2数据仓库和数据挖掘的OLAP技术浙大_王灿
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。
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・
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、O L A P和数据挖掘的比较分析
数据挖掘：则应用不同的算法，向用户揭示数据间的规律性，从而辅助商业决策。
一、数据仓库、OLAP 和数据挖掘的 关系和区别分析
2. OLAP 和数据挖掘的区别与联系
OLAP:基于用户假设驱动，通过OLAP 证实或推翻这些假设，是演绎推理过程；限于 结构化数据，侧重与用户交互、快速响应及提供多维视图。 数据挖掘:通过归纳方式，海量数据中主动找寻模型，自动发掘数据中价值信息。主 动权交给挖掘工具，能分析文本、空间和多媒体非结构化数据。 OLAP与数据挖掘互补：OLAP 分析结果为数据挖掘提供分析依据；数据挖掘可以拓 展OLAP 分析深度，发掘更复杂、细致信息。
数据仓库、O L A P 和数据挖掘的比较分析
目录
一、数据仓库、OLAP 和数据挖掘的关系 和区别分析 二、数据仓库、OLAP 和数据挖掘在银行 业中的应用与比较
一、数据仓库、OLAP 和数据挖掘的 关系和区别分析
1.数据仓库、OLAP 和数据挖掘的关系
数据仓库：将来自于各种数据源的数据，根据不同的 主题进行存储，并对原始数据 进行抽取、转换和加载等一系列筛选和清理工作。 OLAP ：则将数据通过多维视角和多种层次向用户进行多方式的呈现。
二、数据仓库、OLAP 和数据挖掘在 银行业中的应用与比较
2.OLAP的展现
OLAP 技术提供了对数据仓库中的数据进行复杂显示和分析的方法。 银行管理人员或业务人员可以对数据仓库中的数据进行旋转、切片、钻取等分 析操作，并通过专业图表展现给用户，获取直观的分析结果，得到或验证结论与假
设。
二、数据仓库、OLAP 和数据挖掘在 银行业中的应用与比较
未来，DW(数据仓库) ＋OLAP（联机分析处理）＋ DM（数据挖掘）
-->DSS（决策支持系统）这种模式一定会因其融合三者的特性而产生的强 大辅助决策功能得到广泛应用，成为未来金融信息化发展的焦点所在。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第二章
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案第二章1. 什么是数据仓库？它与传统数据库有什么不同？答：数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、可学习的数据集合，用于支持企业决策制定和决策支持系统。
与传统数据库相比，数据仓库更注重数据的整合和大数据的处理能力，以支持更高级别的数据分析和决策。
2. 什么是元数据？有哪些类型？答：元数据指描述数据仓库中数据的数据，用于描述数据的含义、格式、内容、质量、来源、使用和存储等方面的信息。
元数据有三种类型：技术元数据、业务元数据和操作元数据。
3. 数据仓库的架构有哪些组成部分？请简述各组成部分的作用。
答：数据仓库的架构主要包括数据源、数据抽取、清理和转换、存储和管理、元数据管理、查询和分析等几个组成部分。
- 数据源：指数据仓库的数据来源，可以是事务处理系统、外部数据源、第三方提供商等。
- 数据抽取、清理和转换：将数据从各种不同的来源抽取出来并转化为简单、标准的格式，以便进行加工和分析。
- 存储和管理：将经过抽取、转换和清洗后的数据存储在数据仓库中并进行管理，查找、更新和删除等操作。
- 元数据管理：对数据仓库中的元数据进行管理，并将其存储在元数据存储库中。
- 查询和分析：通过各种查询和分析工具来进行数据挖掘、分析和报告。
4. 请列出数据仓库中的三种主要数据类型。
答：数据仓库中的三种主要数据类型包括事实数据、维度数据和元数据。
5. 请列出数据仓库的三种不同的操作类型。
答：数据仓库的三种不同的操作类型包括基础操作、加工操作和查询操作。
6. 数据挖掘的定义是什么？答：数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现有意义模式、趋势和关联的过程。
它是既包含统计学、机器学习和数据库技术的交叉学科，又包含更广泛的知识和业务领域。
7. 请列出数据挖掘中的四个主要任务。
答：数据挖掘中的四个主要任务包括描述性数据挖掘、预测性数据挖掘、关联数据挖掘和分类和聚类。
