数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术
基于数据仓库、OLAP和数据挖掘的智能决策支持系统研究
务， 辅助决策人 员作出决策判断。
库、 模 型库 、 方法库 、 知识库 ） 结构 ， 直到现 在 ， 人们把数据 仓
库、 Ｏ Ｌ Ａ Ｐ 技术引进 到决策 支持系统中， 可 以说， 决策支持系统正
一
步 步走 向完善。 而０ Ｌ Ａ Ｐ 和数据挖 掘是密不可分的， 我们把数
６ 基于数据仓库、 ＯＬ Ａ Ｐ 和数据挖掘的决策支持系统
数据仓 库和０ Ｌ Ａ Ｐ 技术 的发展为决 策支 持系统注 入了新的 活 力， 而Ｏ Ｌ Ａ Ｐ 与数 据挖 掘 的有 机 融合更是 决策支 持系统 的一
技 术主要基于数据仓库执行。
（ 下转第１ ５ ４ 页）
・
医学科技
数字融合媒体处理器集拼接 与融合于 一身， 可以提 供强大 （ １ ） 可 以显示大分 辨 率 的图像 ； （ ２ ） 可 以显 示一 幅完 整 的画
块） 、 ｔ ｕ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ／ ｐ ｉ ｖ ｏ ｔ（ 旋转／ 转轴、 ｄ ｒ ｉ ｌ ｌ （ 钻 取） 。
４ 数据挖掘
含在 其中的、 人们事先不知道 的但 又可能有用的信息和知识 。
图１基于数据仓库、 该部分提供了一个用户与机器交互的一个平台。 首先， 该部
． １人机交 互接 口 数据挖掘 的任务是从大 量数据中发现有用的数据 ， 提取隐 ６
・
实验研 究
基于数据仓库 、 ＯＬ ＡＰ 和数据 挖 掘 的智能决策支持系统研究
马春艳 曲伟峰 化松收（ 辽 宁轻工职业学院， 辽宁 大 连 １ １ ６ １ ０ ０ ）
摘 要： 介绍 了 数 据仓库 ０ Ｌ Ａ Ｐ 和数 据挖 掘技 术 ， 阐述 了 传统 决 策支持 系统 与数据 仓库 ０ Ｌ Ａ Ｐ 和 数据 挖掘 技 术相 结合 的新型 智能决 策支持
数据仓库、数据挖掘及OLAP之两两关系
ｗ．． ｌｏ 在 他 所 著 的 （ ｕｌｉｇｔｅＤ ｔ Ｗａ ｏｓ） 书 ＨＩ ｎ ｌ ｎ ｌ Ｂ ｉ ｎ ａ ￣ｈｕｅ － ｄ ｈ ａ 中。 给数 据仓 库 作 出 的 定 义 是 ：数 据 仓 库 就 是 面 向主 题 的 、 他 集 成 的 ． 可 更 新 的 、 同 时 问 的 数 据 集 合 ， 以支 持 经 营 管 理 中 不 不 用 的 决 策制 订 过 程 。 据仓 库 的构 建 是 一个 处 理 过 程 。 过 程从 历 数 该
２２联 机 分 析９： Ｏ ｌ ｅＡ ａｙｃｌ ｒｃｓｉｇ Ｌ Ｐ ． ．￣（ｎｉ ｎ ｌ ｉ ｏｅｓ ， Ａ １ １ ｎ ｔａ Ｐ ｎＯ 支持 。而 Ｏ Ｕ 技 术 则 利 用 数 据 仓 库 中 的数 据 进 行 联 机 分 析 ． Ｏ Ｕ 是 一 种 重 要 的 数据 分 析 工 具 ＯＵ 的概 念 最 早 是 由 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ利用 多 维 数 据集 和 数 据 聚 集 技 术 对 数 据 仓 库 中 的数 据 进 关 系数 据 库 之 父 Ｅ Ｆ Ｃ ｄ ．． ｏ ｄ于 １ ９ ９ ３年 提 出 的 ．他 认 为 联 机 事 务 行 组 织 和汇 总 ．用 联机 分析 和可 视 化 工 具 对 这 些 数 据 迅 速进 行
这 三 种 技 术 的 基 本 概 念 及 相 互之 间的 两 两 关 系 。
【 键词】 关 ：数 据 仓 库； 据 挖 掘； Ｌ Ｐ 数 Ｏ Ａ
１ ．引 言
要 求 ． 以 直接 作 为数 据 挖 掘 的 数 据 源 。 果将 数据 仓 库 和 数 据 可 如
将 同时 能 大 大 提 高 数 据 随着 管 理 信 息 系统 的广 泛 应 用 和 逐 趋 完 善 ，相 应 的 信 息 数 挖掘 紧密 联 系 在 一 起 ． 获 得 更 好 的 结 果 ， 据 量 也 得 到 了 快速 增 长 ．人 们 所 拥 有 的 数 据 已 经 达 到 了极 大 的 挖掘 的工 作 效 率 。 ２ 数 据挖 掘 的数 据 源 不 一定 必 须 是 数据 仓 库 系统 、 丰 富 。同 时 ， 着 数 据 库技 术 应 用 的 发展 ， 户 对 于 数 据 的应 用 随 用 作 为 数据 挖掘 的数 据 源 不 一 定 必 须 是 数 据 仓 库 它 可 以是 提 出 了更 高 的要 求 ．用 户 己不 仅 仅 满 足 于 对 事 务 处 理 的 电 子 化
数据仓库、OLAP和数据挖掘的比较分析
转 换
、
加
Байду номын сангаас载
字段 ， 或者来 自于 “ 信用卡消费表”中的 “ 消费透支”字段等。
２ 数据转换；由于不同的业务子系统拥有不同的信息数 ） 据表 ，数据结 构不尽相 同，需要建立统一的业务规 则和标准
对数据进行逐个转 换、清洁和集成 。例如各个业务 子系统的
去 除一 系 列 与 信 用 卡 消费 不相 关或 者 不 显 著 的 因 素 或 者 变量
划他 的银行产 品的营销方式 ，最大程度上将营销资源放在最
可能接受他们产品的客户对象上 。对于数据挖掘分析师 ，我
