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数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘引言：数据仓库和数据挖掘是当今信息时代中非常重要的概念。
数据仓库是指用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，而数据挖掘则是从这些数据中发现隐藏的模式和知识。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的概念、作用以及应用领域。
一、数据仓库1.1 数据仓库的定义和特点- 数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。
- 数据仓库是基于主题的，即以特定的主题或者业务领域为中心，整合相关数据以提供全面的分析。
- 数据仓库是集成的，将来自不同数据源的数据进行整合，消除数据冗余和不一致，提供一致性的数据视图。
- 数据仓库是稳定的，一旦建立，数据仓库的结构和数据内容不会频繁变化。
- 数据仓库是随时间变化的，可以追踪和记录历史数据，支持时间序列分析和趋势预测。
1.2 数据仓库的架构和组成- 数据仓库的架构通常包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据使用层。
- 数据源层负责从各种数据源中提取数据，包括关系型数据库、文件系统、日志文件等。
- 数据集成层负责将来自不同数据源的数据进行清洗、转换和集成，以确保数据的一致性和完整性。
- 数据存储层是数据仓库的核心，用于存储整合后的数据，包括事实表和维度表等。
- 数据使用层提供给用户的数据视图和分析工具，支持用户进行数据查询、报表生成和决策支持等。
1.3 数据仓库的作用和优势- 数据仓库可以提供全面、一致、准确的数据，为管理决策提供支持和参考。
- 数据仓库可以匡助企业进行数据分析和业务探索，发现隐藏的模式和知识。
- 数据仓库可以提供历史数据的追踪和趋势分析，支持业务预测和规划。
- 数据仓库可以减少数据冗余和不一致，提高数据的质量和可靠性。
- 数据仓库可以提高数据的查询和分析效率，减少数据处理的时间和成本。
二、数据挖掘2.1 数据挖掘的定义和过程- 数据挖掘是从大量数据中自动发现实用的模式和知识的一种技术和过程。
- 数据挖掘的过程包括数据清洗、数据集成、数据选择、数据变换、模式发现和模式评估等步骤。
数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代信息技术中非常重要的概念，它们在数据分析和决策支持方面扮演着关键角色。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、学习要点以及一些常见问题的答案。
一、数据仓库的基本概念和学习要点1. 数据仓库的定义和作用数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的集合，它的主要作用是支持企业的决策制定和业务分析。
数据仓库通过将不同来源的数据整合到一个统一的存储中，提供了一个一致、可靠且易于访问的数据源。
2. 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构通常包括数据源层、数据抽取和转换层、数据存储层和数据查询和分析层。
数据源层用于连接各种数据源，数据抽取和转换层用于将数据从源系统中提取出来并进行清洗和转换，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据查询和分析层用于用户查询和分析数据。
3. 数据仓库的建模方法数据仓库的建模方法主要包括维度建模和实体关系建模。
维度建模是一种以业务过程为中心的建模方法，它将数据组织成事实表和维度表的形式，以支持复杂的分析查询。
实体关系建模是一种以实体和关系为中心的建模方法，它将数据组织成实体和关系的形式，以支持数据的存储和查询。
4. 数据仓库的ETL过程ETL（抽取、转换和加载）是数据仓库中非常重要的一个过程，它用于将数据从源系统中抽取出来并进行清洗、转换和加载到数据仓库中。
ETL过程包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载四个阶段，每个阶段都有相应的技术和工具支持。
5. 数据仓库的性能优化数据仓库的性能优化是保证数据仓库查询和分析效率的重要任务。
性能优化的方法包括索引设计、分区设计、查询优化、数据压缩等。
通过合理的性能优化策略，可以提高数据仓库的查询效率，减少数据加载时间，提升用户体验。
二、数据挖掘的基本概念和学习要点1. 数据挖掘的定义和作用数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式和知识的过程，它可以帮助人们发现数据中的规律、趋势和关联，从而支持决策制定和业务优化。
数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案简版
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案引言概述：数据仓库与数据挖掘是当今信息时代的重要技术，它们在各个领域的应用日益广泛。
本文将从五个大点阐述数据仓库与数据挖掘的学习要点，并给出相应的答案，帮助读者更好地理解和应用这两个领域的知识。
正文内容：1. 数据仓库的概念与架构1.1 数据仓库的定义和作用1.2 数据仓库的架构和组成部分1.3 数据仓库的设计原则和方法1.4 数据仓库的实施与维护1.5 数据仓库的常见问题及解决方案2. 数据挖掘的基本概念与技术2.1 数据挖掘的定义和目标2.2 数据挖掘的基本过程2.3 数据挖掘的常用算法和技术2.4 数据挖掘的应用领域和案例2.5 数据挖掘的局限性和挑战3. 数据仓库与数据挖掘的关系3.1 数据仓库与数据挖掘的概念区别3.2 数据仓库与数据挖掘的协同作用3.3 数据仓库与数据挖掘的集成方法3.4 数据仓库与数据挖掘的应用案例3.5 数据仓库与数据挖掘的未来发展趋势4. 数据仓库与数据挖掘的工具与平台4.1 数据仓库建模与管理工具4.2 数据挖掘算法与工具4.3 数据仓库与数据挖掘平台的选择与比较4.4 数据仓库与数据挖掘工具的应用案例4.5 数据仓库与数据挖掘工具的发展趋势5. 数据仓库与数据挖掘的实践与应用5.1 数据仓库与数据挖掘的实验设计5.2 数据仓库与数据挖掘的数据预处理5.3 数据仓库与数据挖掘的模型建立与评估5.4 数据仓库与数据挖掘的结果解释与应用5.5 数据仓库与数据挖掘的实践案例分析总结：综上所述，数据仓库与数据挖掘是当今信息时代的重要技术，其学习要点包括数据仓库的概念与架构、数据挖掘的基本概念与技术、数据仓库与数据挖掘的关系、数据仓库与数据挖掘的工具与平台以及数据仓库与数据挖掘的实践与应用。
