知识点19：数据仓库(共3题)
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与数据挖掘是现代数据分析和决策支持系统中非常重要的概念和技术。
数据仓库是一个用于集成、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有价值的信息和模式的过程。
本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘的学习要点，并提供一些答案以帮助您更好地理解和掌握这些概念和技术。
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、可变的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库具有以下特点：- 面向主题：数据仓库按照主题进行组织，便于用户进行分析和决策。
- 集成的：数据仓库集成了来自不同数据源的数据，使得用户可以从一个统一的视图中获取数据。
- 稳定的：数据仓库的数据是经过清洗和转换的，保证了数据的一致性和准确性。
- 可变的：数据仓库中的数据可以根据需求进行更新和变化。
- 非易失性的：数据仓库的数据是持久的，不会因为系统故障或断电而丢失。
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、数据仓库层和用户接口层。
- 数据源层：包括各种数据源，如关系数据库、文件系统、Web服务等。
- 数据仓库层：包括数据仓库的存储和管理系统，如ETL（抽取、转换、加载）工具、数据仓库服务器等。
- 用户接口层：包括各种用户接口，如查询工具、报表工具、数据挖掘工具等。
3. 数据仓库的设计和建模数据仓库的设计和建模是数据仓库开发的核心任务之一。
主要包括以下步骤：- 确定主题和维度：根据用户需求确定数据仓库的主题和维度，如销售、客户、产品等。
- 设计事实表和维度表：事实表包含与主题相关的数值型数据，维度表包含与主题相关的描述性数据。
- 建立关系和连接：通过建立事实表与维度表之间的关系和连接，构建数据仓库的物理模型。
4. 数据仓库的数据清洗和转换数据仓库的数据清洗和转换是确保数据质量和一致性的重要步骤。
数据仓库(简答题复习资料整理)
数据仓库（简答题复习资料）（1）数据仓库概念和特点 P12-14数据仓库是一个面向主题的（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，它用于支持企业或组织的决策分析处理。
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型数据库，它的数据基于OLTP源系统。
首先，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，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。
数据仓库的功能和特性1 面向主题2 数据的集成性3 数据的稳定性（非易失性）4 数据随时间变化的特性5 多维性数据是带有时间轴的→数据是多维的→形成立方体（Cube）见书P52（2）数据库与数据仓库的区别简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
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。
数据库设计是尽量避免冗余，一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。
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，它的两个基本的元素是维表和事实表。
维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。
单从概念上讲，有些晦涩。
任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。
以银行业务为例。
数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记帐。
数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。
比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。
如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。
数据仓库知识点总结
数据仓库知识点总结一、数据仓库概念数据仓库是一个用来集成、清洗、存储和管理企业数据的系统，以支持企业决策制定、分析和商业智能服务。
它是一个面向主题的、集成的、时间性的、非易失的数据集合，用于支持企业决策。
