2 网络设备选型 (5)2.1.3 网络布线 (5)2.2 服务器与存储设备配置 (5)2.2.1 服务器选型 (5)2.2.2 存储设备选型 (5)2.2.3 服务器与存储设备配置策略 (6)2.3 数据中心设计与优化 (6)2.3.1 数据中心布局设计 (6)2.3.2 数据中心网络架构优化 (6)2.3.3 数据中心运维管理 (6)第3章应用系统设计与开发 (6)3.1 企业管理信息系统 (6)3.1.1 系统需求分析 (7)3.1.2 系统设计 (7)3.1.3 系统开发与实施 (7)3.2 企业资源计划（ERP） (7)3.2.1 系统需求分析 (7)3.2.2 系统设计 (7)3.2.3 系统开发与实施 (7)3.3 电子商务系统 (8)3.3.1 系统需求分析 (8)3.3.2 系统设计 (8)3.3.3 系统开发与实施 (8)3.4 移动应用开发 (8)3.4.1 系统需求分析 (8)3.4.2 系统设计 (8)3.4.3 系统开发与实施 (8)第4章数据资源管理与大数据应用 (8)4.1 数据库管理系统选型与部署 (9)4.1.1 数据库管理系统选型 (9)4.1.2 数据库管理系统部署 (9)4.2 数据仓库与数据挖掘 (9)4.2.1 数据仓库 (9)4.2.2 数据挖掘 (9)4.3 大数据技术与应用 (10)4.3.1 大数据技术 (10)4.3.2 大数据应用 (10)第5章信息安全与风险管理 (10)5.1 信息安全体系建设 (10)5.1.1 信息安全政策制定 (10)5.1.2 组织架构与职责划分 (10)5.1.3 信息安全技术与工具选型 (10)5.1.4 信息安全培训与宣传 (11)5.2 网络安全防护技术 (11)5.2.1 防火墙技术 (11)5.2.2 入侵检测与防御系统 (11)5.2.3 虚拟专用网络（VPN） (11)5.2.4 数据加密技术 (11)5.3 数据安全与隐私保护 (11)5.3.1 数据分类与分级 (11)5.3.2 访问控制 (11)5.3.3 数据备份与恢复 (11)5.3.4 隐私保护 (11)5.4 信息安全风险管理 (11)5.4.1 风险识别 (12)5.4.2 风险评估 (12)5.4.3 风险应对 (12)5.4.4 风险监控与改进 (12)第6章信息技术支持与服务 (12)6.1 IT服务管理（ITSM） (12)6.1.1 ITSM核心要素 (12)6.1.2 ITSM最佳实践 (12)6.2 基础设施运维服务 (12)6.2.1 数据中心运维 (13)6.2.2 网络运维 (13)6.2.3 服务器和存储运维 (13)6.3 应用系统运维服务 (13)6.3.1 企业内部应用系统运维 (13)6.3.2 外部客户应用系统运维 (13)6.4 信息安全运维服务 (13)6.4.1 安全防护 (13)6.4.2 安全监控 (14)6.4.3 安全合规 (14)第7章云计算与虚拟化技术 (14)7.1 云计算技术概述 (14)7.2 虚拟化技术与应用 (14)7.3 云计算服务模式与选型 (14)7.4 云计算安全与合规性 (14)7.4.1 云计算安全风险与防护措施 (15)7.4.2 云计算合规性要求 (15)第8章互联网与企业转型 (15)8.1 互联网的内涵与外延 (15)8.2 企业互联网化转型策略 (15)8.3 产业互联网发展趋势 (16)8.4 互联网创新实践 (16)第9章人工智能与机器学习 (17)9.1 人工智能技术概述 (17)9.2 机器学习算法与应用 (17)9.3 智能化系统设计与实现 (17)9.4 人工智能在企业的应用案例 (18)第10章企业信息化建设与技术创新 (18)10.1 企业信息化建设与创新能力提升 (18)10.2 技术创新推动企业信息化发展 (18)10.3 企业信息化建设中的技术挑战与应对策略 (18)10.4 未来企业信息化建设展望与发展方向 (19)第1章企业信息化建设概述1.1 企业信息化建设的重要性企业信息化建设是当今时代企业提升核心竞争力、优化资源配置、提高管理效率的必然选择。
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区域
雪花模型对星型模型的维度表进一步标准化, 雪花模型对星型模型的维度表进一步标准化,对星型 模型中的维度表进行了规范化处理. 模型中的维度表进行了规范化处理.
