第三章 数据仓库的数据存储与处理
公开数据仓库管理制度范本
第一章总则第一条为规范公开数据仓库的管理，确保数据安全、准确、高效地服务于社会公众和政府部门，根据《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规，结合本单位的实际情况，制定本制度。
第二条本制度适用于本单位公开数据仓库的建立、运行、维护及使用等各个环节。
第三条本制度遵循以下原则：1. 安全性原则：确保数据仓库的安全，防止数据泄露、篡改和破坏。
2. 准确性原则：保证数据仓库中数据的准确性和可靠性。
3. 完整性原则：确保数据仓库的完整性和连续性。
4. 可用性原则：保障数据仓库的数据能够被有效利用。
5. 法规遵从性原则：遵守国家相关法律法规，确保数据仓库管理合法合规。
第二章数据仓库的建立第四条数据仓库的建立应当经过以下程序：1. 制定数据仓库建设方案，明确数据仓库的目标、功能、规模、结构等。
2. 进行数据资源调查，确定数据来源、类型、质量等。
3. 设计数据仓库架构，包括数据模型、存储结构、访问控制等。
4. 选择合适的技术和工具，进行数据仓库的搭建。
第三章数据入库与更新第五条数据入库应当遵循以下规定：1. 数据来源应当合法，确保数据的真实性、完整性和准确性。
2. 数据入库前应当进行质量检查，不合格的数据不得入库。
3. 数据入库应当有记录，包括数据来源、入库时间、操作人员等信息。
第六条数据更新应当及时、准确，确保数据仓库的实时性。
数据更新包括以下方式：1. 定期更新：根据数据变化周期，定期对数据进行更新。
2. 实时更新：对于关键数据，实现实时更新。
第四章数据使用与共享第七条数据使用应当遵循以下规定：1. 数据使用应当符合国家法律法规和本单位的规章制度。
2. 数据使用应当尊重数据提供者的权益，不得泄露、篡改数据。
3. 数据使用应当确保数据安全，防止数据泄露和非法使用。
第八条数据共享应当遵循以下原则：1. 遵守国家有关数据共享的规定。
2. 保障数据共享的合法性、安全性。
3. 数据共享应当明确共享范围、共享方式、共享权限等。
操作数据存储ODS和数据集市详解ppt课件
在这个阶段，将把第一步生成的每个ER图中的实体进行分解，分解 的结果仍以ER表示为佳。
13
3 建立ODS 3.1 ODS数据模型设计
数据延迟时间越短，ODS建设难度越高。 其中I 类ODS的建设难度最高，建设成本也是最高的。而且由于I 类
ODS的实时性，对于技术的要求与其它类型ODS也有所不同，一般 来讲需要用到EAI技术，但随着当前企业对数据仓库的实时性要求越 来越高，相信I 类ODS会变得越来越重要。 通常在企业应用架构中，ODS是一个可选件，但一旦需要用到ODS 的功能，那么ODS本身就将变得极为重要。 目前应用的比较多的是IV 类ODS，因为一旦将决策分析结果加载到
定义主题
主题名称和含义，说明该主题主要包含哪些数据，用 于什么分析；
主题所包含的维和度量；
主题的事实表，以及事实表的数据。
定义粒度
主题中事实表的数据粒度说明，这种粒度可以通过对 维的层次限制加以说明，也可以通过对事实表数据的 业务细节程度进行说明。
定义存储期限
主题中事实表中的数据存储周期。
7
ODS中，重要决策信息的高性能联机支持将成为可能。
2 DB-ODS-DW体系结构 2.1 简单结构
DB 应用
DB DB 操作型环境
ODS
特点：1)ODS的记录在DB中； 2)DW的记录在ODS中。
DW 分析型环境
8
2 DB-ODS-DW体系结构 2.2 复杂结构
ODS
Relational
Appl. Package
数据仓库技术在数据存储与数据处理中的应用
图的 同义语 ， 这些 多维视 图是 由多维数据库技 术所支持的 ， 他们 为数据 仓库应 用中所需的计 算和分析提供了技 术基础。 在实 际应用 中 ， Ｌ Ｐ常 常包 括对 数据 的 ＯＡ 相互查询 ，这项活 动发 生在通 过多种途径的一 系列分析之后 ， 底层 细节的进一步挖掘。 如对 ２３ Ｏ Ａ ． Ｌ Ｐ的结构 ＯＡ Ｌ Ｐ结构包括逻辑构件和物理构件 。
２３１ 辑结 构 ＿．逻
ＯＡ Ｌ Ｐ的功能结 构 由三个 服务 构 件组成 ： 数据存储服务 、 Ｌ Ｐ服务 、 ＯＡ 用户描述服 务。在 这种情况下 ，功能结构是 三层的客户机 ／ 务 服 器结构。 ２３ 物 理结 构 ．． ２ 物理结 构包括基 于数据存储技术 的两种方 式： 多维数据存储 和关 系数 据存储 。 多维数 据存储主要有 两种选择 ，即多维数 据存储 于工作站客户端或是 ０ Ａ Ｌ Ｐ服务 器上 。 在第一种情况下 ， 多维数 据存储 于客户 端 ， 它实施胖客户端 ， 用户可 以按范 围来分析 ， 这是 种 漫游选择 ， 只在数据加载至工作站时 ， 网络 才成为瓶颈 。它可能存在 的副作用是操作 的安 全性 和数据 的安全性 。 此选 择具有交通形式 ， 它 将多维数据存储于数据站场一级 ，以便为每一 个工作战配置本地存储和访问所选的多维数据 的子集 。 第二种情况 ，多维数 据存储与 Ｏ Ａ 服务 ＬＰ 组合在一起 。 工作站并不那么胖 了， 它抽取源于 数据仓库的数据 ，然后将其转换为多维数据结 构， 存储于数据站场服务器。 ３数据仓库与 ０ ＡＰ Ｌ 虽然数据仓库和联机 分析 处理 （ Ｐ 这 ０ ） 两个 术语有 时可互换 使用 ，但它们却适 用于通 常称 为决策支持系统或业务智能系统的不同组 件。这些类 型的系统的组件包括一些数 据库和
大数据的存贮和处理课件
利用机器学习技术对大数据进行分析和发掘，发现数据背后的规律和趋势。
智能化决策
基于大数据和人工智能的决策支持系统，提高决策的科学性和准确性，推动智 能化的发展。
THANK YOU
感谢各位观看
可扩大性。
散布式存储系统通常采用可扩大的架构 ，可以根据数据量和业务需求进行灵活 的扩大，同时支持多种数据类型和数据
访问模式。
