1.数据仓库概述
数据仓库与数据挖掘实验四
数据仓库与数据挖掘实验四引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，它们在实际应用中发挥着重要作用。
本文将介绍数据仓库与数据挖掘实验四的相关内容。
本实验主要涉及数据仓库的设计与实现、数据挖掘算法的应用以及数据可视化技术的运用等方面。
下面将分五个部份详细介绍相关内容。
一、数据仓库的设计与实现1.1 数据仓库的概念与特点数据仓库是指将多个异构数据源中的数据集成到一个统一的存储中，并进行预处理和清洗，以支持决策支持系统的数据分析和查询工作。
数据仓库的特点包括：面向主题、集成性、稳定性、时变性和非易失性等。
1.2 数据仓库的架构与模型数据仓库的架构包括：数据源层、数据集成层、数据存储层和数据应用层。
数据仓库的模型包括：星型模型、雪花模型和星座模型等。
其中，星型模型是最常用的模型，它以一个中心事实表为核心，周围是多个维度表。
1.3 数据仓库的设计与实现步骤数据仓库的设计与实现包括需求分析、数据源选择、数据抽取与清洗、数据转换与加载、数据存储与索引以及数据查询与分析等步骤。
在设计与实现过程中，需要根据实际需求进行数据建模、ETL（抽取、转换、加载）处理以及OLAP（联机分析处理）等工作。
二、数据挖掘算法的应用2.1 数据挖掘的概念与分类数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏的模式、关联、异常以及趋势等有价值的信息。
数据挖掘算法可以分为分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法、时序模式挖掘算法和异常检测算法等。
2.2 数据挖掘算法的原理与应用分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等，用于进行数据的分类和预测。
聚类算法包括K-means和层次聚类等，用于将数据划分为不同的类别。
关联规则挖掘算法用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
时序模式挖掘算法用于发现时间序列数据中的模式和趋势。
异常检测算法用于发现数据中的异常值和离群点。
2.3 数据挖掘算法的评估与优化数据挖掘算法的评估可以使用准确率、召回率、精确率和F1值等指标进行评估。
超市数据仓库的构建课件
06
案例分析
某大型超市的数据仓库构建案例
项目背景
某大型超市为了提升销售和运营效率，决定构建一个数据 仓库来整合和分析销售、库存、顾客等数据。
解决方案
采用分布式存储和计算技术，构建一个多维度的数据仓库 ，支持实时查询和分析。
实施过程
数据从各个业务系统抽取、清洗、转换和加载到数据仓库 中，同时建立ETL（Extract, Transform, Load）过程来 保证数据的准确性和完整性。
通过数据清洗、整合和验证， 数据仓库提高了数据的准确性
和可靠性。
02
超市数据仓库的构建
数据源的选择与整合
数据源类型
选择合适的数据源类型，如POS 机、库存系统、会员系统等，确 保数据的全面性和准确性。
数据清洗与整合
对不同数据源的数据进行清洗、 去重、转换等操作，确保数据的 一致性和完整性。
数据仓库的逻辑设计
确定主题
根据超市的业务需求，确定数据仓库的主题，如销售、库存 、会员等。
设计维度和度量
为每个主题设计合适的维度和度量，以便进行数据分析。
数据仓库的物理设计
存储设计
选择合适的存储介质和存储架构，确 保数据的安全性和可扩展性。
索引设计
为提高查询效率，设计合适的索引策 略。
数据仓库的构建工具与技术
01
详细描述
星型模型由一个事实表和多个维度表组成。事实表存储业务数据的数值型事实， 如销售金额、库存数量等；维度表存储描述性的信息，如时间、商品、客户等。 星型模型结构简单，查询效率高，适用于以聚合为主的业务场景。
雪花模型
总结词
雪花模型是对星型模型的扩展，它将维度表进一步细分成层次结构，形如雪花 。
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。
数据仓库和大数据的关系
数据量大：数 据量级从TB到
PB甚至EB
速度快：处理 速度非常快
多样化：数据 类型多样，包 括结构化数据、 半结构化数据 和非结构化数
据
价值密度低： 虽然数据量大， 但有用的信息 可能较少，需 要更高级别的 数据处理和分 析技术来提取 有价值的信息
20世纪90年代，美国政府开始收集并分析大量数据 21世纪初，互联网的发展使得大数据迅速增长 2005年，麦肯锡公司提出大数据概念 2009年，大数据成为互联网信息技术行业的热词
数据仓库和大数据的融合 云计算和大数据的结合 物联网和大数据的关联 大数据在各行各业的应用拓展
客户行为分析 市场趋势预测 风险控制 决策支持
医疗：病历数据挖掘，疾病 预测与防治
金融：实时风险评估，投资 策略分析
交通：交通流量分析，智能 交通规划与管理
电商：用户行为分析，个性 化推荐与营销
金融行业：数据 仓库和大数据在 金融风控、投资 策略等方面的应 用
数据量大 多样化
产生速度快 低价值密度