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确定主题的属性组
主题名 公共键码
商品 商品号
属性组
基本信息:商品号,商品名, 基本信息:商品号,商品名,类型和颜色等 采购信息:商品号,供应商号,供应价, 采购信息:商品号,供应商号,供应价,供应日期 和供应量等 库存信息:商品号,库房号, 库存信息:商品号,库房号,库存量和日期等 基本信息:销售单号, 基本信息:销售单号,销售地址等 销售信息:客户号,商品号,销售价,销售量和销 销售信息:客户号,商品号,销售价, 售时间等
数据仓库与数据挖掘
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信息包图的建立
信息包: 信息包: 维度 类别
指标和事实
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〖例〗试画出销售分析的信息包图. 试画出销售分析的信息包图. 首先根据销售分析的实际需求, 解:首先根据销售分析的实际需求,确定信息包的 维度,类别和指标与事实: 维度,类别和指标与事实: 维度:包括日期维,区域维,产品维,客户维, (1)维度:包括日期维,区域维,产品维,客户维, 广告维(待用) 广告维(待用)等. 类别:确定各维的详细类别, (2)类别:确定各维的详细类别,如:日期维包括 ),季度 20), 季度( ),月 60), ),日 1800), 年(5),季度(20),月(60),日(1800), 括号中的数字分别指出各类别的数量; 括号中的数字分别指出各类别的数量;区域维包 括国家(10),省州(100),城市(500),销 括国家(10),省州(100),城市(500),销 ),省州 ),城市 ), 售点(8000), ),括号中的数字同样分别指出各类 售点(8000),括号中的数字同样分别指出各类 别的数量;类似地,可以确定产品维,客户维, 别的数量;类似地,可以确定产品维,客户维, 广告维等的详细类别. 广告维等的详细类别. 指标和事实:确定用于进行分析的数值化信息, (3)指标和事实:确定用于进行分析的数值化信息, 包括实际销售额,计划销售额和计划完成率. 15 计划销售额和计划完成率. 包括实际销售额,数据仓库与数据挖掘 20102010-6-25
物理模型设计的主要工作 物理存储结构设计的原则 数据仓库索引设计的特殊性 存储优化与存储策略
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数据仓库与数据挖掘
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3.3 使用 使用SQL Server 2005建立多 建立多 维数据模型
SQL Server 2005示例数据仓库环境 示例数据仓库环境 的配置与使用 基于SQL Server 2005示例数据库的 基于 示例数据库的 多维数据模型的建立与应用 .
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�
收集和分析业务需求步骤 建立数据模型和数据仓库的物理设计 定义数据源 选择数据仓库技术和平台 从操作型数据库中抽取, 从操作型数据库中抽取 , 清洗及转换数 据到数据仓库 选择访问和报表工具, 选择访问和报表工具 , 选择数据库连接 软件, 软件,选择数据分析和数据展示软件 更新数据仓库
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广告费分组(2) 广告费分组
产品名称(9000) 收入分组(8) 收入分组( ) 产品名称 信用组( ) 信用组(2)
指标和事实:实际销售额,计划销售额,计划完成率
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数据仓库与数据挖掘
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设计基于主题域的概念模型
供应商主题
供应商 供应商 ID
顾客主题
顾客 相关 信息
有关信息
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数据仓库与数据挖掘
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数据仓库数据库的设计步骤
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3.2 基于 基于SQL Server的数据仓库数 的数据仓库数 据库设计过程详解
分析组织的业务状况及数据源结构 组织需求调研, 组织需求调研,收集业务需求 采用信息包图法进行数据仓库的概念模型 设计 利用星形图进行数据仓库的逻辑模型设计 数据仓库的物理模型设计
顾客ID
商品主题
商品ID 商品信息 商品
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数据仓库与数据挖掘
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利用星形图进行数据仓库的逻辑模 型设计
根据分析需求与信息包图制作星形图
客户 时间 销售分析 产品
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区域
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数据仓库与数据挖掘
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根据分析需求与信息包图制作雪花图
客户 时间 销售分析 产品 产品类 别
概念模型
信息包图
逻辑模型
星型, 星型,雪花模型
物理模型
物理数据模型
数据仓库与数据挖掘
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信息包图法简介
信息包图 : 是数据仓库的数据模型的 信息包图: 第一层或最高层. 第一层或最高层 . 由于大多数商务数 据是多维的, 据是多维的 , 但传统的数据模型表示 三维以上的数据有一定困难. 三维以上的数据有一定困难 . 而信息 包图简化了这一过程并且允许用户设 计多维信息包并与开发者和其他用户 建立联系. 建立联系 . 这种模型集中在用户对信 息包的需要, 息包的需要 , 信息包提供了分析人员 思维模式的可视化表示. 思维模式的可视化表示.
