第3章数据仓库开发应用过程

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数据建模与应用作业指导书

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。

数据仓库实验报告

数据仓库实验报告本次实验的目的是设计和构建一个数据仓库，并通过使用该数据仓库来进行数据分析。

本报告将分为三个部分：实验设计、实验过程和结果分析。

一、实验设计1. 数据需求：选取了一个电商平台的数据作为实验对象，包括订单数据、用户信息数据、产品数据等。

2. 数据清洗和预处理：对原始数据进行了清洗和预处理，包括数据去重、缺失值处理等。

3. 数据模型设计：根据需求，设计了一个星型模型，以订单信息作为事实表，以用户信息和产品信息作为维度表。

4. 数据仓库构建：使用开源的数据仓库工具进行了数据仓库的构建，包括创建表结构、导入数据等。

二、实验过程1. 数据清洗和预处理：首先对原始数据进行了去重操作，保证数据的唯一性。

然后对缺失值进行了处理，采用填充的方式进行处理。

2. 数据模型设计：根据数据需求，设计了一个星型模型，以订单信息表作为事实表，以用户信息表和产品信息表作为维度表。

通过主键和外键的关系，将这些表进行了关联。

3. 数据仓库构建：使用开源的数据仓库工具，将设计好的数据模型导入到数据仓库中，并创建相应的表结构。

然后将清洗好的数据导入到对应的表中。

三、结果分析1. 数据质量评估：对数据仓库中的数据进行质量评估，包括数据准确性、完整性等。

通过查询数据仓库中的数据，对每个维度表和事实表的数据进行了验证。

2. 数据分析：通过在数据仓库上进行复杂查询和分析操作，获取了一些有价值的信息。

例如：最受用户欢迎的产品、用户购买行为的趋势等。

根据实验结果可以得出以下结论：1. 数据仓库可以提供高效的数据访问和分析能力，对于大规模数据的查询和分析非常高效。

2. 数据仓库可以提供数据一致性和数据质量保证的能力，可以对数据进行清洗和预处理操作。

3. 数据仓库可以满足复杂查询和分析需求，可以提供多维分析、数据挖掘等功能。

总结：本次实验通过设计和构建一个数据仓库，对电商平台的数据进行了分析，得到了一些有价值的信息。

通过实验，我们了解到数据仓库的设计和构建过程，并掌握了使用数据仓库进行数据分析的方法和技巧。

管理信息系统作业与答案

管理信息系统作业与答案一、简答题（第一章）简述管理信息系统的定义及特点？答:管理信息系统的定义：简单讲,用于管理方面的信息系统即为管理信息系统。

它是利用计算机的硬、软资源，网络通信设备以及其办公设备,为实现企业整体目标,对信息进行收集、传输、储存、加工、输出,给各级管理人员提供业务信息和决策信息的人机系统。

但管理信息系统绝不仅仅是一个技术系统，而是把人包括在内的人机系统,现在已趋向用信息系统代替管理信息系统，在组织中极其重要。

管理信息系统主要有以下四个特点：1。

一体化系统或集成系统。

从总体出发，全面考虑,保证各种职能部门共享数据，减少数据的冗余度，保证数据的兼容性和一致.2。

在企业管理中全面使用计算机。

企业的主要管理功能都应用计算机处理，同时也是用计算机来为各领导提供信息。

3。

应用数据库技术和计算机网络。

管理信息系统的重要标志是具有集中统一规划的数据库.一旦建立数据库，它意味着信息已集中成为资源，可为各种用户共享,并且有功能完善的数据管理系统管控来为多种用户服务。

而通过计算机网络可使管理信息系统的数据处理更灵活，地域更广。

4。

采用决策模型解决结构化的决策问题。

目标明确、具有确定的信息需求、规范的方案探索、通用的模型和决策规则的问题是结构化的决策问题。

正确答案：答案要点：管理信息系统的定义：管理信息系统是利用计算机的硬、软资源，网络通信设备以及其办公设备,为实现企业整体目标，对信息进行收集、传输、存储、加工、输出，给各级管理人员提供业务信息和决策信息的人机系统.（也可以回答教材中给出的其他3个定义）特点：（1)一体化系统或集成系统(2）在企业管理中全面使用计算机（3)应用数据库技术和计算机网络（4）采用决策模型解决结构化的决策问题2.（第一章）简述决策支持系统的定义其主要特点；对EDP、MIS、DSS进行比较答：决策支持系统英文全称是Decision Support System,简称为DSS，它是一种以计算机为工具，应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式，为决策者提供一个分析问题、构造模型和模拟决策过程及其效果的决策环境，用以辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题并可提高决策人员的决策技能和决策技质量的信息支持系统.决策支持系统的主要特点如下:1。