数据仓库是大数据技术的重要基 础
数据仓库和大数据技术相辅相成， 共同推动企业信息化建设
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数据仓库为大数据分析提供数据 存储和数据处理能力
数据仓库和大数据技术都为企业 的决策支持提供有力支持
数据量：数据仓 库的数据量相对 较小，而大数据 的数据量更大
a click to unlimited possibilities
01 数 据 仓 库 概 述 02 大 数 据 概 述 03 数 据 仓 库 和 大 数 据 的 关 系 04 数 据 仓 库 和 大 数 据 的 应 用 场 景 05 数 据 仓 库 和 大 数 据 的 技 术 发 展 06 数 据 仓 库 和 大 数 据 的 挑 战 与 问 题
数据仓库技术在商务智能中的应用
数据仓库技术在商务智能中的应用随着信息时代的到来，数据的获取和利用变得更加重要。
商务智能技术应运而生，通过采集、整合和分析海量数据，为企业提供决策支持和商业智慧。
而数据仓库技术就是商务智能的重要组成部分，本文将重点讨论数据仓库技术在商务智能中的应用。
数据仓库是一种面向主题的、集成的、历史的数据存储库。
它将来自各个业务系统的数据统一整合，形成一个全面准确的数据集合。
数据仓库技术将业务系统的细节信息转化为高层次的业务指标，为企业的高层管理者提供全面的视图和深入的分析。
下面从数据仓库技术的建设、操作和分析三个方面介绍其在商务智能中的应用。
一、数据仓库技术的建设数据仓库技术的建设是商务智能实施的关键。
数据仓库的建设包括对数据的抽取、转换和加载（ETL），设计数据模型，选择和配置数据仓库平台等过程。
其中，数据的抽取、转换和加载是整个数据仓库建设过程中最关键的一步，主要目的是将多种来源的数据整合到一个统一的数据集合中。
数据仓库技术的建设需要整合多个数据源，同时需要开发适合业务的数据模型，以满足用户的需求。
经过设计和建设后，数据仓库具有以下特点：首先，它是集成的。
它将多个业务系统的数据整合到一个统一的数据集合中，实现企业数据的一体化管理。
其次，数据仓库是历史的。
它记录企业历史的数据变化，为存在的问题提供解决思路。
最后，它是面向主题的。
数据仓库以商业指标为主题，强调从商业角度来看待数据集合。
对于企业决策和沟通，数据仓库提供一个共同的语言和分析框架，帮助员工更好地了解和分析业务。
二、数据仓库技术的操作除了建设，数据仓库的操作也是商务智能的重要组成部分。
数据仓库的操作包括数据检索、查询和报告。
这一步需要使用商务智能工具进行操作。
商务智能工具普遍采用图形化用户界面，并具有数据可视化、多维分析和查询等功能。
用户使用工具可以方便地通过数据仓库中的数据进行查询和分析。
商务智能工具也提供了分析和预测功能，可以帮助用户更好地理解和决策。
第一章 数据及分类
四、试验观测
(一)试验观测设计的原则 为了能充分揭示所考察因素与事物之间的因果规律，进行试 验观测必须遵循下列两个原则。 1.均衡分散性原则:是指所进行的试验应均衡地分散在各个 因素的不同水平或位级的全部各种可能配合之中，以便保证试验 结果具有较强的代表性。 2.整齐可比性原则:是指试验考察某个因素的各个水平或位 级的效应时，其他因素应保持相同的水平，以便保证在该因素各 个水平或位级的效应之中能最大限度地排除其他因素的干扰，从 而能有效地进行比较。 （二）试验观测的方法 按照试验观测设计的不同，试验观测的方法主要有以下几种。 1.完全随机试验观测：类似于现场调查中的简单随机抽样调查. 2.随机区组试验观测:类似于现场调查中的分层随机抽样调查。 3.拉丁方试验观测 4.正交试验观测
第五节 Excel的数据简介
一、Excel的数据展示 二、Excel的数据处理 三、Excel的函数功能 四、Excel的统计分析
谢谢！
第四节 数据库
一、数据仓库（数据存放集合）
1.数据仓库（data warehouse）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，用于支持管理决策。 2.广义上包括数据库，狭义上紧紧指数据的有机 集合-原始的记录和重组。
第一章 数据及分类
陈正伟
重庆工商大学 二0一一年三月
真实的数据是未开发的金矿；是强有力 的证据；是一首美妙的诗篇；是能够说真话 的朋友。 --- 陈正伟
第一节 数据的基本概念
一、基本概念
（一）数据 1）定义：科学实验、检验、统计等所获得的 和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。 2)表现：数据通常表现为各种字母、数字符号 的组合、语音、图形、图像等，统称为数据，数据 经过加工后就成为信息，信息的影响决策变为情报。 3）扩展：数据挖掘(Data Mining)，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 据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理 解的模式的非平凡过程。
产品经理-10分钟带你了解数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系(一)
