数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘第一章 数据仓库和数据挖掘概述
③ 采用事件驱动和主动推送的方式为业务系统提供分析能力，例如银行的信 贷风险管理员，当审批某人的贷款请求时，关于该申请人的相关风险评级 等信息就会被主动推送过来。
1.1.2 发展历程4——数据中心
通过数据中心的构建，企业从 传统的交易系统（记录系统） 和各种差分系统（Different System）逐渐转向构建创新系 统，通过使用分析技术创造独 特的竞争优势，将分析技术慢 慢融入到企业的核心战略制定 和日常运营管理中。
1.1.1 数据仓库和数据挖掘的目标
构建数据仓库和应用数据挖掘的共同目标：
（7）构建数据治理体系，保证数据的一致性，消除信息的冗余、冲突和缺失等问题；
（8）提供高效、实时和准确的多维数据分析、报表统计、即时查询、广告版、多媒体分析、流 分析和内容分析等功能，为企业运营分析提供全面支持；
（9）提供简洁易用的数据挖掘和预测分析支撑，为企业分析提供全面支持；
。。。。。。
1.1.2 发展历程1——报表查询系统
• 随着时间的推移，这些报表查询系统越来越不能满足企业的需求。 • 例如：
① 查询访问性能比较慢 ② 报表统计相对固定难以满足企业灵活的业务需求 ③ 无法进行多维分析等
1.1.2 发展历程2——传统数据仓库技术
• 使用ETL（Extract，Transform，Load ）或ETCL（Extract， Transform，Clean，Load ）工具实现数据的导出、转换、清洗和装 入工具，使用操作型数据存储（Operational Data Store，ODS）存储 明细数据，使用数据集市和数据仓库技术实现面向主题的历史数据存 储，使用多维分析工具进行前端展现，以及使用数据仓库工具提供的 挖掘引擎或基于单独的数据挖掘工具进行预测分析等。相比之前的报 表查询系统。
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、存储和管理大量数据的系统，而数据挖掘是从这些数据中发现隐藏的模式和关联规则的过程。
在学习数据仓库和数据挖掘的过程中，以下是一些关键要点和答案，以帮助您更好地理解和应用这些概念。
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，用于支持管理决策。
它具有以下特点：- 面向主题：数据仓库以主题为中心，而不是以应用程序为中心。
它关注的是特定主题的数据，如销售、市场营销等。
- 集成性：数据仓库集成来自多个不同源的数据，通过数据清洗、转换和加载等过程进行统一。
- 稳定性：数据仓库的数据是持久的，不会随着操作而改变。
只有在经过明确的ETL（提取、转换、加载）过程后，才会更新数据仓库。
- 随时间变化：数据仓库存储历史数据，可以跟踪和分析数据随时间的变化。
2. 数据仓库的架构和组成部分：数据仓库的架构通常包括以下组成部分：- 数据源：数据仓库的数据来自多个不同的数据源，如关系型数据库、文件、Web服务等。
- 数据清洗：数据清洗是将数据从不同的源转换为一致的格式和结构的过程，以确保数据的质量和一致性。
- 数据转换：数据转换是将清洗后的数据进行转换和整合的过程，以满足数据仓库的需求。
- 数据加载：数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程，通常使用批量加载或增量加载的方式。
- 数据存储：数据存储是数据仓库中实际存储数据的部分，通常使用关系型数据库或多维数据库。
- 元数据管理：元数据是描述数据仓库中数据的数据，元数据管理是管理和维护元数据的过程。
- 查询和分析工具：数据仓库提供了各种查询和分析工具，以便用户可以对数据进行查询、分析和报告。
3. 数据挖掘的定义和应用：数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏的模式、关联规则和异常的过程。
它可以帮助企业发现潜在的商业机会、改进业务流程和做出更好的决策。
数据仓库与数据挖掘技术解析
数据仓库与数据挖掘技术解析在现代信息化的时代，数据已经成为了一种非常重要的资产。
在这些海量的数据之中，有很多有价值的信息被隐藏其间。
这就需要我们使用数据仓库与数据挖掘技术，通过对数据的分析和挖掘，向我们呈现出内在有价值的数据信息，帮助我们更好地理解数据，并从中发现我们需要的信息。
一、什么是数据仓库？在这个信息时代，数据已经成为企业不可缺少的一部分。
数据仓库是一个专门用于存储数据的系统。
它是一个集成的数据存储库，可以提供数据分析、数据挖掘、Web 搜索和企业报告等功能，以帮助企业快速响应客户需求、创造商业价值。
数据仓库是一个面向主题、集成、时间相对稳定和可刷新的数据存储库，用于支持企业智能化决策的整个过程。
面向主题: 数据仓库是围绕企业内关键业务件建立的，如销售、供应、市场等；集成: 数据仓库可集成不同来源的数据；时间相对稳定: 数据仓库存储的数据相对长周期，如一年或更长；可刷新: 数据仓库是可刷新的，数据可以通过批处理或实时方式更新。
二、数据仓库的重要性数据仓库非常重要，因为它提供了企业知识管理的基础。
企业知识管理是智能化决策和企业的长期成功的基础。
数据仓库可以帮助企业了解他们的客户、业务和市场动态。
由于大量的数据每天产生，数据仓库是必要的，以便企业能够应对不断变化的市场需求和管理信息的日益复杂的挑战。
数据仓库的另一个重要方面是它可以帮助企业洞察和理解他们的客户。
通过数据仓库分析数据可以确定客户的购买模式、使用历史和趋势，以及他们对于企业的反应。
这有助于企业制定更好的战略、优化点，以更好地满足客户需求。
三、数据挖掘技术数据挖掘是一种从大量数据中提取信息、关系和模式的技术。
数据挖掘不是单纯的筛选和过滤数据，而是在数据中寻找隐含的知识和模式。
如同羊毛出在羊身上，这些我们不曾发现过的、规律性强的数据关联，本身就是数据中蕴藏的财富。
数据挖掘使用抽样、统计分析、模型构建等技术，将庞大、复杂的数据库处理成有价值的信息，一方面为业务提供帮助，一方面成为指导企业决策的可靠的数据来源。
数据仓库与数据挖掘案例分析
数据仓库与数据挖掘案例分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。
如何有效地管理和利用这些海量数据，以获取有价值的信息和洞察，成为了摆在众多企业面前的重要课题。
数据仓库和数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。