数据库原理及应用教案

数据库原理及应用教案教案：数据库原理及应用教学内容：1. 数据库的基本概念：数据库、数据模型、数据仓库、数据挖掘等。

2. 数据库系统的组成：数据库、数据库管理系统、数据库管理员、应用程序等。

3. 数据库的设计：需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计等。

教学目标：1. 了解数据库的基本概念，理解数据库在现代信息社会中的重要性。

2. 掌握数据库系统的组成，了解数据库管理系统的功能和作用。

3. 学习数据库设计的基本步骤，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。

教学难点与重点：1. 教学难点：数据库的设计，特别是概念设计、逻辑设计和物理设计的具体方法和步骤。

2. 教学重点：数据库的基本概念，数据库系统的组成，数据库设计的基本步骤。

教具与学具准备：1. 教具：多媒体教学设备、投影仪、黑板、粉笔等。

2. 学具：笔记本电脑、教材、练习册等。

教学过程：1. 情景引入：通过一个实际案例，如学校图书馆的管理系统，引出数据库的概念，激发学生的兴趣。

2. 讲解数据库的基本概念：讲解数据库、数据模型、数据仓库、数据挖掘等基本概念，并通过示例进行说明。

3. 讲解数据库系统的组成：讲解数据库、数据库管理系统、数据库管理员、应用程序等组成要素，并介绍它们之间的关系。

4. 讲解数据库设计的基本步骤：讲解需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计等步骤，并通过一个实际例子进行演示。