通过深入学习这些要点，我们可以更好地理解和应用数据仓库与数据挖掘的知识，为实际问题的解决提供有效的支持。
随着技术的不断发展，数据仓库与数据挖掘领域仍然存在着挑战和机遇，我们应该密切关注其未来的发展趋势，并不断提升自己的专业能力。
数据仓库与数据挖掘第一章 数据仓库和数据挖掘概述
③ 采用事件驱动和主动推送的方式为业务系统提供分析能力，例如银行的信 贷风险管理员，当审批某人的贷款请求时，关于该申请人的相关风险评级 等信息就会被主动推送过来。
1.1.2 发展历程4——数据中心
通过数据中心的构建，企业从 传统的交易系统（记录系统） 和各种差分系统（Different System）逐渐转向构建创新系 统，通过使用分析技术创造独 特的竞争优势，将分析技术慢 慢融入到企业的核心战略制定 和日常运营管理中。
1.1.1 数据仓库和数据挖掘的目标
构建数据仓库和应用数据挖掘的共同目标：
（7）构建数据治理体系，保证数据的一致性，消除信息的冗余、冲突和缺失等问题；
（8）提供高效、实时和准确的多维数据分析、报表统计、即时查询、广告版、多媒体分析、流 分析和内容分析等功能，为企业运营分析提供全面支持；
（9）提供简洁易用的数据挖掘和预测分析支撑，为企业分析提供全面支持；
。。。。。。
1.1.2 发展历程1——报表查询系统
• 随着时间的推移，这些报表查询系统越来越不能满足企业的需求。 • 例如：
① 查询访问性能比较慢 ② 报表统计相对固定难以满足企业灵活的业务需求 ③ 无法进行多维分析等
1.1.2 发展历程2——传统数据仓库技术
• 使用ETL（Extract，Transform，Load ）或ETCL（Extract， Transform，Clean，Load ）工具实现数据的导出、转换、清洗和装 入工具，使用操作型数据存储（Operational Data Store，ODS）存储 明细数据，使用数据集市和数据仓库技术实现面向主题的历史数据存 储，使用多维分析工具进行前端展现，以及使用数据仓库工具提供的 挖掘引擎或基于单独的数据挖掘工具进行预测分析等。相比之前的报 表查询系统。
数据仓库与数据挖掘实训课程学习总结
数据仓库与数据挖掘实训课程学习总结在经过一学期的数据仓库与数据挖掘实训课程学习之后，我对这门课程有了更深入的了解，并且对于数据仓库与数据挖掘的应用和重要性有了更清晰的认识。
本文将从三个方面对我的学习总结进行论述，分别是课程内容的学习与理解、实验项目的实践和应用以及对未来的展望。
首先，通过课程内容的学习与理解，我对数据仓库的概念和特点有了更为全面的认识。
数据仓库是企业数据管理的重要组成部分，它能够集成和存储不同来源、不同格式的数据，并为企业决策提供支持。
在课程中，我们学习了数据仓库的建模、设计和实施等方面的知识，掌握了数据仓库的构建方法和技术。
通过实验和案例分析，我更加深入地了解了数据仓库的实际应用和操作流程，为以后的实践打下坚实的基础。
其次，通过实验项目的实践和应用，我进一步巩固了对数据仓库与数据挖掘知识的理解，并学会了将其应用于实际问题中。
在实验项目中，我们需要选择一个具体的业务场景，运用所学的数据仓库和数据挖掘技术进行分析和挖掘。
这对我来说是一个很好的机会，可以将课堂上学到的理论知识运用到实践中，进一步加深对知识的理解和应用能力的培养。
通过与同学们的合作和老师的指导，我顺利完成了实验项目，并成功地提取了有关业务场景的有价值的信息，并应用于实际决策中。
最后，对未来的展望方面，我认为数据仓库与数据挖掘领域具有广阔的发展前景。
随着社会的进步和信息技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，数据的管理和挖掘需求也越来越迫切。
数据仓库和数据挖掘技术的应用将对企业的决策和运营产生深远的影响。
因此，我将继续深入学习与研究数据仓库与数据挖掘相关的知识，提升自己在这个领域的专业能力，并将其应用于实际工作中，为企业的发展做出贡献。
综上所述，通过数据仓库与数据挖掘实训课程的学习，我对于数据仓库的概念、构建方法和技术有了全面的认识，并通过实验项目的实践和应用巩固了所学知识。
我深刻认识到数据仓库与数据挖掘在企业决策和运营中的重要性，对未来有着广阔的发展前景。
【最新文档】数据挖掘笔记-word范文 (11页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==数据挖掘笔记篇一：数据挖掘概念与技术读书笔记1、可以挖掘的数据类型：数据库数据，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，通常数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，数据立方体有下钻（往下细分）和上卷（继续记性总和归纳）操作），事务数据，时间先关或序列数据（如历史记录，股票交易数据等），数据流、空间数据、工程设计数据，超文本和多媒体数据2、可以挖掘什么类型的模型数据挖掘功能包括特征化与区分、频繁模式、关联和相关性挖掘分类与回归、聚类分析、离群点分析。
数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式。
一般而言，这些任务可以分为两类：描述性和预测性。
描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质。
预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测。
特征化与区分：数据特征化（如查询某类产品的特征）、数据区分（将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较，如把具有不同特性的产品进行对比区分）。
