数据挖掘 - 知识点
数据挖掘-知识点
1、数据库与数据仓库的对比数据库 数据仓库面向应用 面向主题数据是详细的 数据是综合和历史的保持当前数据 保存过去和现在的数据数据是可更新的 数据不更新对数据的操作是重复的 对数据的操作是启发式的操作需求是事先可知的 操作需求是临时决定的一个操作存取一个记录 一个操作存取一个集合数据非冗余 数据时常冗余操作比较频繁 操作相对不频繁查询基本是原始数据 查询基本是经过加工的数据事务处理需要的是当前数据 决策分析需要过去和现在的数据很少有复杂的计算 有很多复杂的计算支持事务处理 支持决策分析2、OLTP与OLAP，OLTP）是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁联机事物处理（On Line Transaction Processing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 OLAP数据库数据 数据仓库数据细节性数据 综合性数据当前数据 历史数据经常更新 不更新，但周期刷新对响应时间要求高 响应时间合理用户数量大用户数量相对较小面向操作人员，支持日常操作 面向决策人员，支持决策需要面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动3、数据字典和元数据：数据字典：是数据库中各类数据描述的集合，它在数据库设计中具有很重要的地位。
由：数据项；数据结构；数据流；数据存储；处理过程5部分组成。
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。
数据仓库的元数据除对数据仓库中数据的描述（数据仓库字典）外，还有以下三类元数据 ：(1) 关于数据源的元数据(2) 关于抽取和转换的元数据(3) 关于最终用户的元数据4、数据从数据库到知识的流程：DB-->DW-->OLAP-->DM-->KDD-->DSS-->AI5、数据挖掘的含义：知识发现（KDD）：从数据中发现有用知识的整个过程。
数据挖掘（DM）：KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取知识。
数据专员必备知识点总结
数据专员必备知识点总结一、基本知识1. 数据类型：了解常见的数据类型，包括数值型、字符型、日期型等，了解每种数据类型的特点和处理方法。
2. 数据采集：熟悉数据的采集方法，包括网页爬虫、API接口、数据库查询等，了解不同数据采集方法的优缺点和适用场景。
3. 数据存储：了解常见的数据存储方式，包括关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等，了解不同数据存储方式的特点和应用场景。
4. 数据传输：掌握数据传输的方式，包括批处理、流处理、消息队列等，了解不同数据传输方式的优缺点和适用情况。
5. 数据安全：了解数据安全的基本知识，包括数据加密、权限管理、安全备份等，了解常见的数据安全风险和防范措施。
二、数据处理技能1. 数据清洗：掌握数据清洗的方法和技巧，包括异常值处理、缺失值处理、重复值处理等，能够运用各种工具和方法对数据进行有效清洗。
2. 数据转换：熟悉数据转换的技术，包括数据格式转换、数据结构转换、数据合并分割等，能够灵活运用不同的数据转换方法。
3. 数据抽取：掌握数据抽取的技术，包括抽样抽取、随机抽取、分层抽取等，了解不同抽取方法的特点和应用场景。
4. 数据加载：了解数据加载的技术，包括全量加载、增量加载、实时加载等，能够根据不同的加载需求灵活选择合适的加载方法。
三、统计学知识1. 基本概念：掌握统计学的基本概念，包括总体和样本、参数和统计量、假设检验和置信区间等，了解这些概念在数据分析中的应用。
2. 统计方法：熟悉常用的统计方法，包括描述统计、推断统计、回归分析、方差分析等，了解这些方法的原理和应用场景。
3. 可视化展示：掌握数据可视化的技术，包括图表绘制、数据映射、交互式展示等，能够通过可视化手段有效展示数据分析结果。
四、数据挖掘能力1. 数据挖掘概念：了解数据挖掘的基本概念和原理，包括关联规则挖掘、分类预测、聚类分析等，了解数据挖掘在实际应用中的意义和作用。
2. 数据挖掘工具：熟悉常见的数据挖掘工具，包括R语言、Python、Weka等，了解这些工具的特点和使用方法。
数据挖掘知识点归纳
知识点一数据仓库1.数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。
2.数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。
3.数据仓库围绕主题组织4.数据仓库基于历史数据提供消息，是汇总的。
5.数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，每一个维对应于模式中的一个或者一组属性，每一个单元存放某种聚集的度量值6.数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据7.提供提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据仓库非常适合联机分析处理，允许在不同的抽象层提供数据，这种操作适合不同的用户角度8.OLAP例子包括下钻和上卷，允许用户在不同的汇总级别上观察数据9.多维数据挖掘又叫做探索式多维数据挖掘OLAP风格在多维空间进行数据挖掘，允许在各种粒度进行多维组合探查，因此更有可能代表知识的有趣模式。
知识点二可以挖掘什么数据1.大量的数据挖掘功能，包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析2.数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，分为描述性和预测性3.描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质4.预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测5.数据可以与类或概念相关联6.用汇总、简洁、精确的表达描述类和概念，称为类/概念描述7.描述的方法有数据特征化（针对目标类）、数据区分（针对对比类）、数据特征化和区分8.数据特征化用来查询用户指定的数据，上卷操作用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。
面向属性的归纳技术可以用来进行数据的泛化和特征化，而不必与用户交互。
形式有饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。