5. 实践操作：学生分组进行实践操作，根据给定的需求设计一个简单的数据库。

6. 例题讲解：通过一个具体的例题，讲解数据库设计的具体方法和技巧。

7. 随堂练习：学生根据所学内容，完成课堂练习，巩固所学知识。

板书设计：1. 数据库的基本概念2. 数据库系统的组成3. 数据库设计的基本步骤作业设计：1. 请简述数据库的基本概念。

2. 请说明数据库系统的组成。

3. 根据给定的需求，设计一个简单的数据库。

课后反思及拓展延伸：2. 拓展延伸：引导学生进一步深入学习数据库原理及应用的相关知识，如数据库的安全性、一致性、并发控制等，并提供相关的学习资源。

数据开发的流程

数据开发的流程
数据开发的流程通常包括以下步骤：
1. 需求分析：明确数据开发的目标和需求，例如确定需要的数据、数据的精度、数据的时效性等。

2. 数据源确定：根据需求，确定数据来源。

这可能包括数据库、数据仓库、API、外部数据源等。

3. 数据采集：根据数据源的类型，采用适当的方法进行数据采集。

这可能包括查询数据库、调用API、网络爬虫等。

4. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。

这可能包括处理缺失值、异常值、重复值等。

5. 数据转换：将清洗后的数据转换成适合分析和建模的格式或结构。

这可能包括数据归一化、数据分组、数据聚合等。

6. 数据分析：运用统计学、机器学习等方法对数据进行深入分析，以挖掘其中的规律和模式。

7. 数据可视化：将分析结果以图表、图像等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。

8. 报告编写：将整个数据开发过程和结果编写成报告，以供决策者和其他相关人员参考和使用。

请注意，这只是一个基本的数据开发流程，根据实际需求和项目规模，可能会有所不同。

数据仓库技术及其设计与开发流程

二、ｏｌＭｏｄｅ用于教师个人业务档案管理的优势
５零投资，．操作简单。Ｍｏｄｅｏｌ因其基于开源的ＬｎｘＡａｈ＋ｉｕ＋ｐｃｅＭＳＬＰＰ体系开发，ｙＱ＋Ｈ因此从支持环境到软件本身使用者无需支
Ｗｉｄｗ环境下完成Ｍｏｌ安装，ｎｏｓｏｄｅ这样教师个人能很方便地把个发，所有的界面设计风格一致、操作简单、高效，ｏｌ在线模块采Ｍｏｄｅ用可自由组合的动态模块化设计，教师搭建在线课程时就像搭积木一样简单有趣。
团日罾围ＳＵ！ＮＡＨＺＡＴＬ
口金陵科技学院信息技术学院王
摘
预
★基金编号：安徽省哲学社会科学规划办基金资助项目（基
金编号：ＨＳＦ５０Ｄ１ＡＫ０－６４）
要本文从数据仓库的概念展开研无分析了数据仓库相关技术的基本特征，指明了数据
公开的范围。活动管理主要体现在网络课程管理方面，ｏｌ本身Ｍｏｄｅ提供了灵活的课程活动配置模块——论坛、测验、资源、投票、问卷调查、作业、聊天、专题讨论等，同时内嵌了Ｂｏ、ｋ、ｂｕｓ功ｌＷｉｉｇＷｅｑｅｔ能；支持同步、同步、非基于问题的教学、分组教学等多种教学模式，利于展现教师教学设计思想；对各种活动均提供评价功能。３．集过程管理与结果材料管理于～体。Ｍｏｄｅｏｌ不仅能对已有材料进行管理，而且通过系统跟踪功能还能记录教学活动。比如，
以下技术：１（）管理大量数据和多种存储介质。要求通过寻址、索据管理技术『ｌ１。由于元数据与数据仓库相关的开发生命周期完全不

数仓建设流程

数仓建设流程
数仓建设流程主要包括以下步骤：
1. 选择业务过程：挑选具体的业务线，比如论文的业务，则一条业务线对应一张论文的事实表。

2. 声明粒度：定义事务表中一行数据的具体定义，论文事实表中一行数据对应的是一条论文的记录。

3. 确认维度：支付事实表和那些维度有关系，比如是时间、用户等，时间包括日、周、月等，这里就是标题维度、摘要维度还有关键词维度。

4. 确认事实表（指标）：每一张事实表的度量值是什么度量值为可以再报表中产生的数据，支付表里的支付记录拉链表、三范式、关系建模和维度建模、星型模型和雪花模型、星座模型的区别、拉链表是什么，这样做的好处。

5. 维度设计：包括时间维度、年龄段维度、地区等。

维度分为公共维度和私有维度。

6. 建模步骤：包括确定业务流程、确定粒度、确定维度、确定事实等。

7. 范式模型：减少冗余，减少join操作。

8. 存储：数据仓库主题的划分，比如按照业务过程来划分，一个业务过程抽象出一个主题域，比如业务系统中的商品、交易、物流等。

以上步骤只是大致的框架，具体实施时可能需要根据实际情况进行调整。

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。

数据仓库体系规划及实施流程

数据仓库体系规划及实施流程⼀、前⾔数仓规划是数仓建设的蓝图，涵盖从需求分析开始到最终的数仓评估验收整个环境；数仓规划之所以重要，是因为它是描述了数据流动的概念性框架，为元数据管理奠定了基础，对数据加⼯过程的理解、数仓建设的交流分享、数据的使⽤和问题排查、数仓健康度的评估都提供了极⼤的帮助。

需要强调的是本节是从宏观上描述数仓的框架，具体到数据模型的细节对⽐、存储选型和管理、接⼊数据源管理等数仓建设的周边在本节不涉及。

通过本节的阅读，你将了解到以下知识：从业务矩阵的设计（宏观、微观）、横向的分层、纵向的分线到主题划分等⾓度解构数仓；数仓建设的实施流程。

⼆、规划1、矩阵分宏观和微观来看，宏观的是公司的整体业务布局，微观的是产品的业务过程布局和业务过程的维度分解交叉信息。

2、宏观矩阵宏观矩阵描述的是公司的业务线和对应的数据状况，其⾏和列⼀般分别对应着业务主题和数据主题。

1）业务主题对应着公司的业务线布局，⽐如电商、游戏、视频、应⽤商店、新闻资讯、浏览器等。

2）数据主题根据抽象的程度和视⾓有不同的取法：⼀般取业务线中⽤户对内容的消费或者相关⾏为，⽐如曝光、点击、消费、播放、分享等，对这些⾏为的划分⼜可分为原⽣⾏为主题（通⽤和业务相关）、衍⽣⾏为主题（留存、活跃、流失等），这种划分⽅法更多的取⾃数据的底层和公共层，因为⾼层的数据都是多⾏为的汇总。