10分钟带你了解数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系（一）作为一名数据小白，在日常讲授和杂务工作中经常会接触到数据。
随着用户数据与金融业务数据的不断累加，数据管理与处理愈发重要。
本篇文章中，无名氏将一文说明数据库、数据仓库、数据湖、数据中台的区别与联系。
作为数据相关的产品小白，在日常学习工作中经常能或者听到大家在讨论数据库，数据仓库，数据集市，数据库数据湖还有最近比较火的数据中台，似乎这些名词都与数据存在着联系，查阅各类相关书籍，大部分书籍中的内容过于专业晦涩难懂。
那么这结合我积累的相关方面知识，向大家介绍一下上述这些名词的与联系，以及在各类企业及业务范围上的适用范围，如有不准确的地方，希望大家进行指正。
相信大部分有些许技术背景的都对数据库有一定的了解，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”，一般分为“关系型数据库”与“非关系型数据库”。
1.关系型数据库实际上回顾过去的数据库一共有三种模型，即层次模型，网状模型，关系模型。
（1）首先层次模型的数据结构为树状结构，即是一种上下级的社团组织层级关系组织数据的一种方式：（2）带状模型的数据结构为网状网状结构，即将每个数据节点与其他很多节点都连接起来：（3）关系模型的数据结构可以看做是一个二维表格，任何数据都可以通过行号与列号来唯一确定：由于相比于层次模型和网状模型，关系模型理解和使用最简单，最终基于关系型最后数据库在各行各业应用了起来。
关系模型的数学方法第一卷涉及到关系，元组，属性，笛卡尔积，域等等令人头秃的高等数学术语，这里大家如果感兴趣可以看看相关的文献，我就不放出来催眠大家了，尽管数学原理比较复杂，但如果用事务平时学习工作的具体事务举例，就相对容易理解。
我们以某公司的员工信息表为例，该公司的员工信息可以用一个表格存起来。
并且定义如下：同时部门ID对应这另一个职能部门表：我们可以通过给定一个政府部门部门名称，查到一条部门的记录，根据部门ID，又可以记述查到该部门下的员工记录，这样三维的表格就通过ID映射建立了“一对多”的关系。
数据仓库发展趋势总结
数据仓库发展趋势总结数据仓库是一种用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它在过去几十年里得到了快速发展和广泛应用。
随着科技的不断进步和数据爆炸式增长，数据仓库的发展也呈现出一些明显的趋势。
数据仓库的规模和容量将不断扩大。
随着云计算和大数据技术的成熟，企业可以轻松地存储和处理大规模数据。
数据仓库将不再局限于传统的存储和查询功能，而是逐渐发展成为一个强大的分析平台，能够支持更复杂的数据处理和挖掘任务。
数据仓库的架构和设计将更加灵活和可扩展。
传统的数据仓库通常采用星型或雪花型的模式，但这种模式往往对数据的结构和变化有较高的要求。
未来的数据仓库将更注重数据的灵活性和可扩展性，采用更为开放和自适应的架构，能够适应不同类型和来源的数据，并支持数据的动态变化。
第三，数据仓库将更加注重数据的质量和一致性。
随着数据量的增加，数据的质量和一致性将成为数据仓库发展的重要问题。
未来的数据仓库将更加关注数据的准确性和一致性，采用更严格的数据管理和质量控制措施，保证数据的可靠性和可信度。
第四，数据仓库将更加注重数据的安全和隐私保护。
随着数据泄露和隐私问题的日益严重，数据仓库的安全性和隐私保护将成为一个重要的发展方向。
未来的数据仓库将加强对数据的访问控制和身份认证，采用更安全的数据加密和脱敏技术，确保数据的安全和隐私不受侵犯。
数据仓库将更加注重数据的智能化和自动化。
随着人工智能和机器学习的发展，数据仓库将更多地与智能分析和预测相结合。
未来的数据仓库将能够自动化地进行数据挖掘和分析，提供更精准和实时的数据洞察，帮助企业做出更明智的决策。
数据仓库在未来的发展中将更加注重规模扩大、架构灵活、数据质量和一致性、安全和隐私保护以及智能化和自动化。
这些趋势将使数据仓库成为企业数据管理和分析的核心平台，为企业提供更高效和智能的数据支持。
常见的管理信息系统有哪些(一)2024
常见的管理信息系统有哪些（一）引言概述：管理信息系统（Management Information System，MIS）是指为组织中的管理层提供决策支持和信息处理的一组技术和系统。
它在企业中起着至关重要的作用，帮助管理人员更好地了解企业运营情况、做出合理决策。
本文将介绍常见的管理信息系统。
一、业务智能系统1. 数据仓库：将多个内部和外部数据源的数据集中存储，并进行处理和分析。
2. 数据挖掘：通过分析大量数据，发现潜在的模式和关联，并提供预测性的信息。
3. 数据报表：通过生成报表和图表的方式，呈现业务数据和趋势，帮助管理层做出决策。
4. 决策支持系统：利用数学模型和分析工具，协助管理人员进行决策分析和评估。
二、供应链管理系统1. 采购管理：管理采购流程，包括供应商选择、合同管理和供应链演进计划。
2. 库存管理：追踪库存量、管理货物流转和提供定期库存报表。
3. 订单管理：管理订单处理流程，包括订单接收、处理、跟踪和交付。