结果描述可以用广义关系或者规则（也叫特征规则）提供。
9.用规则表示的区分描述叫做区分规则。
10.数据频繁出现的模式叫做频繁模式，类型包括频繁项集、频繁子项集（又叫频繁序列）、频繁子结构。
数据挖掘复习知识点整理
数据挖掘：是从大量数据中发现有趣(非平庸的、隐含的、先前未知、潜在实用)模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或者其他信息存储中。
挖掘流程：(1)学习应用域(2)目标数据创建集(3)数据清洗和预处理(4)数据规约和转换(5)选择数据挖掘函数(总结、分类、回归、关联、分类) (6)选择挖掘算法(7)找寻兴趣度模式(8)模式评估和知识展示(9)使用挖掘的知识概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过 (1) 数据特征化：目标类数据的普通特性或者特征的汇总； (2) 数据区分：将目标类数据的普通特性与一个或者多个可比较类进行比较； (3)数据特征化和比较来得到。
关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起浮现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。
分类：找出能够描述和区分数据类或者概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。
导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、(遗传、粗糙集、含糊集)。
预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或者不知道的数值数据集。
孤立点：与数据的普通行为或者模型不一致的数据对象。
聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。
训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或者分组，从而产生类标号。
第二章数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。
从一个或者多个数据源采集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。
数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。
面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。
集成的：多个异构数据源。
时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。
非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。
联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。
联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或者‘知识工人’提供服务。
知识点归纳 数据挖掘中的聚类分析与分类算法
知识点归纳数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘是指从大量数据中自动发现有用的模式、关系或规律的过程。
在数据挖掘过程中，聚类分析和分类算法是两个常用且重要的技术。
本文将对这两个知识点进行归纳总结。
一、聚类分析聚类分析是将一组无标签的数据对象进行分组或聚类的数据挖掘技术。
其目标是通过对象之间的相似性将它们划分为若干个簇，使得同一簇内的对象相似度高，不同簇之间的相似度低。
聚类分析广泛应用于市场分割、社交网络分析、图像处理等领域。
常用的聚类算法有以下几种：1. K-means算法：K-means是一种基于距离度量的聚类算法。
它通过逐步迭代，将数据集分为K个簇，使得每个数据对象与本簇内的其他对象的相似度最高。
2. 层次聚类算法：层次聚类算法是一种通过计算不同类别之间的相似性，并逐步合并相似度高的类别的方式进行数据聚类的方法。
Hierarchical Agglomerative Clustering（HAC）是层次聚类的一种常见算法。
3. 密度聚类算法：密度聚类算法是一种通过计算对象的密度来确定簇的方法，常见的算法有DBSCAN和OPTICS算法。
这类算法可以有效地发现具有不同密度分布的聚类。
二、分类算法分类算法是将带有标签的数据集按照类别或标签进行划分的数据挖掘技术。
通过学习已有数据集的特征和类别标签，分类算法能够对新的未标记数据进行分类预测。
分类算法广泛应用于垃圾邮件过滤、文本分类、风险评估等领域。
常用的分类算法有以下几种：1. 决策树算法：决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。
它通过对数据集进行递归分割，使得每个子节点具有最佳的纯度或信息增益，从而实现对数据的分类。
2. 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是一种基于条件概率的分类算法。
它假设特征之间相互独立，并通过计算条件概率来进行分类预测。
3. 支持向量机算法：支持向量机算法是一种通过寻找最优分割超平面将数据划分为不同类别的算法。
数据挖掘导论知识点总结
数据挖掘导论知识点总结数据挖掘是一门综合性的学科，它涵盖了大量的知识点和技术。
在本文中，我将对数据挖掘的导论知识点进行总结，包括数据挖掘的定义、历史、主要任务、技术和应用等方面。
一、数据挖掘的定义数据挖掘是从大量的数据中发掘出有价值的信息和知识的过程。
它是一种将数据转换为有意义的模式和规律的过程，从而帮助人们进行决策和预测的技术。
数据挖掘能够帮助我们从海量的数据中找到潜在的关联、规律和趋势，从而为决策者提供更准确和具有实际意义的信息。
二、数据挖掘的历史数据挖掘的概念最早可追溯到20世纪60年代，当时统计学家和计算机科学家开始尝试使用计算机技术来处理和分析大量的数据。
随着计算机硬件和软件技术的不断发展，数据挖掘逐渐成为一门独立的学科，并得到了广泛应用。
三、数据挖掘的主要任务数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
分类是将数据划分为多个类别的过程，其目的是帮助我们将数据进行分组和识别。
聚类是将数据划分为多个簇的过程，其目的是发现数据中的潜在模式和规律。
关联规则挖掘是发现数据中的关联规则和频繁项集的过程，其目的是发现数据中的潜在关联和趋势。