对数据主题的另外划分⽅式参加分主题部分，这种划分⽅法更多的取⾃数据的⾼层。

引⾃《数据仓库实践之业务数据矩阵的设计-⽊东居⼠》3、微观矩阵微观矩阵描述的是主题和对应的维度关系，下⾯以常见的内容消费和⽤户主题两个维度来看微观矩阵的规划。

-w698业务过程描述的⼀般是对内容的消费抽象，可以是原⼦的，也可以是抽象的，⽐如卡⽚曝光维度的划分可以从以下两个⼤⽅向⼊⼿：通⽤标识维度（版本、机型、渠道、⽹络、时间等）；业务过程维度：消费者等级、消费位置、消费路径、其它等。

4、分层ODS->DW->DM->DA（ADS）层是如何划分的，分层的原因（引⾃《⼀种通⽤的数据仓库分层⽅法-⽊东居⼠》）：清晰数据结构：每⼀个数据分层都有它的作⽤域和职责，在使⽤表的时候能更⽅便地定位和理解；减少重复开发：规范数据分层，开发⼀些通⽤的中间层数据，能够减少极⼤的重复计算；统⼀数据⼝径：通过数据分层，提供统⼀的数据出⼝，统⼀对外输出的数据⼝径；复杂问题简单化：将⼀个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每⼀层解决特定的问题。

决策支持系统复习参考题与解答答案

第一章一、选择题决策支持系统的缩写是（ D ）。

A DSSB MISC KSD LS下列哪部分不是Bonczek和Whiston提出的决策支持系统组成部分（ D ）。

A 语言系统B知识系统C问题处理系统D数据库系统管理信息系统的缩写是（ B ）。

A DSSB MISC KSD DB二、填空题Turban 认为决策支持系统应当是一个交互式的，灵活的，适应性强的基于计算机的（信息系统）。

决策达到其目标的程度称为（决策结果）。

相对于管理信息系统，决策支持系统提供的信息，在数量和精度方面要求比较（低）。

DSS是通过它的人机交互对话接口为决策者提供（辅助功能的）。

在系统运行方面，MIS中人工干预尽可能少，而DSS则以（人机对话）方式为系统的主要工作方式。

MIS的设计方法是以数据驱动的，而DSS的设计方法是（模型驱动的）。

MIS趋向于信息的集中管理，而DSS趋向于信息的（分散）使用。

MIS的分析着重体现系统全局的、总体的信息需求，而DSS的分析着重体现决策者的（个人）信息需要。

DSS与MIS的主要区别是设计思想和（工作对象）的差别。

将大量用于事物处理的传统数据库数据进行清理、抽取和转换，并按决策主题的需要进行重新组织是（数据仓库）。

数据仓库的逻辑结构可分为近期基本数据层、历史数据层和（综合数据层）。

数据仓库的物理结构一般采用星型结构的（关系数据库）。

三、名词解释高度结构化决策：如果决策的目标简单，可选行动方案少，界定并且明确决策带来的影响，则此类决策为高度结构化决策。

简答决策支持系统的设计思想：是努力实现一个具有巨大发展活力的、适应性强的开发系统，其设计方法则强调充分发挥人的经验、判断力、创造力，强调其未来的发展，努力使决策更加正确。

数据仓库：将大量用于事物处理的传统数据库数据进行清理、抽取和转换，并按决策主题的需要进行重新组织。

四、简答题简答决策支持系统的发展阶段。

答：决策支持系统的发展大体上分为以下六个阶段：（1）20世纪70年代初期，决策支持系统开始起步，只是一种面向数据的信息处理系统，其标志是把交互技术应用于管理任务，以便借助于计算机作出复杂的决策。

《管理信息系统》课程简介

《管理信息系统》课程简介课程编号：09024014课程名称：管理信息系统A（Management Information System A）学分:3学时：48 （上机：16 ）适用专业：会计、审计、财务、工商、人力资源、市场营销等建议修读学期：第5学期开课单位：信息管理与信息系统系课程负责人：江雨燕先修课程：《计算机文化基础》、《VB程序设计》考核方式与成绩评定标准：本课程考核采用闭卷形式，理论课成绩占总成绩的60%，上机实验考核成绩占总成绩的30%，平时成绩占总成绩的10%。