接下来，让我们通过一些具体的案例来深入了解这两项技术的应用和价值。
一、零售行业的数据仓库与数据挖掘以一家大型连锁超市为例，该超市每天都会产生大量的销售数据，包括商品的种类、价格、销售数量、销售时间、销售地点等。
通过建立数据仓库，将这些分散在不同系统和数据库中的数据整合起来，形成一个统一的、集成的数据源。
数据挖掘技术则可以帮助超市发现隐藏在这些数据中的模式和趋势。
例如，通过关联规则挖掘，可以发现哪些商品经常被一起购买，从而优化商品的摆放和促销策略。
如果顾客经常同时购买面包和牛奶，那么将这两种商品摆放在相邻的位置，或者推出面包和牛奶的组合促销活动，可能会提高销售额。
通过聚类分析，可以将顾客分为不同的群体，根据每个群体的消费习惯和偏好，进行个性化的营销。
比如，将经常购买高端进口食品的顾客归为一类，针对他们推送相关的新品推荐和优惠信息；而对于注重性价比的顾客群体，则推送一些打折促销的商品信息。
二、金融行业的数据仓库与数据挖掘在金融领域，银行和证券公司也广泛应用数据仓库和数据挖掘技术。
一家银行拥有大量的客户数据，包括客户的基本信息、账户交易记录、信用记录等。
利用数据仓库，银行可以对这些数据进行整合和管理，实现对客户的全面了解。
数据挖掘可以帮助银行进行客户细分，识别出高价值客户和潜在的流失客户。
对于高价值客户，提供个性化的服务和专属的金融产品，提高客户的满意度和忠诚度；对于潜在的流失客户，及时采取措施进行挽留，比如提供优惠政策或者改善服务质量。
在风险管理方面，数据挖掘可以通过建立信用评估模型，预测客户的违约风险。
通过分析客户的历史交易数据、收入情况、负债情况等因素，评估客户的信用等级，为贷款审批提供决策依据，降低不良贷款率。
数据仓库和数据挖掘技术
13.1.3 数据仓库组成
1．数据源 2．数据抽取工具 3．元数据 4．访问工具 5．数据集市（Data Marts） 6．数据仓库管理 7．信息发布系统
13.1.4 数据仓库架构
1．两类基本数据仓库架构 数据仓库架构有两种：一类是Inmon提出的CIF架构（Corporate Information Factory，即企业信息工厂），一类是Kimball提出的 MD架构（Mutildimensional Architecture，即多维体系结构）。 （1）CIF架构主要包括集成转换层（I&T）、操作数据存储 （ODS）、数据仓库（EDW）、数据集市（DM）、探索仓库 （EW）等部件。 （2）MD架构主要包括数据准备区（Staging Area）和数据集市。 MD的数据准备区在功能上相当于 CIF 的staging area+EDW，主 要负责数据准备工作，是一致性维表的产生、保存和分发的场所。 数据集市主要是采用一致性维表来完成维度建模，多个数据集市一 起合并成“虚拟”数据仓库，数据集市可以是存在于一个数据库中， 也可以分布存储在不同数据库中。
知识要点： SQL Server登录
数据仓库 数据挖掘
13.1 数据仓库
本章导读：
管理信息系统的成功应用积累了各行各业的大量数据，基本上满足了用户对数据存储、 查询和统计的需要，但数据库容量的指数增长和对数据库应用的贫乏形成了强烈的反差， 导致了大量的数据垃圾出现，无法从中提取内在关联信息或决策支持数据，如同奈斯比 特在《大趋势》中所说“我们正在被信息所淹没，但我们却由于缺乏知识而感到饥饿”。 20世纪80年代后期出现了数据仓库思想的萌芽出发点就是解决如何从繁杂数据中提取决 策数据来支持企业领导和决策服务的数据库技术。 13.1.1数据仓库发展历程 1．开始阶段（1978-1988） 2．全企业集成（Enterprise Intergration，1988） 3．企业级数据仓库（EDW，1991） 4．数据集市（1994－1996） 5．争吵与混乱（1996-1997） 6．合并（1998－2001 7．数据仓库的现状和趋势）
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，对于培养学生的数据分析和决策能力具有重要意义。
因此，制定一份完善的数据仓库与数据挖掘教学大纲是必不可少的。
本文将从数据仓库与数据挖掘的基本概念、教学目标、教学内容、教学方法和评价方式五个方面，详细阐述数据仓库与数据挖掘教学大纲的内容。
一、基本概念1.1 数据仓库的定义与特点数据仓库是指将各类数据按照一定的结构和规范集成到一个统一的存储空间中，以支持决策分析和业务智能的技术体系。
它具有数据集成、主题导向、面向决策支持等特点。
1.2 数据挖掘的定义与作用数据挖掘是指通过自动或者半自动的方式，从大规模数据中发现隐藏的模式、关联和规律，用于预测、分类、聚类和异常检测等任务。
它可以匡助人们更好地理解数据，提供决策支持和业务洞察。
1.3 数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库提供了数据挖掘所需的高质量、一致性和集成性数据，而数据挖掘则通过对数据仓库进行分析和挖掘，发现有价值的信息和知识。
二、教学目标2.1 知识目标学生应该掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，了解数据仓库与数据挖掘在实际应用中的意义和作用。
2.2 技能目标学生应该具备数据仓库和数据挖掘的建模、设计和实施能力，能够运用相应的工具和算法进行数据分析和挖掘。
2.3 态度与价值观目标学生应该培养数据驱动决策的思维方式，注重数据的质量和准确性，提高数据分析和决策的能力。
三、教学内容3.1 数据仓库的建设与管理包括数据仓库的设计原则、数据抽取与清洗、数据集成与转换、数据加载与更新、数据仓库的查询与分析等内容。
3.2 数据挖掘的基本方法与算法包括分类与预测、聚类分析、关联规则挖掘、时序模式挖掘等数据挖掘的基本方法和常用算法。
3.3 数据挖掘的应用案例通过实际案例的分析和讨论，让学生了解数据挖掘在不同领域中的应用，如市场营销、金融风控、医疗健康等。
四、教学方法4.1 理论讲授予案例分析通过教师的讲解和案例的分析，向学生介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念和方法，培养学生的理论思维和实际应用能力。
数据仓库与数据挖掘教案
数据仓库与数据挖掘教案教案：数据仓库与数据挖掘一、教学目标1. 理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和作用；2. 掌握数据仓库的设计原则和构建过程；3. 了解数据挖掘的常见技术和应用领域；4. 能够利用数据仓库和数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。