数据仓库是企业数据管理的重要组成部分，它与操作型数据处理系统相辅相成。
数据仓库以不同的视角和角度组织数据，帮助企业管理者对企业整体情况进行全面分析和评估。
二、数据仓库的特点1. 面向主题：数据仓库与传统数据库相比，更加侧重对业务应用的支持，主要面向业务应用的主题而不是基本事务数据，以方便企业管理者进行更好的分析和决策。
2. 集成性：数据仓库集成了来自不同数据源的数据，将数据统一管理，并且进行了数据清洗和转换，确保数据的一致性和准确性。
3. 时态性：数据仓库中的数据具有时间性，可以保存历史数据，能够支持分析历史数据的趋势和变化。
4. 非易失性：数据仓库中的数据不会丢失，可以持久保存，并且根据需要定期备份，确保数据的安全和可靠。
5. 大数据量和复杂性：数据仓库通常包含大量的数据，并且数据之间的关系复杂，需要采用专门的数据模型和处理方法来管理和分析。
6. 以支持决策为目标：数据仓库的目标是为企业管理者提供数据支持，帮助他们更好地了解企业的经营状况和趋势，以支持企业决策。
三、数据仓库架构数据仓库架构包括了多个重要组成部分，主要包括数据提取、数据清洗、数据转换、数据加载、元数据管理和数据查询分析等。
1. 数据提取：数据提取是指从各个数据源中将需要的数据提取出来，数据源可以包括企业内部的数据库、文件系统、应用系统等，也可以包括外部数据源，如公共数据等。
2. 数据清洗：数据清洗是指对提取的数据进行清洗和规范，包括去重、校验、纠错、转换等处理，以确保数据的准确性和一致性。
3. 数据转换：数据转换是指对清洗后的数据进行格式转换、相关联和整合，以便于数据仓库的统一管理和分析。
4. 数据加载：数据加载是将转换后的数据载入数据仓库中，通常包括全量加载和增量加载两种方式，以确保数据的及时性和准确性。
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
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、存储和管理大量数据的系统，而数据挖掘是从这些数据中发现隐藏的模式和关联规则的过程。
在学习数据仓库和数据挖掘的过程中，以下是一些关键要点和答案，以帮助您更好地理解和应用这些概念。
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。
它具有以下特点：- 面向主题：数据仓库以主题为中心，而不是以应用程序为中心。
它关注的是特定主题的数据，如销售、市场营销等。
- 集成性：数据仓库集成来自多个不同源的数据，通过数据清洗、转换和加载等过程进行统一。
- 稳定性：数据仓库的数据是持久的，不会随着操作而改变。
只有在经过明确的ETL（提取、转换、加载）过程后，才会更新数据仓库。
- 随时间变化：数据仓库存储历史数据，可以跟踪和分析数据随时间的变化。
2. 数据仓库的架构和组成部分：数据仓库的架构通常包括以下组成部分：- 数据源：数据仓库的数据来自多个不同的数据源，如关系型数据库、文件、Web服务等。
- 数据清洗：数据清洗是将数据从不同的源转换为一致的格式和结构的过程，以确保数据的质量和一致性。
- 数据转换：数据转换是将清洗后的数据进行转换和整合的过程，以满足数据仓库的需求。
- 数据加载：数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程，通常使用批量加载或增量加载的方式。
- 数据存储：数据存储是数据仓库中实际存储数据的部分，通常使用关系型数据库或多维数据库。
- 元数据管理：元数据是描述数据仓库中数据的数据，元数据管理是管理和维护元数据的过程。
- 查询和分析工具：数据仓库提供了各种查询和分析工具，以便用户可以对数据进行查询、分析和报告。
3. 数据挖掘的定义和应用：数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏的模式、关联规则和异常的过程。
它可以帮助企业发现潜在的商业机会、改进业务流程和做出更好的决策。
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科学领域中非常重要的概念和技术。
数据仓库是指将多个来源的数据集中存储在一个统一的数据库中，以支持企业决策和分析。
数据挖掘则是从大量数据中发现隐藏的模式和关联，以提供有价值的信息和洞察。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的学习要点，并给出相应的答案，以帮助读者更好地理解和应用这些概念和技术。
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、随时间变化的数据集合，用于支持企业决策和分析。
数据仓库的特点包括数据集成、主题导向、时间变化、非易失性等。
2. 数据仓库的架构：数据仓库的架构包括数据源层、数据清洗和集成层、数据存储层和数据展示层。
