数据仓库与数据挖掘技术 第二章 数据仓库

第2章数据仓库2.1数据仓库的基本概念

1. 数据仓库的数据是面向主题的

数据仓库与数据挖掘技术

图2-1主题间的重叠关系

2. 数据仓库的数据是集成的

3. 数据仓库的数据是不可更新的

数据仓库与数据挖掘技术4. 数据仓库的数据是随时间不断变化的

图2-2数据仓库体系结构2.2数据仓库的体系结构

数据仓库与数据挖掘技术

图2-3数据仓库数据组织结构2.2.1元数据

1. 元数据在数据仓库中的作用

2. 元数据的使用

3. 元数据的分类

4. 元数据的内容

2.2.2粒度的概念

1. 按时间段综合数据的粒度

2. 样本数据库

2.2.3分割问题

1. 分割的优越性

2. 数据分割的标准

3. 分割的层次

2.2.4数据仓库中的数据组织形式

1. 简单堆积结构

图2-4简单堆积结构数据组织形式2. 轮转综合结构

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图2-5轮转综合结构数据组织形式3. 简单直接结构

图2-6简单直接结构数据组织形式4. 连续结构

图2-7连续结构数据组织形式

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2.3数据仓库的数据模型

2.3.1概念数据模型

图2-8商品、顾客和供应商E-R图

2.3.2逻辑数据模型

2.3.3物理数据模型

2.3.4高层数据模型、中间层数据模型和低层数据模型

1. 高层数据模型

2. 中间层数据模型

3. 低层数据模型

数据仓库与数据挖掘技术2.4数据仓库设计步骤

图2-9数据仓库设计步骤2.4.1概念模型设计

1. 界定系统边界

2. 确定主要的主题域

3. 实例

2.4.2技术准备工作

2.4.3逻辑模型设计

1. 分析主题域

2. 划分粒度层次

3. 确定数据分割策略

4. 定义关系模式

5. 定义记录系统

2.4.4物理模型设计

1. 确定数据的存储结构

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2. 确定索引策略

3. 确定数据存放位置

4. 确定存储分配

2.4.5数据仓库的生成

1. 接口设计

2. 数据装入

2.4.6数据仓库的使用和维护

1. 开发DSS应用

图2-10DSS应用开发步骤

2. 进一步理解需求，改善系统，维护数据仓库

图2-11William H.Inmon数据仓库设计步骤

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2.5利用SQL Server 2005构建数据仓库

图2-12使用Visual Studio 2005系统新建项目

图2-13新建Analysis Services项目

图2-14新建数据源

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图2-15新建数据源向导

图2-16选择如何连接数据源

图2-17连接管理器

图2-18连接管理器连接测试成功窗口

图2-19选择已经连接的数据库作为数据源

图2-20选择连接数据源的凭证

图2-21新建数据源向导完成

图2-22右击新建数据源视图

图2-23新建数据源视图向导

图2-24选择视图的数据源

图2-25选择表和视图

图2-26完成新建数据源视图向导

图2-27新建多维数据集

图2-28多维数据集向导

图2-29选择生成多维数据集的方法

图2-30选择多维数据集的数据源视图

图2-31检测事实数据表和维度表

图2-32标示事实表和维度表

图2-33选择度量值

图2-34扫描维度

图2-35查看维度结构

图2-36完成多维数据集向导

图2-37创建完成数据仓库界面

习题2

1. 如何理解数据仓库是面向主题的、集成的、不可更改的和是随时间不断变化的。

2. 什么叫元数据？起什么作用？

3. 如何理解数据仓库中的粒度的概念？如何确定数据仓库的粒度？数据量与粒度有什么关系？

4. 为什么要进行数据仓库的清理？如何清理？

5. 数据仓库设计有哪3级数据模型？各如何设计？

6. 采用什么方法可以提高数据仓库的性能？

7. 叙述数据仓库设计的具体步骤，如何实现？

8. 什么是数据仓库的直接访问，什么是数据仓库的间接访问？两者有何不同？

9. 数据仓库有哪些应用领域？各举例说明。