散布式存储系统具有高可用性和高可靠 性，可以保证数据的持久性和一致性，
同时支持数据备份和恢复功能。
NoSQL数据库
NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它采用键值对、文档、列族或图形等数据结构来存储数据，并 支持灵活的数据模型和水平可扩大性。
数据仓库适用于对大量数据进行查询和分析的 应用场景，如商业智能、决策支持和数据分析 等。
数据仓库具有高性能、高可用性和可扩大性等 特点，可以支持复杂的查询和报表生成，同时 保证数据的安全性和完整性。
数据湖
数据湖是一种集中式的数据存储和处理平台，它可以 存储和管理大量结构化和非结构化数据，包括音频、
大数据的存贮和处理课件
目录
• 大数据概述 • 大数据存储技术 • 大数据处理技术 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据的定义与特点
定义：大数据是指数据量巨大、类型多样、处 理复杂的数据集合。
01
数据量大：数据量通常在TB级别甚至PB 级别，需要大规模存储和处理。
Streaming 和 MLlib 等组件，分别用于结 构化数据处理、实时数据处理和机器学习。
Flink
一个流处理和批处理的开源框架，具有高性能和可扩大性。
Flink 提供了一个统一的 API，用于处理无界和有界数据流。它支持高吞吐、低延迟的流处理，以及大 规模批处理。Flink 的核心是一个流执行引擎，它能够高效地处理数据流并支持状态计算。此外， Flink 还提供了丰富的窗口函数和连接器，以支持各种数据处理场景。
数据仓库数据安全管理制度
第一章总则第一条为确保公司数据仓库数据的安全、完整和可用，防止数据泄露、篡改、丢失等风险，特制定本制度。
第二条本制度适用于公司所有涉及数据仓库的数据收集、存储、使用、处理、传输、销毁等活动。
第三条本制度遵循以下原则：1. 隐私保护原则：对个人隐私数据进行严格保护，未经授权不得泄露。
2. 完整性原则：确保数据仓库数据的准确性和一致性。
3. 可用性原则：确保数据仓库数据在需要时能够及时、准确地提供。
4. 安全性原则：采取有效措施，防止数据泄露、篡改、丢失等风险。
第二章数据分类与分级第四条公司数据仓库数据分为以下几类：1. 公开数据：指对内对外公开的数据，如公司年报、产品介绍等。
2. 内部数据：指公司内部使用的数据，如员工信息、财务数据等。
3. 高级内部数据：指涉及公司核心业务、技术秘密的数据。
第五条公司数据仓库数据分级如下：1. 一级数据：涉及公司核心业务、技术秘密，对数据安全要求极高的数据。
2. 二级数据：涉及公司内部使用的数据，对数据安全要求较高的数据。
3. 三级数据：涉及公司公开数据，对数据安全要求较低的数据。
第三章数据安全责任第六条公司董事会对数据安全负有最终责任。
第七条公司高层管理人员对数据安全方针和政策负责，并由数据安全团队负责执行与管理数据安全。
第八条数据安全团队工作职责：1. 制定与颁布数据安全政策和规程。
2. 定期开展数据安全教育和训练。
3. 监测和识别数据安全风险。
4. 负责数据安全事件的调查和处理。
第九条所有公司员工应遵守数据安全制度，将数据安全作为工作的重中之重。
第四章数据收集与存储第十条数据收集应遵循以下原则：1. 合法性原则：收集数据应合法合规，不得侵犯他人合法权益。
2. 诚信原则：收集数据应诚实守信，不得虚构、篡改数据。
第十一条数据存储应遵循以下要求：1. 选用安全可靠的数据存储设备。
2. 对数据进行加密存储，防止数据泄露。
3. 定期对数据进行备份，确保数据安全。
第五章数据使用与处理第十二条数据使用应遵循以下原则：1. 依法使用原则：使用数据应符合法律法规的要求。
数据仓库与数据分析-第一-至第三章
数据仓库与数据分析第一、二、三章一、数据处理的类型：1、操作型处理：操作型处理主要完成数据的收集、整理、存储、查询和增、删改操作等，主要由一般工作人员和基层管理人员完成。
2、分析型处理：分析型处理是对数据的再加工，往往要访问大量的历史数据，进行复杂的统计分析，从中获取信息，因此也称为信息型处理，主要由中高级管理人员完成。
操作型数据处理：二、联机事务处理系统（OLTP）的主要功能：对事务进行处理，快速地响应客户的服务要求，使企业的业务处理自动化。
其主要性能指标是事务处理效率和事务吞吐率，每个事务处理的时间越快越好，单位时间能完成的事务数量越多越好。
三、dbms：数据库管理系统。
Dwms:数据仓库管理系统。
OLAP：联机分析处理。
Oltp基于db,olap基于dw。
四、事务：用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做、要么全不做，是一个不可分割的工作单元。
在关系数据库中，一个事务可以是一条SQL语句、一组SQL语句或整个程序。
五、事务的ACID性质：1、原子性：事务是一个逻辑工作单元，是一个整体，是不可分割的。
2、一致性：事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
3、隔离性：事务并发执行也能保持原子性和一致性，则是事务的隔离性。
4、持久性：一旦事务成功完成，该事务对数据库所施加的所有更新都是永久的。
六、决策支持系统（DSS）：分析型数据处理的典型。
决策支持系统需要具备的基本功能是建立各种数学模型，对数据进行统计分析，得出有用的信息作为决策的依据和基础。
DSS对数据集成的迫切需要是数据仓库技术出现的最重要动因。
分析型数据处理需要访问大量的当前和历史数据，进行复杂的计算，即需要本部门的数据也会需要其他部门的数据，甚至是竞争对手的数据。