数据源层负责从各个数据源中提取数据，数据清洗和集成层负责对数据进行清洗和集成，数据存储层负责存储数据，数据展示层负责提供用户界面和报表。
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。
维度建模是一种以事实表和维度表为核心的建模方法，用于描述和分析业务过程。
实体关系建模则是一种基于实体和关系的建模方法，用于描述和分析业务实体和它们之间的关系。
4. 数据仓库的ETL过程：ETL是指将数据从源系统中提取出来，经过清洗和转换后加载到数据仓库中的过程。
ETL过程包括数据提取、数据清洗、数据转换和数据加载四个步骤。
5. 数据仓库的性能优化：数据仓库的性能优化包括物理设计优化和查询优化两个方面。
物理设计优化包括选择合适的硬件和存储结构，以及对数据进行分区和索引等操作。
查询优化则包括选择合适的查询方式和优化查询语句等操作。
二、数据仓库学习答案1. 数据仓库的定义和特点答案：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，用于支持企业决策和分析。
数据仓库的特点包括数据集成、主题导向、时间变化、非易失性等。
2. 数据仓库的架构答案：数据仓库的架构包括数据源层、数据清洗和集成层、数据存储层和数据展示层。
数据仓库考试复习资料
数据仓库资料一、简答1、什么是元数据？元数据如何分类？请叙述元数据的作用。
答：元数据与数据字典类似，类似于电话黄页，是数据仓库数据本身信息的数据。
元数据的类型：1）操作性元数据2）抽取和转换元数据3）最终用户元数据元数据的作用：元数据负责连接数据仓库的所有部分，并为最终用户提供向导：1）易于数据仓库数据的理解2）保证数据质量3）提高系统的应用的适用度和可适展性4）便于信息交换。
2、数据仓库项目与OLTP系统项目有什么不同？答：存储数据不同：OLTP存储的是操作性数据，数据仓库中存储的是分析性数据对数据处理不同：OLTP是以传统的数据为中心进行企业日常处理，而数据仓库中的数据被用于分析背后的关联，为企业决策提供可靠的依据。
面向的使用人员不同：OLTP使用人员通常是企业中的具体操作员，处理的数据通常是企业业务细节信息，其目标是实现企业的业务运营。
而数据仓库的使用人员是企业中的高层，或是工程师，其中包含的信息是企业的宏观信息而非具体细节，其目的是为企业决策者提供支持。
3、MOLAP和ROLAP模型之间的本质区别是什么？列出它们的一些相同点。
答：本质区别：MOLAP是基于多维数据库来存储OLAP分析所需要的数据，数据以多维方式存储，并以多维视图方式显示，而ROLAP的底层数据库是关系数据库。
相同点：1）数据都作为关系表存储再数据仓库中2）都能获得一定成都的汇总数据3）都是从数据仓库存储器中访问数据4、什么是星型模式？什么是雪花模型？它由哪些表组成？答：星型模式：一种多维数据关系，由一个事实表和一组维表组成，每个维度表表达一个维，所有维度字段组成事实表的复合主键，事实表中的非主键属性称为事实，汇总出来的数值型数据大都是文字，时间等类型的数据。
雪花模式：它是对星型模式的一种扩展，比如日期，地区等多层次的维度的扩展，可类似扩展，是对星型模式进行规范化处理的产物，从消除数据冗余，从而使事实表，字段数和总长度降低。
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。
数据仓库试题
数据仓库试题一、选择题1. 数据仓库是一种用于存储、管理和分析大量数据的系统，其特点是（）a) 存储海量数据b) 支持多维分析c) 支持实时查询d) 执行事务处理2. 下列哪项不是数据仓库的核心组件？a) 数据提取和转换（ETL）工具b) 数据集市c) 数据库管理系统d) 数据挖掘工具3. 数据仓库的建设过程中，以下哪项工作应该放在最后进行？a) 数据提取和清洗b) 数据建模c) 数据存储和加载d) 数据分析4. 在数据仓库中，维度模型和事实模型分别用于描述的是（）a) 数据之间的关系b) 数据的粒度c) 数据的来源d) 数据的格式5. 下列哪个是数据仓库的主要目标之一？a) 实时交互式数据查询b) 高效的事务处理c) 存储大量数据d) 实现负载均衡二、填空题6. 数据仓库的架构通常包括三层，分别是（）、（）和（）层。
7. 数据仓库的难点之一是数据的（），因为数据来自多个不同的系统和部门。
8. 数据仓库的存储技术包括（）和（）两种常见的方式。
9. 数据仓库建设过程中，将源数据转换为适合分析的数据称为（）。
10. 数据仓库的数据分析可以采用多种方法，其中（）分析是一种常见的方法。
三、简答题11. 数据仓库与传统的关系型数据库有何区别？12. 数据仓库的优势是什么？它在实际应用中有哪些场景？13. 数据仓库建设过程中的ETL过程是什么意思？它的作用是什么？14. 数据仓库中，维度模型和事实模型各自是如何描述数据的？15. 请简要说明数据仓库的架构和主要组件。