二、教学内容1. 数据仓库的概念和特点；2. 数据仓库的设计原则和构建过程；3. 数据挖掘的基本任务和流程；4. 数据挖掘的常见技术和应用案例；5. 数据仓库与数据挖掘在决策支持中的应用。
三、教学过程第一节：数据仓库的概念和特点（30分钟）1. 数据仓库的定义和作用；2. 数据仓库与传统数据库的区别；3. 数据仓库的特点和优势。
第二节：数据仓库的设计原则和构建过程（60分钟）1. 数据仓库的设计原则：一致性、稳定性、易用性等；2. 数据仓库的构建过程：需求分析、数据抽取、数据转换、数据加载等；3. 数据仓库的体系结构和组成要素。
第三节：数据挖掘的基本任务和流程（40分钟）1. 数据挖掘的概念和作用；2. 数据挖掘的基本任务：预测建模、分类、聚类、关联规则挖掘等；3. 数据挖掘的流程：数据清洗、特征选择、模型训练和评估等。
第四节：数据挖掘的常见技术和应用案例（60分钟）1. 数据挖掘的常见技术：决策树、神经网络、聚类分析、关联规则挖掘等；2. 数据挖掘在商业领域的应用案例：市场篮子分析、客户细分、欺诈检测等。
第五节：数据仓库与数据挖掘在决策支持中的应用（30分钟）1. 数据仓库与决策支持系统的关系；2. 数据仓库和数据挖掘在决策支持中的应用实例。
1. 讲授相结合的方式，通过概念讲解和实例分析，深入浅出地介绍数据仓库与数据挖掘的相关知识；2. 基于案例的学习，引导学生运用数据仓库和数据挖掘的技术进行实际问题的分析解决；3. 学生小组讨论和展示，促进学生的互动和合作。
五、教学评价1. 课堂参与度（10%）：学生积极回答问题和提出自己的见解；2. 课堂练习与作业（30%）：课堂练习和作业涵盖概念理解和应用实践；3. 课程设计项目（40%）：小组合作设计一个数据仓库与数据挖掘的实际项目，包括需求分析、数据抽取、模型建立和结果评估等环节；4. 个人报告（20%）：学生针对设计项目进行个人报告，展示理解和技术应用能力。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲一、课程介绍数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域的重要学科，本课程旨在介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，培养学生分析和处理大规模数据的能力，以及利用数据挖掘技术进行知识发现和决策支持的能力。
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. 掌握数据仓库和数据挖掘的常用方法和技术。
3. 能够独立设计和实施数据仓库和数据挖掘项目。
4. 能够利用数据挖掘技术进行知识发现和决策支持。
三、教学内容和安排1. 数据仓库基础知识- 数据仓库的概念和特点- 数据仓库架构和组成- 数据仓库的设计和建模2. 数据挖掘基础知识- 数据挖掘的概念和任务- 数据挖掘的过程和方法- 数据挖掘的评估和应用3. 数据仓库与数据挖掘技术- 数据清洗和预处理- 数据集成和转换- 数据加载和存储- 数据仓库查询和分析- 数据挖掘算法和模型4. 数据挖掘应用案例- 市场营销数据分析- 社交网络分析- 金融风险预测- 医疗数据挖掘5. 实践项目在课程结束前，学生将组成小组进行一个实践项目，包括数据仓库的设计和搭建，以及数据挖掘任务的实施和结果分析。
四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2. 实践操作：通过实验和项目实践，让学生亲自操作和实施数据仓库和数据挖掘任务。
3. 讨论与交流：鼓励学生参与课堂讨论，分享自己的见解和经验，促进学生之间的交流与合作。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂表现、实验报告和项目成果等。
2. 期末考试：考察学生对数据仓库与数据挖掘的理论知识的掌握程度。
3. 实践项目评估：评估学生在实践项目中的设计和实施能力。
六、参考教材1. Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei. "Data Mining: Concepts and Techniques." Morgan Kaufmann, 2011.2. Ralph Kimball, Margy Ross. "The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling." Wiley, 2013.七、参考资源1. 数据挖掘工具：Weka, RapidMiner, Python等。
数据仓库与数据挖掘区别
数据仓库与数据挖掘区别随着数据的日益增长和应用需求的扩大，数据仓库和数据挖掘成为了越来越重要的领域。
这两个领域虽然有时被混淆在一起，但其实有很大的区别。
本文将深入探讨数据仓库和数据挖掘的区别。
一、数据仓库是什么首先我们来看数据仓库是什么。
数据仓库是一个专门存储企业级数据的系统。
它是一个集中管理和众多决策支持工具的数据中心，可以提供企业数据的历史标准记录和解决方案。
数据仓库包括一个或多个数据源、抽取转换加载程序、集成部分和元数据信息。
在数据仓库中，业务数据从各个操作性/事务型系统收集、清洗、集成并存储，为后期的分析使用提供了数据资源。
数据仓库通常能够支持复杂、高级、决策性的业务分析，而传统的操作数据系统通常只支持简单的查询和记录事务。
二、数据挖掘是什么接下来我们了解一下数据挖掘。
数据挖掘是一种从数据中发掘隐藏模式、关系和规律的过程，可以通过应用统计分析、机器学习、聚类分析以及其它相关技术进行自动化发现。
数据挖掘是在海量、复杂、异构、不确定的数据中获取有用知识的一种方法。
数据挖掘与统计学不同之处在于，统计学更加关注于数据分布、统计量以及推断。
而数据挖掘更加关心的是数据的预测建模、分类和聚类。
数据挖掘还可以探索数据，从而寻找实现业务目标的方案。
在数据挖掘中，数据不仅用于构建模型，还广泛应用于商业分析、客户关系管理、市场探测以及其它领域。
三、数据仓库和数据挖掘的区别数据仓库和数据挖掘经常被误解，认为是相同的领域。
然而，两者之间有很大的区别。
首先，数据仓库旨在存储和管理各种类型的数据。
而数据挖掘旨在从这些数据源中提取有用、有影响的业务信息。
因此，可以说数据仓库是数据挖掘的基础。