异常检测是发现数据中的异常值和异常模式的过程，其目的是发现数据中的异常现象。
预测是使用数据挖掘技术对未来进行预测的过程，其目的是帮助我们做出更准确的决策。
四、数据挖掘的技术数据挖掘的技术包括统计分析、机器学习、人工智能、数据库技术和数据可视化等。
统计分析是数据挖掘的基础技术，它包括描述统计、推断统计和假设检验等方法。
机器学习是一种使用算法和模型来识别数据模式和规律的技术，常见的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯等。
人工智能是数据挖掘的前沿技术，它包括自然语言处理、图像识别和智能决策等方面。
数据库技术是数据挖掘的技术基础，包括数据存储、数据检索和数据管理等技术。
数据可视化是数据挖掘的重要技术，它能够帮助我们将数据呈现为可视化的图表和图形，从而更直观地理解数据。
数据仓库与数据挖掘 阶段考试复习题
第一章数据仓库与数据挖掘概述无习题第二章数据仓库概述一．判断题在分析型处理产生后，数据处理的环境由原来的以单一数据库为中心的数据环境发展为以数据仓库为基础的体系化环境。
在事务型（操作型）数据处理下，数据处理的环境主要是以单一数据库为中心的数据环境。
数据仓库是为构建分析型数据处理环境而出现的一种数据存储和组织技术.面向应用，是数据仓库区别于传统的操作型数据库的关键特征。
一个数据仓库是通过集成多个异种数据源来构造的。
由于在数据仓库中只进行数据的初始装载和查询操作，所以，数据一旦进入数据仓库，就是稳定的，基本上不会被更新。
数据立方体必须是3维的。
在数据仓库中，概念分层定义了一个映射序列，可以将低层概念映射到更一般的高层概念。
方体的格，是在单个维上定义的映射序列，可以将低层概念映射到更一般的高层概念。
雪花模型通过在每个维表基础上，增加附加维表的方式来降低星型模型中可能会存在的冗余现象。
在事实星座模型中，有且仅能有一个事实表。
在数据仓库的设计过程中，要坚持“数据驱动和需求驱动双驱动，且以需求驱动为中心”的原则。
二．单选题在以下人员中，被誉为“数据仓库之父”的是：（）（知识点：数据仓库的基本概念；易）A. H.Inmon B. E.F.Codd C. Simon D. Pawlak以下关于数据仓库的说法正确的是：（）（知识点：数据仓库的基本概念；难）A. 数据仓库中的数据只能来源于组织内部的操作型数据库B. 数据仓库是为应对事务型数据处理的需要而产生的C. 数据仓库是面向主题的，这是其区别于操作型数据库的关键特征D. 数据仓库必须是面向企业全局的，不能以部门为单位建立数据仓库以下哪项不是“信息包图”中的元素？（）（知识点：数据仓库的三级模型；难）A. 维度B. 维的概念层次及相应层次上的数量C. 度量D. 方体的格以下哪项不属于数据仓库的逻辑模型？（）（知识点：数据仓库的三级模型；中）A. 星型模型B. 雪花模型C. 度量模型D. 事实星座模型在数据仓库的设计过程中，下列描述正确的是（）（知识点：数据仓库的设计；难）A. 数据仓库是“数据驱动+需求驱动”双驱动，但必须以需求驱动为中心B. 数据仓库主要面向分析型处理环境，在设计时很难完全明确用户的需求C. 数据仓库与数据库一样，其数据主要来自于企业的业务流程D. 数据仓库的设计目标是要提高事务处理的性能下面哪项关于星型模型的说法是不正确的：（）（知识点：数据仓库的三级模型；难）A. 有一个事实表，且事实表中的属性由指向各个维表的外键和一些相应的度量数据组成B. 有一组小的附属表，称为维表，且每维一个维表C. 事实表的每个字段都是事实度量字段D. 由于每维只能建立一个维表，使得维表中有些信息会产生冗余在数据仓库的概念模型中，通过（）来实现数据从客观世界到主观认识的映射。
知识点归纳 数据挖掘中的关联规则挖掘与异常检测
知识点归纳数据挖掘中的关联规则挖掘与异常检测知识点归纳数据挖掘中的关联规则挖掘与异常检测数据挖掘是一门涉及大数据分析和处理的学科，旨在从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和趋势。
关联规则挖掘和异常检测是数据挖掘中的两个重要任务。
本文将对这两个知识点进行归纳和讨论。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是指在大规模数据集中寻找项集之间的相关性。
在关联规则挖掘中，项集是一个或多个项目的集合。
关联规则则是指在一个项集中出现的某个项目，能够关联到另一个项集中的其他项目。
关联规则挖掘的典型应用包括超市购物篮分析、推荐系统和生物信息学等。
它不仅可以帮助企业了解产品之间的关联性，还可以为用户提供个性化的推荐服务。
关联规则挖掘的常用算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。
Apriori算法是一种基于候选生成和剪枝的经典算法。
它通过迭代发现频繁项集，然后生成关联规则。
FP-Growth算法是一种基于频繁模式树的算法，它通过构建一棵FP树来加速频繁项集的发现过程。
二、异常检测异常检测是指在数据集中寻找与其他样本不同的异常样本。
在异常检测中，异常样本通常被认为是不符合预期或规范的数据点，它们具有与其他样本不同的统计特性。
异常检测在许多领域中都有广泛的应用，如欺诈检测、网络入侵检测和工业生产中的故障检测等。
通过及时发现和处理异常，可以提高系统的安全性和可靠性。
异常检测的常用算法有基于统计方法的Z-Score算法、基于距离的KNN算法和基于聚类的LOF算法等。
Z-Score算法通过计算数据点与其均值之间的差异来判断是否为异常值。
KNN算法通过计算数据点与其最近邻之间的距离来确定是否为异常值。
LOF算法则通过计算数据点与其周围邻域之间的密度差异来判断是否为异常值。
三、关联规则挖掘与异常检测的联系尽管关联规则挖掘和异常检测是两个独立的任务，但它们在某些应用场景中可以相互协作。
首先，在关联规则挖掘中，异常样本可能作为离群项出现。
《数据挖掘》复习
《数据挖掘》复习《数据挖掘》复习⼀、题型1、判断题15分2、单选题15分3、简单题15分4、综合题20分5、计算题35分（C5.0算法、感知机算法、Apriori算法，见练习题）⼆、考试⼤纲三、实验/作业评讲在教学过程的各个环节，从学⽣的出勤、⽇常表现、作业、测试、项⽬完成情况及完成质量、TOPCARES能⼒⽬标的实现情况等⽅⾯，对学⽣进⾏全⽅位的考核。