教材与主要参考书目：1．管理信息系统江雨燕主编南京大学出版社 2015年出版2．管理信息系统黄梯云主编高等教育出版社 2010年出版3．管理信息系统薛华成主编清华大学出版社 2015出版4．管理信息系统王恒山主编机械工业出版社 2015年出版5．管理信息系统课程设计贺超著机械工业出版社 2015年出版6．管理信息系统肯尼斯C.劳顿著机械工业出版社 2016年出版内容概述：《管理信息系统》是一门信息类课程。

该门课程理论性与实践性结合较强，课程内容涉及管理学、计算机科学技术。

该课程注重于开发满足用户需要的管理信息系统软件所依据的理论、方法、原则、技术和工具，并结合管理工作实际，对管理信息系统软件开发过程进行计划、组织、协调和控制。

本课程的任务是使学生学习管理信息系统的基本概念和原理，掌握管理信息系统分析、设计、实施和评价的方法，通过本课程的学习使学生理解管理信息系统的一些基本概念，了解管理信息系统所涉及的技术基础，掌握管理信息系统的规划分析设计实施和评价的方法。

通过上机实验实现一个实际的MIS应用系统。

“Management information system” is an information class course which combining theories and practices strongly and includes management science, computer science and technology. This course focuses on the development of theories, methods to arranged, organize, coordinate and control the process of software development of management information system.The task of this course is to enable students to learn the basic concepts and principles of the management information system, methods of analysis, designing, implementation and evaluationof management information system and understand the basic concepts of management information systems, the based knowledge of management information system, to master the methods of planning, analysis, design, implementation and evaluation of management information system. Base on experiments to implement an actual management information application system.《管理信息系统》教学大纲课程编号：09024014课程名称：管理信息系统A/（Management Information System A）学分:3学时：48 （上机：16 ）适用专业：会计、审计、财务、工商、人力资源、市场营销等建议修读学期：第5学期开课单位：信息管理与信息系统系课程负责人：江雨燕先修课程：《计算机文化基础》、《VB程序设计》一、课程性质、目的与任务《管理信息系统A》是一门信息类课程，是信息管理与信息系统、工业工程、物流工程、造价工程、会计、审计、财务、工商、人力资源、市场营销等专业的一门重要的专业基础课，是信息管理与信息系统专业必修的主干核心课。

《SQL Server 数据库》—— 教学大纲

《SQL Server 数据库》教学大纲一. 适用对象适用于本科学生二. 课程性质数据库是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支，作为信息系统核心和基础的数据库技术在各级部门和企事业单位中得到广泛的应用。

《SQL Server 数据库》是计算机科学与技术专业的专业必修课，也是软件工程、通信等专业本、专科学生的必修课程之一。

Microsoft SQL Server是基于客户/服务器模型的关系数据库管理系统，它是一个功能全面整合的数据平台，包含了数据库引擎、分析服务、集成服务和报表服务等组件，为企业提供企业级数据管理和数据仓库、数据挖掘和联机分析处理等商业智能工具，在电子商务和数据库解决方案等应用中起着重要的核心作用，为企业的数据管理提供了强大的支持。

本课程以功能强大的关系数据库管理系统SQL Server 2019作为平台，全面系统地介绍了SQL Server的管理操作和应用开发，将基础知识和实际应用有机结合起来，主要内容有数据库系统概论、SQL Server 2019安装和操作、创建数据库和创建表、表数据操作、数据查询、视图和索引、数据完整性、T-SQL程序设计、存储过程、触发器、系统安全管理、备份和恢复、事务和锁定。

学生将对数据库技术的基本概念、原理、方法和技术有较深刻的理解，掌握SQL语言查询和编程的基本技术，掌握数据库系统安装、配置、管理和维护的基本技能，具备管理和开发简单数据库应用系统的能力。