挖掘频繁模式、关联和相关性：频繁模式是在数据中频繁出现的模式（频繁项集、频繁子序列和频繁子结构）用于预测分析的分类与回归：分类是找出描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象的类标号。
到处模型是基于对训练数据集的分析。
该模型用来预测类标号未知的对象类标号。
表现形式有：分类规则（IF-THEN）、决策树、数学公式和神经网络。
分类预测类别标号，而回归简历连续值函数模型，而不是离散的类标号。
相关分析可能需要在分类和回归之前进行，他试图识别与分类和回归过程显著相关的属性。
聚类分析：聚类分析数据对象，而不考虑类标号。
离群分析：数据集中可能包含一些数据对象，他么对数据的一般行为或模型不一致。
这些数据时利群点。
数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代数据分析和决策支持的重要工具。
数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统，而数据挖掘则是从这些数据中发现模式、关联和趋势的过程。
本文将介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、技术和应用，并提供一些常见问题的答案。
一、数据仓库的基本概念和技术1. 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持企业决策。
它具有以下特点：- 面向主题：数据仓库按照业务主题进行组织，而不是按照应用系统或部门。
- 集成性：数据仓库集成了来自不同数据源的数据，并进行了数据清洗和转换。
- 稳定性：数据仓库的数据是经过一定周期的更新和维护的，以保证数据的准确性和一致性。
- 非易失性：数据仓库中的数据是持久的，不会因为系统故障或人为操作而丢失。
2. 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构包括数据源层、数据存储层、数据处理层和数据展示层。
- 数据源层：包括企业内部的各种数据库、文件和应用系统，以及外部数据源如互联网和供应商提供的数据。
- 数据存储层：是数据仓库的核心组成部分，用于存储集成和清洗后的数据，常见的数据存储技术包括关系型数据库和大数据存储技术。
- 数据处理层：包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，用于将数据从数据源层导入到数据存储层，并进行数据清洗、转换和整合。
- 数据展示层：用于向用户展示数据仓库中的数据，包括报表、图表、数据可视化和在线分析处理（OLAP）工具。
3. 数据仓库的设计和建模数据仓库的设计和建模是保证数据仓库能够满足用户需求的关键步骤。
- 维度建模：维度建模是一种基于主题的建模方法，将业务过程中的关键业务概念抽象为维度和事实表，并通过维度之间的关联来描述业务过程。
- 星型模型和雪花模型：星型模型是一种简单直观的维度建模方法，事实表围绕着一个中心的维度表而展开。
雪花模型在星型模型的基础上，进一步细化了维度表，使得维度表更加灵活和可扩展。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘一、数据仓库介绍数据仓库是指将企业内部各个业务系统中的海量数据进行集中存储、整合和管理的一种技术手段。
它通过将数据从不同的源系统中提取、清洗、转换和加载，构建了一个面向决策支持的统一数据视图。
数据仓库的建立可以帮助企业更好地进行数据分析和决策，提高企业的竞争力。
二、数据仓库的架构1. 数据源层：数据仓库的数据源包括企业内部各个业务系统、外部数据源以及第三方数据提供商等。
这些数据源可能包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2. 数据抽取层：在数据源层之上，需要进行数据的抽取、清洗和转换操作，将原始数据转化为适合数据仓库存储和分析的格式。
3. 数据存储层：数据存储层是数据仓库的核心部分，通常采用关系型数据库或者列式数据库进行存储。
数据存储层的设计需要考虑数据的结构化和非结构化特点，以及数据的存储和查询性能。
4. 数据管理层：数据管理层主要负责数据的管理和维护，包括数据的备份、恢复、安全性管理等。
5. 数据应用层：数据应用层是数据仓库提供给用户进行数据分析和决策支持的接口，可以通过各种数据分析工具和报表工具进行数据查询、分析和可视化展示。
三、数据挖掘的概念数据挖掘是指从大量的数据中发现潜在的、以前未知的、有价值的信息和知识的过程。
它通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术，从数据中提取出模式、规律和趋势，用于预测、分类、聚类、关联规则挖掘等任务。
四、数据挖掘的应用领域1. 市场营销：通过数据挖掘技术，可以分析客户的购买行为、偏好和需求，为企业的市场推广和产品定位提供决策支持。
2. 金融风控：数据挖掘可以帮助金融机构进行风险评估、信用评分和欺诈检测，提高金融业务的安全性和效率。
3. 医疗健康：数据挖掘可以分析医疗数据，发现疾病的风险因素、预测疾病的发展趋势，为医疗决策提供科学依据。
4. 社交网络：通过数据挖掘技术，可以分析用户的社交关系、兴趣和行为，为社交网络平台提供个性化推荐和广告投放服务。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘一、数据仓库数据仓库是指将企业的各类数据集中存储、整合和管理的系统。
它是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持企业决策和分析。
数据仓库的建设和维护需要遵循一定的标准和规范。
1. 数据仓库架构数据仓库的架构是指数据仓库系统的组成和结构。
常见的数据仓库架构包括三层架构和星型架构。
三层架构由数据源层、数据存储层和数据应用层组成。
数据源层负责从各个数据源（如数据库、文件等）抽取数据，数据存储层用于存储和管理数据，数据应用层提供各类决策支持和分析功能。
星型架构由中心事实表和多个维度表组成。
中心事实表包含了业务过程中的关键指标，维度表描述了这些指标的上下文信息。
2. 数据抽取与清洗数据仓库的数据抽取与清洗是指从各个数据源中提取数据，并进行清洗和转换，以适应数据仓库的需求。