其次，数据仓库主要是为数据分析提供数据，而数据挖掘旨在构建更深入的分析和预测模型。
数据仓库会使业务分析师获得简单易懂的答案，而数据挖掘技术能发现隐藏的模式和规律，发掘数据中的未知信息。
另外，数据仓库主要是为企业的管理团队和商业分析师提供数据资源。
浅谈数据挖掘与数据仓库
的数据 。 数据 集市是为了特 定的应用 目的或应 用范围， ③ 而从
也可称为部门数据或 主题 分类是确 定数 目的， 估计是不 确定 的。（ ） ３ 聚类 ： 是对 记录分 数据 仓库 中独立 出来的一部分数据 ， 几组数据集市可以组 成一个Ｅ Ｗ Ｄ。 组。 聚类和分类 的区别是聚集不依 赖于预先定义好 的类 ， 不需 数据 。
１２数 据挖 掘的应 用价 值 ．
多种企业领域上 的战略或 战术上 的决策。 ②操作型数据库既可
又可用做 将数据加载到数 （） １ 分类 ： 首先 从数据 中选 出已经 分好 类的训练集， 在该 以被用来针对工作数据做决策支持 ， 与Ｅ ｗ ＯＳ 训练集 上运用数据挖 掘分类 的技术 ， 建立分类模 型， 于没有 据仓库 时的过 渡区域 。 Ｄ 相 比， Ｄ 是面向主题 和面向综 合 对 分类 的数据 进行分类 。（ ） ２ 估计： 与分类类似 ， 同之处在于， 不 分类 描述的是离 散型变量的输出， 而估值处理连续值的输出； 的， 易变的， 仅含有 目前的、 详细的数据， 不含有累计的、 历史 Ｉ 生
． 析 的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信 ２２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 息、 发现 知识 。 数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、 有效和
一般 可将 数据 仓库分 为下 列 ３种 实用三个特 征。 即数据挖掘 是要发现那些不能靠直觉 发现 的信 们 所解 决 的企业 问题范 围， 类 型： 企业数据仓库 （Ｄ ）、 Ｅ Ｗ 操作型数据库 （Ｄ ） Ｏ Ｓ 和数 据集市 息或 知识， 甚至是违背直觉 的信息或 知识， 挖掘 出的信 息越 出 乎意料就可能越有价值。 而传统 的数据分析趋 势为从大型数据 （ ａ ａ Ｍ ｒ ｓ ① 企业数据仓库 为通用数 据仓库， Ｄ ｔ ａ ｔ ）。 它既含有 也含有大 量累赘 的或聚集的数据， 这些 数据 库抓取所需数据并使 用专属计 算机分析软件。 因此数据挖掘 与 大量详细 的数据 ， 具有不易改变性和面 向历史性。 此种 数据仓库被用来进行涵盖 传 统 分 析方 法 有 很 大 的不 同。
数据仓库与数据挖掘应用教程
数据仓库与数据挖掘应用教程一、数据仓库1.什么是数据仓库？数据仓库是一个集中存储所有数据的地方，它可以被组织，以便用户可以更容易地检索和分析数据。
数据仓库可以收集来自多个不同源的数据，并将其存储在一起，以便用户可以轻松访问和分析。
2.数据仓库的优势数据仓库的优势包括：（1）数据仓库可以收集多个来源的数据，使用户可以更容易地访问和分析数据。
（2）数据仓库可以提供统一的数据视图，使用户可以快速检索和分析数据。
（3）数据仓库可以支持多种类型的数据，包括结构化数据，半结构化数据和非结构化数据。
（4）数据仓库可以支持多种数据应用，包括数据挖掘，商业智能，报告和分析等。
（5）数据仓库可以支持定制的数据应用，以满足特定业务需求。
3.数据仓库的构建数据仓库的构建包括以下几个步骤：（1）数据收集：从不同源收集数据，包括结构化数据，半结构化数据和非结构化数据。
（2）数据清洗：清洗数据，以确保数据的完整性和一致性。
（3）数据集成：将来自不同源的数据集成到一个数据模型，以便更容易地进行检索和分析。
（4）数据存储：将数据存储到数据仓库中，以便用户可以轻松访问和分析数据。
二、数据挖掘1.什么是数据挖掘？数据挖掘是一种技术，用于从数据库中发现有用的信息，并从中提取出有用的知识。
数据挖掘通常使用机器学习技术，以发现有用的模式和规律，从而改善商业决策。
2.数据挖掘的优势数据挖掘的优势包括：（1）数据挖掘可以发现和提取有用的信息和知识，从而改善商业决策。
（2）数据挖掘可以发现隐藏的关联，从而改善客户关系管理。
（3）数据挖掘可以发现新的市场机会，从而改善市场营销。
（4）数据挖掘可以提高运营效率，从而降低成本。
（5）数据挖掘可以发现新的产品，从而改善产品开发。
3.数据挖掘的应用数据挖掘的应用包括：（1）客户关系管理：使用数据挖掘技术可以发现客户的偏好，从而改善客户关系管理。
（2）市场营销：使用数据挖掘技术可以发现新的市场机会，从而改善市场营销。
《数据仓库与数据挖掘》课程简介
数据仓库与数据挖掘
(DataWarehouseandDataMining)
总学时：48学时理论：48学时实验(上机、实习等)：。
学时
学分：3
课程主要内容：
数据仓库(DW)与数据挖掘(DM)是20世纪90年代中期兴起的新技术。
数据仓库用于决策分析，数据挖掘用于从数据库中发现知识。
数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向，它们也是商业智能(B1)的主要技术。
数据仓库与数据挖掘是计算机专业的选修课程，本课程主要讲述：数据仓库的基本概念、原理及应用；各类数据挖掘的分类、原理与方法。
介绍数据仓库的概念、特征、存贮结构及数据分析的手段。
重点介绍数据挖掘中的分类挖掘、聚类挖掘、关联规则挖掘的概念、原理、方法及应用特征。
简单介绍WEB挖掘、空间数据挖掘、时序数据挖掘等的基本原理与方法。
同时，结合高级语言与SQ1编写锻炼学习者在数据库中对数据进行提取与分析能力。
先修课程：
≪C语言程序设计》、《离散数学》、《数据结构》、《数据库系统原理》、《操作系统原理》等。
适用专业：
计算机科学与技术
教材：
MargaretH.Dunham著，郭崇慧等译.《数据挖掘教程》.北京：清华大学出版社，2005教学参考书：
[1]范明等译.《数据挖掘概念与技术》.北京：机械工业出版社，2008。
数据仓库与数据挖掘
事实表。
数据仓库与数据挖掘
1.2 数据挖掘
– 数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD），也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现 过程由以下三个阶段组成：数据准备，数据挖掘，结果表达和解释。