三. 教学目的1. 掌握数据库技术的基本概念、原理、方法和技术。

2. 掌握SQL语言查询和编程的基本技术。

3. 掌握数据库系统安装、配置和数据库管理和维护的基本技能。

4. 熟悉常用的数据库管理和开发工具，具备管理和开发简单数据库应用系统的能力5. 了解数据库技术的最新发展。

四. 教材及学时安排教材：SQL Server 数据库技术与应用(SQL Server 2019版)，赵明渊，清华大学出版社，2022年。

数仓开发流程

数仓开发流程数仓开发流程是一种用于构建和管理企业数据仓库的方法论。

它旨在通过一系列的步骤和活动，将分散的、重复的和不一致的数据转换为结构化和有价值的信息，以支持企业的决策和分析需求。

下面将详细介绍数仓开发流程的各个阶段和关键步骤。

第一阶段：需求分析在数仓开发流程的开始阶段，需求分析是关键步骤。

这一阶段的目标是了解企业的需求、期望和目标，并将其转化为具体的技术要求。

数仓团队需要与业务部门密切合作，收集、整理和梳理需求，并与相关方进行确认和沟通。

在这个阶段中，数仓团队还需要定义数据质量和数据管理的标准，以确保数据的准确性和一致性。

第二阶段：数据模型设计在需求分析阶段完成后，数仓团队将根据业务需求设计数据模型。

数据模型是一个对数据结构和关系的抽象表示，其目的是为了提供一个可理解、易于维护和高效查询的数据结构。

在进行数据模型设计时，数仓团队需要考虑数据的粒度、精确度和稳定性，以及适用的ETL（抽取、转换和加载）工具和技术。

第三阶段：数据抽取与清洗数据抽取与清洗是数仓开发流程中的重要一环。

在这个阶段，数仓团队需要从各个源系统中提取数据，并进行清洗和转换，以满足数据模型的需求。

数据抽取与清洗包括数据筛选、数据验证、数据处理和数据转换等步骤。

在这个过程中，数仓团队需要使用ETL工具来自动化数据抽取与清洗的过程，并确保数据的准确性和完整性。

第四阶段：数据加载与集成在数据抽取与清洗完成后，数仓团队将数据加载到数据仓库中，并将不同的数据源集成在一起。

数据加载与集成是将数据从源系统导入到数据仓库的过程，包括数据转换、数据映射和数据加载等步骤。

在这个过程中，数仓团队需要确保数据的一致性和完整性，并实施适当的数据管理和数据安全措施。

第五阶段：数据分析与报告在数据加载与集成完成后，数仓团队将为用户提供数据分析和报告服务。

数据分析与报告是数据仓库的核心功能，旨在为用户提供可视化、交互式和实时的数据分析和报告。

在这个阶段中，数仓团队需要根据业务需求和用户反馈，设计和实施合适的BI（商业智能）工具和技术，并提供相应的培训和支持。

数据仓库的构建步骤

数据仓库的构建步骤
1 数据仓库的定义
数据仓库是一种集中的，结构化的，可查询的，用于支持管理决
策的一类数据集合。

它存储来自在不同情况下生成的数据的历史信息，收集来自不同的源的当前事务数据信息，同时也可以收集经过特殊处
理的数据。

而且数据仓库还可以提供可靠，应用程序独立的数据模型，以满足公司在决策分析和决策支持方面的各种需求。

2 构建数据仓库的过程
构建一个数据仓库的过程包括多个步骤：
1. 确定目标：识别你的业务目标，并确定需要构建什么样的数据
仓库来达成目标；
2. 数据收集：从各个数据源中收集所需要的数据；
3. 数据整合：将收集到的数据进行整合，确保它们能够在数据库
中正确使用；
4. 重新组织数据：组织整合好的数据以便于数据仓库以正确的顺
序进行存储；
5. 数据分析：分析整合后的数据，确定如何提高应用程序的效能；
6. 测试：进行功能测试，以确保数据仓库的稳定性；
7. 架设报表：架设报表，以便提供数据仓库的精确信息；
8. 学习总结：专业人员对数据仓库的运行情况进行记录，以帮助以后的维护工作。

3 结论
构建一个数据仓库是一个繁琐而复杂的工作，涉及到多个环节，需要专业人员进行管理和维护。

它们能够在保持准确性和时效性的同时提高决策和学习的效率，从而推动企业发展。

决策支持系统考试重点

决策支持系统（DSS）与管理信息系统（MIS）的区别：（1）MIS是面向中层管理人员，为管理服务的系统。

DSS是面向高层人员，为辅助决策服务的系统。

（2）MIS综合了多个事务处理功能。

DSS是通过模型计算辅助决策。

（3）MIS是以数据库系统为基础，以数据驱动的系统。

DSS是以模型库为基础的，以模型驱动的系统。

（4）MIS分析着重于系统的信息的需求，输出报表是固定的。

DSS分析着重于决策者的需求，输出的数据是计算的结果。

（5）MIS系统追求的是效率，即快速查询和产生报表。

DSS追求的是有效性，即决策的正确性。

（6）MIS支持的是结构化决策。

DSS支持的是半结构化决策。

决策的分类：（1）按决策的作用分类a.战略决策b.管理决策c.业务决策（2）按决策的性质分类a.程序化决策匕非程序化决策（3）按决策问题的条件分类a.确定性决策b.风险型决策c.不确定性决策决策过程：（1）确定决策目标（2）拟定各种被选方案（3）从各种被选方案中进行选择（4）执行方案数据是对客观事物的记录，用数字、文字、图形、图像、音频、视频等符号表示。