数据抽取与清洗的过程需要确保数据的准确性、一致性和完整性。
数据抽取可以通过批量抽取、增量抽取和实时抽取等方式进行。
数据清洗包括数据去重、数据格式转换、数据合并和数据校验等操作。
3. 数据存储与管理数据仓库的数据存储与管理是指将清洗后的数据存储到数据仓库中，并进行管理和维护。
数据存储可以采用关系型数据库、多维数据库或者列式数据库等。
数据管理包括数据的备份与恢复、数据的索引与分区、数据的压缩与加密等操作。
同时，数据的质量管理也是数据存储与管理的重要内容，包括数据的准确性、一致性、完整性和可靠性等方面。
4. 数据查询与分析数据仓库的数据查询与分析是指通过各类分析工具和技术，对数据仓库中的数据进行查询、分析和挖掘，以支持企业的决策和分析需求。
常见的数据查询与分析工具包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘工具、报表工具和可视化工具等。
这些工具可以帮助用户从不同的角度和维度对数据进行多维分析、趋势分析和关联分析等。
二、数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘技术可以帮助企业发现潜在的商机、改进产品和服务、提高决策的准确性和效率。
数据仓库和数据挖掘技术
数据仓库和数据挖掘技术
什么是数据挖掘? 几种主要数据挖掘模型和算法 复杂类型数据的挖掘
2021年2月21日星期日
数据仓库与数据挖掘技术
1
数据挖掘都干了些什么?
英国电信需要发布一种新的产品，需 要通过直邮的方式向客户推荐这种产 品……
通过数据挖掘的方法使直邮的回应 率提高了100％
GUS日用品零售商店需要准确的预测 未来的商品销售量，降低库存成 本……
在该属性上没有概化操作，或者2）它的较高层概 念用其它属性表示。 属性概化:如果某个属性包含大量不同值，同时在该 属性上有概化操作符，则运用该操作符进行概化。 属性阈值控制: typical 2-8, specified/default. 概化关系阈值控制: 控制最终关系的大小
特征化的一个例子
2021年2月21日星期日
数据仓库与数据挖掘技术
10
Data Mining Functionalities (2)
Classification and Prediction
Finding models (functions) that describe and distinguish classes or concepts for future prediction
数据仓库和数据挖掘第7章-文档资料
14
数据清理－不一致数据处理
数据不一致处理：
单位 命名 结构 含义 数据集成 数据变换
15
方法：
数据的选择：从多数据源中选择数据 数据冲突处理：如字段同名异义、异名同义、长度不 同。 数据不一致处理：如单位、命名、结构、含义不一致。 数据类型的选择
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数据集成
• 方法：
• 实体识别方法：利用元数据识别同名异义、异 名同义的实体 • 冗余属性识别方法：利用相关分析方法，计算 属性间的相关度 • 重复元组识别方法：同一个数据存放在多个相 同的元组中 • 数据值不一致检测与处理方法：单位、命名、 结构转换
功能：在对数据挖掘任务和原始数据充 分理解的基础上，发现依赖于目标的表 达数据的有用特征，从而尽可能地精简 数据量。 方法：
属性选择：属性剪枝、并枝、相关分析。 数据抽样：随机抽样、等间隔抽样、分层抽 样。
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数据预处理的主要方法
基于约略集的属性约简方法：按等价关系对属性集 进行划分，求出最小约简集。 基于概念树的数据浓缩方法：将元组逐层归纳为概 念树，并去除噪声数据。 基于信息论的数据泛化方法：数据立方体法、面向 属性的归纳方法、最大熵方法。 基于统计分析的属性选取方法：主成分分析、回归 分析、公共因素模型分析，找出特征属性。 遗传算法：高效进行数据聚类预处理。
数据清洗 数据集成
数据变换 数据约简
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数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念和技术。
数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的系统，而数据挖掘是从这些数据中发现隐藏模式、关联和规律的过程。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、关键技术和应用场景。
一、数据仓库学习要点1. 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个经过整合、清洗和转换的数据集合，用于支持决策分析和业务智能。
它具有以下特点：- 面向主题：数据仓库按照业务主题进行组织和管理，而不是按照应用系统或部门。
- 集成的：数据仓库整合了来自多个数据源的数据，提供了一个统一的视图。
- 非易失的：数据仓库中的数据一般不会被修改或删除，以保证数据的完整性和一致性。
- 面向分析：数据仓库提供了强大的查询和分析功能，支持用户进行复杂的数据分析和挖掘。
2. 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构通常包括数据源层、数据整合层、数据存储层和数据访问层。
其中，数据源层用于获取原始数据，数据整合层用于对数据进行清洗和转换，数据存储层用于存储整合后的数据，数据访问层用于提供用户查询和分析的接口。
3. 数据仓库的建设过程数据仓库的建设过程包括需求分析、数据模型设计、数据抽取和清洗、数据转换和加载、查询和分析等阶段。
需求分析阶段主要确定用户的需求和业务目标，数据模型设计阶段主要设计数据仓库的结构和关系，数据抽取和清洗阶段主要从数据源中抽取、清洗和转换数据，数据转换和加载阶段主要将整合后的数据加载到数据仓库中，查询和分析阶段主要提供用户进行数据查询、统计和挖掘的功能。
4. 数据仓库的性能优化数据仓库的性能优化是提高数据查询和分析效率的关键。
常见的性能优化技术包括索引优化、查询优化、分区和分片、数据压缩和缓存等。