四、解答题16. 数据仓库的设计和建设步骤有哪些？请结合实际案例进行说明。
17. 请解释数据仓库中的数据清洗操作，并举例说明其重要性。
18. 请描述数据仓库的存储技术中，列式存储和行式存储的特点，并比较它们的优缺点。
五、实操题19. 假设你是某公司的数据分析员，请你根据实际需求，设计一个适合该公司业务的数据仓库架构，并简要说明其关键组件和数据流程。
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。
数据仓库是一个集成、主题导向的、时间一致的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、关联规则和趋势的过程。
本文将介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、关键技术和应用。
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、非易失性的、时间一致的数据集合。
它具有数据集成、数据清洗、数据转换和数据加载等特点。
2. 数据仓库的架构：数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据访问层。
数据源层是数据仓库的数据来源，数据集成层负责将数据从不同的数据源中抽取、清洗和转换，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据访问层提供用户对数据仓库的查询和分析功能。
3. 数据仓库的建模：数据仓库的建模包括维度建模和事实建模。
维度建模用于描述业务过程中的维度，事实建模用于描述业务过程中的事实。
4. 数据仓库的ETL过程：ETL是数据仓库中的一个重要过程，包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载。
数据抽取是从数据源中抽取数据，数据清洗是对数据进行去重、填充缺失值等操作，数据转换是对数据进行转换和整合，数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中。
5. 数据仓库的查询和分析：数据仓库的查询和分析是用户对数据仓库进行数据挖掘和决策支持的重要功能。
常用的查询和分析工具包括OLAP（联机分析处理）、数据挖掘和报表工具。
二、数据仓库学习答案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、非易失性的、时间一致的数据集合。
它通过将来自不同数据源的数据进行集成和清洗，提供一致、可靠的数据供决策支持系统使用。
2. 数据仓库的架构：数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据访问层。
数据源层负责从各种数据源中获取数据，数据集成层负责将不同数据源的数据进行清洗、转换和集成，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据访问层提供用户查询和分析的接口。
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。
数据仓库复习题
书 P2，PPT_P8)从大量的、不彻底的、有噪声的、含糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在实用的信息和知识的过程。
关系数据库、数据仓库、事务数据库、高级数据等、PPT_P29)聚类分析、决策树、人工神经网络、粗糙集、关联规则挖掘、统计分析等书 P2-3，PPT_P17-19)确定业务对象、数据准备、数据挖掘、结果分析与知识同化。
书 P6-7，PPT_P45-46联系： 1，数据仓库为数据挖掘提供了更好的，更广泛的数据源2，数据仓库韦数据挖掘提供了新的支持平台。
3，数据仓库为更好地使用数据挖掘工具提供了方便4，数据挖掘对数据仓库提供了更好的决策支持。
5，数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求6，数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持区别：数据仓库是一种存储技术，它包含大量的历史数据、当前的详细数据以及综合数据，它能为不同用户的不同决策需要提供所需的数据和信息。
~~数据挖掘是从人工智能机器学习中发展起来的，它研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出实用的信息和知识。
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定制过程。
面向主题的、集成的、不可更新的、随时间变化的。
信息获取层、信息存储层、信息传递层。