数据经过二值化后能够被计算机存储、处理和输出。

数据是信息的载体，数据本身是没有意义的。

数据按精度分类（由粗到细）：定类数据、定序数据、定距数据和定比数据。

模型的种类：统计学模型、运筹学模型、经济数学模型和预测模型。

经济数学模型主要有计量经济模型、投入产出模型、经济控制模型和系统动力模型。

人工智能的行为：（1）通过学习获取知识（2）利用知识进行逻辑思维（推理）（3）通过自然语言理解进行人机之间的交流（4）通过图像理解进行形象思维（联想）（5）利用启发式（经验）方法，解决新问题（6）利用试探性（创新性）方法，解决新问题智能行为概括为：获取知识，进行推理、联想或交流，解决随机问题或新问题。

决策支持系统的三部件结构：对话部件（人机交互系统）、数据部件（数据库管理系统DBMS和数据库DB）、模型部件（模型库管理系统MBMS和模型库MB）。

数据库系统原理课后习题参考答案

~第一章数据库系统概述选择题B、B、A简答题1.请简述数据,数据库,数据库管理系统,数据库系统的概念。

P27数据是描述事物的记录符号，是指用物理符号记录下来的，可以鉴别的信息。

数据库即存储数据的仓库，严格意义上是指长期存储在计算机中的有组织的、可共享的数据集合。

数据库管理系统是专门用于建立和管理数据库的一套软件，介于应用程序和操作系统之间。

《数据库系统是指在计算机中引入数据库技术之后的系统，包括数据库、数据库管理系统及相关实用工具、应用程序、数据库管理员和用户。

2.请简述早数据库管理技术中，与人工管理、文件系统相比，数据库系统的优点。

数据共享性高数据冗余小易于保证数据一致性数据独立性高可以实施统一管理与控制减少了应用程序开发与维护的工作量…3.请简述数据库系统的三级模式和两层映像的含义。

P31答：数据库的三级模式是指数据库系统是由模式、外模式和内模式三级工程的，对应了数据的三级抽象。

两层映像是指三级模式之间的映像关系，即外模式/模式映像和模式/内模式映像。

4.请简述关系模型与网状模型、层次模型的区别。

P35使用二维表结构表示实体及实体间的联系建立在严格的数学概念的基础上概念单一，统一用关系表示实体和实体之间的联系，数据结构简单清晰，用户易懂易用【存取路径对用户透明，具有更高的数据独立性、更好的安全保密性。

第二章关系数据库选择题C、C、D简答题1.请简述关系数据库的基本特征。

P48答：关系数据库的基本特征是使用关系数据模型组织数据。

2.请简述什么是参照完整性约束。

P55￥答：参照完整性约束是指：若属性或属性组F是基本关系R的外码，与基本关系S的主码K 相对应，则对于R中每个元组在F上的取值只允许有两种可能，要么是空值，要么与S中某个元组的主码值对应。

3.请简述关系规范化过程。

答：对于存在数据冗余、插入异常、删除异常问题的关系模式，应采取将一个关系模式分解为多个关系模式的方法进行处理。

一个低一级范式的关系模式，通过模式分解可以转换为若干个高一级范式的关系模式，这就是所谓的规范化过程。

《数据库原理及应用》教学教案(全)

《数据库原理及应用》教学教案（一）一、教学目标1. 让学生了解数据库的基本概念，理解数据库、数据库管理系统、数据库系统三者的关系。

2. 让学生掌握数据库的设计步骤，了解实体-联系模型，并能够将现实世界中的问题转化为实体-联系模型。

3. 让学生了解关系模型的基本概念，掌握关系运算，了解关系的完整性约束。

二、教学内容1. 数据库的基本概念1.1 数据库1.2 数据库管理系统1.3 数据库系统2. 数据库的设计步骤2.1 需求分析2.2 概念设计2.3 逻辑设计2.4 物理设计3. 实体-联系模型3.1 实体及其属性3.2 联系及其类型3.3 实体-联系模型绘制4. 关系模型的基本概念4.1 关系4.2 关系运算4.3 关系的完整性约束三、教学方法1. 讲授法：讲解数据库的基本概念，关系模型的基本概念。