说明：四、知识点梳理，重点教学内容串讲名词解释数据挖掘（P6）、算法（P10）、MODELER中的节点（P13）、MODELER中的数据流（P14）、MODELER中的超节点（P18）、决策树分析（P104）、⼈⼯神经⽹络分析（P157）、关联分析（P207）、知识发现KDD（P6）主要概念DW产⽣的基础（P3）DW的基本过程包括（P6）DW能做什么（P7）DW得到的知识形式（P8）DW的算法分类（P10）MODELER的主窗⼝由哪⼏部分组成（P13）MODELER中数据流中的节点主要可实现哪些功能（P15）MODELER中数据流的操作主要包括哪⼏步（P15）MODELER中节点⼯具箱含由⼋⼤选项卡组织（P15）MODELER中通常数据挖掘的基本思路包括哪些过程（P19）MODELER中从数据挖掘⾓度看变量有哪7⼤类型（P26），通过TYPE节点可以说明变量什么内容（P42）什么是“有指导学习”（P12、P104）？举例说明；决策树算法的核⼼问题有哪些（P106）？什么是信息熵（P57、P109）？（信息熵是连续型变量分箱ＭＤＬＰ算法和决策树C5.0算法的核⼼）⼈⼯神经⽹络中主要有哪些⽹络种类（P156）神经⽹络中处理单元的内部结构图（P158）什么是感知机模型（P162）什么是Ｂ－Ｐ反向传播⽹络模型，由什么特点（P164）Apriority关联分析算法主要包括哪两⼤部分技术（P213）（产⽣频繁集、依据频繁集产⽣关联规则）决策树分析（P104）、⼈⼯神经⽹络分析（P157）、关联分析（P207）等数据挖掘⽅法主要⽤来解决什么问题（分类、预测、关联等）３、算法决策树C5.0算法、⼈⼯神经⽹络B-P感知机算法、关联分析Apriori算法五、典型例题分析（⼀）判断题，在每题后⾯正确打勾，错误打叉有⾼质的原始数据，才可能有⾼质量的数据挖掘结果。
大数据分析中的数据挖掘与知识发现方法介绍(Ⅰ)
大数据分析中的数据挖掘与知识发现方法介绍随着互联网的发展，大数据成为了当今社会的一个热门话题。
在这个信息爆炸的时代，我们每天都会产生大量的数据，包括文字、图片、音频、视频等。
这些数据通过适当的分析和挖掘，可以帮助我们发现隐藏在其中的有价值的信息和知识。
而大数据分析中的数据挖掘与知识发现方法，就是帮助我们实现这一目标的重要工具。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘是指将大量的数据通过各种技术和方法进行分析，从中挖掘出有用的信息和知识的过程。
数据挖掘可以帮助我们找出数据中的规律和趋势，帮助企业做出更准确的决策，也可以帮助科研工作者发现新的知识点和规律。
数据挖掘的基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序分析等。
1.分类分类是指根据已有的数据，建立一个模型，用来预测新数据的类别。
在大数据分析中，分类可以帮助我们将数据进行归类，找出它们之间的相似性和差异性，为后续的分析和决策提供支持。
2.聚类聚类是将数据集中的对象划分为若干个类的过程，使得同一类中的对象之间相似度较大，不同类之间的相似度较小。
聚类可以帮助我们发现数据中的分组结构，帮助我们理解数据的内在规律。
3.关联规则挖掘关联规则挖掘是指发现数据集中项与项之间的关联关系。
通过关联规则挖掘，我们可以找到数据中隐含的关联关系，帮助企业发现商品之间的关联销售规律，或者帮助科研工作者发现变量之间的相关性。
4.时序分析时序分析是指对时间序列数据进行分析，找出其中的周期性和趋势性。
时序分析可以帮助我们预测未来的发展趋势，为未来的决策提供参考。
二、知识发现的方法除了数据挖掘外，大数据分析中的知识发现也是一个重要的环节。
知识发现是指通过对数据的分析和挖掘，发现其中的有价值的知识和规律。
知识发现的方法包括模式发现、异常检测、因果关系分析等。
1.模式发现模式发现是指从数据中找出重要的模式和规律。
通过模式发现，我们可以发现数据中的隐藏规律，帮助我们更好地理解数据的特点和规律。
2.异常检测异常检测是指发现数据中的异常值和异常规律。
数据挖掘与大数据分析
数据挖掘与大数据分析数据挖掘与大数据分析是当今信息时代中非常重要的研究领域，它们在各个行业中都发挥着重要作用。
以下是关于这两个知识点的详细介绍：1.数据挖掘：–定义：数据挖掘是指从大量的数据中提取有价值的信息和知识的过程。
–目的：通过分析大量数据，发现数据之间的规律性、关联性和模式，从而为决策提供支持。
–方法：包括统计分析、机器学习、人工智能、模式识别等技术。
–应用领域：市场营销、金融、医疗、教育、社交网络等。
2.大数据分析：–定义：大数据分析是指对海量数据进行挖掘和分析，以获取有价值的信息和知识。
–特点：数据量庞大、数据类型多样、数据处理速度快。
–工具和技术：包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库、数据挖掘算法等。
–应用领域：互联网、金融、零售、政府、医疗等。
3.数据挖掘与大数据分析的差异：–数据挖掘更注重从数据中提取有价值的知识，而大数据分析更注重对海量数据进行处理和分析。
–数据挖掘的方法和技术相对较为成熟，而大数据分析随着数据量的增加和数据类型的多样化，技术和工具也在不断发展和更新。
4.数据挖掘与大数据分析的相似之处：–都是从大量数据中提取有价值的信息和知识。
–都需要使用到计算机科学、统计学、机器学习等相关知识。
–都可以为各个行业提供决策支持和优化解决方案。
5.数据挖掘与大数据分析的发展趋势：–人工智能和机器学习的进一步发展，将使得数据挖掘与大数据分析更加智能化和自动化。
–大数据技术的不断创新，将推动数据挖掘与大数据分析在更多领域中的应用。
–数据安全和隐私保护将成为数据挖掘与大数据分析发展的重要关注点。
希望以上内容能够帮助您了解数据挖掘与大数据分析的相关知识点。
习题及方法：1.习题：数据挖掘的主要目的是什么？解题方法：数据挖掘的主要目的是从大量的数据中发现有价值的信息和知识，通过分析数据之间的规律性、关联性和模式，为决策提供支持。
2.习题：大数据分析与传统数据分析的主要区别是什么？解题方法：大数据分析与传统数据分析的主要区别在于数据量的大小和数据类型的多样性。
数据挖掘知识点概况及试题
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。
6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储于管理和数据表现等。
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、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
第二章1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。
2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
因此，我们要求ETL过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。