Ｌ 分析师 同样的结论 ，但是他 历史数据建立模 型， 在拟合历 史的基 础上 ， 分析未来趋势 ， 判 们假设他也得 出了和这个 Ｏ ＡＰ
断哪些因素的改 变将很可能意味着客户的最 终流失 ，进而避 们得 出结论的方式却孑然相反 。数据挖掘分析师把各种 因素
考虑进去 。一直这样下去 ，直 到他认为他找到了能够决定 是
然后再根据这些变量， 策 者 ，让他们从多方面 了解 和掌握客户的动态 ，从 而发现客户 否主动进行信用卡消费的各种变量 ，
的交易习性、 客户流失 形式 ， 更好地针对不同类 型的客户 ， 在 不 同时期进行适应性产 品的营销活动。数据挖掘 则可 以通过
针对特定问题 的联机访 问和分析 ，通 过对信息多种可能的观 察形式进行稳定、一致和交互性的存取 ，允许分析人员对数
据进行深入观察 。传统数据库能够满足企业 日常事务处理工 作，但难 以实现对数据分析和多样 化处理的要求 ，数据仓库
数据仓库 ＯＬ Ｐ和数据挖掘的关系和区 Ａ 别分析
一
２ 从数据库到数据仓库
BI、数据仓库、OLTP、OLAP
BI、数据仓库、OLTP、OLAP⼀、BI 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），⼜称商业智慧或商务智能，指⽤现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进⾏数据分析以实现商业价值。
商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了⼀系列的概念和⽅法，通过应⽤基于事实的⽀持系统来辅助商业决策的制定。
商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和⽅法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有⽤的信息，然后分发到企业各处。
⼆、数据仓库 Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据⽀持的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建。
为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库是⾯向主题的；操作型数据库的数据组织⾯向事务处理任务，⽽数据仓库中的数据是按照⼀定的主题域进⾏组织。
主题是指⽤户使⽤数据仓库进⾏决策时所关⼼的重点⽅⾯，⼀个主题通常与多个操作型信息系统相关。
数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来⾃于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进⾏加⼯与集成，统⼀与综合之后才能进⼊数据仓库 概括来说，数据仓库系统是指具有综合企业数据的能⼒，能够对⼤量企业数据进⾏快速和准确分析，辅助做出更好的商业决策的系统。
它本⾝包括三部分内容：1、数据层：实现对企业操作数据的抽取、转换、清洗和汇总，形成信息数据，并存储在企业级的中⼼信息数据库中。
2、应⽤层：通过联机分析处理，甚⾄是数据挖掘等应⽤处理，实现对信息数据的分析。
3、表现层：通过前台分析⼯具，将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的结论展现在⽤户⾯前。
从应⽤⾓度来说，数据仓库系统除了联机分析处理外，还可以采⽤传统的报表，或者采⽤数理统计和⼈⼯智能等数据挖掘⼿段，涵盖的范围更⼴；就应⽤范围⽽⾔，联机分析处理往往根据⽤户分析的主题进⾏应⽤分割，例如：销售分析、市场推⼴分析、客户利润率分析等等，每⼀个分析的主题形成⼀个OLAP应⽤，⽽所有的OLAP应⽤实际上只是数据仓库系统的⼀部分。
数据挖掘及OLAP技术
数据挖掘及OLAP技术姓名：邓晨慧班级：1141302 学号：201140130209 江西抚州344000摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。
数据总结是对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。
数据挖掘是从数据泛化的角度来讨论数据总结。
数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。
数据挖掘、OLAP是当前基于大型数据库或数据仓库的新型信息分析技术，在许多领域得到广泛应用，取得了很好的成效。
如何将其应用于财务决策以提高决策的正确性、及时性，降低决策的风险，已成为财务管理领域的重要研究课题。
本文在介绍数据挖掘、OLAP技术及其相互关系的基础上，分析了财务决策领域应用这两种技术的现实必要性。
关键字：数据挖掘、OLAP。
1、引言：数据是知识的源泉。
但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。
过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。