• 数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境，研究和解决 从数据库中获取信息的问题，具有面向主题、集成性、稳定性和时变性。
• 数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的《Building the Data Warehouse》一书 中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的 （Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile） 、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decision Making Support）。
数据仓库与数据挖掘
1.1 数据仓库
– 2．特点
• 1）面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系 统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的 。
• 2）集成性。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理 的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，从而消除源数据中的不一 致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
• 3）相对稳定。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据 操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将 被长期保留。数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很 少，通常只需要定期的加载、刷新。
数据仓库与数据挖掘技术 第一章 概述
第1章数据挖掘和数据仓库概述1.1数据挖掘引论1.1.1数据挖掘的由来1.1.2数据挖掘的定义图1-1数据挖掘的过程1. 确定业务对象2. 数据准备3. 数据挖掘4. 结果分析与知识同化1.1.3数据挖掘的功能1. 概念描述2. 关联分析3. 分类与预测4. 聚类分析5. 偏差分析1.1.4数据挖掘的常用方法1. 聚类分析2. 决策树数据仓库与数据挖掘技术3. 人工神经网络4. 粗糙集5. 关联规则挖掘6. 统计分析1.2数据仓库引论1.2.1数据仓库的产生与发展1.2.2数据仓库的定义1.2.3数据仓库与数据挖掘的联系与区别1. 数据仓库与数据挖掘的联系2. 数据仓库与数据挖掘的区别1.3数据挖掘的应用1.3.1数据挖掘的应用领域1. 金融业2. 保险业3. 科学研究4. 市场营销5. 客户关系管理6. 其他领域1.3.2数据挖掘案例1. 竞技运动中的数据挖掘2. 超市中的数据挖掘3. 站点访问量分析中的数据挖掘4. 通过数据挖掘进行个性化服务数据仓库与数据挖掘技术5. “体育精品”体育用品公司1.4常用数据挖掘工具1.4.1数据挖掘工具的种类1. 按使用方式分类2. 按数据挖掘技术分类3. 按应用范围分类1.4.2评价数据挖掘工具优劣的指标1.4.3常用数据挖掘工具1. SPSS图1-2SPSS界面2. SAS数据仓库与数据挖掘技术图1-3SAS界面3. SQL Sever 2005图1-4Microsoft SQL Server 2005数据挖掘平台界面4. Weka数据仓库与数据挖掘技术图1-5Weka界面5. MA TLAB图1-6MATLAB的界面习题11. 数据挖掘技术涉及哪些技术领域？2. 数据挖掘的源数据是否必须是数据仓库的数据？可以有哪些来源？数据仓库与数据挖掘技术3. 数据挖掘的具体功能有哪些？4. 数据挖掘技术主要包含哪几种？5. 数据挖掘的过程包括哪些步骤，每一步具体包括哪些内容？6. 数据挖掘可以应用在哪些领域？7. 数据库与数据仓库的本质区别是什么？8. 举例说明数据挖掘与数据仓库的关系。
数据仓库与数据挖掘课件
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
3.数据库与数据仓库对比
数据库 数据仓库
细节的 代表当前的数据 可更新的 一次操作数据量小 面向应用 支持管理
关系数据库是二维数据（平面），多维数据库 是空间立体数据。
2.联机分析处理（OLAP）
OLAP的基本思想是决策者从多 方面和多角度以多维的形式来观 察企业的状态和了解企业的变化。
3.OLTP与OLAP的对比
OLTP 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 面向应用，事务驱动 OLAP 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 面向分析，分析驱动
统计学与数据挖掘的比较
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。
统计学与数据挖掘是有区别的。但是，它们之 间是相互补充的。
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 支持决策
1.1.2从OLTP到OLAP
1.联机事务处理（OLTP）
2.联机分析处理（OLAP） 3.OLTP与OLAP的对比
1.联机事务处理（OLTP）
联机事务处理（On Line Transaction Processing，OLTP）是在网络环境下的 事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据 修改为特征，使用户利用数据库能够快速地 处理具体的业务。 OLTP应用要求多个查询并行，以便将每个 查询分布到一个处理器上。
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领域的重要概念。
数据仓库是一个集成的、主题导向的、时变的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
而数据挖掘则是从大量数据中发现隐藏模式、关联规则和趋势的过程。
本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘的学习要点，并提供相应的答案。
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、非易失的、随时间变化的数据集合。