3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护。
4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。
粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多。
数据挖掘与知识发现复习要点
数据预处理
1.中心趋势度量：均值、中位数、众数、中列数P21-23
2.数据预处理的主要任务P29
3.数据清理：为什么要清理、缺失值的处理方法、噪声数据的平滑方法（分箱、聚类、回归）P30-34
4.数据集成(概念)P34
5.数据变换：概念，最小-最大规范化、Z-Score、小数定标P38-40
4.层次聚类：概念、凝聚的层次聚类（AGNES算法，答题要求：写出点到点的距离，每步合并的簇、合并后的结果）、分裂的层次聚类（DIANA算法了解）P135-136
5.基于密度的聚类（DBSCAN算法）（核心点、直接密度可达、密度可达、密度相连、噪声）P143-144
＊分类
1. 分类的过程P160-162
2.KNN算法P164-165（看课件例题，答题要求：写出未知样本与各个已知样本的距离或相似度，指出k个最近邻，写出未知样本所属类别）
3.决策树的概念P167-170
4.ID3分类算法：信息熵、信息增益、建立决策树、ID3算法的特点、C4.5算法的改进P171-174、176(此部分注意概念即可)
5.贝叶斯定理相关概念P181-182(看课件)
题型：
一、选择题（共28分，14小题）
二、判断题（共7分，7小题）
三、简答题（共20分，3小题）（数据仓库、关联规则提升度、KNN分类算法）
四、算法应用题（共45分，3小题，关联规则、聚类、分类三大类算法）
知识点：
绪论
1.KDD的概念P2；KDD的过程P3-4
2.数据挖掘的对象（关系数据库、数据仓库、事务数据库）
5.关联规则的评估：计算提升度P104-106
＊聚类分析
1.聚类的概念P118
数据挖掘、机器学习知识点
数据挖掘复习概论✔机器学习机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近 论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。
机器学习理论主要是设计和分析一些 让计算机可以自动“学习”的算法。
机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规 律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。
因为学习算法中涉及了大量的统计 学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。
算法设 计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。
✔数据挖掘数据挖掘（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支。
它 是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。
数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。
数据挖掘是 ”数据库知识发现“ 的分析步骤。
✔机器学习和数据挖掘的关系机器学习是数据挖掘的主要工具。
数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法，还要通过许多非机器学习技术解决数据存储、大规模数据、数据噪音等更为实际的问题。
机器学习的涉及面更宽，常用在数据挖掘上的方法通常只是“从数据学习”，然则机器学习不仅仅可以用在数据挖掘上，一些机器学习的子领域甚至与数据挖掘关系不大，例如增强学习与自动控制等。
大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉。
✔基本术语泛化能力机器学习的目标是使得学到的模型能很好的适用于“新样本”, 而不仅仅是训练集合，我们称模型适用于新样本的能力为泛化(generalization)能力。
通常假设样本空间中的样本服从一个未知分布 ,样本从这个分布中独立获得，即“独立同分布”(i.i.d)。
一般而言训练样本越多越有可能通过学习获得强泛化能力的模型。
监督学习即样本是有标签的。
分类问题回归问题标注问题监督学习目的是学习一个由输入到输出的映射，称为模型。
模式的集合就是假设空间（hypothesis space）半监督学习少量标注数据，大量未标注数据利用未标注数据的信息，辅助标注数据，进行监督学习较低成本主动学习机器主动给出实例，教师进行标注利用标注数据学习预测模型KNN工作原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每个数据和所属分类输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签一般来说，只选择样本数据集中前 k 个最相似的数据。
数据挖掘知识点整理
第一章1、数据挖掘的概念及其特点数据挖掘概念：在大量的数据中挖掘感兴趣的知识（规则，规律，模式，约束）数据挖掘 (从数据中发现知识)特点：从大量的数据中挖掘哪些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识挖掘的不仅仅是数据（所以“数据挖掘”并非一个精确的用词）2、数据挖掘的核心（KDD）是什么？知识挖掘（KDD）数据挖掘与知识发现从KDD对数据挖掘的定义中可以看到当前研究领域对数据挖掘的狭义和广义认识数据清理: (这个可能要占全过程60％的工作量)1、数据集成2、数据选择3、数据变换4、数据挖掘（选择适当的算法来找到感兴趣的模式）5、模式评估6、知识表示3、数据挖掘的体制结构。