4. 物流管理：协调货物运输、仓储和配送活动，优化供应链效率。
三、客户关系管理系统1. 销售管理：跟踪销售机会、管理销售流程和提供销售预测。
2. 客户服务：提供客户支持和解决方案，跟踪客户问题和反馈。
3. 市场营销：进行市场调研、制定市场策略和执行市场推广计划。
4. 客户数据管理：集中管理客户信息、购买历史和交互记录。
四、人力资源管理系统1. 招聘管理：管理招聘流程，包括职位发布、简历筛选和面试协调。
2. 绩效管理：设定绩效目标、评估和奖励员工表现。
3. 培训管理：制定培训计划、安排培训课程和追踪培训效果。
4. 薪酬管理：管理工资体系、计算薪资和维护员工薪酬记录。
五、财务管理系统1. 财务报表：生成资产负债表、利润表和现金流量表等财务报表。
2. 预算管理：制定预算计划、跟踪预算执行和分析预算偏差。
3. 成本管理：计算和控制企业各项成本，包括材料成本、人工成本等。
4. 资金管理：管理企业的资金流动、银行账户和投资组合。
数据挖掘导论--第1章-数据仓库基本理论
数据库：事务处理
数据仓库的数
据量是数据库 数据量的100倍 数据库：二维 数据仓库：多维 超立方
数据仓库：决策分
析需求
（3）数据库与数据仓库对比
可更新的
细节的 在存取时准确的 一次操作数据量小 面向应用 支持管理 不更新 综合或提炼的 代表过去的数据 一次操作数据量大 面向分析 支持决策
数据库
数据仓库
（2）联机分析处理（OLAP）
• OLAP软件，以它先进地分析功能和以多维 形式提供数据的能力，正作为一种支持企业
关键商业决策的解决方案而迅速崛起。
• OLAP的基本思想是决策者从多方面和多角
度以多维的形式来观察企业的状态和了解企
业的变化。
（2） OLTP与OLAP的对比
细节性数据
当前数据 经常更新 一次性处理的数据量小 对响应时间要求高 面向应用，事务驱动 综合性数据 历史数据 不更新，但周期性刷新 一次性处理的数据量大 响应时间合理 面向分析，分析驱动
析的概念，即联机分析处理（On Line
Analytical Processing，OLAP）概念。
• 关系数据库是二维数据（平面），多维数据库是
空间立体数据。
（2）联机分析处理（OLAP）
• OLAP专门用于支持复杂的决策分析操作，侧重 对分析人员和高层管理人员的决策支持。 • OLAP可以应分析人员的要求快速、灵活地进行 大数据量的复杂处理，并且以一种直观易懂地形 式将查询结果提供给决策制定人
（1）联机事务处理（OLTP）
• OLTP的特点在于事务处理量大，应用要求
多个并行处理，事务处理内容比较简单且
重复率高。
• 大量的数据操作主要涉及的是一些增加、 删除、修改、查询等操作。每次操作的数 据量不大且多为当前的数据。
数据仓库1实验报告
数据仓库1实验报告实验报告：数据仓库1一、引言数据仓库是一种用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，旨在支持企业决策和分析。
本实验报告旨在介绍数据仓库的基本概念、设计原则、实施过程以及实验中所使用的数据仓库1的设计和实现。
二、数据仓库概述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，用于支持企业的决策制定和分析。
它通过将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载，建立一个统一的、一致的数据模型，为用户提供高质量、可靠的数据。
三、数据仓库设计原则1. 主题导向：数据仓库应该围绕业务主题进行设计，以满足用户的需求和查询。
2. 集成性：数据仓库应该整合来自不同数据源的数据，使其能够在一个统一的平台上进行分析。
3. 面向决策：数据仓库应该提供支持决策制定的数据和分析工具，以帮助用户做出准确的决策。
4. 可扩展性：数据仓库应该具备良好的扩展性，能够适应日益增长的数据量和用户需求的变化。
5. 数据质量：数据仓库应该保证数据的准确性、完整性和一致性，以提供可靠的分析结果。
四、数据仓库实施过程1. 数据需求分析：通过与用户沟通，了解用户的需求和查询模式，确定数据仓库的主题和范围。
2. 数据抽取、转换和加载：从源系统中抽取数据，并进行必要的转换和清洗，然后将数据加载到数据仓库中。
3. 数据建模：根据用户需求和业务主题，设计数据仓库的模型，包括维度模型和事实表。
4. 数据存储和索引：将数据存储在数据仓库中，并创建适当的索引以提高查询性能。
5. 数据访问和分析：通过数据仓库查询工具和分析工具，用户可以对数据进行查询、分析和报表生成。
6. 监控和维护：定期监控数据仓库的性能和稳定性，并进行必要的维护和优化。
五、数据仓库1的设计和实现数据仓库1是一个面向零售业的数据仓库，旨在支持企业的销售分析和业务决策。