8. 数据仓库中经常使用OLAP分析方式，您了解OLAP是什么吗？答： OLAP是一种面向主题的数据分析方式，可以帮助用户对快速变化的数据进行多维分析和决策支持。
数据仓库与OLAP技术
数据挖掘
数据集市类型
按照数据获取来源： 独立型：直接从操作型环境获取数据; 从属型：从企业级数据仓库获取数据;
数据挖掘
建设途径
从 全局数据仓库 到 数据集市 从 数据集市 到 全局数据仓库
数据挖掘
数据粒度
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;
粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小;同 时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度; 是设计数据仓库的一个最重要方面;
粒度可以分为两种形式： 按时问段综合数据的粒度 按采样率高低划分的样本数据库;
数据挖掘
粒度的一个例子
小的时间段粒度统计而成的数据;其数据量较细节及 数据少得多 当前细节级：存储最近时期的业务数据;反映当前业 务的情况;数据量大;是数据仓库用户最感兴趣的部 分 早期细节级：存储过去的详细数据;反映真实的历史 情况;这类数据随着时间增加;数据量很大;使用频率 低;一般存储在转换介质如磁带中
数据挖掘
2 3 数据组织结构和形式
分割问题的焦点不是该不该分割而是如何去分 割的问题;
数据挖掘
数据分割
一般在进行实际的分析处理时;对于存在某种相关性的 数据集合的分析是最常见的;如对某时间或某时段的数 据的分析;对某一地区的数据的分析；对特定业务领域 的数据的分析等;将其有这种相关性的数据组织在一起; 就会提高效率;
数据挖掘
数据分割的好处
数据挖掘
面向主题
主题Subject：特定的数据分析领域与目标; 面向主题：为特定的数据分析领域提供数据支持; 主题是一个抽象的概念;是在较高层次上将企业信息系
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工程师招聘笔试题与参考答案(某世界500强集团)2025年
2025年招聘BI工程师笔试题与参考答案(某世界500强集团)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、以下关于大数据和BI技术的说法，错误的是：A. 大数据是指无法用常规软件工具进行捕获、管理和处理的数据集B. BI（商业智能）技术可以帮助企业从大量数据中提取有价值的信息C. 数据仓库是BI系统的核心组件，主要用于存储和分析历史数据D. 实时数据分析是BI技术中的一个重要方向，可以实现即时的数据洞察2、以下关于数据挖掘技术的说法，正确的是：A. 数据挖掘是一种从大量数据中自动发现有价值信息的方法B. 数据挖掘通常用于预测未来的趋势和模式C. 数据挖掘与数据仓库、OLAP（在线分析处理）等技术是相互独立的D. 数据挖掘的结果通常是不可视化的，无法直接展示给用户3、在数据仓库设计中，以下哪个组件负责将数据从源系统抽取到数据仓库中？A. ETL（Extract, Transform, Load）B. OLAP（Online Analytical Processing）C. DWH（Data Warehouse）D. ODS（Operational Data Store）4、在BI（商业智能）项目中，以下哪个工具通常用于数据清洗和预处理？A. TableauB. Power BIC. ExcelD. Alteryx5、题干：在数据仓库中，以下哪个术语通常用来描述从多个数据源提取数据并整合到统一的数据模型中？A、数据湖B、数据仓库C、数据集市D、数据集成6、题干：在BI工具中，以下哪个功能通常用于对数据进行多维分析？A、报表生成B、数据挖掘C、OLAP（在线分析处理）D、数据清洗7、在数据仓库中，以下哪个术语表示将数据从源系统移动到数据仓库的过程？A. ETLB. DMLC. DDLD. ODS8、在BI（商业智能）项目中，以下哪个工具通常用于创建交互式的数据可视化报告？A. SQLB. ExcelC. TableauD. R9、题干：在BI（商业智能）系统中，以下哪个功能不属于数据仓库的核心功能？A. 数据集成B. 数据清洗C. 数据分析D. 数据可视化 10、题干：以下关于ETL（Extract, Transform, Load）过程的描述，不正确的是：A. ETL过程用于将数据从源系统提取到目标系统中B. 数据转换是ETL过程中最复杂的部分C. ETL过程通常在数据仓库环境中进行D. ETL过程不包括数据的加载阶段二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些工具或技术通常被用于数据可视化？（）A. TableauB. Power BIC. Qlik SenseD. ExcelE. SQL2、以下哪些是数据分析中的数据清洗步骤？（）A. 处理缺失值B. 数据类型转换C. 去除重复数据D. 异常值检测E. 数据脱敏3、在数据仓库设计过程中，关于维度表和事实表的说法正确的有：A. 维度表通常包含描述性的属性信息。