4、数据挖掘的主要方法（能够区分）常用模式5、6、7、分类预测的说明：比如：按气候将国家分类，按汽油消耗定额将汽车分类导出模型的表示: 判定树、分类规则、神经网络可以用来预报某些未知的或丢失的数字值聚类分析的说明：例：对WEB日志的数据进行聚类，以发现相同的用户访问模式孤立点分析的说明（应用)信用卡欺诈检测/移动电话欺诈检测/客户划分/医疗分析（异常）第二章1、数据仓库的概念（特点就在概念里）数据仓库是一个(1)面向主题的、(2)集成的、(3)随时间而变化的、(4)不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策过程.2、OLAP（联机分析处理）和OLTP（联机事务处理）的区别1、用户和系统的面向性：面向顾客（事务） VS. 面向市场（分析）2、数据内容：当前的、详细的数据（事务）VS. 历史的、汇总的数据（分析）3、数据库设计：实体－联系模型(ER)和面向应用的数据库设计（事务） VS. 星型/雪花模型和面向主题的数据库设计（分析）4、数据视图：当前的、企业内部的数据（事务）VS. 经过演化的、集成的数据（分析）5、访问模式：事务操作（事务）VS. 只读查询（但很多是复杂的查询）（分析）6、任务单位：简短的事务 VS. 复杂的查询7、访问数据量：数十个 VS. 数百万个8、用户数：数千个 VS. 数百个9、数据库规模：100M-数GB VS. 100GB-数TB10、设计优先性：高性能、高可用性 VS. 高灵活性、端点用户自治11、度量：事务吞吐量 VS. 查询吞吐量、响应时间3、多维数据模型在多维数据模型中，数据以数据立方体(data cube)的形式存在数据立方体允许以多维数据建模和观察。
知识点归纳 数据挖掘中的关联规则与聚类分析
知识点归纳数据挖掘中的关联规则与聚类分析数据挖掘是一种重要的技术，它可以帮助人们从大规模数据中发现关联性和规律性。
在数据挖掘的过程中，关联规则与聚类分析是两个常用的方法。
本文将对这两个知识点进行归纳总结。
一、关联规则关联规则是一种常见的数据挖掘技术，它可以用来描述数据集中的项目之间的相互关系。
关联规则通常采用 IF-THEN 形式的逻辑表达式来描述，其中 IF 部分称为前提（antecedent），表示规则的条件；THEN 部分称为结果（consequent），表示规则的结论。
关联规则挖掘的过程一般分为两个步骤：发现频繁项集和生成关联规则。
1. 发现频繁项集频繁项集指的是在数据集中经常一起出现的项目集合。
发现频繁项集的目的是为了找到具有一定频率出现的项集，这些项集可以作为生成关联规则的基础。
常用的发现频繁项集的算法包括 Apriori 算法和FP-growth算法。
2. 生成关联规则在发现了频繁项集之后，可以利用它们来生成关联规则。
关联规则的生成一般遵循以下两个原则：支持度和置信度。
- 支持度（support）：指某个项集在数据集中出现的频率。
通常设置一个最小支持度阈值，只有满足该阈值的项集被认为是频繁项集。
- 置信度（confidence）：指某个规则在数据集中成立的可信程度。
计算置信度时，通过统计包含前提和结果的项集的出现次数，从而得到规则的置信度。
关联规则在实际应用中有着广泛的应用，例如购物篮分析、市场推荐等领域。
二、聚类分析聚类分析是数据挖掘中的另一个重要技术，它可以将数据集中的对象划分为若干个组或簇，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的相似度较低。
聚类分析有助于我们发现数据中隐藏的结构和模式。
聚类分析的过程一般涉及以下几个步骤：1. 选择合适的相似性度量相似性度量可以衡量不同对象之间的相似程度。
对于不同类型的数据，选择合适的相似性度量十分重要。
常用的相似性度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
互联网数据挖掘和知识管理
互联网数据挖掘和知识管理一、互联网数据挖掘1.定义：互联网数据挖掘是指从互联网上大量的数据中，通过算法和统计学方法提取出有价值的信息和知识的过程。
2.数据来源：搜索引擎、社交媒体、在线新闻、电子商务网站等。
3.数据类型：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。
4.数据挖掘方法：–分类：根据已有数据训练分类器，对新数据进行分类预测。
–聚类：将相似的数据聚集在一起，形成有意义的群体。
–关联规则挖掘：找出数据中存在的关系和规律。
–序列挖掘：分析数据中的时间序列，发现有价值的模式。
–异常检测：识别出与正常数据不同的异常数据。
5.应用领域：互联网广告、搜索引擎优化、舆情分析、推荐系统等。
二、知识管理1.定义：知识管理是指通过有效地组织、存储、共享和应用知识，以提高个人、团队和组织的竞争力。
2.知识类型：显性知识、隐性知识、经验知识、理论知识等。
3.知识管理工具：–知识库：用于存储和检索知识的信息系统。
–搜索引擎：帮助用户快速找到所需知识的工具。
–知识地图：以图形化的方式展示知识之间的关系。
–在线协作工具：支持团队成员共同创作和分享知识的工具。
4.知识管理流程：知识获取、知识存储、知识共享、知识应用、知识创新。
5.应用领域：企业、教育、医疗、科研等。
三、互联网数据挖掘与知识管理的结合1.互联网数据挖掘为知识管理提供数据支持：通过挖掘互联网上的大量数据，获取有价值的信息和知识，为知识管理提供丰富的资源。
2.知识管理提高互联网数据挖掘的效率：通过对知识的组织、存储和共享，可以帮助用户更快速、准确地找到所需信息，提高数据挖掘的效率。
3.相互促进，共同发展：互联网数据挖掘和知识管理相互依赖，共同推动信息和知识的传播、应用和创新。
总结：互联网数据挖掘和知识管理是两个密切相关的研究领域，它们在许多应用场景中相互促进，共同为人类社会的发展做出贡献。
了解这两个领域的基本概念、方法和应用，对于中学生来说，有助于培养信息素养和创新能力，为未来的学习和工作奠定基础。
基础学习大数据挖掘知识点
1.数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。
2.主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘4•一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、•数据挖掘以及模式评估等基本阶段。
5•数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型6•粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。
7•决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。
8•从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为四种类型：a）基于距离的分类方法b）决策树分类方法c）贝叶斯分类方法d）规则归纳方法9•关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题：a）发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。
b）生成关联规则:通过用户给定Minconfidence，在频繁项目集中，寻找关联规则。