2. 案例分析法：分析实际问题，引导学生掌握实体-联系模型的绘制。

3. 实践操作法：让学生通过上机操作，掌握关系运算，了解关系的完整性约束。

四、教学环境1. 教室环境：多媒体教学设备，网络连接。

2. 软件环境：数据库管理系统软件，如MySQL、Oracle等。

五、教学评价1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的发言、提问和讨论情况，评价学生的参与度。

2. 上机操作：检查学生上机操作的结果，评价学生对关系运算和关系完整性约束的掌握程度。

3. 课后作业：布置相关题目，评价学生对课堂所学知识的理解和应用能力。

《数据库原理及应用》教学教案（二）一、教学目标1. 让学生掌握关系数据库的基本操作，包括增加、删除、修改和查询。

2. 让学生了解SQL语言的基本功能，能够使用SQL语言进行数据库操作。

3. 让学生了解数据库的备份与恢复，掌握数据库的安全性和完整性控制。

二、教学内容1. 关系数据库的基本操作1.1 增加操作1.2 删除操作1.3 修改操作1.4 查询操作2. SQL语言的基本功能2.1 数据定义2.2 数据查询2.3 数据更新2.4 数据控制3. 数据库的备份与恢复3.1 备份3.2 恢复4. 数据库的安全性和完整性控制4.1 安全性控制4.2 完整性控制1. 讲授法：讲解关系数据库的基本操作，SQL语言的基本功能。

数据仓库的基本使用流程

数据仓库的基本使用流程1. 引言数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的专用数据库系统。

它通过数据的整合、清洗和转换，提供了一种方便和高效的方式来分析和处理数据。

本文将介绍数据仓库的基本使用流程，以帮助初学者快速上手。

2. 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、历史数据的存储区域，它能够支持管理者进行各种决策分析。

数据仓库的设计原则包括数据整合、数据存储和数据查询。

下面将介绍数据仓库的基本使用流程。

3. 数据仓库的基本使用流程3.1 数据采集数据采集是数据仓库的第一步，它包括数据的抽取、转换和加载。

数据可以来自多个来源，包括数据库、文件、传感器等。

在数据采集过程中，需要对数据进行清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。

数据采集通常涉及以下几个步骤：•数据抽取：从不同数据源中提取需要的数据。

可以使用SQL语句、ETL工具等进行数据抽取。

•数据转换：对抽取的数据进行清洗和转换，以满足数据仓库的需求。

数据转换包括数据清洗、数据合并、数据整合等过程。

•数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。

数据加载可以采用全量加载或增量加载的方式。

3.2 数据建模数据建模是数据仓库的关键步骤，它定义了数据仓库的结构和关系。

数据建模通常使用维度建模和事实建模的方法。

•维度建模：维度建模是一种按照业务主题和业务过程进行数据建模的方法。

它通过定义维度和度量来描述数据仓库的结构。

维度是用来描述业务主题的属性，度量是用来度量业务主题的指标。

•事实建模：事实建模是一种按照业务过程和业务规则进行数据建模的方法。

它通过定义事实和维度来描述数据仓库的结构。

事实是业务过程中发生的事件，维度是描述事件的属性。

3.3 数据存储数据存储是数据仓库的核心组成部分，它包括数据的存储和管理。

数据存储通常使用多维数据库或关系数据库来实现。

•多维数据库：多维数据库是一种专门用于存储多维数据的数据库系统。

它支持高效的数据查询和分析，可以满足数据仓库的需求。

数据库服务器工作流程

数据库服务器工作流程如下：
1.用户在计算机上运行基于数据库的应用程序，即启动用户进程。

2.在客户机、服务器之间建立连接。

3.在建立连接的基础上为用户建立会话，并为该会话创建一个
PGA区，存储与该会话相关的信息。

4.服务器启动服务器进程，由该服务器进程负责执行会话的各项
任务。

5.用户进程发送SQL语句等。

6.服务器进程解析、编译、执行SQL语句，并将结果写入数据缓
存区同时返回给用户进程。

7.用户进程接收返回的SQL执行结果。

8.在应用程序中显示SQL语句执行结果。