它的特点包括：主题导向、集成性、稳定性、时间变化性和非易失性。
2. 数据仓库的架构：数据仓库的架构包括：数据源层、数据清洗层、集成层、存储层和应用层。
数据源层用于获取原始数据，数据清洗层用于清洗和预处理数据，集成层用于将不同数据源的数据整合起来，存储层用于存储整合后的数据，应用层用于提供数据分析和查询功能。
3. 数据仓库的设计与建模：数据仓库的设计与建模包括：确定业务需求、设计维度模型、设计事实表和维度表、选择合适的ETL工具进行数据抽取、清洗和转换。
4. 数据仓库的查询与分析：数据仓库的查询与分析包括：OLAP查询、数据切片和切块、数据钻取和数据透视等技术。
OLAP查询是一种多维查询技术，可以实现快速的数据分析和报表生成。
5. 数据仓库的维护与优化：数据仓库的维护与优化包括：数据清洗和数据更新、索引优化、查询性能优化、存储空间管理等方面。
通过定期的数据清洗和数据更新，可以保证数据仓库中的数据质量和准确性。
二、数据挖掘学习要点1. 数据挖掘的定义和任务：数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、关联规则和趋势的过程。
数据挖掘的任务包括：分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
2. 数据预处理：数据预处理是数据挖掘的重要步骤，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
数据清洗用于处理缺失值、异常值和噪声数据，数据集成用于整合多个数据源的数据，数据转换用于将数据转换为适合挖掘的形式，数据规约用于减少数据集的大小。
3. 分类与预测：分类是一种用于将数据划分到预定义类别中的数据挖掘任务，预测是一种用于预测未来趋势或未知值的数据挖掘任务。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
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课程之一，旨在培养学生在大数据时代处理和分析海量数据的能力。
本课程通过理论与实践相结合的教学方式，介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理、方法和技术，培养学生的数据分析和决策能力。
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. 掌握数据仓库和数据挖掘的基本方法和技术；3. 能够独立设计和构建数据仓库系统；4. 能够运用数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。
三、课程内容1. 数据仓库基础1.1 数据仓库概述- 数据仓库的定义和特点- 数据仓库与传统数据库的区别1.2 数据仓库架构- 数据仓库的组成部分- 数据仓库的层次结构1.3 数据仓库建模- 维度建模与事实建模- 星型模型和雪花模型2. 数据仓库设计与实施2.1 数据仓库设计方法- 需求分析和数据模型设计- 数据抽取、转换和加载2.2 数据仓库实施技术- 数据仓库的物理存储结构- 数据仓库的查询与优化3. 数据挖掘基础3.1 数据挖掘概述- 数据挖掘的定义和应用领域 - 数据挖掘的主要任务和过程 3.2 数据预处理- 数据清洗、集成、转换和规约 - 数据规范化和属性选择3.3 数据挖掘算法- 分类与预测算法- 聚类与关联规则算法4. 数据挖掘应用4.1 数据挖掘在市场营销中的应用4.2 数据挖掘在金融风控中的应用4.3 数据挖掘在医疗决策中的应用四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2. 实践操作：通过实际案例和实验，引导学生运用数据仓库和数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。
3. 讨论与互动：组织学生进行小组讨论和案例分析，促进学生之间的交流和合作。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况等。
2. 实验报告：根据实验内容和结果撰写实验报告。
3. 期末考试：对课程的理论知识进行考核。
六、参考教材1. 《数据仓库与数据挖掘导论》刘洪涛2. 《数据仓库与数据挖掘技术与应用》张荣华3. 《数据挖掘：概念与技术》周志华七、教学团队本课程由经验丰富的教师团队授课，团队成员包括数据仓库与数据挖掘领域的专家和从业者，具备扎实的理论基础和丰富的实践经验。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中重要的概念和技术，它们在数据管理和分析方面起着关键作用。
本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘的定义、原理、应用以及相关技术。
一、数据仓库的定义与原理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系统，它将来自多个数据源的数据进行提取、转换和加载，以便进行高效的查询和分析。
数据仓库的主要特点包括：集成性、主题性、稳定性和可扩展性。
数据仓库的建立通常经历以下几个步骤：1. 数据提取：从各个数据源中提取数据，并进行清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。
2. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并进行索引和分区，以提高查询效率。
3. 数据建模：根据业务需求，设计和构建数据仓库的逻辑模型，包括维度模型和事实模型。
4. 数据查询与分析：通过使用数据仓库中的数据，进行复杂的查询和分析，以获取有价值的信息和洞察。
二、数据挖掘的定义与原理数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。
它是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从数据中提取实用的信息，以支持决策和预测。
数据挖掘的主要任务包括：1. 分类：将数据分为不同的类别，以预测新数据的分类。
2. 聚类：将数据分为不同的群组，以发现数据中的相似模式。
3. 关联规则挖掘：发现数据中的相关关系和规律。
4. 预测：基于历史数据，预测未来的趋势和结果。