10•数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的，主要的相关技术：数据库等信息技术的发展统计学深入应用人工智能技术的研究和应用11.衡量关联规则挖掘结果的有效性，应该从多种综合角度来考虑：a准确性：挖掘出的规则必须反映数据的实际情况。
b实用性：挖掘出的规则必须是简洁可用的。
c新颖性：挖掘出的关联规则可以为用户提供新的有价值信息。
12.约束的常见类型有：单调性约束;反单调性约束;可转变的约束;简洁性约束.13.根据规则中涉及到的层次，多层次关联规则可以分为：同层关联规则：如果一个关联规则对应的项目是同一个粒度层次，那么它是同层关联规则。
层间关联规则：如果在不同的粒度层次上考虑问题，那么可能得到的是层间关联规14.按照聚类分析算法的主要思路，聚类方法可以被归纳为如下几种。
会计与大数据相关知识点
会计与大数据相关知识点随着科技的快速发展，大数据技术的应用已经深入到各个行业中，会计领域也不例外。
会计与大数据的结合，不仅可以提高会计工作的效率和准确性，还可以为企业决策提供更多有用的信息。
本文将从数据分析、数据挖掘以及数据安全等方面，探讨会计与大数据相关的知识点。
一、数据分析数据分析是大数据技术在会计领域应用的重要方面。
传统的会计工作主要是通过处理相关凭证和账目来记录和统计企业的财务状况，而大数据技术可以帮助会计师更加高效地处理数据。
通过对海量数据的分析，会计师可以快速找出异常和错误，减少人为差错的可能性。
在数据分析方面，会计师需要掌握相关的工具和技巧。
首先是数据清洗，即将原始数据进行整理和筛选，去掉不必要的数据和噪声。
其次是数据预处理，包括数据平滑、异常值检测和缺失值处理等步骤。
最后是数据可视化，通过图表、报表等形式展示数据分析的结果，使其更加直观和易于理解。
二、数据挖掘数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现潜在模式和关联规则的技术。
在会计领域，数据挖掘可以帮助会计师找到隐藏在数据中的重要信息，为企业决策提供参考。
例如，通过对销售数据的挖掘，可以发现产品的销售模式和趋势，帮助企业优化产品组合和市场策略。
数据挖掘主要包括聚类分析、分类分析和关联规则挖掘等技术。
聚类分析可以将数据分为不同的类别，便于对企业进行细分和定位。
分类分析可以通过已有的标签和属性，将数据进行分类和预测。
关联规则挖掘可以找到不同数据之间的关联性，帮助企业制定交叉销售和合作策略。
三、数据安全在会计与大数据相关的工作中，数据安全是一个至关重要的问题。
会计工作涉及到大量的财务数据和敏感信息，一旦泄露或被篡改，将给企业带来巨大损失。
为了保护数据安全，会计师首先需要掌握相关的数据安全知识和技术。
例如，加密技术可以对敏感数据进行加密，只有具备解密密钥的人才能够读取和修改数据。
此外，身份认证和访问控制等技术也可以帮助企业防止非法侵入和数据篡改。
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1、数据库与数据仓库的对比2、OLTP与OLAP联机事物处理（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。
3、数据字典和元数据：数据字典：是数据库中各类数据描述的集合，它在数据库设计中具有很重要的地位。
由：数据项；数据结构；数据流；数据存储；处理过程5部分组成。
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。
数据仓库的元数据除对数据仓库中数据的描述（数据仓库字典）外，还有以下三类元数据：(1) 关于数据源的元数据(2) 关于抽取和转换的元数据(3) 关于最终用户的元数据4、数据从数据库到知识的流程：DB-->DW-->OLAP-->DM-->KDD-->DSS-->AI5、数据挖掘的含义：知识发现（KDD）：从数据中发现有用知识的整个过程。
数据挖掘（DM）：KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取知识。
6、数据仓库和数据挖掘的区别与联系（1）数据仓库与数据挖掘的区别：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息。
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。
（2）数据仓库与数据挖掘的关系：①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。
②数据挖掘用于数据仓库实现决策支持：预测客户购买倾向；客户利润贡献度分析；分析欺诈行为；销售渠道优化分析等。
③数据仓库和数据挖掘的结合对支持决策会起更大的作用。
（3）数据仓库中数据存储特点：由于数据仓库不同于数据库，数据挖掘也随之发生变化。
数据存储方式的不同；数据存储的数据量的不同；数据存储的结构不同（4）数据仓库中数据挖掘特点：①数据挖掘从数据仓库中挖掘更深层次的信息。
②数据仓库为数据挖掘提出了新要求：数据挖掘需要可扩展性；数据挖掘方法需要能挖掘多维知识。
7、商业智能：商业智能以数据仓库为基础，通过联机分析处理和数据挖掘技术帮助企业领导者针对市场变化的环境，做出快速、准确的决策。
商业智能与新决策支持系统从组成和目标来看是一致的。
但是，商业智能是一种技术，新决策支持系统是解决实际决策问题的一个系统。
可以理解为：新决策支持系统是利用商业智能技术来解决实际决策问题的系统。
8、数据仓库结构：近期基本数据：是最近时期的业务数据，是数据仓库用户最感兴趣的部分，数据量大。
历史基本数据：近期基本数据随时间的推移，由数据仓库的时间控制机制转为历史基本数据。
轻度综合数据：是从近期基本数据中提取出的，这层数据是按时间段选取，或者按数据属性（attributes）和内容（contents）进行综合。
高度综合数据层：这一层的数据是在轻度综合数据基础上的再一次综合，是一种准决策数据。
图一9、数据仓库系统结构：数据仓库系统由数据仓库（DW）、仓库管理和分析工具三部分组成。
图二（1）、仓库管理①数据建模：数据建模是建立数据仓库的数据模型。
②数据抽取、转换、装载：数据仓库中的数据，是通过在源数据中抽取数据，按数据仓库的逻辑数据模型的要求进行数据转换，再按物理数据模型的要求装载到数据仓库中去。
数据抽取、转换、装载（ETL）是建立数据仓库的重要步骤，需要花费开发数据仓库70%的工作量。
③元数据：同13④系统管理：数据管理，性能监控，存储器管理以及安全管理。
（2）分析工具①查询工具：数据仓库的查询不是指对记录级数据的查询，而是指对分析要求的查询。
②多维分析工具（OLAP工具）：通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、一致和交互性的存取，这样便利用户对数据进行深入的分析和观察。