数据仓库OLAP技术应用与优化
数据仓库OLAP技术应用与优化数据仓库OLAP（Online Analytical Processing）技术是在数据仓库中进行数据分析和查询的一种重要方法。
通过OLAP技术，可以对大量的数据进行快速的查询和分析，帮助企业从数据中获得有价值的信息，提升业务决策的准确性。
本文将探讨数据仓库OLAP技术的应用和优化方法。
一、数据仓库OLAP技术应用1. 维度建模在数据仓库建设中，维度建模是一种常用的数据模型设计方法。
通过维度建模，可以将数据仓库中的数据按照维度的不同进行分类和组织，方便用户进行数据分析和查询。
维度建模中的核心概念包括事实表和维度表。
事实表记录了业务中需要度量的数据，维度表则包含了描述业务特征的维度属性。
通过维度建模，可以实现数据仓库OLAP 技术的高效应用。
2. 多维数据立方体多维数据立方体是OLAP技术中的核心概念之一。
它通过将数据按照多个维度进行切割和聚集，构建一个多维的数据模型。
通过多维数据立方体，用户可以自由地选择不同的维度和度量指标进行数据分析和查询。
同时，多维数据立方体支持数据的多层次切割和钻取，帮助用户深入挖掘数据背后的关联关系和规律。
3. OLAP查询OLAP查询是数据仓库OLAP技术的一项重要应用。
通过OLAP查询，用户可以对数据仓库中的数据进行多维分析和查询，获取对业务决策有帮助的结果。
OLAP查询通常包括切片、切块和钻取等操作。
切片操作是指从多维数据中选择某些维度进行查询；切块操作是指对数据进行聚集，生成满足条件的子立方体；钻取操作是指在数据立方体的特定维度或层次上进行数据的深入挖掘。
二、数据仓库OLAP技术优化1. 数据模型设计优化在数据仓库OLAP技术的应用中，数据模型设计是一个至关重要的环节。
一个合理的数据模型可以提高查询的效率和准确性。
在数据模型设计中，应遵循维度建模的原则，减少联接操作和冗余数据，提高数据查询的性能。
此外，根据业务需求对数据进行预聚集和汇总，可以进一步提高查询的效率。
数据仓库与数据挖掘技术复习资料
数据仓库与数据挖掘技术复习资料一、单项选择题1. 数据挖掘技术包括三个主要的部份 ( C )A．数据、模型、技术C．数据、建模能力、算法与技术2.关于基本数据的元数据是指: ( D B．算法、技术、领域知识D．建模能力、算法与技术、领域知识)A.基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息；B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息；C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息；D.基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息。
3. 关于 OLAP 和 OLTP 的说法,下列不正确的是: ( A)A．OLAP 事务量大,但事务内容比较简单且重复率高B．OLAP 的最终数据来源与 OLTP 不一样C．OLTP 面对的是决策人员和高层管理人员D．OLTP 以应用为核心，是应用驱动的4．将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？ ( C )A. 频繁模式挖掘B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘5．下面哪种不属于数据预处理的方法？ ( D )A.变量代换B.离散化C. 会萃D. 估计遗漏值6. 在 ID3 算法中信息增益是指(A.信息的溢出程度C.熵增加的程度最大D )B.信息的增加效益D.熵减少的程度最大7. 以下哪个算法是基于规则的分类器 ( A )A. C4.5B. KNNC. BayesD. ANN8. 以下哪项关于决策树的说法是错误的( C )A．冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响B．子树可能在决策树中重复多次C．决策树算法对于噪声的干扰非常敏感D．寻觅最佳决策树是 NP 彻底问题9. 