索引优化可以加快数据的检索速度，查询优化可以优化查询的执行计划，分区和分片可以提高并行处理能力，数据压缩可以减少存储空间，缓存可以减少数据访问的延迟。
5. 数据仓库的应用场景数据仓库广泛应用于企业的决策支持和业务智能领域。
数据库的数据仓库与数据挖掘
数据库的数据仓库与数据挖掘随着信息时代的到来，大量的数据被持续产生和积累。
为了更好地利用这些数据，数据库的数据仓库与数据挖掘被广泛应用。
本文将从各个方面介绍数据库的数据仓库与数据挖掘的定义、特点、应用以及未来的发展趋势。
一、数据仓库的定义与特点1.1 数据仓库的定义数据仓库是指将企业或组织中的大量数据集中存储，并结合适当的数据管理和处理技术，为决策支持和业务分析提供有效的信息。
它具有面向主题、集成、稳定、随机访问、时间一致性等特点。
1.2 数据仓库的特点首先，数据仓库是面向主题的。
它以事实（Facts）和维度（Dimensions）为核心，可以根据业务需求构建多个主题，如销售主题、财务主题等。
其次，数据仓库是集成的。
它通过将来自不同数据源的数据进行整合和清洗，消除重复和冗余，提高数据的质量和一致性。
再次，数据仓库是稳定的。
它采取了一系列的数据管理和处理技术，确保数据的可靠性和持久性，从而提供可靠的决策支持和业务分析。
最后，数据仓库支持随机访问和时间一致性。
用户可以根据需求随机访问数据仓库中的数据，并获得最新的结果。
二、数据挖掘的定义与应用2.1 数据挖掘的定义数据挖掘是从大量的数据中自动或半自动地发现有价值的信息、模式和知识的过程。
它通过应用统计学、机器学习、模式识别等方法，从数据中提取出隐含的、以前未知的有用信息。
2.2 数据挖掘的应用数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
举几个例子来说明：首先，在市场营销中，数据挖掘可以用来分析用户的购买行为，发现用户的偏好和需求，从而制定更精确的营销策略。
其次，在金融领域，数据挖掘可以用来建立风险评估模型，预测股票价格的波动，进行信用评级等。
另外，在医疗领域，数据挖掘可以用来诊断疾病、预测疾病的发展趋势，帮助医生做出更准确的诊断和治疗决策。
除此之外，数据挖掘还在科学研究、网络安全、交通管理等方面有着广泛的应用。
三、数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库和数据挖掘是紧密相关的。
数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代数据分析和决策支持系统中非常重要的组成部分。
数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统，而数据挖掘则是从大量数据中发现隐藏模式和知识的过程。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，并提供相应的答案。
一、数据仓库的学习要点及答案1. 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。
其特点包括：面向主题，集成数据，稳定性，非易失性和随时间变化。
答案：数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。
它面向主题，即以某种特定的主题或业务问题为中心，集成多个数据源的数据，提供一致、全面的视图。
数据仓库是稳定的，即数据一旦进入数据仓库，就不会轻易被修改。
同时，数据仓库是非易失的，即数据一旦存入数据仓库，就不会被删除。
最后，数据仓库是随时间变化的，即数据仓库中的数据会随着时间的推移而不断更新和变化。
2. 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构包括三层：数据源层、数据仓库层和应用层。
数据源层用于存储各种数据源，数据仓库层用于集成和存储数据，应用层用于数据分析和决策支持。
答案：数据仓库的架构包括三层。
数据源层是数据仓库的基础，用于存储各种数据源，如关系数据库、文件等。
数据仓库层是数据仓库的核心，用于集成和存储数据。
它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据加载等过程。
应用层是数据仓库的最上层，用于数据分析和决策支持。
在应用层中，可以使用各种数据挖掘技术和工具对数据进行分析和挖掘。
3. 数据仓库的建模方法数据仓库的建模方法包括维度建模和实体关系建模。
维度建模是以业务主题为中心，通过定义维度和事实表来描述数据仓库中的数据。
实体关系建模是通过实体和关系来描述数据仓库中的数据。
答案：数据仓库的建模方法有维度建模和实体关系建模。
维度建模是以业务主题为中心，通过定义维度和事实表来描述数据仓库中的数据。
《数据仓库与数据挖掘技术》-数据挖掘相关知识点
《数据仓库与数据挖掘技术》实验报告数据挖掘相关知识点一、实验目的掌握数据挖掘的相关知识。
二、实验环境计算机window7三、实验内容与实验过程及分析（写出详细的实验步骤，并分析实验结果）实验内容：第三次信息化浪潮到来的原因分析：随着各行各业技术的发展，这个时代的数据量已经发生跨越式的增长。
例如，物联网领域。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。
其英文名称是：“Internet of things（IoT）”，物联网的含义就是物物相连的互联网。
物联网产生大量数据，数据时代的到来物联网获得的极大的发展。
在投资方面，物联网的资金投入从2015年的2150亿美元增长到2020 年的8320 亿美元；物联网上设备数量，高通预计到2020 年联网设备数量有望达到250 亿以上，阿里云预计2020 年物联网连接设备将达到200 亿以上，物联网中的每台设备都会产生大量的数据，物联网的发展是推动电子资料爆炸增长的主要动力。
如此巨大的数据，蕴含着巨大的价值。
在大量数据的存储和采集技术增长的同时，不同的企业机构都可以较容易的收集到大量的数据，对大量数据的信息分析成为了一个较为困难的事情。
针对大量数据的分析，传统的数据分析技术有些不足，主要体现在无法分析或是处理性能低等方向。
另外，及时有些数据较小，但也可能因为数据的一些特点，不适用与传统的数据分析。
在这种情况下，大数据技术的出现很好的解决了大量数据的计算问题，也为对大量数据进行分析提供了基础。