广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。
计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。
收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。
尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。
在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。
然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。
OLAP是在多维数据结构上进行数据分析的。
同时对多维数据进行分析是复杂。
一般在多维数据中取出（切片、切块）二维或三维数据来进行分析，或对层次的维进行钻取操作，向下钻取获得更综合的数据。
OLAP要适应大量用户同时使用同一批数据，适用于不同地理位置的分散化的决策。
Chapter 3. 数据仓库与OLAP技术概述-20110922
— 第3章 —
数据仓库与OLAP概述
1
第3章 数据仓库与OLAP技术概述
什么是数据仓库? 多维数据模型 数据仓库系统结构 数据仓库实现 从数据仓库到数据挖掘
2
ห้องสมุดไป่ตู้
数据仓库的发展
IBM: 在其 在其DB2UDB发布一年后的 发布一年后的1998年9月发布 月发布5.2 发布一年后的 年 月发布 并于1998年12月推向中国市场，除了用于 月推向中国市场， 版，并于 年 月推向中国市场 除了用于OLAP 联机分析处理）的后台服务器DB2 OLAP Server外， （联机分析处理）的后台服务器 外 IBM还提供了一系列相关的产品，包括前端工具，形成 还提供了一系列相关的产品， 还提供了一系列相关的产品 包括前端工具， 一整套解决方案。 一整套解决方案。 Informix公司 在其动态服务器 公司: 在其动态服务器IDS（Informix 公司 （ Dynamic Server）中提供一系列相关选件，如高级决 ）中提供一系列相关选件， 策支持选件（ 策支持选件（Advanced Decision Support Option）、 ）、OLAP选件（MetaCube ROLAP 选件（ ）、 选件 Option）、扩展并行选件（Extended Parallel ）、扩展并行选件 ）、扩展并行选件（ Option）等，这种体系结构严谨、管理方便、索引机 这种体系结构严谨、管理方便、 ） 制完善，并行处理的效率更高， 制完善，并行处理的效率更高，其中数据仓库和数据库 查询的SQL语句的一致性使得用户开发更加简便。 语句的一致性使得用户开发更加简便。 查询的 语句的一致性使得用户开发更加简便
分析型处理
分析型处理：用于管理人员的决策分析，例如 分析型处理：用于管理人员的决策分析，例如DSS、 、 EIS、和多维分析等。它帮助决策者分析数据以察看趋 、和多维分析等。 判断问题。分析型处理经常要访问大量的历史数据， 向、判断问题。分析型处理经常要访问大量的历史数据， 支持复杂的查询。在分析型处理中， 支持复杂的查询。在分析型处理中，并不是对从事务型 中得到的细节数据进行分析。 处理环境 中得到的细节数据进行分析。细节数据量太 会严重影响分析的效率， 大，会严重影响分析的效率，而且太多的细节数据不利 于分析人员将注意力集中于有用的信息。 于分析人员将注意力集中于有用的信息。分析型处理过 程中经常用到外部数据， 程中经常用到外部数据，这部分数据不是由事务型处理 系统产生的，而是来自于其他外部数据源。 系统产生的，而是来自于其他外部数据源。
数据仓库、数据挖掘和OLAP分析及其应用实例
ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： 饱 Ｗ ａｅｈ ｕｓ Ｄ ａ Ｍ ｉ ｎ ＯｎＬｉ Ｄａ ｒ ｏ ｅ； ｎｉｇ； ｎｅ Ａｎａｙ ｉａ ｌｔ ｌ ｃ Ｐｒｃ ｓｉ ｇ（） ｏ ｅ ｓｎ （Ｌ ）
中 图 分 类号 ： ３ ； ９ ９ ３ ＴＰ ９１ＴＮ １ ．
文献 标识 码 ： Ａ
２ １ 数 据仓 库 ．
张 升 文 。张 少仲 １ 大 连 海 事 大 学 计 算 机 科 学 与技 术 学院 ， 宁 大 连 １ ６ ２ ；． 连 海 事 大 学 海 ， （． 辽 １０ ６２ 大
辉 科 技 开 发 有 限 公 司 。 宁 大 连 １ ６２ ） 辽 １ ０ ６
Ｚ Ａ Ｈ ＮＧ ｈ ｎ － ｎ Ｚ ＡＮＧ ｈ ｏｚ ｏ ｇ（ ｄ ｎ Ｍａ ｉ ｍｅＵｎｖ ｒ ｔ ， ＇￣ｔ Ｌ １ ０ ６ Ｃ ｉａ Ｓ ｅ ｇ ｗｅ ， Ｈ Ｓ ａ － ｈ ｎ Ｄｕ ａ ｒ ｉ ｉ ｔ ｉｅＡ ｙ Ｄｄ ｌ Ｎ １ ６ ２ ， ｈｎ ） ＊ ｌ 摘 要 ； 日益激 烈 的市 场 竞 争 中． 量信 息的 存储 、 在 海 挖掘 而
个 性 化 的 服 务 。 因 此 。 户 会 把 业 务 交 给 那 些 能 满 足 客