假设收入属性的最小与最大分别是 10000 和 90000，现在想把当前值 30000 映射到区间[0,1], 若采用最大－最小数据规范方法，计算结果是( A )A. 0.25B. 0.375 D. 0.510. 在抽样方法中，当合适的样本容量很难确定时，可以使用的抽样方法是： ( D )A.有放回的简单随机抽样B.无放回的简单随机抽样C.分层抽样D.渐进抽样11. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？ ( B)A. 分类B.聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链12. 设 X={1，2，3}是频繁项集，则可由X 产生( C )个关联规则。
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
数据仓库与OLAP技术在商务智能中的应用研究
数据仓库与OLAP技术在商务智能中的应用研究引言在当今数字化时代，数据已经成为企业运作的核心资源。
企业需要从大量数据中准确地提取有价值的信息，以便做出明智的商业决策。
数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术作为商务智能工具，成为企业管理和决策支持的重要组成部分。
本文旨在研究和探讨数据仓库和OLAP技术在商务智能中的应用。
一、数据仓库的基本概念和作用数据仓库是指将企业各个业务系统中的数据集成到一个统一的数据库中，提供数据存储、数据处理和数据分析等功能。
它可以全面、及时地收集和存储数据，为企业管理层提供决策支持所需的各类信息。
数据仓库在商务智能中的作用主要有以下几个方面：1. 数据整合和集成：数据仓库将来自各个业务系统的数据进行整合和集成，使其成为一个统一和一致的数据源。
这样可以避免数据冗余和数据不一致的问题，提高数据的质量和准确性。
2. 决策支持与分析：通过数据仓库，企业管理层可以直观地了解企业的经营状况和市场趋势。
数据仓库可以提供各类报表、图表和指标分析，帮助管理层准确地评估绩效和制定战略决策。
3. 数据挖掘和发现：数据仓库不仅能够存储和处理大量的数据，还可以通过数据挖掘技术发现隐藏在数据中的模式和规律。
这些隐藏的信息可以帮助企业发现市场机会、优化业务流程和改进产品设计。
二、OLAP技术的特点和应用在线分析处理（OLAP）技术是数据仓库中最为重要的组成部分之一。
它通过多维数据分析和交互式查询，帮助用户深入了解数据，并从不同的维度和角度进行分析。
OLAP技术的特点和应用有以下几个方面：1. 多维数据分析：OLAP技术可以对数据进行多维分析，用户可以根据自己的需求对数据进行不同的切片和钻取。
通过多维数据分析，人们可以从不同的角度深入挖掘数据中的价值。
2. 数据可视化：OLAP技术可以将分析结果以图表的方式直观地展示出来。
这样不仅可以提高数据的表达效果，还可以帮助用户更好地理解数据。
数据可视化可以使数据分析更加生动和有趣。
《数据仓库与数据挖掘》教学大纲
《数据仓库与数据挖掘》教学大纲一、课程概述数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，是在信息技术领域迅速兴起的决策支持新技术。
数据挖掘是数据库研究、开发、和应用最为活跃的分支之一。
本课程的先修课程为数据结构、高等数学、数据库技术等。
本课程标准适用于计算机科学与技术、信息管理与信息系统专业。
二、课程目标1．了解数据管理技术从数据库到数据仓库的发展过程。
2．掌握数据仓库的定义、特点和研究数据仓库的必要性。
3．掌握数据仓库的体系结构和联机分析处理的概念4．掌握数据仓库的数据组织、数据预处理与规划管理5．掌握数据仓库规划、设计、管理的基本方法6．掌握数据挖掘的基本概念及与数据仓库的关系7．熟悉聚类分析、分类发现和关联规则等数据挖掘算法的使用环境、算法特点，并能进行算法复杂性的分析。
8．认识数据挖掘的发展趋势和应用前景9．能够在科研实践中应用数据仓库技术和应用数据挖掘的方法。
三、课程内容和教学要求这门学科的知识与技能要求分为知道、理解、掌握、学会四个层次。
这四个层次的一般涵义表述如下：知道———是指对这门学科和教学现象的认知。
理解———是指对这门学科涉及到的概念、原理、策略与技术的说明和解释，能提示所涉及到的教学现象演变过程的特征、形成原因以及教学要素之间的相互关系。
掌握———是指运用已理解的教学概念和原理说明、解释、类推同类教学事件和现象。
学会———是指能模仿或在教师指导下独立地完成某些教学知识和技能的操作任务，或能识别操作中的一般差错。
教学内容和要求表中的“√”号表示教学知识和技能的教学要求层次。