在这种情况，针对大量数据的挖掘工作取得长足的进步。
2008 年11 月谷歌公司启动GFT 项目，目标是预测美国疾控中心（CDC）报告的流感发病率。
GFT 采用特定的搜索项，从中发现了搜索流感人数与感染流感人数之间的关系，采用的数据挖掘模式为逻辑回归。
2009 年，GFT 团队在《自然》发文报告他们的模型结果，只需提取数十亿搜索中45 个与流感相关的关键词，并对其进行分析，GFT 就能比CDC 提前两周预报2007-2008 季流感的发病率。
数据库的数据仓库与数据挖掘
数据库的数据仓库与数据挖掘数据在如今的信息社会中扮演着举足轻重的角色，企业和组织对数据的管理和分析越来越重视。
为了更好地利用和分析数据，数据仓库和数据挖掘技术应运而生。
本文将介绍数据库的数据仓库和数据挖掘的基本概念、特点和应用。
一、数据仓库的概念和特点数据仓库是指用于存储和管理大量历史数据的集中式数据库系统。
它采用面向主题的数据集成方式，将来自多个异构数据源的数据进行抽取、转换和加载，形成一个统一的、一致的数据集合。
数据仓库的主要特点包括：1. 面向主题：数据仓库将数据按照主题进行组织和存储，方便用户进行分析和查询。
主题可以是企业的销售、采购、人力资源等方面。
2. 集成性：数据仓库从不同数据源中抽取数据，并经过清洗、转换和集成，形成一致的数据集合。
这使得用户可以从不同的角度对数据进行分析。
3. 非易失性：数据仓库中的数据一般是以只读方式使用，不允许进行修改或删除，以确保数据的完整性和一致性。
4. 时间性：数据仓库存储的是历史数据，可以追溯到过去的任意时刻。
这使得用户可以通过分析历史数据获取有关过去的信息，从而做出更准确的决策。
二、数据仓库的架构和组成数据仓库的架构一般包括数据源层、数据集成层、数据存储层和用户接口层。
1. 数据源层：数据源层负责从企业的内部系统和外部数据源中抽取数据。
内部数据源可以包括企业的关系数据库、事务处理系统等，外部数据源可以包括行业数据库、互联网数据等。
2. 数据集成层：数据集成层对从数据源层抽取的数据进行清洗、转换和集成，以保证数据的一致性和质量。
3. 数据存储层：数据存储层是数据仓库中最核心的部分，用于存储经过清洗和集成的数据。
常用的数据存储方式包括关系数据库、多维数据库和列式数据库等。
4. 用户接口层：用户接口层提供给用户进行数据查询、分析和报表生成等功能。
用户可以通过数据查询语言、在线分析处理工具等进行操作。
三、数据挖掘的概念和应用数据挖掘是从大规模数据中自动发现有价值的信息和知识的过程。
数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念和技术。
数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的集中式数据库系统，而数据挖掘则是通过对数据进行分析和挖掘，发现其中隐藏的模式和知识。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的学习要点，并提供一些答案来帮助读者更好地理解这些概念和技术。
一、数据仓库学习要点1. 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
它可以提供历史数据和当前数据的快速查询和分析，具有高度可靠性和可扩展性。
2. 数据仓库的架构数据仓库的架构包括数据源层、数据抽取和转换层、数据存储层和数据访问层。
数据源层用于获取数据源的原始数据，数据抽取和转换层用于将原始数据转换为适合存储和分析的格式，数据存储层用于存储转换后的数据，数据访问层用于提供数据查询和分析的接口。
3. 数据仓库的数据建模数据仓库的数据建模通常使用星型模型或雪花模型。
星型模型由一个中心事实表和多个维度表组成，用于描述业务过程中的事实和维度。
雪花模型是星型模型的扩展，将维度表进一步规范化，以减少数据冗余。
4. 数据仓库的数据加载和更新数据仓库的数据加载和更新可以通过全量加载和增量加载实现。
全量加载是将所有数据都重新加载到数据仓库中，适用于数据量较小的情况。
增量加载是只加载新增或更新的数据，适用于数据量较大的情况。
5. 数据仓库的查询和分析数据仓库的查询和分析可以通过OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术实现。
OLAP技术可以进行多维度的数据分析和切片，数据挖掘技术可以发现数据中的模式和知识。
二、数据挖掘学习要点1. 数据挖掘的定义和任务数据挖掘是从大量数据中发现有价值的信息和知识的过程。
常见的数据挖掘任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
2. 数据挖掘的数据预处理数据挖掘的数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
数据挖掘与数据仓库 知识点总结---精品模板
1、数据仓库定义：数据仓库是一种新的数据处理体系结构,它与组织机构的操作数据库分别维护,允许将各种应用系统一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。
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，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。
设计和构造步骤：1)选取待建模的商务处理;2）选取商务处理的粒变；3）选取用于每个事实表记录的维；4）选取事实表中每条记录的变量系统结构:（1）底层是仓库数据服务器，总是关系数据库系统。
（2）中间层是OLAP服务器，有ROLAP 和MOLAP,它将对多维数据的操作映射为标准的关系操作（3）顶层是前端客户端，它包括查询和报表工具、分析工具和数据挖掘工具2、数据仓库的多维数据模型:（1)星形模式：在此模型下，数据仓库包括一个大的包含大批数据并且不含冗余的中心表，一组小的附属表，维表围绕中心事实表显示的射线上。
特征：星型模型四周的实体是维度实体，其作用是限制和过滤用户的查询结果，缩小访问范围。
每个维表都有自己的属性，维表和事实表通过关键字相关联。
【例子：sales数据仓库的星形模式,此模式包含一个中心事实表sales，它包含四个维time，item，branch和location。