为中心 。 行 事 务处理 、 处理 到 决 策分 析 等各 种 类型 进 批 的数 据 处 理 工 作 。 要 提 高 分 析 及 决 策 的 效 率 和 有 效 性 ， 析 型处 理 及其 数 据 必 须 与 操 作 型 处 理 及 其 数 据 分 相分 离 。这 种分 离 ． 清 了 数 据 处 理 的分 析 型 环 境 与 划 操 作型 环 境 之 间的界 限 ， 而 由原 来 的 以单 一 数 据 库 从 为 中心的 数据 环境 发 展 为一 种 新 的体 系化 环 境 把 分 析型 数据 从 事 务处理 环 境 中提 取 出 来 ， 立 单 独 的 分 建 析处 理环 境 ． 据 仓 库 正 是 为 了构 建 这 种新 的 分 析 处 数 理 环境而 出现 的一 种 数据 存储 和 组 织技 术 。 数据 仓 库 不是 为 了 存 储 数 据 ， 是 为 决 策 支 持 更 而 好地 组织 企 业 内所有 可能 收集 到 的 数据 。建 立 数 据仓 库 不是 目的． 是进 行决 策 支持 的 中 间环 节 ， 证 数 据 只 保 的一致性 、 确 性 、 合性 、 准 综 易用 性 、 为各 种决 策 支 持方 案提 供 统 一 的数 据潭 。 倒 如 ， 客 户 为 中 心 的数 据 仓 以 库 是根 据 客 户管理 的需 求 ． 企 业 所 有 可 能 和 客 户 相 对 关 的 数据 进 行重 组 ． 得 企 业 对 自己的 客 户具 有 统 一 使 的认 识。 数 据仓库 的 要 素包 含 以下 几 十方 面 ：
数据仓库第二章——OLAP联机分析处理
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。
4.1.2 OLAP准则
1993年，E.F.Codd提出OLAP的12条准则，其主 要的准则有：
6
4.1.1 OLAP的定义
1. 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。
7
2. 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：
同时计算一些可能同时的聚集，避免不必要 的单元再次访问。
总结：
由于分块技术设计“重叠”某些聚集计算， 称该技术为多路数组聚集（Multiway array aggregation）
它同时聚集——即同时对多个维计算聚集。
44
4.2.4 MOLAP与ROLAP的比较
1.数据存取速度 2.数据存储的容量 3.多维计算的能力 4.维度变化的适应性 5.数据变化的适应性 6.软硬件平台的适应性 7.元数据管理
图4.4多维类型结构中的空间数据点
4.3.3多维数据的分析视图
在平面的屏幕上显示多维数据，是利用行、 列和页面三个显示组来表示的。例如，对上 例的四维MTS实例，在页面上选定商店维度 中“商店3”，在行中选定时间维的“1月、2 月、3月”共3个成员，在列中选定产品维中 的“上衣、裤、帽子”三个成员，以及指标 维中的“固定成本、直接销售”二个成员。 该四维数据的显示如图4.6所示。
传统OLAP系统的特点及发展方向
传统OLAP系统的特点及发展方向一、传统OLAP系统的特点OLAP（Online Analytical Processing）是一种用于数据分析和决策支持的技术，OLAP系统用于支持多维数据分析，允许用户通过多维度的角度进行数据探索和分析，帮助用户了解数据的关系、趋势和规律性，从而为企业决策提供科学依据。
传统的OLAP系统主要有以下特点：1. 静态数据挖掘传统的OLAP系统主要是用于分析历史数据，虽然在数据仓库中会进行实时数据的更新，但是分析主要是以历史数据为基础。
传统OLAP系统可以对数据进行透视、钻取、切片切块、筛选等多种方式进行分析，但是在实时性上有一定的限制。
2. 大量数据处理传统OLAP系统是用于处理海量数据的，它需要大量的计算、存储、查询资源，因此通常需要使用数据仓库进行存储和管理，以提高数据的访问和查询效率。
3. 多维度分析传统的OLAP系统支持多维度的数据分析，可以针对多个维度进行分析和处理。
其维度通常包括时间、地域、产品、客户、渠道等，用户通过这些维度进行数据切割和汇总，获取更加深入的数据认知。
4. 复杂查询传统的OLAP系统支持复杂的查询操作，可以通过多种方式对数据进行查询和分析。
同时，系统也可以支持复杂的聚合和计算操作，以对数据进行更深入的挖掘和分析。
二、传统OLAP系统的发展方向1. 实时性随着数据分析的应用场景的不断扩大，对数据的实时性要求也越来越高。
为了满足实时分析的需求，传统OLAP系统需要进一步提高计算和存储效率，以实现更快的查询和处理速度，实现数据分析的实时性。
2. 开放性和互操作性随着数据的不断增长和多样化，传统OLAP系统需要与其他系统进行整合，以实现数据的共享和互通。
同时，系统也需要与其他应用程序进行协作，以满足用户的需求，提供更广泛的数据服务。
3. 云化和分布式随着云计算技术的发展，数据分析的方式也在向云平台和分布式的方向发展。
传统OLAP系统需要进行重构，以适应云计算和分布式计算的需求，支持多租户和分布式部署，提高可靠性和可扩展性。
数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的应用与效果评估