七：操作型数据和分析型数据的区别：操作型数据分析型数据细节的综合的，或提炼的当前数据历史数据可更新（可以update）不更新（不可update，但可insert）操作需求事先可知道操作需求事先不知道完全不同的生命周期生命周期符合SDLC（软件开发生命周期）对性能要求高对性能要求宽松一个时刻操作一单元一个时刻操作一集合事务驱动分析驱动面向业务处理面向分析一次操作数据量大，计算复杂一次操作数据量小，计算简单支持日常操作支持管理需求八、数据分散的原因：1、事务处理应用的分散：OLTP系统一般只需要与本部门业务有关的当前数据，没有包括企业范围内的集成应用。
教育行业教育大数据解决方案
教育行业教育大数据解决方案第一章：概述 (3)1.1 教育大数据的定义与意义 (3)1.2 教育大数据的发展现状 (3)1.3 教育大数据解决方案的目标与原则 (4)第二章：数据采集与整合 (4)2.1 数据采集技术 (4)2.1.1 网络爬虫技术 (4)2.1.2 数据接口技术 (4)2.1.3 物联网技术 (4)2.1.4 移动应用技术 (5)2.2 数据整合方法 (5)2.2.1 数据清洗 (5)2.2.2 数据映射 (5)2.2.3 数据关联 (5)2.2.4 数据仓库 (5)2.3 数据质量控制 (5)2.3.1 数据校验 (5)2.3.2 数据监控 (5)2.3.3 数据治理 (6)第三章：数据存储与管理 (6)3.1 数据存储技术 (6)3.1.1 关系型数据库 (6)3.1.2 非关系型数据库 (6)3.1.3 分布式存储技术 (6)3.2 数据管理策略 (6)3.2.1 数据标准化 (6)3.2.2 数据清洗 (7)3.2.3 数据整合 (7)3.2.4 数据监控 (7)3.3 数据安全与隐私保护 (7)3.3.1 数据加密 (7)3.3.2 访问控制 (7)3.3.3 数据备份与恢复 (7)3.3.4 隐私保护技术 (7)第四章：数据分析与挖掘 (7)4.1 数据分析方法 (7)4.2 数据挖掘技术 (8)4.3 教育应用案例 (8)第五章：个性化教学与评估 (9)5.1 个性化教学策略 (9)5.2 学习评估方法 (9)5.3 教学效果分析 (10)第六章：教育管理决策支持 (10)6.1 教育决策模型 (10)6.2 数据可视化技术 (10)6.3 决策效果评估 (11)第七章：教育资源共享与优化 (11)7.1 资源共享平台建设 (11)7.1.1 平台架构设计 (11)7.1.2 资源分类与标准制定 (12)7.1.3 资源共建共享机制 (12)7.1.4 平台运营与管理 (12)7.2 资源优化配置策略 (12)7.2.1 需求导向策略 (12)7.2.2 差异化配置策略 (12)7.2.3 协同发展策略 (12)7.2.4 动态调整策略 (12)7.3 教育公平与均衡发展 (13)7.3.1 提高教育资源覆盖面 (13)7.3.2 促进教育资源均衡发展 (13)7.3.3 关注弱势群体教育需求 (13)7.3.4 提升教育质量 (13)第八章：教师专业发展 (13)8.1 教师培训与成长 (13)8.2 教师评价体系 (13)8.3 教师激励与激励制度 (14)第九章：学生发展指导 (14)9.1 学生个性化发展 (14)9.1.1 个性化发展概述 (14)9.1.2 个性化发展策略 (15)9.2 学生心理健康与成长 (15)9.2.1 心理健康概述 (15)9.2.2 心理健康与成长策略 (15)9.3 学生综合素质评价 (15)9.3.1 综合素质评价概述 (15)9.3.2 综合素质评价策略 (15)第十章：教育大数据应用案例与展望 (16)10.1 国内外教育大数据应用案例 (16)10.1.1 国内教育大数据应用案例 (16)10.1.2 国外教育大数据应用案例 (16)10.2 教育大数据发展趋势 (16)10.3 面向未来的教育大数据解决方案 (17)第一章：概述1.1 教育大数据的定义与意义教育大数据是指在教育领域，通过对海量教育信息资源的收集、整合、分析与挖掘，形成具有教育决策支持、教育管理与教育服务功能的数据集合。
公开数据仓库管理制度
第一章总则第一条为规范公开数据仓库的管理，确保数据质量、安全与合规，提高数据利用率，根据国家有关法律法规和行业标准，结合本地区实际情况，特制定本制度。
第二条本制度适用于本地区所有公开数据仓库的建设、维护、使用和管理。
第三条公开数据仓库应遵循以下原则：1. 合法性：数据收集、存储和使用必须符合国家法律法规。
2. 安全性：确保数据安全，防止数据泄露、篡改和破坏。
3. 完整性：保证数据真实、准确、完整。
4. 可用性：确保数据易于获取、查询和使用。
5. 可维护性：便于数据仓库的更新、升级和维护。
第二章数据收集与存储第四条数据收集：1. 收集数据应遵循合法性、必要性、最小化原则。
2. 收集数据应明确数据来源、收集目的、数据范围和数据处理方式。
3. 收集数据应经数据提供方同意，并签订数据共享协议。
第五条数据存储：1. 数据存储应选择符合国家标准的存储设备和技术。
2. 数据存储应保证数据安全，防止数据泄露、篡改和破坏。
3. 数据存储应按照数据类型、数据来源、数据时效等属性进行分类管理。
第三章数据治理与维护第六条数据治理：1. 建立数据治理组织，明确各部门职责，制定数据治理策略。
2. 制定数据质量标准，对数据进行定期检查和评估。
3. 对数据进行清洗、转换、整合，确保数据质量。
第七条数据维护：1. 定期检查数据仓库运行状态，确保系统稳定、可靠。
2. 及时更新数据，确保数据时效性。
3. 定期备份数据，防止数据丢失。
第四章数据开放与共享第八条数据开放：1. 对符合开放条件的数据，按照国家规定进行公开。
2. 公开数据应确保数据真实、准确、完整。
3. 公开数据应便于用户查询、下载和使用。
第九条数据共享：1. 建立数据共享机制，明确共享范围、共享方式和共享责任。
2. 数据共享应遵循合法性、必要性、最小化原则。
3. 数据共享应签订数据共享协议，明确双方权利和义务。
第五章安全与保密第十条安全保障：1. 建立数据安全管理制度，明确数据安全责任。