（2)雪花型模式：它是星形模式的变种，其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。
特征：雪花模型通过最大限度地减少数据存储量和联合较小的维表来改善查询性能，增加了用户必须处理的表数量和某些查询的复杂性，但同时提高了处理的灵活性，可以回答更多的商业问题，特别适合系统的逐步建设要求.【例子同上，只不过把其中的某些维给扩展了。
（3)事实星座形：复杂的应用可能需要多个事实表共享维表,这种模式可看作星形模式的汇集。
特征：事实星座模型能对多个相关的主题建模。
例子:有两个事实表sales和shipping，它们可以共享维表time，item和location。
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华北科技学院课程考查报告班级: 软件B121 姓名:_梁高荣学号: 201207044107课程名称: 数据仓库与数据挖掘课程性质: 专业选修开设学期: 2015-2016学年第1学期考核成绩:______________________________ 任课教师: 栾尚敏2015年11月20日目录一．数据仓库 (2)1．仓库的概念 (2)2．数据仓库的特点 (2)3．据仓库的结构 (3)1．数据挖掘的概念 (4)2．数据挖掘的作用 (4)四、数据挖掘的步骤 (5)1．信息收集 (5)2．数据规约： (6)3．数据清理 (6)4．数据变换 (6)5．数据挖掘过程 (6)6．模式评估 (6)7．知识表示 (7)五、数据挖掘常的基本技 (7)1. 统计学 (7)2. 聚类分析和模式识别 (7)3. 决策树分类技术 (7)4. 人工神经网络和遗传基因算法 (8)5. 规则归纳 (8)6. 可视化技术 (8)六、文本挖掘 (8)1.文本挖掘的概念 (8)2.文本挖掘方法 (8)3.挖掘工具 (9)4.应用 (9)七、Web挖掘 (9)1．Web挖掘与Web信息检索 (9)2．Web挖掘的任务 (10)3．Web文本挖掘方法 (12)一．数据仓库1．仓库的概念数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subjecl Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-V olatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策。
对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
2．数据仓库的特点根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：(1)面向主题。
操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离。
数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
主题是一个抽象的概念，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。
(2)集成的。
面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。
而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
(3)相对稳定的。
操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。
数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
(4)反映历史变化。
操作型数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础的。
数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。
而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。
因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。
3．据仓库的结构整个数据仓库系统是一个包含四个层次的体系结构：数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。
通常包括企业内部信息和外部信息。
内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。
外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等。
数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。
数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。
数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。
要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。
针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。
数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(通常称为数据集市)。
OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。
其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP 和HOLAP。
ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。
前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。
其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