以下是数据仓库1的设计和实现的详细信息：1. 数据需求分析：- 主题：零售销售分析- 数据源：销售系统、库存系统、客户系统等- 用户需求：销售额分析、产品销售排行、客户购买行为分析等2. 数据抽取、转换和加载：- 从销售系统、库存系统和客户系统中抽取数据- 对数据进行清洗、转换和集成，确保数据的准确性和一致性- 将数据加载到数据仓库1中3. 数据建模：- 维度模型：包括时间维度、产品维度、客户维度等- 事实表：包括销售事实表、库存事实表等- 使用星型模型进行建模，以支持灵活的查询和分析4. 数据存储和索引：- 使用关系型数据库管理系统（如MySQL）存储数据- 创建适当的索引以提高查询性能5. 数据访问和分析：- 使用商业智能工具（如Tableau）进行数据查询、分析和报表生成- 用户可以通过可视化界面进行交互式的数据分析和探索6. 监控和维护：- 定期监控数据仓库1的性能和稳定性- 进行数据备份和恢复，以确保数据的安全性和可靠性- 根据用户反馈和需求，进行必要的维护和优化六、结论数据仓库是企业决策和分析的重要工具，通过集成和整合来自不同数据源的数据，为用户提供高质量、可靠的数据支持。
数据仓库概论论文
数据仓库概论—数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘在信息化时代来临、互联网高速发展的今天，社会已处于数据爆炸的状态下。
当数据量极度增长时，人们感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策，而这些存在的数据可以被广泛的使用，并且也迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
因此，需要一种从大量数据中去粗存精、去伪存真的技术。
数据挖掘技术就是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，是数据库、数据仓库或其他信息库中的知识发现，是信息技术自然演化的结果。
一、数据仓库（一）什么是数据仓库数据可以存放在不同类型的数据库中，最近出现的一种数据库结构是数据仓库。
是从多个数据源收集数据，存储于一个统一的数据模式下的数据体，通常驻留在单一站点，以支持管理决策。
首先它是面向主题的，每一行业甚至企业建立自己的数据仓库，它关注决策者的数据建模与分析。
其次它集成存储了整个企业各部门各时期的数据，因此它是时变的和非易失的。
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到目前各个阶段的信息，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。
而在实际数据挖掘中经常使用的是数据集市，它面向部门，关心某一主题，因此更灵活和实用。
概言之，数据仓库是一种语义上一致的数据存储，它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。
（二）数据仓库的数据组织在数据仓库发展过程中，适当的数据组织非常重要，同样大小的数据仓库采用不同组织形式，完成数据分析和处理的时间会有所不同，它有以下不同的组织形式。
简单堆积文件组织方式，是将每天由数据库提取并处理后的数据逐天存储起来。
在定期综合文件组织方式中，数据存储单位被分成日、周、月、季度、年等多个级别，数据被逐一的添加到每天的数据集合中。
当一个星期结束，每天数据被综合成周数据，周数据被综合成月数据，以此类推。
后者的数据量比前者大大减少，但由于数据被进行高度的综合，造成数据的细节在综合中丢失。
数据仓库工程师面试题(笔试1)
数据仓库工程师面试题姓名：____张小核______ 开始时间：_____:______ 结束时间：_____:_____一、数据库1.使用过哪些数据库？试说出它们的异同。
答：使用过SQL SERVER和ORACLE它们的区别是：1.sql server 是中小型企业用的，oracle是中大型企业用的；oracle跨平台能在linux上运行，sqlserver只能在windows运行，而linux平台比windows平台稳定，所以安全性高；sqlserver操作简便，oracle比较复杂；oracle能把数据存在不同的硬盘上sqlserver不能；oracle能够回滚表空间查询sqlserver不能；oracle支持label security，sqlserver不能；oracle扩展性比较强。
2.事务有多个性质，其中不包括（ B ）A．一致性 B.唯一性C．原子性 D.隔离性3.CHAR类型和V ARCHAR类型有何区别？答：char的长度是固定的，最长2000个字符，当输入的字符小于你定义的字符数目时，它会自动补空值，所以它占用空间较大但是效率高；varchar的长度是可变的，用它可以节省存储空间，但是效率没有char高。
4.视图与表有何区别？表是实际存在的，视图是一个或多个表结果的映射，实际不存在，所以视图不占用实际的物理空间，但删除时不影响数据，而表影响5.数据库中常见的约束有哪些？答：1.非空值约束，是not null；2。