数据仓库与数据挖掘 课后答案 (陈志泊 著) 清华大学出版社
第1章数据仓库的概念与体系结构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，根据元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OLTP和联机分析处理OLAP。
4.多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片（Slice）、切块（dice）、钻取（Drill-down 和Roll-up 等）和旋转（pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、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、独立型数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。
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”意味着源数据系统、决策支持服务和数据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、以营运导向为主、以实时数据仓库和自动决策为主。
11.什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？答：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。
数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。
大数据导论-思维、技术与应用 第3章 大数据预处理
数据削减
数据消减技术的主要目的就是用于帮助从原有巨大数据集中获得一个精 简的数据集，并使这一精简数据集保持原有数据集的完整性。数据削减 的主要策略有以下几种： 1. 数据立方合计：这类合计操作主要用于构造数据立方（数据仓库操
作）。 2. 维数消减：主要用于检测和消除无关、弱相关、或冗余的属性或维
（数据仓库中属性）。 3. 数据压缩：利用编码技术压缩数据集的大小。
数据集成处理
1. 模式集成（Schema Integration）问题 就是如何使来自多个数据源的现实世界的实体相互匹配，这其中就涉及 到实体识别问题。 例如： 如何确定一个数据库中的“custom_id”与另一个数据库中的 “custom_number”是否表示同一实体。 数据库与数据仓库的元数据可以帮助避免在模式集成时发生错误。
Bin的划分方法一般有两种，一种是等高方法，即每个Bin中的元素的个
数相等；另一种是等宽方法，即每个Bin的取值间距（左右边界之差）
相同。
b in 中个 数
b in中个 数
等高bin
属性 值
等宽bin
属性 值
噪声数据处理
例如：
排序后价格：4,8,15,21,21,24,25,28,34
划分为等高度bin： —Bin1：4,8,15 —Bin2：21,21,24 —Bin3：25,28,34
例如：每天数据处理常常涉及数据集成操作销售额（数据）可以进行 合计操作以获得每月或每年的总额。
这一操作常用于构造数据立方或对数据进行多细度的分析。
数据转换处理
3. 数据泛化处理（Generalization）。所谓泛化处理就是用更抽象（更 高层次）的概念来取代低层次或数据层的数据对象。 例如：街道属性可以泛化到更高层次的概念，诸如：城市、国家。 对于数值型的属性也可以映射到更高层次概念 如年龄属性。如：年轻、中年和老年。
高效可靠的数据存储和处理系统设计
高效可靠的数据存储和处理系统设计第一章引言随着互联网的发展，数据量呈现指数级的增长，数据存储和处理成为当今互联网应用最为重要的问题之一。
很多企业需要在大量数据中挖掘出有价值的信息，以协助人们做出正确的商业决策。
因此，高效可靠的数据存储和处理系统对于企业的成功至关重要。
本文将从系统设计的角度出发，探讨一种高效可靠的数据存储和处理系统的设计。
第二章数据存储系统的设计2.1 存储介质的选择存储介质的选择是数据存储系统设计的重点。
当前主流的存储介质有硬盘、固态硬盘和内存。
从存储容量、存取速度、稳定性和价格等方面综合考虑，内存和硬盘是最为常用的存储介质。
内存的存取速度非常快，在需要快速读取和写入数据的场景中表现尤为出色。
但内存的容量相对有限，价格也非常昂贵。
硬盘的存储容量相比内存要大得多，而价格也相对较低，但硬盘的读取速度相比内存则较慢。
因此在实际应用中，需要根据业务需求权衡取舍，选择最为合适的存储介质。
2.2 存储结构的设计在数据存储系统中，存储结构的设计非常重要，它决定了系统对数据的存储方式和访问方式。
目前主要的存储结构有关系型数据库和非关系型数据库两种。
关系型数据库以表格的形式存储数据，可实现多表连接查询、外键等功能。
它的针对性很强，因而非常适合企业级应用。
非关系型数据库则是简单的键值对存储，更适合于数据处理和管理。
另外，存储结构的设计还包括数据分片的策略。
数据分片可以增加系统的扩展性和容错性。
一般可以采用水平分片和垂直分片两种方式。
2.3 存储优化的设计存储优化是指在存储设计中尽可能地减少存储冗余，降低存储成本和提高存储效率。
常见的方法包括压缩、索引、分区等。
压缩可以减少数据存储所占的空间，提高存储效率。
索引能够加速数据的查找，提高查询效率。
分区能够将数据存储在不同的物理磁盘上，降低系统的读写负荷。
第三章数据处理系统的设计3.1 数据读取和处理数据读取稳健且高效的处理是数据处理系统设计的重中之重。
第三章 数据预处理
对单位名称字段进行一致性的处理 为了避免在同一数据库中，用两种形式、说 法来代表同一事物，制定单位名称表，使单 位代码与名称一一对应，同时也减少了数据 库中多余的字段。 填充空缺值 检查数据记录中空缺值的情况，按照以上所 述方法处理，这里不赘述。