本标准中打“*”号的内容可作为自学，教师可根据实际情况确定要求或不布置要求。
教学内容及教学要求表教学内容 知道 理解 掌握 学会 1 数据仓库概述1.1从数据库到数据仓库1.2 数据仓库的概念与特点1.3 数据仓库中的关键概念1.4 数据仓库的数据组织1.5 数据仓库与数据集市的关系 1.6 数据仓库体系结构1.7 操作数据存储ODS √√√√√√√2 联机分析处理2.1 联机分析处理的概念2.2 OLAP多维数据分析2.3 OLAP数据组织2.5 OLAP工具及评价 √ √√√3 数据仓库设计3.1 数据仓库中的数据模型概述 3.2概念模型设计3.3 逻辑模型设计3.4 物理模型设计3.5 元数据模型3.6 粒度模型 √√√√√√4 数据仓库的规划与开发4.1 数据仓库的投资分析4.2 数据仓库的开发方法 4.3 数据仓库的建立过程 4.4 数据仓库的维护4.5 提高数据仓库的性能 4.6 数据仓库的安全性 √√√√√√教学内容 知道 理解 掌握 学会4.7 分布式数据仓库 √5 数据仓库的工具5．1数据仓库的工具选择5.2 常用数据仓库产品介绍5.3 SQL Server 数据仓库的操作应用 √√√6 数据挖掘概述6.1 数据挖掘的定义对象 6.2 数据挖掘的分类6.3 数据挖掘系统6.4 数据预处理 √ √ √ √7 数据挖掘的算法7.1 分类规则挖掘7.2 预测分析与趋势分析规则7.3 数据挖掘的关联算法7.4 聚类分析7.5 神经网络算法 √ √ √ √ √8 数据挖掘新技术 √9 数据挖掘的工具及其应用9.1 国内外数据挖掘工具及评价9.2 SQL Server 2005数据挖掘工具应用 √√10基于数据挖掘的上市公司财务危机预警应用实例 √四、 课程实施数据仓库与数据挖掘为计算机类选修课程，对于本科生着重强调理解基本概念和掌握最基本的方法，一般情况下，每周安排2课时，共36课时。
数据挖掘考试复习要点
主要内容⏹ 数据挖掘综述⏹ 数据仓库和数据挖掘的OLAP 技术 ⏹ 数据预处理⏹ 数据挖掘原语、语言和系统结构 ⏹ 概念描述：特征化与比较⏹ 挖掘大型数据库中的关联规则 ⏹ 分类和预测 ⏹ 聚类分析⏹ 复杂类型数据的挖掘数据挖掘的应用和发展趋势我们拥有丰富的数据，但却缺乏有用的信息 解决方法：数据仓库技术和数据挖掘技术 数据仓库(Data Warehouse)和在线分析处理(OLAP)数据挖掘：在大量的数据中挖掘感兴趣的知识（规则，规律，模式，约束） 数据库技术的演化 1960s 和以前:文件系统1970s: 层次数据库和网状数据库（ 1973年 查理士·巴赫曼 ） 1980s 早期:关系数据模型, 关系数据库管理系统(RDBMS)的实现1980s 晚期:各种高级数据库系统(扩展的关系数据库,面向对象数据库等等.) 面向应用的数据库系统 (spatial 数据库，时序数据库，多媒体数据库等等）1990s: 数据挖掘, 数据仓库, 多媒体数据库和网络数据库 2000s 流数据管理和挖掘 基于各种应用的数据挖掘 XML 数据库和整合的信息系统 什么是数据挖掘？数据挖掘 (从数据中发现知识)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） 数据挖掘的替换词数据库中的知识挖掘（KDD）、知识提炼、 数据/模式分析、数据考古、数据捕捞、信息收获等等。
并非所有东西都是“数据挖掘” 查询处理.专家系统或是小型的数学计算/统计程序知识挖掘的步骤 了解应用领域了解相关的知识和应用的目标创建目标数据集: 选择数据数据清理和预处理: (这个可能要占全过程60％的工作量) 数据缩减和变换找到有用的特征，维数缩减/变量缩减，不变量的表示。
选择数据挖掘的功能数据总结, 分类模型数据挖掘, 回归分析, 关联规则挖掘, 聚类分析等.⏹ 选择挖掘算法⏹ 数据挖掘: 寻找感兴趣的模式 ⏹ 模式评估和知识表示❑ 可视化，转换，消除冗余模式等等⏹运用发现的知识数据挖掘的主要方法 (1) 概念/类描述: 特性化和区分归纳，总结和对比数据的特性。
数据仓库与数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下济南大学
数据仓库与数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下济南大学济南大学绪论单元测试1.数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘。
（）A:错 B:对答案:对第一章测试1.图挖掘技术在社会网络分析中扮演了重要的角色。