数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的应用与效果评估在大数据时代，数据分析变得越来越重要，尤其是对于企业来说，良好的数据分析可以帮助企业发现潜在的商业机会、优化运营策略以及制定精确的业务决策。
数据仓库架构中的在线分析处理（OLAP）技术在大数据分析中发挥着重要的作用，并且在应用过程中取得了显著的效果。
首先，数据仓库架构中的OLAP技术能够提供实时、多维度的分析。
大数据时代的数据量巨大且复杂，传统的关系型数据库已经无法满足对这些数据进行高效分析的需求。
而OLAP技术通过对数据进行多维度的切片、透视、切块等操作，使得用户可以迅速地从各个角度深入分析数据。
这种多维分析的能力不仅能够帮助企业发现数据之间的潜在关联，还能够帮助企业进行趋势分析、模式识别等。
其次，数据仓库架构中的OLAP技术具有高度可扩展性。
在大数据分析中，数据量的增长速度极快，传统的数据库系统可能会面临存储容量不足、性能下降等问题。
而OLAP技术采用的多维数据存储结构以及预处理技术，使得数据的查询和分析可以在多个维度上进行，并且能够通过添加更多的服务器来实现系统的扩展。
这种高度可扩展性使得企业可以更好地应对日益增长的数据量，保证分析的准确性和效率。
此外，数据仓库架构中的OLAP技术能够提供自助式分析。
在传统的数据分析中，数据科学家或者分析师需要依赖技术团队提供的报表、图表等分析结果来支持业务决策。
而OLAP技术使得数据分析变得更加自主，用户可以通过可视化的界面进行数据的探索和分析，不再需要依赖专业知识。
这种自助式分析的能力不仅提高了业务用户的工作效率，还可以促进数据驱动决策的普及，推动企业的创新和发展。
当然，要评估数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的效果，需要综合考虑多方面的因素。
首先是数据的准确性和完整性。
大数据分析的结果直接依赖于输入的数据质量，如果数据质量不好，无论采用任何技术都不可能得到准确的结果。
因此，在应用OLAP技术之前，需要确保数据源的质量可靠，可以通过数据清洗、数据归一化等方法来提高数据的准确性和完整性。
数据仓库和OLAP的基本概念
一数据仓库与OLAP技术1 数据仓库的定义与特征1.1 数据仓库的定义数据仓库已被多种方式定义，使得很难给出一种严格的定义。
宽松地来讲，数据仓库是一个数据库，它与组织机构的操作数据库分别维护，数据仓库系统允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，为信息处理提供支持。
下面给出数据仓库之父对数据仓库的定义：数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于经营管理中的决策支持。
随着数据库技术的应用和发展，人们尝试对数据库DB中的数据进行再加工，形成一个综合的，面向分析的环境，以更好支持决策分析，从而形成了数据仓库技术。
其中，作为决策支持系统，数据仓库系统如图1.1包括:1. 数据仓库技术2. 联机分析处理技术3. 数据挖掘技术图1.1 数据仓库系统结构图1.2 数据仓库的特征数据仓库的四个主要特征。
1. 面向主题(subject-oriented)数据仓库中的数据是根据面向主题的方式组织的。
主题是用户所关心的数据对象，每个主题对应一个客观分析领域，如客户、商店等。
在系统中数据是根据业务流程进行组织的，同一主题的数据往往存放在多个数据表中，用户查询时需要在不同的数据表之间切换。
而在数据仓库中数据是根据主题组织的，同一主题的数据往往在一个事实表中，并且只有符合主题的数据才可进入数据仓库。
2. 集成(integrated)指在数据进入数据仓库之前，必须经过数据加工和集成，这是建立数据仓库的关键步骤，首先要统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构做一个从面向应用向面向主题的转变。
通常构造数据仓库是将多个数据源，如关系数据库、文件和一些外部数据源，集成在一起。
使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定、编码结构、属性度量等的一致性。
3. 时变(time-variant)数据仓库是不同时间的数据集合，数据存储从历史的角度提供信息。
它要求数据仓库中的数据保存时限能满足进行决策分析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。
数据仓库与OLAP技术
item
Sales （Fact Table） time_key
item_key item_name brand type supplier_type
Shipping （Fact Table） time_key item_key shipper_key from_location
item_key
branch_key branch
的有组织的层次结构。简单的讲维度就是坐标系上
就坐标轴，比如时间，部门。
例如：
时间,科室,病种是维度,维度能理解为一种分类。
就像男女,就是性别维度的两个成员
类似的国家维度有中国,美国,......成员.