28
对带有空间信息的数据进行清理
下图是市规划局周边的规划红线图， 乍一看，看不出其中出现错误的地 方，但是根据其空间信息的数据， 可以发现这一个地方有重复申报的 错误。
5
不一致数据
许多情况下，所记录的数据可能不一致，这是 多方面的因素，比如，由于编码或表示不同， 在数据集成的时候，就有可能造成不一致。
6
3.3数据集成和变换
数据集成：将多个数据源中的数据结合 起来存放在一个一致的数据存储（如数 据仓库）中。源数据可能包括多个数据 库，数据立方体或一般文件。
7
三个重要的问题要考虑
11
3）小数定标化：就是科学表示法的形式，将 属性的值映射到[0，1]之间。将小数点的位置 规范化，小数点的移动根据属性的最大绝对值。 如将A属性的值35规范后为：35/100=0.35
பைடு நூலகம்
12
属性构造：是由给定的属性构造和添加 新的属性，以有利于挖掘。比如，我们 根据属性heigh 和 width可以构造 area属 性。通过这种组合属性，属性构造可以 发现关于数据属性间联系的丢失信息， 这对知识发现有用的。
4
噪声数据
一个测量变量中的随机错误或偏差。可以用以下方法： 分箱 包括按箱平均值平滑，即就是将属性值根据等深， 例如每箱3个进行分箱，然后用这三个值的平均值代替 箱中的值。类似有按箱中值平滑，按箱边界平滑； 聚类 聚类将相似的值组织成群或类，落在群或类外的 值就是孤立点，也就是噪声数据； 计算机和人工检查结合，比如，在一种应用中，使用 信息理论度量，帮助识别手写体字符数据库中的孤立 点； 回归，让数据适合一个函数（如回归函数）来平滑数 据。
第三章 《大数据导论》大数据管理
之后每隔一定时间ISO都会更新新版本的SQL标准，目前最新的版本 已经演进到2016。
02 结构化查询语言：SQL构成
新型数据管理与查询系统
2010年前后，美国谷歌公司为满足搜索业务的需求，推出了以分布式文件系统GFS （Google File System）、分布式计算框架MapReduce、列族数据库BigTable为代表的 新型数据管理与分布式计算技术。Doug Cutting领衔的技术社区研发了对应的开源版 本，在Apache开源社区推出，形成了Hadoop大数据技术生态，不断迭代发展出一系列 大数据时代的新型数据管理技术，例如面向内存计算的Spark大数据处理软件栈， MangoDB、Cassandra等各类型NoSQL数据库，Impala、SparkSQL等分布式数据查询技术 （Sql on Hadoop）。
数据管理的内涵 数据管理技术 数据管理技术是指对数据进行分类、编码、存储、索引和查询，是大数据 处理流程中的关键技术，负责数据从落地存储（写）到查询检索（读）的核心 系统。数据管理技术从最早人们使用文件管理数据，到数据库、数据仓库技术 的出现与成熟，再到大数据时代NoSQL等新型数据管理系统的涌现，一直是数 据领域研究和工程领域的热点。
属性域：生表
性别 年龄 图书证号 所在系
一个属性
S3001 张明 男 S3002 李静 女
22 B20050101 外语 21 B20050102 外语
一个元组
S4001 赵丽 女
21 B20050301 管理
数据处理中的数据存储和数据管理技术比较(三)
数据处理是当今社会中一个非常重要的领域，随着科技的发展和信息的爆炸式增长，数据存储和数据管理技术也得到了极大的重视。
各个行业和机构都需要有效地管理和储存大量的数据，以便更好地进行分析、决策和创新。
在这篇文章中，我将对数据存储和数据管理技术进行比较，并讨论它们各自的优点和局限性。
一、数据存储技术比较传统关系型数据库关系型数据库是目前使用最广泛的数据存储技术之一。
它采用表格的形式来组织数据，使用结构化查询语言（SQL）进行数据的检索和操作。
这种存储方式具有高度的可靠性和一致性，能够保证数据的完整性和一致性。
此外，关系型数据库还支持事务处理和复杂的查询操作，非常适合企业级应用。
然而，传统关系型数据库的存储能力有限，无法高效地处理大规模的数据。
此外，由于表格结构的限制，关系型数据库对于半结构化和非结构化的数据存储和查询不够灵活。
这也制约了关系型数据库在大数据时代的应用。
非关系型数据库非关系型数据库是为了解决传统关系型数据库的局限性而出现的一种存储方式。
它采用键值对、文档、图形或列族等方式来组织和存储数据，具有高度的灵活性和可扩展性。
非关系型数据库的存储结构可以根据应用的需求进行灵活调整，非常适合存储和处理大规模的非结构化数据。
然而，非关系型数据库相比传统关系型数据库的数据一致性和完整性较差，不适合用于需要高度一致性的场景。
此外，非关系型数据库对于复杂查询和事务处理的支持相对较弱，可能不适合某些特定的应用场景。
二、数据管理技术比较数据仓库数据仓库是一种用于集成和管理大量数据的系统。
它将来自不同数据源的数据进行提取、转换和加载，存储在一个统一的数据模型中，供决策支持系统和分析工具使用。
数据仓库具有高度的数据一致性和准确性，可以提供复杂的查询和分析功能，对于企业决策具有重要意义。
然而，数据仓库需要进行复杂的ETL（抽取、转换和加载）过程，对数据的处理和管理较为繁琐。
此外，数据仓库的构建需要大量的存储资源和时间成本，对于小型企业或者临时性需求可能显得过于庞大和复杂。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第三章
第三章作业1.联机分析处理（OLAP）的简单定义是什么？它体现的特征是什么。
P40联机分析处理是共享多维信息的快速分析。
它体现在四个特征：（1）快速性（2）可分析性（3）多维性（4）信息性2.OLAP准则中的主要准则有哪些？P41（1）多维概念视图（2）透明性（3）可访问性（4）一直稳定的报表性能（5）客户/服务器体系结构（6）维的等同性（7）动态的系数矩阵处理（8）多用户支持能力（9）非限定的跨维操作（10）直观的数据操作（11）灵活的报表生成（12）不受限制的维和聚集层次3. 什么是维？关系数据库是二维数据吗？如何理解多维数据？P43维是人们观察数据的特定角度。