（）A:对 B:错答案:对2.数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。
( )A:对 B:错答案:对3.DSS主要是基于数据仓库.联机数据分析和数据挖掘技术的应用。
（）A:对 B:错答案:对4.建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？( )A:建模描述B:根据内容检索C:寻找模式和规则D:预测建模答案:预测建模5.以下哪些学科和数据挖掘有密切联系？( )A:计算机组成原理B:矿产挖掘C:统计D:人工智能答案:统计;人工智能第二章测试1.下面哪个不属于数据的属性类型：( )A:区间B:序数C:相异D:标称答案:相异2.在上题中，属于定量的属性类型是：( )A:序数B:区间C:相异D:标称答案:区间3.只有非零值才重要的二元属性被称作：( )A:计数属性B:对称属性C:离散属性D:非对称的二元属性答案:非对称的二元属性4.以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： ( )A:嵌入B:包装C:过滤D:抽样答案:抽样5.离群点可以是合法的数据对象或者值。
（）答案:对第三章测试1.下面哪些属于可视化高维数据技术 ( )A:星形坐标B:平行坐标系C:矩阵D:Chernoff脸E:散布图答案:星形坐标;平行坐标系;矩阵;Chernoff脸2.下面哪种不属于数据预处理的方法？ ( )A:聚集B:离散化C:变量代换D:估计遗漏值答案:估计遗漏值3.联机分析处理包括以下哪些基本分析功能？ ( )A:转轴B:聚类D:分类E:切片答案:转轴;切块;切片4.检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于（）的离群点检测。
数据仓库的OLAP技术研究
数据仓库的OLAP技术研究
刘旭东
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2005(000)006
【摘要】本文主要介绍数据仓库基本理论以及其应用之一的OLAP技术,OLAP技术是数据仓库的主要应用技术之一,OLAP能够提供很好的决策支持,并能进行数据的多维分析.
【总页数】3页(P18-20)
【作者】刘旭东
【作者单位】淮南联合大学计算机系,安徽,淮南,232001
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.面向成本控制数据仓库模型与OLAP技术研究 [J], 侯平智;何金骏;吴锋
2.基于数据仓库的OLAP中的索引技术研究 [J], 彭璐
3.空间数据仓库与OLAP技术研究 [J], 胡孔法;董逸生;陈崚
4.基于数据仓库、OLAP技术的大集团财务分析决策支持系统研究 [J], 高宏智
5.数据仓库和OLAP技术在农业生产决策系统中的应用研究 [J], 赵菡
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数据仓库和OLAP技术概述
3.后端工具和实用程序
数据仓库系统使用各种数据抽取、清洗、加载和刷新工具用于填充仓库。
抽取
从“外部”来源抽取的数据通常是通过网关和标准接口而被执行（如 信息生成器EDA/ SQL，ODBC，Oracle开放连接，Sybase 企业连接, Informix 企业网关）。
清洗
由于数据仓库用于决策，保证仓库中的数据的正确性很重要。然而，由于多 个来源的大量数据参与，因此数据中很可能存在错误和异常。因此，这些检 测数据异常并纠正异常的工具可以带来很高的回报。 下面一些例子可以证明数据清洗是必要的：不一致的字段长度，不一致的描 述，不一致的赋值，缺项和违背完整性约束。毫不奇怪，在数据录入表格里 的可选字段是不一致数据显著来源。 有三类相关的但有些不同的数据清洗工具。 数据迁移工具允许指定简单的转换规则;例如，“用sex替换字符串gender”。 来自Prism公司的仓库管理器是这种流行工具中的一个例子。数据清理工具使 用特定领域的知识（例如，邮政地址）清洗数据。他们经常利用语义分析和 模糊匹配技术来实现多个来源的数据清洗。一些工具能够指定来源的“相对 洁净”。而像Integrity和Trillum这种工具也属于这一类。数据审核工具通过扫 描数据可能发现规则和关系（或提示违反规则）。因此，这种工具可以是数 据挖掘工具深思熟虑的变种。例如，这样的工具可能会发现一个可疑的模式 （基于统计分析）即某汽车经销商从来没有收到任何投诉。