(1)是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或者综合程度的级别。
粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类就越多。
(2)影响存放在数据仓库中的数据量大小；影响数据仓库所能回答查问询题的细节程度。
早期细节级、当前细节级、轻度细节级和高度细节级。
可按日期、地域、业务领域、或者按多个分割标准的组合，但普通包括日期项。
概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型(1)概念模型设计(2)技术准备工作(3)逻辑模型设计(4)物理模型设计(5)数据仓库的生成(6)数据仓库的使用和维护数据装入时，并非一次就将准备装入的数据全部装入数据仓库，而是按照逻辑模型设计中所确定和分析的主题域，先装入并生成某一主题域。
数据仓库考试必看
数据仓库考试必看数据仓库复习1.信息的特征，医学信息与医学知识，医学决策⽀持系统；数据仓库的基本特征，数据组织基本特征，数据组织⽅式，数据集市，数据仓库系统的逻辑层次，数据装载，元数据；信息的特征语法特征：信息的语法特征包括信息的语法、存储和传递的描述对应的即“数据”语义特征：信息的语义特征表述的是信息的具体含义语⽤特征：信息的语⽤特征是针对信息的⽬的性⽽⾔，为⼀定的⽬的的服务，以减少不确定性1.数据仓库模型选取，数据仓库开发模式（课件⾥的数据仓库设计过程，概要，逻辑，物理好好看）；2.OLAP的分类，OLAP与OLTP的联系与区别；MDX语⾔（与SQL的区别，⾃⾝的语法要素弄清楚）；3.医学数据的组织（特点看看），医学数据仓库的设计（临床数据的新特点看看），医学数据仓库的管理（⾥⾯的各⼩点看看）PS：这些全是标题，⾄于哪句话是考到的，⼤家多看看！问答题也在⾥⾯！综合题在最近给PPT（最新的那⼀份）⾥！医学信息：是医学科学领域的信息，涉及医学、药物学、卫⽣学和医学管理等专门知识。
依据信息的语义特征和语⽤特征，医学信息可以解释为：⼀、医学信息是医学、医疗卫⽣、药物学和医学管理学为信息内容的；⼆，医学信息的处理依赖于以计算机技术为核⼼的信息技术。
医学知识：数据是信息的载体，是信息的语法表述。
经过解释的数据演化为信息，⽽对信息进⾏加⼯，集成为知识。
反过来，知识⼜指导数据解释。
医学知识有两种类型：⼀种是来⾃于医学⽂献，称为科学知识；另⼀种来⾃于临床专家，称为经验知识。
决策⽀持模型医学决策⽀持系统：医学知识应⽤到某⼀患者特定问题，提出具有最佳费⽤/效果⽐的解决⽅案的计算机系统。
医疗卫⽣中的决策模型主要有定量决策⽀持模型和定性决策⽀持模型两类定量模型的数据源主要取⾃于病⼈资料定性模型采⽤的特征⼀般有专家提出决策⽀持系统的类型：决策模型定量模型定性模型指导性模型贝叶斯法真值法决策树推理模型⾃动模型模糊集合布尔逻辑⾮参数划分专家系统神经⽹络数理逻辑评论式系统数据仓库的基本特征数据仓库的数据是⾯向主题的数据仓库的数据是集成的数据仓库的数据是⾮易失的数据仓库的数据是随时间不断变化的。
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信息技术中非常重要的概念和技术。
数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量结构化和非结构化数据的集中式数据存储系统。
数据挖掘则是从大量数据中发现有用信息、模式和关联的过程。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的学习要点及答案。
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。
数据仓库具有以下特点：面向主题，集成性，稳定性，非易失性。
2. 数据仓库的架构：数据仓库的架构包括数据源层、数据抽取层、数据存储层和数据展示层。
数据源层用于存储原始数据，数据抽取层用于将原始数据抽取到数据存储层，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据展示层用于展示数据分析结果。
3. 数据仓库的建模：数据仓库的建模包括概念建模、逻辑建模和物理建模。
概念建模用于定义数据仓库的主题和维度，逻辑建模用于定义数据仓库的数据模型，物理建模用于定义数据仓库的物理存储结构。
4. 数据仓库的ETL过程：ETL是指将数据从源系统中抽取出来，经过清洗、转换和加载等过程，最终加载到数据仓库中。
ETL过程包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载四个步骤。
5. 数据仓库的查询和分析：数据仓库的查询和分析是通过使用OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术来实现的。