关系数据库不是二维数据，只是通过二维关系表示了数据的多维概念。
多维数据就是从多个特定角度来观察特定的变量。
4.MDDB（Multi Dimensional Database, 多维数据库）是以多维的方式组织数据，即以维作为坐标系，采用类似于数组的形式存储数据。
RDBMS（relational database management system，关系型数据库管理系统）通过数据、关系和对数据的约束三者组成的数据模型来存放和管理数据MDDB特点：1.数据库中的元素具有相同的数值2.多维数据库表达清晰，3.占用存储少RDBMS的特点：1.数据以表格的形式出现2.每行为各种记录名称3.每列为记录名称所对应的数据域4.许多的行和列组成一张表单5.若干的表单组成database5.1.数据存取速度ROLAP服务器需要将SQL语句转化为多维存储语句，临时“拼合”出多维数据立方体。
因此，ROLAP的响应时间较长。
MOLAP在数据存储速度上性能好，响应速度快。
2.数据存储的容量ROLAP使用的传统关系数据库的存储方法，在存储容量上基本没有限制。
MOLAP通常采用多平面叠加成立体的方式存放数据。
当数据量超过操作系统最大文件长度时，需要进行数据分割。
多维数据库的数据量级难以达到太大的字节级。
数据存储与处理技术
数据存储与处理技术
数据存储与处理技术主要涉及到对海量数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输等一系列处理过程。
这个过程的目标是挖掘出有价值的信息和知识。
具体来说，数据存储与处理技术包括以下几个方面：
1、数据采集：从各种数据源（如传感器、数据库、网络等）收集原始数据。
2、数据存储：将采集到的数据存储在数据仓库、数据湖等大数据存储设施中。
在这一环节中，重点需要解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术，同时要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。
3、数据检索：根据需求对存储在大数据存储设施中的数据进行检索和查询。
4、数据加工：对原始数据进行清洗、转换、聚合等处理，以提高数据质量。
其中，数据清洗的目的是过滤掉“噪声”和无关数据，提取出有效数据。
5、数据变换：通过数据挖掘、机器学习等技术，将数据转换为有价值的信息和知识。
6、数据传输：将处理好的数据传输给其他系统或用户使用。
在实际应用中，数据存储与处理技术还需要解决一些挑战，如数据安全问题（涉及到用户的隐私和企业的商业机密）和技术瓶颈问题（如数据存储容量、数据处理速度等方面的限制）。
为了解决这些问题，研究者们正在开发各种新型的数据存储与管理技术，如可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术等。
同时，也在研究大数据索引技术、大数据移动、备份、复制等技术，以及大数据可视化技术，以便更好地管理和使用大数据。
金融业务数据仓库管理制度
第一章总则第一条为规范金融业务数据仓库的管理，确保数据仓库的稳定运行和数据质量，提高金融业务数据分析的准确性和效率，特制定本制度。
第二条本制度适用于本行所有涉及数据仓库的部门和个人，包括数据采集、存储、处理、分析、应用等环节。
第三条本制度遵循以下原则：1. 完整性原则：确保数据仓库中数据的完整性，避免数据丢失或遗漏；2. 准确性原则：保证数据仓库中数据的准确性，确保数据分析结果的可靠性；3. 安全性原则：加强数据仓库的安全管理，防止数据泄露和非法访问；4. 可用性原则：提高数据仓库的数据可用性，方便各部门快速获取所需数据。
第二章数据采集与存储第四条数据采集：1. 各部门应按照数据仓库的规范要求，定期将业务数据上传至数据仓库；2. 数据采集应保证数据的及时性、准确性和完整性；3. 采集的数据应符合国家相关法律法规和行业标准。
第五条数据存储：1. 数据仓库应采用高性能、高可靠性的存储设备；2. 数据存储应按照数据类型、业务领域等进行分类管理；3. 数据存储应定期进行备份，确保数据安全。
第三章数据处理与分析第六条数据处理：1. 数据仓库应具备数据清洗、转换、整合等功能；2. 数据处理应保证数据的准确性、一致性和可用性；3. 数据处理应遵循数据质量管理规范。
第七条数据分析：1. 数据分析人员应具备一定的金融业务知识和数据分析技能；2. 数据分析应根据业务需求，选择合适的分析方法和工具；3. 数据分析结果应准确、客观，为业务决策提供有力支持。
第四章数据应用与共享第八条数据应用：1. 各部门应根据业务需求，利用数据仓库进行数据分析、决策支持等；2. 数据应用应遵循数据保密原则，确保数据安全。
第九条数据共享：1. 数据仓库应提供数据查询、下载等服务；2. 数据共享应遵循数据安全原则，确保数据不泄露。
第五章安全管理第十条数据安全：1. 数据仓库应采取物理、技术、管理等多种措施，确保数据安全；2. 数据访问权限应严格管理，防止非法访问和篡改。
数据仓库——精选推荐
数据仓库第⼀章数据仓库概念数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW）,是⼀个⽤于存储、分析、报告的数据系统。
数据仓库的⽬的是构建⾯向分析的集成化数据环境，为企业提供决策⽀持（Decision Support）。
数据仓库本⾝并不“⽣产”任何数据，其数据来源于不同外部系统；同时数据仓库⾃⾝也不需要“消费”任何的数据，其结果开放给各个外部应⽤使⽤，这也是为什么叫“仓库”，⽽不叫“⼯⼚”的原因。
第⼆章场景案例数据仓库为何⽽来？先下结论：为了分析数据⽽来，分析结果给企业决策提供⽀撑。