在第2节中，我们描述了一个典型的数据仓库构架和设计及操作数据 仓库的过程。在 3-7 节，我们回顾有关在数据仓库中数据的加载和刷 新技术，仓库服务器，前端工具，和仓库管理工具。 在每一种情况下，我们都指出与传统的数据库技术的不同之处，及有 代表性的产品。在本文中，我们不打算提供在每一个类别中所有产品 的综合说明。我们鼓励有兴趣的读者留意贸易杂志诸如数据库顾问， 数据库编程和设计，数据化，和DBMS杂志等的最新问题及留意供应 商的网站来得到更多关于商业产品，白皮书和案例的详细信息。 OLAP Council 对整个行业的标准化工作是一个很好的信息源，以及 Codd等的论文为OLAP产品定义了12条规则。最后，引用数据仓库和 OLAP的良好来源就是数据仓库的信息中心了。 数据仓库的研究是相当新的，并主要是查询处理和视图维护问题。还 有很多开放性的研究问题。总结：在第8节简要提及这些问题。
浙大远程教育 在线 数据挖掘作业 答案
您的本次作业分数为：100分单选题1.下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
∙ A 关联分析∙ B 分类和预测∙ C 聚类分析∙ D 演变分析单选题2.以下哪个指标不是表示对象间的相似度和相异度？∙ A Euclidean距离∙ B Manhattan距离∙ C Eula距离∙ D Minkowski距离单选题3.进行数据规范化的目的是（）。
∙ A 去掉数据中的噪声∙ B 对数据进行汇总和聚集∙ C 使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据∙ D 将属性按比例缩放，使之落入一个小的特定区间单选题4.下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？∙ A 数据清理∙ B 数据集成∙ C 数据变换∙ D 数据归约单选题5.下面的数据挖掘的任务中，（）将决定所使用的数据挖掘功能。
∙ A 选择任务相关的数据∙ B 选择要挖掘的知识类型∙ C 模式的兴趣度度量∙ D 模式的可视化表示单选题6.下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
∙ A 关联分析∙ B 分类和预测∙ C 聚类分析∙ D 演变分析单选题7.哪种数据变换的方法将数据沿概念分层向上汇总？∙ A 平滑∙ B 聚集∙ C 数据概化∙ D 规范化单选题8.下列哪种可视化方法可用于发现多维数据中属性之间的两两相关性？∙ A 空间填充曲线∙ B 散点图矩阵∙ C 平行坐标∙ D 圆弓分割单选题9.下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的应用于股票价格走势分析。
∙ A 关联分析∙ B 分类和预测∙ C 聚类分析∙ D 演变分析单选题10.存放最低层汇总的方体称为（）。
∙ A 顶点方体∙ B 方体的格∙ C 基本方体∙ D 维单选题11.规则：age(X,”19-25”) ∧buys(X, “popcorn”) => buys(X, “coke”)是一个（）。
∙ A 单维关联规则∙ B 多维关联规则∙ C 混合维关联规则∙ D 不是一个关联规则单选题12.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。
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? 数据的初始转载和数据访问（读操作）
数据仓库的构建与使用
? 数据仓库的构建包括一系列的数据预处理过程
? 数据清理 ? 数据集成 ? 数据变换
? 数据仓库的使用热点是商业决策行为，例如：
? 增加客户聚焦 ? 产品重定位 ? 寻找获利点 ? 客户关系管理
数据仓库与异种数据库集成
? 关系数据库，一般文件，联机事务处理记录
? 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。 ? 当数据被移到数据仓库时，它们要经过转化。
数据仓库关键特征三——随时间而变 化
? 数据仓库是从历史的角度提供信息
? 数据仓库的时间范围比操作数据库系统要长的多。
? 操作数据库系统 : 主要保存当前数据。 ? 数据仓库 :从历史的角度提供信息（比如过去 5-10 年）
? 数据分析和决策支持，支持以不同的形式显示数据 以满足不同的用户需要
OLAP VS. OLTP (1)
? 用户和系统的面向性
? 面向顾客（事务） VS. 面向市场（分析）
? 数据内容
? 当前的、详细的数据 VS. 历史的、汇总的数据
? 数据库设计
? 实体－联系模型(ER)和面向应用的数据库设计 VS. 星型/雪花模型和面向主题的数据库设计
什么是数据仓库?