数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和集成，以提高数据质量和一致性。
2. 特征选择：选择最具代表性和相关性的特征，以减少数据维度和提高模型的准确性。
3. 模型构建：选择合适的数据挖掘算法，并使用训练数据构建预测模型。
4. 模型评估：通过使用测试数据集，评估模型的性能和准确性。
5. 模型应用：将训练好的模型应用于新的数据，以进行预测和决策支持。
三、数据仓库与数据挖掘的应用数据仓库与数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗、电子商务等。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘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。
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存储系统。
它是一个用于支持决策制定和业务分析的关键工具。
数据挖掘则是从大量数据中发现隐藏模式、关联和趋势的过程，以提供有价值的信息和知识。
数据仓库的标准格式包括以下几个关键组成部分：1. 数据源：数据仓库需要从多个数据源中收集数据。
数据源可以是关系型数据库、非关系型数据库、日志文件、传感器数据等。
数据源的选择取决于业务需求和数据的类型。
2. 数据抽取：数据仓库需要将数据从各个数据源中提取出来。
这个过程包括数据清洗、数据转换和数据加载。
数据清洗是指处理数据中的噪声、缺失值和异常值，确保数据的质量。
数据转换是将数据转换为适合仓库存储和分析的格式。
数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中。
3. 数据存储：数据仓库需要提供高效的存储机制来存储大量的数据。
常见的存储方式包括关系型数据库、列式数据库和分布式文件系统。
选择存储方式需要考虑数据的量级、查询性能和数据安全性等因素。
4. 数据建模：数据仓库需要进行数据建模，以便支持复杂的数据分析和查询。
常见的数据建模方法包括维度建模和星型模型。
维度建模是通过定义维度和事实表来描述数据之间的关系。
星型模型是一种基于维度建模的具体实现。
5. 数据访问：数据仓库需要提供灵活的数据访问方式，以满足用户的查询和分析需求。
常见的数据访问方式包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘工具和报表生成工具。
这些工具可以帮助用户通过多维分析、数据挖掘和可视化等方式获取有价值的信息。
数据挖掘的标准格式包括以下几个关键步骤：1. 问题定义：在进行数据挖掘之前，需要明确挖掘的目标和问题。
例如，预测销售额、识别欺诈行为或推荐系统等。
2. 数据收集：数据挖掘需要从数据源中收集大量的数据。
数据可以来自于内部数据库、外部数据源或公共数据集。
数据的选择和收集需要根据挖掘目标进行。
数据仓库与数据挖掘
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：多维数据集、维度、度量值和多维分析；●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；以实时数据仓库、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。
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数据仓库与挖掘总复习简答题1.什么是数据仓库？数据仓库的主要特点有哪些？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-V olatile）、反映历史变化（Time V ariant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。
特点：（1）面向主题(2)集成（3）相对稳定（4）反映历史变化2.简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性（不全）（1）两层架构（Generic Two-Level Architecture）。
（2）独立型数据集市（Independent Data Mart）。
（3）依赖型数据集市和操作型数据存储（Dependent Data Mart and Operational Data Store）。
（4）逻辑型数据集市和实时数据仓库（Logical Data Mart and Real-Time Data Warehouse）。
3.简述你对数据仓库未来发展趋势的看法数据仓库技术的发展包括数据抽取、存储管理、数据表现和方法论等方面。
在数据抽取方面，未来的技术发展将集中在系统集成化方面。
它将互连、转换、复制、调度、监控纳入标准化的统一管理，以适应数据仓库本身或数据源可能的变化，使系统更便于管理和维护。
在数据管理方面，未来的发展将使数据库厂商明确推出数据仓库引擎，作为数据仓库服务器产品与数据库服务器并驾齐驱。
在这一方面，带有决策支持扩展的并行关系数据库将最具发展潜力。
在数据表现方面，数理统计的算法和功能将普遍集成到联机分析产品中，并与Internet/Web技术紧密结合。
按行业应用特征细化的数据仓库用户前端软件将成为产品作为数据仓库解决方案的一部分。
数据仓库实现过程的方法论将更加普及，将成为数据库设计的一个明确分支，成为管理信息系统设计的必备。
4.请列出3种数据仓库产品，并说明其优缺点1）IBM公司提供了一套基于可视化数据仓库的商业智能（BI）解决方案，包括：Visual Warehouse（VW）、Essbase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB，以及来自第三方的前端数据展现工具（如BO）和数据挖掘工具（如SAS）。
其中，VW是一个功能很强的集成环境，既可用于数据仓库建模和元数据管理，又可用于数据抽取、转换、装载和调度。
Essbase/DB2 OLAP Server支持“维”的定义和数据装载。
Essbase/DB2 OLAP Server不是ROLAP（Relational OLAP）服务器，而是一个（ROLAP和MOLAP）混合的HOLAP服务器，在Essbase完成数据装载后，数据存放在系统指定的DB2 UDB数据库中。