信息总是⽤作两个⽬的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。
数据仓库是信息技术长期发展的产物。
下⾯以中国⼈寿保险公司（chinalife）发展为例，阐述数据仓库为何⽽来？2.1 操作型记录的保存中国⼈寿保险（集团）公司下辖多条业务线，包括：⼈寿险、财险、车险，养⽼险等。
各业务线的业务正常运营需要记录维护包括客户、保单、收付费、核保、理赔等信息。
联机事务处理系统（OLTP）正好可以满⾜上述业务需求开展, 其主要任务是执⾏联机事务和查询处理。
其基本特征是前台接收的⽤户数据可以⽴即传送到后台进⾏处理，并在很短的时间内给出处理结果。
关系型数据库是OLTP典型应⽤，⽐如：Oracle、Mysql、SQL Server等。
2.2 分析型决策的制定随着集团业务的持续运营，业务数据将会越来越多。
由此也产⽣出许多运营相关的困惑：能够确定哪些险种正在恶化或已成为不良险种？能够⽤有效的⽅式制定新增和续保的政策吗？理赔过程有欺诈的可能吗？现在得到的报表是否只是某条业务线的？集团整体层⾯数据如何？为了能够正确认识这些问题，制定相关的解决措施，瞎拍桌⼦是肯定不⾏的。
最稳妥办法就是：基于业务数据开展数据分析，基于分析的结果给决策提供⽀撑。
也就是所谓的数据驱动决策的制定。
然后，⾯临下⼀个问题：在哪⾥进⾏数据分析？数据库可以吗？2.3 OLTP环境开展分析可⾏吗？结论：可以，但是没必要。
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系 统 分 析 与 设 计
第三章
2012-3-12
3.3 数据模型
目前，对数据仓库模型的讨论大多集中在逻辑模型， 目前，对数据仓库模型的讨论大多集中在逻辑模型，其中最常 用的是多维模型。 用的是多维模型。
维
人们观察数据的特定角度。例如， 人们观察数据的特定角度。例如，企业常常关心不同销售数据 随时间的变化情况，所以时间就是一个维； 随时间的变化情况，所以时间就是一个维；
第三章
加载管理器
• 功能 支持数据抽取与加载 • 实现途径 1)外购的软件工具 （1)外购的软件工具 (2)针对特殊要求而编写程序 针对特殊要求而编写程序、 (2)针对特殊要求而编写程序、存储过程以及脚本文 件
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第三章
2012-3-12
加载管理器
系 统 分 析 与 设 计
系 统 分 析 与 设 计
branch
branch_key branch_name branch_type
location
location_key street city province_or_street country
location_key units_sold dollars_sold avg_sales Measures
系 统 分 析 与 设 计
概念模型 逻辑模型 物理模型
2012-3-12
第三章
3.3 数据模型
• 概念模型 客观世界到计算机系统的一个中间层次， 客观世界到计算机系统的一个中间层次，它最常用 的表示方法是E－ 法 实体－关系）。 的表示方法是 －R法（实体－关系）。 目前，数据仓库一般是建立在关系型数据库的基础 目前， 之上， 之上，所以其概念模型与一般关系型数据库采用的概念 模型相一致。 模型相一致。
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第三章
2012-3-12
系 统 分 析 与 设 计
左图是一个低粒度级，每个活动(在这里是一次电话) 左图是一个低粒度级，每个活动(在这里是一次电话)被详细 记录下来，数据的格式如图所示。到月底每个顾客平均有200条 记录下来， 数据的格式如图所示。 到月底每个顾客平均有200条 200 记录(全月中每个电话都记录一次) 因而总共需要40000个字节； 40000个字节 记录(全月中每个电话都记录一次)，因而总共需要40000个字节； 右图的边是一个高粒度级。数据代表一位顾客一个月的综合 右图的边是一个高粒度级。 信息，每位顾客一个月只有一个记录，这样的记录大约只需200 信息，每位顾客一个月只有一个记录，这样的记录大约只需200 个字节。 个字节。
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第三章
2012-3-12
3.2 数据粒度
当提高粒度级别时， 当提高粒度级别时，数据所能回答查询的能力会 随之降低。换言之，在一个很低的粒度级别上， 随之降低。换言之，在一个很低的粒度级别上，几乎 可以回答任何问题，但在高粒度级别上， 可以回答任何问题，但在高粒度级别上，数据所能处 理的问题的数量是有限的。 理的问题的数量是有限的。
系 统 分 析 与 设 计
第三章
2012-3-12
3.3 数据模型
数据模型是对现实世界的一种抽象， 数据模型是对现实世界的一种抽象，根据抽象程度 的不同，可形成不同抽象层次上的数据模型。 的不同，可形成不同抽象层次上的数据模型。与数据库 的数据模型相类似， 的数据模型相类似，数据仓库的数据模型也分为三个层 次：
系 统 分 析 与 设 计
第三章
2012-3-12
星型结构的实例
time
time_key day day_of_the_week month quarter year
item
Sales Fact Table time_key item_key branch_key
item_key item_name brand type supplier_type
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• 复杂度
视数据仓库系统而定。 视数据仓库系统而定。
2012-3-12
第三章
查询管理器