唯一性约束，不能重复造成冗余；3.检查约束，能够保证数据完整性；还有主键不能为空，应该是唯一的，字段属性要不能再分6.有一个空表t_empty，结构是：create table t_empty(a integer)请问以下各语句的输出分别是什么？(A) select sum(a) from t_empty 什么都不输出(B) select NullToZero(a) from t_empty *假定NullToZero是一个将Null值转成0的标函数(C) select count(*) from t_empty7.有下列两表Table1Col1 INTCol2 CHAR (30)Table2Col1 INTCol2 CHAR (30)请问下列哪条语句会将table2的全部列插入到table1? BA. INSERT INTO table1 (table2.col1,table2.col2)B. INSERT INTO table1 SELECT col1, col2 FROM table2C. INSERT INTO table1 VALUES (SELECT col1,col2 FROM table2)D. INSERT INTO table1 (col1, col2) VALUES (SELECT col1, col2 FROM table2)8.有下列两表TAB1 TAB2C1 C2 CX CY---- ----- ------ -----A 11 A 21B 12C 22C 13D 23如果要得到如下的输出结果:C1 C2 CX CY----- ----- ---- -----A 11 A 21C 13 C 22-- -- D 23下列哪条语句会得到所需的结果?A. SELECT * FROM tab1 INNER JOIN tab2 ON c1=cxB. SELECT * FROM tab2 FULL OUTER JOIN tab1 ON c1=cxC. SELECT * FROM tab2 RIGHT OUTER JOIN tab1 ON c1=cxD. SELECT * FROM tab1 RIGHT OUTER JOIN tab2 ON c1=cx9.在数据库中使用存储过程有什么好处？使用方便，速度快，方便改动，一个过程可以包含多个语句，可以用参数10.数据库中的日志有哪些作用？记录你所做的操作，有利于在出现异常时的排错速度，可以用它查看数据库的工作状态11.对于一个数据量过大的表，如果要提高对它的查询速度，你会采用哪些办法？建立索引，清楚多余的数据，整利视图二、数据仓库1.什么叫数据仓库？谈谈你自己的理解。
数据仓库技术与大数据的融合与应用(四)
数据仓库技术与大数据的融合与应用在信息时代的浪潮下，数据被广泛应用于各行各业。
数据仓库技术作为一种数据管理和分析的解决方案，与大数据的融合，为企业带来了更具竞争力的分析和决策支持。
本文将探讨数据仓库技术与大数据的融合和应用，以及其对企业的意义与影响。
一、数据仓库技术的概述数据仓库技术是一种用于集成、存储和管理企业数据的解决方案，将各个分散的数据源整合到一个统一的数据存储中，为企业提供支持决策的数据分析功能。
数据仓库技术具有多维数据分析、历史数据存储等特点，能够满足企业对于复杂数据分析的需求。
二、大数据的概念与特点大数据指的是规模庞大、类型多样、速度快的数据集合，其对传统数据处理和分析技术提出了挑战。
大数据具有四个特点：即多样性、价值密度低、速度快和容忍失败。
这些特点给传统的数据仓库技术带来新的问题和挑战。
三、数据仓库技术与大数据的融合为了适应大数据时代的需求，数据仓库技术与大数据进行了有机的融合。
一方面，数据仓库技术可以作为大数据处理的一种解决方案，通过将大数据存储在数据仓库中，并结合数据仓库的数据集成和分析功能，实现对大数据的高效处理。
另一方面，数据仓库技术也可以从大数据中获取更加全面和准确的数据，进一步丰富数据仓库的内容和价值。
四、数据仓库技术与大数据的应用数据仓库技术与大数据的融合为企业带来了更多的应用场景和商业机会。
首先，数据仓库技术可以帮助企业进行精准的市场营销分析，通过对大数据的分析，找出目标客户群体和市场趋势，从而制定更有效的营销策略。
其次，数据仓库技术可以帮助企业进行风险管理和预测分析，通过对大数据的挖掘和分析，发现潜在的风险和机会，并制定相应的风险控制措施。
此外，数据仓库技术还可以应用于智能物流、智能制造等领域，提高生产和运营的效率。
五、数据仓库技术与大数据的意义与影响数据仓库技术与大数据的融合对企业意义重大。
首先，它为企业提供了更加全面和准确的数据支持，帮助企业进行更好的决策。
补充1——银行数据库技术
数据仓库和数据挖掘的关系
• 数据仓库为数据挖掘所做的，应该从数据整合和 清洗的角度来理解。也就是说，数据仓库将不同 操作源的数据存放到一个集中的环境中，并且进 行适当的清洗和转换。数据挖掘所需要的数据， 能够直接从数据仓库获得，但是获得后还是需要 进行转换，如果没有数据仓库，就需要直接从操 作型数据源中获取，并且要进行ECTL（抽取、 清洗、转换、装载）的操作。
6
分布式数据库应用案例
• 银行中的很多业务，并非只限于某一支 行的数据库。如银行中的通兑业务，即 场地1存款的用户可能到场地2或场地3去 取款；银行中的转帐业务，要求从一个 支行的帐户中转出若干金额到另一个支 行的帐户中去。这些应用要求就要同时 更新两个支行（场地）上的数据库。我 们把这些应用称为全局应用（或分布应 用）。
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RAID 5 技术