（一）由表和电子数据表到数据立方体
2、维表：每个维都有一个表与之关联。维
(度)表包含创建维度所基于的数据。
第一节为什么需要数据仓库技术
总结：进一步整合现有的数据
企业范围内的信息共享
准确、一致的集成数据
面向整个企业和最终用
户，形成一套全新的、
相对完整的数据视图
快速访问 精确、灵活分析
解决方案： 引入数据仓库、联机分析 处理和数据挖掘等技术
主要内容
第一节 为什么需要数据仓库技术 第二节 什么是数据仓库 第三节 多维数据模型
（二）多维数据库模式
最流行的数据仓库数据模型是多维模型。
1. 星形模式(最常见的模型)
2. 雪花形模式
3. 事实星座形模式
1、星形模式
星形模式: 事实表在中央, 连接一组维表。
特点：
其一：一个大的包含大批数据并且不冗余的
中心表（事实表）
其二：一组小的附属表（维表）
星型模式的例子
数据库中的分析型查询与OLAP技术
数据库中的分析型查询与OLAP技术在当代大数据时代，数据的分析和挖掘变得愈发重要。
数据库作为数据管理和存储的核心工具，扮演着不可或缺的角色。
在数据库中，分析型查询和OLAP技术是实现数据分析的关键方法。
本文将着重介绍数据库中的分析型查询和OLAP技术，探讨它们的应用和优势。
一、分析型查询分析型查询是一种在数据库中进行高级数据分析的技术。
它会针对复杂的数据集合进行多维度统计和分析，以便从中获得有价值的洞察和决策支持。
分析型查询通常要处理大量的数据，并进行聚合、过滤和排序等操作。
分析型查询的主要应用包括：业务报表生成、业务智能分析、市场和预测分析、趋势分析以及数据挖掘。
这些应用需要在大量数据中进行复杂的查询与挖掘，因此，分析型查询需要具备高效性和强大的分析能力。
在进行分析型查询时，常常需要使用复杂的查询语言，如SQL。
SQL可以通过各种方法实现分组、排序等聚合操作，还可以使用多表连接实现更复杂的关联查询。
为了提高查询的效率，可以使用索引、视图和存储过程等技术来优化查询过程。
二、OLAP技术OLAP（Online Analytical Processing）技术是将分析型查询转化为实际操作的工具。
OLAP技术通过对多维数据进行存储、处理和分析，为用户提供直观、灵活和高效的数据分析环境。
OLAP技术采用了多维数据模型，将数据组织成类似于立方体的结构，其中每个维度表示一种特定的事实。
OLAP技术提供了一种称为OLAP立方体（OLAP Cube）的概念，它能够存储大量的多维数据，并提供了多维数据分析和查询的功能。
OLAP技术的主要特性包括切片和切块、钻取和上卷、旋转和筛选以及计算和透视等功能。
这些功能使得用户可以通过选择、展开和压缩等操作，快速、灵活地从不同角度分析和探索数据。
OLAP技术通常通过构建OLAP立方体来实现数据的快速查询和分析。
在构建OLAP立方体时，需要进行数据清洗、事实表和维度表的设计以及多级聚合等操作。
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
8
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.
6
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
数据仓库、OLAP和数据挖掘在金融业中的应用
通常 ，数据仓库用多维数据库结构建模 ，其中 ， 每一维对应于模式 中的一个 或一 组属性 ，每个单 元 存放某个聚集度量值 。数 据仓 库 的实际物理 结构 可 以是关系数据储存或 多维数据 立方 体 ，它提 供数据 的多维视 图，并允许预计 算和快速访问汇总的数据。 通过提供多维数据视 图和汇 总数据 的预 计算 ，数据
【 中图分类号 】Ｔ３ １１３１ Ｆ３ Ｐ １．３． ８０
近年来 ，随着 网络 技术 和信 息技术 在 金融业 中 的广泛应 用 ，金融行 业积 累 的数 据 越来 越多 ，金 融 业 的决策者希望能及 时地从 大量 的原始 数 据 中挖 掘 出有用 的信 息 ，并通过 多种视 角得 到 隐藏在 数据背 后 的规律 和趋 势 ，准确掌握企业 的经 营历史 和现状 ，
预测未来 并迅速制定 出方 向性 的判 断和决 策 ，并付 诸 实施 。而传统 的以数 据库为 中心 的数据组织模式 ， 由于业务处理 能力 的局 限性 ，无 法 满足决 策 分析 系
统对数据 的要求 ，而数 据 仓 库技 术 的 出现 和 发展 ， 为决策支持技术 提供强 有力 的工 具和 手段 。数 据仓 库技术 是 在 数 据 库 的基 础 上 ，通 过 联 机 分 析 处 理 （ Ｌ Ｐ 和数 据挖掘 技术 的综 合运 用 ，进 行实 时查 ＯＡ） 询 、访问 以及知识 的发 现 ，为决 策者 提供 完 整、及 时 、准确 的决策信息 。
支持结构化 的和专 门的查询 、分析报告和决策制定 。 ＯＡ Ｌ Ｐ是一 种传 统 的信 息 分析 技术 ，能使 决 策 者迅速 、一致 、交互地 观察显 示信 息 ，以达到获 取 相关决策信息的 目的。这种技术建立在客户机／ 服务 器模式上 ，对来 自数据仓 库 的数 据进 行多 维化或 预 综合处理 ，形 成 多 维数 据视 图 ，对 客 户 端 的请求 ， 可利用上钻 、下 探、切片 等技术 ，从 多视 角、多侧 面进行快速、准确 的分 析处理 ，并把 结果用 表格或 图形方式显示给用户。
数据仓库与数据挖掘技术考试试题汇总
33. ID3 算法主要存在的缺点有：
46. 数据从集结区加载到数据仓库中的主要方法？
1 ID3 算法在选择根结点和各内部结点中的分枝
1 SQL 命令；
属性时，使用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是
2 由 DW 供应商或第三方提供专门的加载工具；
倾向于选择取值较多的属性，在有些情况下这类属性可能