OLAP技术可以进行多维数据分析，数据挖掘技术可以从大量数据中发现有用的信息和模式。
二、数据仓库学习答案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、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库的特点包括：- 面向主题：数据仓库以主题为中心，将相关的数据集中存储，方便用户进行主题分析。
- 集成性：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不一致性。
- 稳定性：数据仓库的数据是经过清洗和转换的，保证了数据的准确性和一致性。
数据仓库基础知识
数据仓库基础知识数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，它能够帮助组织和企业进行数据分析和决策支持。
在信息时代，数据的价值越来越被重视，因此了解数据仓库的基础知识对于从事数据分析和决策的人员来说至关重要。
一、数据仓库的定义和作用数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
它可以从多个数据源中提取数据，并将其转化为可用于分析的格式。
数据仓库的作用主要有以下几个方面：1. 数据集成：数据仓库可以将来自不同数据源的数据进行集成，消除数据冗余和不一致性，提供一个统一的数据视图。
2. 数据清洗：在数据仓库中，数据经过清洗和转换，去除无效和重复数据，保证数据的质量和准确性。
3. 数据存储：数据仓库采用特定的存储结构，以支持高效的数据访问和查询。
4. 数据分析：数据仓库提供了丰富的数据分析工具和技术，可以帮助用户进行数据挖掘、统计分析和决策支持。
二、数据仓库的架构和组成数据仓库的架构通常由以下几个组成部分构成：1. 数据源：数据源是数据仓库的数据来源，可以包括关系数据库、文件系统、传感器等。
数据源中的数据需要经过抽取和转换，才能导入到数据仓库中。
2. 抽取、转换和加载（ETL）：ETL是数据仓库中的一个重要环节，它包括数据抽取、数据转换和数据加载。
数据抽取是指从数据源中提取数据，数据转换是指对数据进行清洗、整理和转换，数据加载是指将转换后的数据加载到数据仓库中。
3. 数据存储：数据仓库采用特定的存储结构，如星型模型、雪花模型等，以支持高效的数据访问和查询。
常见的数据存储技术包括关系数据库、列存储数据库等。
4. 数据访问和查询：数据仓库提供了丰富的数据访问和查询工具，如OLAP（联机分析处理）工具、数据挖掘工具等。
用户可以通过这些工具对数据仓库中的数据进行灵活的查询和分析。
三、数据仓库的设计和建模数据仓库的设计和建模是数据仓库开发的重要环节。
在设计和建模过程中，需要考虑以下几个方面：1. 主题建模：数据仓库的数据模型应该以主题为中心，而不是以应用系统为中心。
数据仓库基础知识
数据仓库基础知识数据仓库是一种用于存储和管理大量数据的系统，它通过整合和转换来自不同数据源的数据，并提供分析和报告功能，帮助企业做出更明智的决策。
本文将详细介绍数据仓库的基础知识，包括定义、架构、设计原则和常见的数据仓库工具。
一、数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、可变的数据集合，用于支持企业决策制定过程。
它是一个专门用于分析和报告的数据库，可以存储大量的历史数据，并将其转化为有用的信息。
数据仓库的主要特点包括：1. 面向主题：数据仓库以主题为中心，将相关的数据进行整合，便于分析和报告。
2. 集成性：数据仓库从不同的数据源中提取数据，并进行转换和加载，以便于统一管理和使用。
3. 稳定性：数据仓库的数据一般是静态的，不会频繁变动，保证数据的一致性和可靠性。
4. 可变性：数据仓库可以根据需求进行更新和改变，以适应企业的发展和变化。
二、数据仓库的架构数据仓库的架构由几个关键组件组成，包括数据源、数据抽取、转换和加载（ETL）、数据存储和数据访问。
1. 数据源：数据源是数据仓库的原始数据来源，可以包括企业内部的各种业务系统、数据库、文件等，也可以包括外部数据源，如供应商、合作伙伴等。
2. 数据抽取、转换和加载（ETL）：ETL是数据仓库中最重要的组件之一，它负责从数据源中抽取数据，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。
3. 数据存储：数据存储是数据仓库中用于存储数据的组件，常见的数据存储方式包括关系型数据库和多维数据库。
关系型数据库适用于存储结构化数据，而多维数据库适用于存储多维数据。
4. 数据访问：数据访问是数据仓库中用于查询和分析数据的组件，常见的数据访问方式包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和报表工具等。
三、数据仓库的设计原则在设计数据仓库时，需要考虑以下原则，以确保数据仓库的高效性和可用性。