RAID 5是一种存储性能、数据安全和存储 成本兼顾的存储解决方案。
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RAID 5图示
以四个硬盘组成的 RAID 5 为 例 ， 它 的数据存储方式如 下图4所示：图中， P0为D0，D1和D2 的奇偶校验信息， P1为D3、D4的奇 偶校验信息，其它 以此类推。
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银行存储系统案例介绍
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RAID 0 技术
RAID 0又称为Stripe或Striping（无差错控 制磁盘阵列），它代表了所有RAID级别 中最高的存储性能。RAID 0提高存储性 能的原理是把连续的数据分散到多个磁 盘上存取，这样，系统有数据请求就可 以被多个磁盘并行的执行，每个磁盘执 行属于它自己的那部分数据请求。这种 数据上的并行操作可以充分利用总线的 带宽，显著提高磁盘整体存取性能
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1.2 数据仓库与数据挖掘
1.2.1 数据仓库的概念和特点 • 数据仓库概念始于本世纪80年代中期。随 着人们对大型数据系统研究、管理、维护 等方面的深刻识认和不断完善，在总结、 丰富、集中多行企业信息的经验之后，为 数据仓库给出了更为精确的定义，即“数 据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、 集成的、与时间相关的、不可修改的数据 集合”。
第1章数据仓库的概念与体系结构
2020/11/26
数据仓库与数据挖掘
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背景2
基于web的应用越来越普及，各种网站积累了大量的 点击流数据
访问者的访问时间、IP地址、经常访问的页面和内容、 在网页上停留的时间等；
客户的交易、付款、产品利润、查询等数据
数据仓库与数据挖掘
第1章 数据仓库的概 念与体系结构
2020/11/26
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背景1
企业信息化程度越来越高，产生的历史数据越来越多 常用的数据处理方法：
将已失效的历史数据简单删除，减少磁盘空间占用 对历史数据通过介质进行备份后删除，可按需查看 建立一个数据仓库系统，对业务系统及其他档案系统中
技术元数据：DW设计和管理人员使用，包括：数据源信息、数 据转换的描述、DW内对象和数据结构的定义、数据清理和数据 更新时使用的规则；源数据到目的数据映射表、用户访问权限、 数据备份和导入、信息发布历史记录
业务元数据：从单位业务的角度描述DW的元数据，如业务主题 描述，即业务主题包含的数据、查询和报表等信息
✓ DW中数据应使用一致的命名规则、格式、 编码结构和相关特性来定义
2020/11/26
数据仓库与数据挖掘
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1.1 数据仓库的概念、特点与组成
数据仓库的特点：
面向主题； 集成的； 相对稳定的； 反映历史变化。
✓ 操作型数据库中的数据通常实时更新
✓ DW中数据主要用于决策分析，对数据的操 作主要是数据查询和少量定期更新
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1.3 数据仓库的技术、方法与产品
数据仓库技术是为了有效的把操作型数据集成到统一的环境中， 以提供决策性数据访问的各种技术和模型的总称。
面向实时分析的现代化数据仓库(一)
面向实时分析的现代化数据仓库（一）引言：现代化数据仓库是支持实时分析的关键组成部分。
它能够帮助企业以更高效、精确的方式进行数据处理和决策制定。
本文将介绍面向实时分析的现代化数据仓库的概念、重要性以及其关键特征。
随后，我们将从底层架构、数据采集、数据存储、数据处理和数据查询等五个大点展开论述。
正文：1. 底层架构a. 分层架构：现代化数据仓库采用分层架构，包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据查询层。
b. 传输协议：采用高效的传输协议，例如HTTP、WebSocket等，以确保实时性和数据的及时到达。
2. 数据采集a. 实时数据源：现代化数据仓库能够实时获取各种数据源的数据，包括传感器数据、实时日志等。
b. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、过滤和转换，以确保数据的准确性和完整性。
3. 数据存储a. 列式存储：采用列式存储方式，能够提高数据的存储效率和查询性能。
b. 分布式存储：采用分布式存储方式，实现数据的水平扩展和容错能力。
4. 数据处理a. 流式处理：采用流式处理引擎，能够实时处理动态数据流，提供实时计算和实时决策支持。