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
系 统 分 析 与 设 计
第三章
2012-3-12
查询管理器的具体功能
• 将查询引导至正确的表
• 实现客户查询的调度
查询管理器将把查询统计分析的结果存入查询概述 文件，供仓库管理器使用， 文件 ， 供仓库管理器使用， 以决定为哪些项目执行数据 集合的工作。 集合的工作。
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第三章
2012-3-12
仓库管理器
系 统 分 析 与 设 计
第三章
2012-3-12
仓库管理器的具体功能
• • • • • • • • 检验各字段相互之间的关系与一致性 将临时保在存储介质中的数据转换与合并， 将临时保在存储介质中的数据转换与合并，然后加载至数据仓库 对数据仓库数据添加索引、视图、 对数据仓库数据添加索引、视图、数据分区 根据需要进行数据的标准化 根据需要生成新的集合信息 更新已有的集合信息 备份数据仓库（完整或是递增式） 备份数据仓库（完整或是递增式） 备存数据仓库中过时的数据（另存至其它存储介质） 备存数据仓库中过时的数据（另存至其它存储介质）
系 统 分 析 与 设 计
第三章
2012-3-12
3.3 数据模型
• 数据仓库的数据模型 星型结构 雪花型结构 星型雪花型结构 • 数据仓库的数据＝事实数据＋维度数据 数据仓库的数据＝事实数据＋ 不论是星型、 不论是星型、雪花型或者是星型雪花型结构都是以 事实表为中心。 事实表为中心。不同点只是在外围维度表相互之间的关 系不同而已。 系不同而已。
• 仓库管理器
执行程序：数据整理与转换程序、 执行程序：数据整理与转换程序、备份与备存程序 功能：转换并管理数据仓库数据、 功能：转换并管理数据仓库数据、备份与备存数据
• 查询管理器
系 统 分 析 与 设 计
执行程序： 执行程序：查询管理程序 功能： 功能：引导并管理数据仓库的查询
2012-3-12
第三章
2012-3-12
加载管理器
建议 用户尽量选用适合的软件工具来协助进行整个加载 管理的工作； 管理的工作； 但是，因为源数据的特性存在很大的差异，数据仓 但是，因为源数据的特性存在很大的差异， 库中加载管理器的功能无法一致， 库中加载管理器的功能无法一致，所以不可能完全使用 外购的软件工具， 外购的软件工具，而必须自行设计针对特殊需要而编写 的程序、存储过程或是脚本文件。 的程序、存储过程或是脚本文件。
系 统 分 析 与 设 计
2012-3-12
第三章
3.3 数据模型
维成员 维的一个取值称为该维的一个成员。如果一个维是多层次的， 维的一个取值称为该维的一个成员。如果一个维是多层次的， 那么该维的成员就是在不同层次取值的组合。例如时间维分为年、 那么该维的成员就是在不同层次取值的组合。例如时间维分为年、 月和天三个层次则分别在其上各取一个值组合起来即得到日期维的 一个成员， 某年某月某日” 一个成员，即“某年某月某日”； 度量 描述了要分析的数值，例如话费、用户数量等； 描述了要分析的数值，例如话费、用户数量等；
2012-3-12
第三章
问题： 上星期某某顾客是否给某某人打了电话 问题：“上星期某某顾客是否给某某人打了电话?” 在低粒度级别上， 完全可以回答这一问题， 在低粒度级别上 ， 完全可以回答这一问题 ， 虽然 这种回答将花费大量资源去查询大量的记录， 这种回答将花费大量资源去查询大量的记录 ， 但是 问题结果是可以确定的。 问题结果是可以确定的。 在高粒度级别上， 则无法明确地回答这个问题。 在高粒度级别上 ， 则无法明确地回答这个问题 。 假如在数据仓库中存放的只是所打电话的总数， 假如在数据仓库中存放的只是所打电话的总数 ， 那 么就无法确定其中是否有一个电话是打给某人的。 么就无法确定其中是否有一个电话是打给某人的。
维的层次
人们观察数据的某个特定角度还可以存在细节程度不同的多个 描述，这就是维的层次。一个维往往有多个层次， 描述，这就是维的层次。一个维往往有多个层次，比如描述时间维 可以从年份、季度、月份、天等不同层次来描述，那么年份、 时，可以从年份、季度、月份、天等不同层次来描述，那么年份、 季度、月份和天就是时间维的层次； 季度、月份和天就是时间维的层次；
系 统 分 析 与 设 计
第三章
2012-3-12
加载管理器的具体功能
• • • •
系 统 分 析 与 设 计
抽取来自源系统的数据 将抽取的数据快速加载临时保存介质 执行简单的数据转换任务 将转换后数据加载至与数据仓库类似的数据 结构之中
2012-3-12
第三章
仓库管理器
• 功能 执行管理一个数据仓库所需的必要程序 • 实现途径 （1）外购的系统管理工具 （2）针对特殊需要而编写的程序以及脚本文件 • 复杂度 因自动化的程度而异
supplier
supplier_key supplier_type
系 branch 统 branch_key 分 branch_name 析 branch_type 与 设 计
location
location_key street city_key
location_key units_sold dollars_sold avg_sales
系 统 分 析 与 设 计
第三章
2012-3-12
3.2 数据粒度
定义 粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程 度的级别。细化程度越高，粒度级就越小；相反， 度的级别。细化程度越高，粒度级就越小；相反，细化程度越 粒度级就越大。 低，粒度级就越大。 粒度深深地影响存放在数据仓库中数据量的大小， 粒度深深地影响存放在数据仓库中数据量的大小，同时影 响数据仓库所能回答的查询类型。 响数据仓库所能回答的查询类型。 在数据仓库中的数据粒度与查询的详细程度之间要做出权 衡。