它的前端数据展现工具可以选择Business Objects的BO、Lotus的Approach、Cognos的Impromptu或IBM的Query Management Facility；多维分析工具支持Arbor Software的Essbase和IBM（与Arbor联合开发）的DB2 OLAP服务器；统计分析工具采用SAS系统。
（2）Oracle数据仓库解决方案主要包括Oracle Express和Oracle Discoverer两个部分。
Oracle Express由四个工具组成：Oracle Express Server是一个MOLAP(多维OLAP)服务器，它利用多维模型，存储和管理多维数据库或多维高速缓存，同时也能够访问多种关系数据库；Oracle Express Web Agent通过CGI或Web插件支持基于Web的动态多维数据展现；Oracle Express Objects前端数据分析工具（目前仅支持Windows平台）提供了图形化建模和假设分析功能，支持可视化开发和事件驱动编程技术，提供了兼容Visual Basic语法的语言，支持OCX和OLE；Oracle Express Analyzer是通用的、面向最终用户的报告和分析工具（目前仅支持Windows平台）。
Oracle Discoverer即席查询工具是专门为最终用户设计的，分为最终用户版和管理员版。
在Oracle数据仓库解决方案的实施过程中，通常把汇总数据存储在Express多维数据库中，而将详细数据存储在Oracle关系数据库中，当需要详细数据时，Express Server通过构造SQL语句访问关系数据库。
（3）Microsoft将OLAP功能集成到SQL Server数据库中，其解决方案包括BI平台、BI终端工具、BI门户和BI应用四个部分，如图1.1。
①BI平台是BI解决方案的基础，包括ETL平台SQL Server 2005 Integration Service(SSIS)、数据仓库引擎SQL Server 2005 RDBMS以及多维分析和数据挖掘引擎SQL Server 2005 Analysis Service、报表管理引擎SQL Server 2005 Reporting Service。
②BI终端用户工具，用户通过终端用户工具和Analysis Service中的OLAP服务和数据挖掘服务进行交互来使用多维数据集和数据挖掘模型，终端用户通常可使用预定义报表、交互式多维分析、即席查询、数据可视化、数据挖掘等多种方法。
③BI门户提供了各种不同用户访问BI信息的统一入口。
BI门户是一个数据的汇集地，集成了来自不同系统的相关信息。
用户可以制定个性化的个人门户，选择和自己相关性最强的数据，提高信息访问和使用的效率。
④BI应用是建立在BI平台、BI终端用户工具和BI统一门户这些公共技术手段之上的满足某个特定业务需求的应用，例如零售业务分析、企业项目管理组合分析等。
5.什么是数据仓库的3层数据结构简单地说，数据是从企业内外部的各业务处理系统（操作型数据）流向企业级数据仓库（EDW）或操作型数据存储区(ODS)，在这个过程中，要根据企业（或其他组织）的数据模型和元数据库对数据进行调和处理，形成一个中间数据层，然后再根据分析需求，从调和数据层（EDW、ODS）将数据引入导出数据层，如形成满足各类分析需求的数据集市。
6.什么是数据仓库的数据ETL过程数据的ETL过程就是负责将操作型数据转换成调和数据的过程。
如上面的2.3.1小节所述，这两种数据具有明显的区别，因此，数据调和是构建一个数据仓库中最难的和最具技术挑战性的部分。
在为企业级数据仓库填充数据的过程中，数据调和可分为两个阶段：一是企业级数据仓库（EDW）首次创建时的原始加载；二是接下来的定期修改，以保持EDW的当前有效性和扩展性。
整个过程由四个步骤组成：抽取、清洗、转换、加载和索引。
事实上，这些步骤可以进行不同的组合，如，可以将数据抽取与清洗组合为一个过程，或者将清洗和转换组合在一起。
通常，在清洗过程中发现的拒绝数据信息会送回到源操作型业务系统中，然后将数据在源系统中加以处理，以便在以后重新抽取。
7.什么是星型模式？它的特征是什么？在星模式中，事实表居中，多个维表呈辐射状分布于其四周，并与事实表连接。
位于星形中心的实体是事实表，是用户最关心的基本实体和查询活动的中心，为数据仓库的查询活动提供定量数据。
位于星模式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。
8.为什么时间总是数据仓库或数据集市的维因为数据仓库或数据集市的数据总是历史的数据，需要时间维来区别。
9.什么是信息包图法？它为什么适用于数据仓库的概念模型的设计信息包图法，也叫用户信息需求表，就是在一张平面表格上描述元素的多维性，其中的每一个维度用平面表格的一列表示，通常的维度如时间、地点、产品和顾客等；而细化本列的对象就是类别，例如时间维度的类别可以细化到年、月、日，甚至小时；平面表格的最后一行（代表超立方体中的单元格）即为指标度量值，例如，某年在某销售点的某类产品的实际销售额。
创建信息包图时需要确定最高层和最低层的信息需求，以便最终设计出包含各个层次需要的数据仓库总之，信息包图法是一种自上而下的数据建模方法，即从用户的观点开始设计（用户的观点是通过与用户交流得到的），站在管理者的角度把焦点集中在企业的一个或几个主题上，着重分析主题所涉及数据的多维特性，这种自上而下的方法几乎考虑了所有的信息源，以及这些信息源影响业务活动的方式。
10.简述数据仓库系统设计过程收集、分析和确认业务分析需求，分析和理解主题和元数据、事实及其量度、粒度和维度的选择与设计、数据仓库的物理存储方式的设计等。
11.一个数据仓库系统的建立通常需要经过哪些步骤（1）收集和分析业务需求；（2）建立数据模型和数据仓库的物理设计；（3）定义数据源；（4）选择数据仓库技术和平台；（5）从操作型数据库中抽取、清洗及转换数据到数据仓库；（6）选择访问和报表工具，选择数据库连接软件，选择数据分析和数据展示软件；（7）更新数据仓库。
12.运行SQL Server的Adventure Works DW示例数据库，建立多维数据库模型练习参考3.3节的过程。
（p71）计算题（大家自己做吧）P1066.答：规则：c=>a，a=>c。
P1297. 答：计算x与x1~x7的欧氏距离，可以知道x的最近邻是x4，x的前3个近邻是x4，x1，x2，所以，利用最近邻分类方法对x进行分类时x的类标号是y=-1，利用k-近邻分类方法（k=3）对x进行分类时x的类标号是y=+1。
P1469．没答案P2099. 答：。