二.数据挖掘1．数据挖掘的概念数据挖掘，也可以称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database，KDD)，是从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的信息的高级处理过程。
数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。
数据挖掘，又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database，KDD)，也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的—个基本步骤。
2．数据挖掘的作用在今天的市场上，信息的利用至关重要，各行各业面临激烈的竞争及经济压力，产品的生命周期缩短，需要为顾客提供更好的服务。
在市场经济比较发达的国家和地区，许多公司都开始在原有信息系统的基础上通过数据挖掘对业务信息进行深加工，以构筑自己的竞争优势，扩大自己的营业额。
在过去几年中，各公司为了取得必要的市场战略信息及对付市场方面的各种压力，已经开始采用数据仓库技术。
各公司为了确定所要开发的产品模式及了解市场走势，需要提取数据仓库数据，包括联机事务处理(Ou嘞数据，并与外部的人口统计数据及心理数据结合，从中“挖掘出”最终结果。
利用这种数据仓库信息源，知识工作者在他们的办公室内可根据所取得的数据进行决策。
可以说，数据仓库直接影响事关公司命运的决策。
三、数据挖掘和数据仓库的关系上述过程其实就是数据挖掘，实施这一过程的基本设施是数据仓库。
这是一种关键性、涉及范嗣很广的技术手段。
利用数据挖掘技术可使潜在的效益得到最大的发挥。
数据仓库是一种数据集成战略，目的是促进最终用户利用企业数据，同时保护公司的数据财富——关键任务的可操作数据——安全性和完整性。
只要安排妥当，数据仓库就能发挥它的重要作用，即人们可以很快地作出决策。
因此，数据仓库是实施公司战略的一种技术手段。
一般来说，构筑数据仓库是一个频繁的查阅过程，它可分为若干阶段，其中包括需求分析、数据仓库的设计、操作数据的提取、不相容数据的集成、数据仓库的装填、最终交付用户使用。
在后续期内，还应该对数据仓库作定期更新。
数据挖掘对发挥数据仓库的作用有很大影响，因为通过它可以识别出商务中的模式与趋势，而仅通过分析数据仓库数据是无法得出的。
当知识工作者运用结构化查询语言(SQL)对数据仓库查询所需的信息时，查询中的歧义性常常涉及到与答案集有关的一系列知识。
相反地，数据挖掘可以揭示出非常有价值的信息，这些信息在实施分析之前，知识工作者是无法得知的。
这种新技术，有助于使公司取得较大的市场份额，建立更好的形象并推动公司向前发展。
四、数据挖掘的步骤从数据本身来考虑，数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。
1．信息收集根据确定的数据分析对象，抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。
对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。
数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。
2．数据规约：如果执行多数的数据挖掘算法，即使是在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。
数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。
3．数据清理在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值）、含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。
不然，挖掘的结果会差强人意。
4．数据变换通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
对于有些实数型数据，通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。
5．数据挖掘过程根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集，甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。
6．模式评估从商业角度，由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。
7．知识表示将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。
数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。
不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步，例如在某个工作中不存在多个数据源的时候，步骤（2）便可以省略。
步骤（3）数据规约、步骤（4）数据清理、步骤（5）数据变换又合称数据预处理。
在数据挖掘中，至少60%的费用可能要花在步骤（1）信息收集阶段，而其中至少60%以上的精力和时间花在了数据预处理过程中五、数据挖掘常的基本技1. 统计学统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。
2. 聚类分析和模式识别聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。
这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。
除传统的基于多元统计分析的聚类方法外，近些年来模糊聚类和神经网络聚类方法也有了长足的发展。
3. 决策树分类技术决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。
4. 人工神经网络和遗传基因算法人工神经网络是一个迅速发展的前沿研究领域，对计算机科学人工智能、认知科学以及信息技术等产生了重要而深远的影响，而它在数据挖掘中也扮演着非常重要的角色。