3 由 DW 管理员编写自定义程序。
不会提供太多有价值的信息。
47. 数据库、TPS、MIS 属于面向业务操作的数据资源管
2 ID3 算法只能对描述属性为离散型属性的数据
理。
集构造决策树。
48. 面向决策分析的数据资源管理包括数据仓库以及与
34. 数据字典是数据库中各类数据描述的集合，通常包括
之紧密相关的 DSS。
的数据量很大；数据仓库软硬件要求很高。
也即频繁 k-项集为空。
9. ETL 过程的主要步骤可以概括为：
14. 调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存
1 决定数据仓库中需要的所有的目标数据；
储中的数据。
2 决定所有的数据源，包括内部和外部的数据源； 15. SQL Server SSAS 提供了所有业务数据的同意整合
8 为所有的数据装载编写规程；
18. 分类器设计阶段包含划分数据集 、分类器构造 、分
9 维度表的抽取、转换和装载；
类器测试。
10 事实表的抽取、转换和装载。
19. 数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析
10. 数据分割的好处有：
处理。
1 对当前细节数据进行分割的总体目的就是把数 20. ROLAP 是基于关系数据库的 OLAP 实现，而 MOLAP
31. 常见的聚类算法可以分为基于划分的聚类算法，基于 转换规则和数据刷新规则及安全（用户授权和存取控制）。
数据仓库中的多维建模与OLAP分析实用指南
数据仓库中的多维建模与OLAP分析实用指南数据仓库是一个企业内部用来存储和管理各类数据的重要系统。
多维建模和OLAP分析是利用数据仓库进行高效数据查询和分析的关键技术。
本文将讨论数据仓库中的多维建模和OLAP分析，并介绍一些实用的指南。
1. 多维建模多维建模是在数据仓库中创建多维数据模型的过程。
多维数据模型通过将数据组织成多个维度和度量，使得数据更直观、易于理解和分析。
下面是一些关键的多维建模概念和指南：1.1 维度维度是描述事实的不同视角或属性的集合。
在多维建模中，维度是数据仓库中的关键要素。
常见的维度有时间、地理位置、产品和客户等。
在设计维度时，需要考虑到维度之间的层次结构、维度之间的关系以及维度的属性。
1.2 度量度量是进行分析的主要指标。
在多维建模中，度量通常是可以进行数值计算的数据。
常见的度量有销售额、库存数量和客户数量等。
在设计度量时，需要考虑到度量的粒度、度量之间的算法以及度量与维度之间的关系。
1.3 立方体立方体是多维数据模型的核心组件。
一个立方体包含多个维度和度量，并提供了灵活的查询和分析功能。
在设计立方体时，需要确定维度和度量的层次结构，以及定义聚合函数和计算指标等。
2. OLAP分析OLAP（Online Analytical Processing）是一种多维在线分析处理技术，用于快速查询和分析数据仓库中的多维数据。
下面是一些关键的OLAP分析概念和指南：2.1 多维查询多维查询是对数据仓库中多维数据进行查询和分析的操作。
通过多维查询，用户可以根据不同的维度和度量，快速统计和分析数据。
多维查询通常包括切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill）、旋转（Pivot）和透视（Pivot）等操作。
2.2 数据挖掘数据挖掘是在数据仓库中寻找隐藏的模式和关联规则的过程。
通过数据挖掘，可以发现潜在的业务趋势、行为模式和异常情况等。
常见的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘和预测建模等。
商务智能的四大关键技术
商务智能的四大关键技术商务智能是一套完整的解决方案，它是将数据仓库、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘等结合起来应用到商业活动中，从不同的数据源收集数据，经过抽取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)，送入到数据仓库或数据集市，然后使用合适的查询与分析工具、数据挖掘工具和联机分析处理工具对信息进行处理，将信息转变成为辅助决策的知识，最后将知识呈现于用户面前，以实现技术服务与决策的目的。
商务智能的支撑技术主要包括ETL(数据的提取、转换与加载)技术和数据仓库与数据集市技术、OLAP技术、数据挖掘技术与数据的发布与表示技术。
1.数据仓库技术实施BI首先要从企业内部和企业外部不同的数据源，如客户关系管理(CRM)、供应链管理(SCM)、企业资源规划(ERP)系统以及其他应用系统等搜集有用的数据，进行转换和合并，因此需要数据仓库和数据集市技术的支持。
数据仓库(Data Warehouse)是指从多个数据源收集的信息，以一种一致的存储方式保存所得到的数据集合。
数据仓库创始人之一W.H.Inmon的定义为：“数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合，它用于支持管理中的决策制定过程”。
在构造数据仓库时，要经过数据的清洗、数据的抽取转换、数据集成和数据加载等过程。
面向不同的需求，对数据进行清洗以保证数据的正确性，然后对数据进行抽取，转换成数据仓库所需形式，并实现加载到数据仓库。
数据仓库是一种语义上一致的数据存储，充当决策支持数据模型的物理实现，并存放企业战略决策所需信息。
数据仓库的数据模型有星型模式、雪花模式。
星型模式最为常见，有一个包含大批数据并且不含冗余的中心表，每维一组小的附属表。
雪花模式中某些维表是规范化的，因而把数据进一步分解到附加的表中，模式图形成了类似雪花的形状。
对数据仓库的研究集中在数据集成中数据模式的设计、数据清洗和数据转换、导入和更新方法等。