b. 批处理：能够进行批量处理，对大量数据进行离线计算和分析。
5. 数据查询a. 实时查询：支持实时查询，能够快速响应用户的查询请求。
b. 聚合查询：支持复杂的聚合查询操作，支持多维数据分析。
总结：面向实时分析的现代化数据仓库在企业中扮演着重要的角色。
通过采用分层架构、高效的数据采集、列式存储、流式处理和实时查询等技术，现代化数据仓库能够有效支持实时分析需求，帮助企业做出更准确、迅速的决策。
在下一篇文章中，我们将进一步探讨现代化数据仓库的架构和实现方式。
2023-数据仓库、数据湖、数据中台技术方案V1-1
数据仓库、数据湖、数据中台技术方案V1随着大数据时代的到来，企业内部产生的数据量越来越大，如何高效地管理、利用这些数据已成为企业面临的挑战之一。
为了解决这一问题，出现了类似数据仓库、数据湖、数据中台等技术方案，本文将对这三种方案进行介绍和对比。
一、数据仓库数据仓库是一种面向主题的、集成的、相对稳定的数据存储，主要用于支持企业决策。
数据仓库以数据驱动，关注企业重要的主题、业务过程和绩效等指标。
数据仓库的两个主要特点是数据集成和数据一致性，它可以将多个数据源的数据集成到一个单一的、可查询的数据源中，确保数据的一致性和准确性。
数据仓库的优势在于较好地支持企业决策，缺点在于数据集成的复杂度较高，需要有专业的数据仓库建模、ETL等技术人员进行设计和维护。
二、数据湖数据湖是一种不加限制地存储所有原始数据的存储形式，相对于数据仓库更注重数据的存储和处理。
数据湖中包含的数据源可能是结构化、半结构化或非结构化的数据，数据的移动、转换和处理等都在数据湖中进行。
数据湖之所以受到关注，是因为它可以在数据被使用前，将未经过处理或加工的数据获取到，从而使分析师和数据科学家可以无需等待将数据集成到单一数据源，并对其进行处理。
然而，数据湖中数据的一致性较差，需要有更多的数据清洗等工作，此外，数据湖中的数据流动和兼容性问题也需要在使用前注意。
三、数据中台数据中台是继数据仓库和数据湖之后兴起的一种数据技术方案，主要关注企业数据化转型建设。
数据中台将数据和业务解耦，并在数据存储、计算、组织等方面进行统一，提供企业级别的数据服务。
数据中台采用微服务和数据开放接口（API）的方式，将支撑业务和分析的数据资源整合在一起。
数据中台的优势在于其架构相对清晰，开放性较好，提供了企业级别的数据服务；缺点在于需要进行为期较久的构建Phase，且工作的难度相对较高。
综上所述，数据仓库、数据湖和数据中台都有着各自的优势和缺点，在企业的选择中需要根据自身的情况进行评估。
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1.数据仓库定义
”面向主题”的数据 在数据仓库中 数据是按主题而不是按照应用程序存储的。 数据是跨应用程序的 在操作型系统中，各行业的数据集合都是单独的应用程序进行组织的
1.数据仓库定义
“集成的”是指DW中的数据不是事物处理系统数 据的简单拼凑，而是经过系统地加工整理，是相互一 致的、具有代表性的全局数据。
1.数据仓库定义
“随时间变化的”指DW中存储的是-一个时间段的 数据，而不仅仅是某一个时间点的数据，所以主要用 于进行时间趋势分析。-般DW的数 据时限为5~10年， 数据量也比较大，一般为10GB左右。
1.数据仓库定义
“ 数据的非易变性(相对稳定) “ ：指数据一旦进入 DW后一般情况下将被长期保留，极少有更新或删除 操作。
交通大数据处理与分析——
数据仓库概述
数据仓库概述
知识目标：
1.掌握数据仓库的定义 2.掌握数据仓库的特点 3.掌握数据仓库与数据库的区别 4.掌握数据仓库架构
数据仓库概述
数据仓库定义 数据仓库的特点 数据仓库与数据库的区别 数据仓库架构分层
1.数据仓库定义
数据仓库(Data Warehouse，DW)是支持管理决策过程的、面向主题的、 集成的、随时间变化的、但信息本身是相对稳定的数据集合。 DW的最终目标是把企业范围内的所有数据集成在一个大仓库中，让用户能 运行查询、产生报告、执讲主要讲解了数据仓库定义、数据仓库的特点、数据仓 库与数据库的区别、数据仓库架构分层等内容。
通过本讲的学习，希望大家能够对数据仓库有一个初步的认
识，掌握数据仓库的定义及架构分层。
谢谢观看
数据仓库概述
2.数据仓库的特点
面向主题 集成的 随时间变化 数据仓库的数据是不可更新的
3 .数据仓库与数据库的区别
出发点不同: 数据库是面向事务的设计;数据仓库是面向主题设计的。
存储的数据不同: 数据库一般存储在线交 易数据;数据仓库存储的一般是历史数据。
容量不同、设计规则不同: 数据库设计是尽量避免冗余, -般采用符合范式的规则来设计;数
据仓库在设计是有意引入冗余,采用反范式的方式来设计。
3 .数据仓库与数据库的区别
提供的功能不同: 数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计。
基本元素不同: 数据库的基本元素是事实表,数据仓库的基本元素是维度表。
服务对象不同: 数据库是为了高效的事务处理而设计的, 服务对象为企业业务处
理方面的工作人员;数据仓库是为了分析数据进行决策而设计的,服务 对象为企业高层决策人员。