③数据挖掘工具：从大量数据中挖掘具有规律性知识，需要利用数据挖掘（Data Mining）工具。
10、数据仓库的运行结构数据仓库应用是一个典型的客户/服务器（C/S）结构形式：客户端所做的工作：客户交互、格式化查询、结果显示、报表生成等。
服务器端完成各种辅助决策的SQL查询、复杂的计算和各类综合功能等。
三层C/S结构：OLAP服务器将加强和规范化决策支持的服务工作，集中和简化了原客户端和数据仓库服务器的部分工作，降低了系统数据传输量。
这种结构形式工作效率更高。
11、数据仓库数据模型：数据仓库存储采用多维数据模型。
（1）星型模型：大多数的数据仓库都采用“星型模型”。
星型模型是由“事实表”（大表）以及多个“维表”（小表）所组成。
（2）雪花模型：雪花模型对星型模型的维表进一步层次化，原来的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的“层次”区域。
（3）星网模型：星网模型是将多个星型模型连接起来形成网状结构。
多个星型模型通过相同的维，如时间维，连接多个事实表。
12、*数据抽取、转换和装载数据仓库需要将这些源数据经过抽取、转换和装载的过程，存储到数据仓库的数据模型中。
可以说，数据仓库的数据获取需要经过抽取（Extraction）、转换（Transform）、装载（Load）三个过程即ETL过程。
（1）数据抽取①确认数据源：列出对事实表的每一个数据项和事实；列出每一个维度属性；对于每个目标数据项，找出源数据项；一个数据元素有多个来源，选择最好的来源；确认一个目标字段的多个源字段，建立合并规则；确认一个目标字段的多个源字段，建立分离规则；确定默认值；检查缺失值的源数据②数据抽取技术：考虑两种情况：当前值；周期性的状态。
分为两类：静态数据抽取；修正数据的抽取。
（2）数据转换①数据转换的基本功能：选择：从源系统中选择整个记录或者部分记录。
分离/合并：对源系统中的数据进行分离操作或者合并操作。
转化：对源系统进行标准化和可理解化。
汇总：将最低粒度数据进行汇总。
清晰：对单个字段数据进行重新分配和简化。
②数据转换类型：格式修正；字段的解码；计算值和导出值；单个字段的分离；信息的合并；特征集合转化；度量单位的转化；关键字重新构造；汇总；日期/时间转化③数据整合和合并：数据整合和合并是将相关的源数据组合成一致的数据结构，装入数据仓库。
④如何实施转换：自己编写程序实现数据转换；使用转换工具（3）数据装载①数据装载方式：基本装载：按照装载的目标表，将转换过的数据输入到目标表中去。
追加：如果目标表中已经存在数据，追加过程在保存已有数据的基础上增加输入数据。
破坏性合并：用新输入数据更新目标记录数据。
建设性合并：保留已有的记录，增加输入的记录，并标记为旧记录的替代。
②数据装载类型：最初装载：这是第一次对整个数据仓库进行装载。
增量装载：由于源系统的变化，数据仓库需要装载变化的数据。
完全刷新：这种类型的数据装载用于周期性重写数据仓库。
（4）ETL工具：数据转换引擎；代码生成器；通过复制捕获数据13、*元数据元数据定义了数据仓库有什么，指明了数据仓库中数据的内容和位置，刻画了数据的抽取和转换规则，存储了与数据仓库主题有关的各种商业信息，而且整个数据仓库的运行都是基于元数据的。
分类：关于数据源的元数据；关于数据模型的元数据；关于数据仓库映射的元数据；关于数据仓库映射的元数据；关于数据仓库使用的元数据。
14、OLAP的概念OLAP是在OLTP的基础上发展起来的。
OLTP是以数据库为基础的，OLAP是以数据仓库为基础的数据分析处理。
它有两个特点：一是在线性（On Line），由客户机/服务器这种体系结构来完成的；二是多维分析，这也是OLAP的核心所在。
OLAP理事会给出的定义：联机分析处理（OLAP）是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。
这些信息是从原始数据转换过来的，按照用户的理解，它反映了企业真实的方方面面。
OLAP的简单定义：联机分析处理是共享多维信息的快速分析。
它体现了四个特征：（1）快速性：用户对OLAP 的快速反应能力有很高的要求。
（2）可分析性：OLAP系统应能处理任何逻辑分析和统计分析。
（3）多维性：系统必须提供对数据分析的多维视图和分析。
（4）信息性：OLAP系统应能及时获得信息，并且管理大容量的信息。
15、OLAP的基本概念OLAP是针对特定问题的联机数据访问和分析。
（1）变量：变量是数据的实际意义，即描述数据“是什么”。
（2）维：维是人们观察数据的特定角度。
如产品维、顾客维、时间维等。
（3）维的层次：数据的细节不同程度为维的层次。
如日、月、季、年是时间维的层次。
（4）维成员：维的一个取值称为该维的一个维成员。
如“某年某月某日”是时间维的一个成员。
（5）多维数组：一个多维数组可以表示为：（维1，维2，……，维n，变量）（6）数据单元（单元格）：多维数组的取值称为数据单元。
16、*MOLAP数据模型MOLAP是基于多维数据库存储方式建立的OLAP；表现为“超立方”结构，采用类似于多维数组的结构。
17、*ROLAP数据模型ROLAP是基于关系数据库的OLAP。
它是一个平面结构，用关系数据库表示多维数据时，采用星型模型18、MOLAP和ROLAP的对比MOLAP和ROLAP在技术上各有优缺点。
MOLAP以多维数据库为核心，在数据存储和综合上有明显优势，但它不适应太大数据存储，特别是对有大量稀疏数据的存储将会浪费大量的存储空间。
ROLAP以RDBMS为基础，利用成熟的技术为用户的使用和管理带来方便。
19、*OALP的多维数据分析（1）切片：选定一个多维数组的一个二维子集叫做切片。
（2）切块：在多维数组的某一个维上选定某一区间的维成员的操作；选定多维数组的一个三维子集的操作。
（3）钻取：取有向下钻取（drill down ）和向上钻取（drill up ）操作。
向下钻取是使用户在多层数据中能通过导航信息而获得更多的细节性数据。
向上钻取获取概括性的数据。
（4）旋转：通过旋转可以得到不同视角的数据。
旋转操作相当于平面数据将坐标轴旋转。
20、*数据仓库分析与设计（1）需求分析：需要确定如下问题：确定主题域；支持决策的数据来源；数据仓库的成功标准和关键性能指标；数据量与更新频率。
通过需求分析，需要的数据包括：数据源；数据转换；数据存储；决策分析。
（2）概念模型设计：将需求分析过程中得到的用户需求抽象为计算机表示的信息结构，既概念模型。
概念模型的特点是：①能真实反映现实世界，能满足用户对数据的分析，达到决策支持的要求，它是现实世界的一个真实模型。
②易于理解，便利和用户交换意见，在用户的参与下，能有效地完成对数据仓库的成功设计。