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数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术数据仓库是一个存储大量数据的系统，用来支持管理决策或进行分析工作。
而在数据仓库中，OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术是两个非常重要的组成部分。
本文将分别介绍OLAP和数据挖掘技术在数据仓库中的应用，以及它们之间的关系。
一、OLAP技术在数据仓库中的应用
OLAP技术是一种多维数据分析技术，它能够帮助用户从不同的角度来分析大量的数据。
在数据仓库中，OLAP技术通常用来进行交互式的分析，通过多维数据立方体来显示数据的不同维度和度量。
这种分析方式可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。
1.1多维数据立方体
在数据仓库中，多维数据立方体是OLAP技术的重要组成部分。
它是一个由多维数据组成的数据模型，可以用来展示多个维度和度量的交叉分析结果。
用户可以通过多维数据立方体来进行交互式的数据分
析，例如可以通过不同的时间维度来观察销售额的分布情况，或者通
过不同的产品维度来观察销售数据的变化趋势。
1.2 OLAP操作
OLAP操作是指用户对多维数据立方体进行的各种分析和查询操作。
常见的OLAP操作包括切片、切块、旋转、钻取和钻取等。
这些操作可
以帮助用户对数据进行更加深入的分析，发现数据之间的关联性和趋
势性。
例如，用户可以通过切片操作来对数据进行过滤，只展示特定
条件下的数据分析结果；通过切块操作来对数据进行分组，观察不同
组别之间的数据分布情况。
1.3 OLAP技术的优势
OLAP技术在数据仓库中有很多优势。
首先，它可以帮助用户从不
同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者
做出更加准确的决策。
其次，它可以帮助用户进行交互式的数据分析，用户可以根据自己的需求来灵活地对数据进行查询和分析。
最后，它
还可以帮助用户进行数据的可视化分析，通过图形化的方式来展示数
据的分布情况和变化趋势。
二、数据挖掘技术在数据仓库中的应用
数据挖掘技术是一种从大量数据中发现隐藏的模式和规律的技术，它可以帮助用户从海量的数据中发现有价值的信息。
在数据仓库中，
数据挖掘技术通常用来进行数据的预测和分类分析，帮助用户对数据
进行深入的挖掘和分析。
2.1数据挖掘的技术方法
数据挖掘技术可以采用多种方法来进行数据的挖掘和分析。
常见
的数据挖掘方法包括聚类分析、关联规则挖掘、分类分析和预测分析等。
这些方法可以帮助用户对数据进行不同层次和不同角度的分析，
发现数据之间的关联性和趋势性，以及预测未来的发展趋势。
2.2数据挖掘的应用场景
在数据仓库中，数据挖掘技术可以有很多应用场景。
例如，它可
以用来对销售数据进行聚类分析，发现不同类别的客户群体；可以用
来进行关联规则挖掘，发现不同产品之间的购买关联性；可以用来进
行分类分析，发现不同类型客户的特征和行为规律；还可以用来进行
预测分析，预测未来销售额的发展趋势。
这些分析可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，制定更加准确的销售策略和营销计划。
2.3数据挖掘技术的优势
数据挖掘技术在数据仓库中有很多优势。
首先，它可以帮助用户对海量的数据进行深入的分析和挖掘，发现数据之间的关联性和趋势性。
其次，它可以帮助用户进行数据的预测和分类分析，帮助企业更好地了解市场和客户需求，制定更加准确的决策。
最后，它还可以帮助用户发现隐藏在数据中的有价值的信息，帮助企业更好地把握业务机会，提高竞争力。
三、OLAP与数据挖掘技术的关系
OLAP和数据挖掘技术都是在数据仓库中进行数据分析和挖掘的重要工具。
它们之间存在着一定的联系和区别。
3.1关系
首先，OLAP和数据挖掘技术都是用来对数据进行分析和挖掘的工具，它们都可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性。
其次，它们都是在数据仓库中进行运用的技术，可
以帮助用户对海量的数据进行深入的分析和挖掘。
最后，它们都可以帮助用户进行数据的可视化分析，通过图形化的方式来展示数据的分布情况和变化趋势。
3.2区别
然而，OLAP和数据挖掘技术在功能和应用方面也存在一些区别。
首先，OLAP技术更加侧重于对数据的交互式分析，用户可以灵活地对数据进行查询和分析，基本上不涉及模型的建立和训练。
而数据挖掘技术更加侧重于对数据的挖掘和模式的发现，用户需要先建立模型并对模型进行训练，才能进行数据的预测和分类分析。
其次，OLAP技术更加注重用户的实时交互和数据的可视化分析，使用户可以更直观地理解数据的变化趋势；而数据挖掘技术更加注重数据的深层次挖掘和模式的发现，帮助用户发现隐藏在数据中的有价值的信息。
四、结论
数据仓库中的OLAP和数据挖掘技术是两个非常重要的组成部分，它们都可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。
在实际应用中，用户可以根据自己的需求来选择合适的技术，进行数据的分析和挖掘。
同
时，OLAP和数据挖掘技术也可以相互结合，通过OLAP技术对数据进行交互式的分析，发现数据之间的关联性和趋势性，然后再通过数据挖掘技术对数据进行深层次挖掘和模式的发现，帮助用户发现隐藏在数据中的有价值的信息，从而更好地了解市场和客户需求，制定更加准确的决策。
数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术对于企业管理者的决策制定和市场营销具有非常重要的意义。