? 数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的 定义
? 它是一个提供决策支持功能的数据库，它与公司的 操作数据库分开维护。
? 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
? 数据仓库区别于其他数据存储系统
? “数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而 变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的 决策过程.”—W. H. Inmon
? 数千个 VS. 数百个
? 数据库规模
? 100M-数GB VS. 100GB-数TB
? 设计优先性
? 高性能、高可用性 VS. 高灵活性、端点用户自治
? 度量
? 事务吞吐量 VS. 查询吞吐量、响应时间
为什么需要一个分离的数据仓库?
? 提高两个系统的性能
? DBMS是为OLTP 而设计的：存储方式 ,索引, 并发控制, 恢复 ? 数据仓库是为 OLAP而设计：复杂的 OLAP查询, 多维视图，
示
? 事实表包括事实的名称或度量以及每个相关维表的关键字 ? 事实指的是一些数字度量
多维数据模型 (2) ——示例
time 维表
time_key day day_of_the_week month quarter year
branch 维表
branch_key branch_name branch_type
数据仓库和数据挖掘的 OLAP技术
数据仓库－数据挖掘的有效平台
? 数据仓库中的数据清理和数据集成，是数据挖 掘的重要数据预处理步骤
? 数据仓库提供OLAP工具，可用于不同粒度的 数据分析
? 很多数据挖掘功能都可以和OLAP操作集成， 以提供不同概念层上的知识发现
? 分类 ? 预测 ? 关联 ? 聚集
OLAP VS. OLTP (2)
? 数据视图
? 当前的、企业内部的数据 VS. 经过演化的、集成的 数据
? 访问模式
? 事务操作 VS. 只读查询（但很多是复杂的查询）
? 任务单位
? 简短的事务 VS. 复杂的查询
? 访问数据量
? 数十个 VS. 数百万个
OLAP VS. OLTP (3)
? 用户数
? 数据仓库: （更新驱动）
? 将来自多个异种源的信息预先集成，并存储在数据仓库中， 供直接查询和分析
查询驱动方法和更新驱动方法的比较
? 查询驱动的方法
? 需要负责的信息过滤和集成处理 ? 与局部数据源上的处理竞争资源 ? 对于频繁的查询，尤其是涉及聚集（汇总）操作的
查询，开销很大（决策支持中常见的查询形式）
度量
Sales 事实表 time_key item_key branch_key
? 更新驱动的方法（带来高性能）
? 数据经预处理后单独存储，对聚集操作提供良好支 持
? 不影响局部数据源上的处理 ? 集成历史信息，支持负责的多维查询
数据仓库与操作数据库系统
? 操作数据库系统的主要任务是联机事务处理 OLTP
? 日常操作: 购买，库存，银行，制造，工资，注册， 记帐等
? 数据仓库的主要任务是联机分析处理OLAP
? 数据仓库中的每一个关键结构都隐式或显式地包含 时间元素，而操作数据库中的关键结构可能就不包 括时间元素。
数据仓库关键特征四——数据不易丢 失
? 尽管数据仓库中的数据来自于操作数据库，但 他们却是在物理上分离保存的。
? 操作数据库的更新操作不会出现在数据仓库环境下。
? 不一——面向主题
? 面向主题，是数据仓库显著区别于关系数据库 系统的一个特征
? 围绕一些主题，如顾客、供应商、产品等 ? 关注决策者的数据建模与分析，而不是集中于组织
机构的日常操作和事务处理。 ? 排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视
图。
数据仓库关键特征二——数据集成
? 一个数据仓库是通过集成多个异种数据源来构 造的。
? 异种数据库的集成方法
? 传统的异种数据库集成:（查询驱动）
? 在多个异种数据库上建立包装程序（ wrappers ）和中介程 序（mediators ）
? 查询驱动方法 ——当从客户端传过来一个查询时，首先使 用元数据字典将查询转换成相应异种数据库上的查询；然 后，将这些查询映射和发送到局部查询处理器
汇总
? 不同的功能和不同的数据:
? 历史数据: 决策支持需要历史数据，而这些数据在操作数据 库中一般不会去维护
? 数据汇总：决策支持需要将来自异种源的数据统一（如聚集 和汇总）
? 数据质量: 不同的源使用不一致的数据表示、编码和格式， 对这些数据进行有效的分析需要将他们转化后进行集成
多维数据模型 (1)
? 数据仓库和OLAP工具基于多维数据模型 ? 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。它由 维和事 实定义
? 维是关于一个组织想要记录的视角或观点。每个维都有一个 表与之相关联，称为 维表。
? 多维数据模型围绕中心主题组织，该主题用 事实表表