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组织需求调研, 组织需求调研,收集业务需求
关于用户需求的调研 对用户需求调研结果的分析
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采用信息包图法进行数据仓库的概 念模型设计
面向用户的需求 细 化 层 次 更详细的 技术细节
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工作: 工作: – 确定系统边界:决策类型,需要的信息, 确定系统边界:决策类型,需要的信息, 原始信息 – 确定主题域及其内容:主题域的公共键 确定主题域及其内容: 码,联系,属性组 联系, – 确定维度:如时间维,销售位置维,产 确定维度:如时间维,销售位置维, 品维, 品维,组别维等 – 确定类别:相应维的详细类别 确定类别: – 确定指标和事实:用于进行分析的数值 确定指标和事实: 化信息
数据仓库与数据挖掘
第3章 数据仓库 章 系统的设计与开发
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3.1 数据仓库系统的设计与开发概述
建立一个数据仓库系统的参考步骤 数据仓库系统的生命周期 创建数据仓库系统的两种思维模式 数据仓库数据库的设计步骤
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数据仓库与数据挖掘
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建立一个数据仓库系统的参考步骤
销售分析的信息包图
信息包: 信息包: 维度 类别 销售分析
日期维
年度(5) 年度 季度(20) 季度 月(60) 日1800) )
区域维
国家(10) 国家 省州(100) 省州 城市(500) 城市 销售点(8000) 销售点
产品维
产品类别(500) 产品类别
客户维
年龄分组(7) 年龄分组
广告维 (待用)
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数据仓库与数据挖掘
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3.3 使用SQL Server 2005建立多 使用 建立多 维数据模型
在SQL Server 2005数据库环境中安 数据库环境中安 装数据仓库组件, 装数据仓库组件,示例和工具 利用示例数据仓库 (AdventureWorks DW)环境及帮 ) 助系统学习
销售
销售单号
客户
客户号
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数据仓库与数据挖掘
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事实表及其特征, 事实表及其特征,事实表的类型与设计 粒度的选择与设计步骤 关于数据仓库的聚合模型与数据的分割处 理 星形图中的维度表简介 常用维度的设计模式
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数据仓库与数据挖掘
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数据仓库的物理模型设计
数据仓库系统的生命开发周期
概念 模
体系
设
分 析
型
计
结构
设
计
型 模 辑 逻
规范与需求分析
数据仓库 系统的 生命周期
维
实 施
数据的ETL处理
护
中间
件
开发
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数据仓库与数据挖掘
安 统 系 测 与 装 试
4
创建数据仓库系统的两种思维模式
自顶向下( 自顶向下(Top-down) ) 自底向上( 自底向上(Bottom-Up) )
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数据仓库与数据挖掘
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3.3 使用 使用SQL Server 2005建立多维 建立多维 数据模型
创建一个新的数据仓库分析项目 定义数据源 定义数据源视图 定义多维数据集 部署"销售分析示例" 部署"销售分析示例"项目 浏览已部署的多维数据集 提高多维数据集的可用性和易用性
2010201rver 2005的数据仓库 的数据仓库 架构
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数据仓库与数据挖掘
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分析组织的业务状况及数据源结构
开发的第一步是要了解和理解组织的 业务状况,对于企业来说, 业务状况,对于企业来说,也就是要 熟悉企业的生产经营流程, 熟悉企业的生产经营流程,同时初步 获取在这些流程中的分析需求, 获取在这些流程中的分析需求,为最 终确定用户需求做好准备 ; 对数据源结构的分析与理解