1. 明确的业务需求：在设计数据仓库之前，需要明确业务需求，确定需要分析和报告的主题和指标，以及数据的粒度和频率。
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与数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念和技术。
数据仓库是指将各种数据源中的数据进行整合、清洗、转换和存储，以便后续的分析和决策支持。
数据挖掘则是从大量的数据中发现隐藏的模式、规律和关联性，以提供有价值的信息和知识。
以下是关于数据仓库与数据挖掘学习的要点及答案：一、数据仓库基础知识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，用于支持决策支持系统的分析和查询需求。
2. 数据仓库的架构：包括数据源层、数据清洗层、数据集成层、数据存储层和数据展示层等组成部分。
3. 数据仓库的建模方法：维度建模和实体关系建模是常用的数据仓库建模方法。
二、数据仓库的设计与实施1. 数据需求分析：根据用户的需求和业务场景，确定数据仓库的主题和维度，并进行数据需求分析。
2. 数据抽取和清洗：从各个数据源中抽取数据，并进行数据清洗、转换和集成，以确保数据的质量和一致性。
3. 数据存储和管理：选择合适的数据存储技术，如关系型数据库、列式数据库或分布式文件系统等，进行数据的存储和管理。
4. 数据展示和查询：设计合适的报表、仪表盘和查询界面，以便用户能够方便地进行数据分析和查询。
三、数据挖掘的基本概念1. 数据挖掘的定义和目标：数据挖掘是从大量的数据中自动发现有用的模式、规律和关联性，以提供有价值的信息和知识。
2. 数据挖掘的任务：包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等任务。
3. 数据挖掘的过程：包括数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
四、数据挖掘的常用算法和技术1. 分类算法：包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法，用于将数据进行分类。
2. 聚类算法：包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等算法，用于将数据进行聚类。
3. 关联规则挖掘：用于发现数据中的频繁项集和关联规则，以揭示数据之间的关联性。
数据仓库_精品文档
一、选择题1、数据仓库是随时间变化的，下面的描述不正确的是：A、数据仓库随时间变化不断增加新的数据内容。
B、捕捉到的新数据会覆盖原来的快照。
C、数据仓库随时间变化不断删去旧的数据内容。
D、数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合。
答案： B2、关于基本数据的元数据是指：A、基本元数据包括与数据源、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建立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。
答案： A3、下面有关数据粒度的描述不正确的是：A、粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别。
B、数据越详细，粒度就越小，级别也就越高。
C、数据综合度越高，粒度就越大，级别也就越高。
D、粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量。
答案： B4、有关数据仓库的开发特点，不正确的描述是：A、数据仓库开发要从数据出发。
B、数据仓库使用的需求在开发出去就要明确。
C、数据仓库的开发是一个不断循环的过程，是启发式的开发。
D、在数据仓库环境中，并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流，数据仓库中数据的分析和处理更灵活，且没有固定的模式。
答案： B5、RAID技术具有容错能力，能够满足对存储能力、性能和可靠性不断提高的要求。
其实，实现原理是将数据写入多张磁盘中，如果—张磁盘发生故障，就从其他存放冗余数据的磁盘上访问数据。
有关RAID不同级别的描述不正确的是:A、在RAID 0这一级别上，数据记录通过在多组驱动器的扇区上交错地分布着实现，没有奇偶校验，不提供任何冗余。
B、RAID 1称为镜像。
在这一级别上，数据被冗余地写入成对的驱动器中，可以独立地从每个驱动器提取该数据。
这种方法没有什么缺点，是备份时候经常用到的技术。
C、RAID 3数据记录在成组驱动器上，位交错，只有一个驱动器仍有奇偶校验信息。
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。