数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术

数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术数据仓库是一个存储大量数据的系统，用来支持管理决策或进行分析工作。而在数据仓库中，OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术是两个非常重要的组成部分。本文将分别介绍OLAP和数据挖掘技术在数据仓库中的应用，以及它们之间的关系。

一、OLAP技术在数据仓库中的应用

OLAP技术是一种多维数据分析技术，它能够帮助用户从不同的角度来分析大量的数据。在数据仓库中，OLAP技术通常用来进行交互式的分析，通过多维数据立方体来显示数据的不同维度和度量。这种分析方式可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。

1.1多维数据立方体

在数据仓库中，多维数据立方体是OLAP技术的重要组成部分。它是一个由多维数据组成的数据模型，可以用来展示多个维度和度量的交叉分析结果。用户可以通过多维数据立方体来进行交互式的数据分

析，例如可以通过不同的时间维度来观察销售额的分布情况，或者通

过不同的产品维度来观察销售数据的变化趋势。

1.2 OLAP操作

OLAP操作是指用户对多维数据立方体进行的各种分析和查询操作。常见的OLAP操作包括切片、切块、旋转、钻取和钻取等。这些操作可

以帮助用户对数据进行更加深入的分析，发现数据之间的关联性和趋

势性。例如，用户可以通过切片操作来对数据进行过滤，只展示特定

条件下的数据分析结果；通过切块操作来对数据进行分组，观察不同

组别之间的数据分布情况。

1.3 OLAP技术的优势

OLAP技术在数据仓库中有很多优势。首先，它可以帮助用户从不

同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者

做出更加准确的决策。其次，它可以帮助用户进行交互式的数据分析，用户可以根据自己的需求来灵活地对数据进行查询和分析。最后，它

还可以帮助用户进行数据的可视化分析，通过图形化的方式来展示数

据的分布情况和变化趋势。

二、数据挖掘技术在数据仓库中的应用

数据挖掘技术是一种从大量数据中发现隐藏的模式和规律的技术，它可以帮助用户从海量的数据中发现有价值的信息。在数据仓库中，

数据挖掘技术通常用来进行数据的预测和分类分析，帮助用户对数据

进行深入的挖掘和分析。

2.1数据挖掘的技术方法

数据挖掘技术可以采用多种方法来进行数据的挖掘和分析。常见

的数据挖掘方法包括聚类分析、关联规则挖掘、分类分析和预测分析等。这些方法可以帮助用户对数据进行不同层次和不同角度的分析，

发现数据之间的关联性和趋势性，以及预测未来的发展趋势。

2.2数据挖掘的应用场景

在数据仓库中，数据挖掘技术可以有很多应用场景。例如，它可

以用来对销售数据进行聚类分析，发现不同类别的客户群体；可以用

来进行关联规则挖掘，发现不同产品之间的购买关联性；可以用来进

行分类分析，发现不同类型客户的特征和行为规律；还可以用来进行

预测分析，预测未来销售额的发展趋势。这些分析可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，制定更加准确的销售策略和营销计划。

2.3数据挖掘技术的优势

数据挖掘技术在数据仓库中有很多优势。首先，它可以帮助用户对海量的数据进行深入的分析和挖掘，发现数据之间的关联性和趋势性。其次，它可以帮助用户进行数据的预测和分类分析，帮助企业更好地了解市场和客户需求，制定更加准确的决策。最后，它还可以帮助用户发现隐藏在数据中的有价值的信息，帮助企业更好地把握业务机会，提高竞争力。

三、OLAP与数据挖掘技术的关系

OLAP和数据挖掘技术都是在数据仓库中进行数据分析和挖掘的重要工具。它们之间存在着一定的联系和区别。

3.1关系

首先，OLAP和数据挖掘技术都是用来对数据进行分析和挖掘的工具，它们都可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性。其次，它们都是在数据仓库中进行运用的技术，可

以帮助用户对海量的数据进行深入的分析和挖掘。最后，它们都可以帮助用户进行数据的可视化分析，通过图形化的方式来展示数据的分布情况和变化趋势。

3.2区别

然而，OLAP和数据挖掘技术在功能和应用方面也存在一些区别。首先，OLAP技术更加侧重于对数据的交互式分析，用户可以灵活地对数据进行查询和分析，基本上不涉及模型的建立和训练。而数据挖掘技术更加侧重于对数据的挖掘和模式的发现，用户需要先建立模型并对模型进行训练，才能进行数据的预测和分类分析。其次，OLAP技术更加注重用户的实时交互和数据的可视化分析，使用户可以更直观地理解数据的变化趋势；而数据挖掘技术更加注重数据的深层次挖掘和模式的发现，帮助用户发现隐藏在数据中的有价值的信息。

四、结论

数据仓库中的OLAP和数据挖掘技术是两个非常重要的组成部分，它们都可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。在实际应用中，用户可以根据自己的需求来选择合适的技术，进行数据的分析和挖掘。同

时，OLAP和数据挖掘技术也可以相互结合，通过OLAP技术对数据进行交互式的分析，发现数据之间的关联性和趋势性，然后再通过数据挖掘技术对数据进行深层次挖掘和模式的发现，帮助用户发现隐藏在数据中的有价值的信息，从而更好地了解市场和客户需求，制定更加准确的决策。数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术对于企业管理者的决策制定和市场营销具有非常重要的意义。

数据仓库和LOAP应用技术

数据仓库和LOAP应用技术传统数据库以及OLTP(On-Line Transaction Processing联机事务处理)在日常的管理事务处理中获得了巨大的成功，但是对管理人员的决策分析要求却无法满足。因为，管理人员常常希望能够通过对组织中的大量数据进行分析，了解业务的发展趋势。而传统数据库只保留了当前的业务处理信息，缺乏决策分析所需要的大量的历史信息。为满足管理人员的决策分析需要，就需要在数据库的基础上产生适应决策分析的数据环境——数据仓库(Data Warehouse)。数据仓库系统是一个信息提供平台，是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。从功能结构化分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（Data Storage）、数据访问（Data Access）三个关键部分。其体系结构如下：业务处理系统即是数据库去实现的即时记录的功能，在数据准备区进行ETF处理，数据经过抽取、转换之后加载到数据仓库中，因此也说数据仓库是利用的已经存在的历史记录去整合，是利用原有数据分析下一步行动的决策，是有风险的。分析完主题和数据元后建立数据模型（概念模型、逻辑模型、物理模型）并形成事实表和纬度表，然后通过粒度分析将历史记录先抽取整合，然后再根据决策者可能用到的数据集合分解成若干记录，以备不同决策者使用；再利用OLAP工具技术进行数据的分析导出。当然，这些都在了解了管理者即客户的需求之后进行的，或者是由企业的管理者自己进行的技术应用或分析。模型设计的过程如下：

数据仓库是管理决策分析的基础，要有效地利用数据仓库的信息资源，必须要有强大的工具对数据仓库的信息进行分析决策。 On-line Analytical Processing(在线分析处理或联机分析处理)就是一个应用广泛的数据仓库使用技术。它可以根据分析人员的要求，迅速灵活地对当量的数据进行复杂的查询处理，并以直观的容易理解的形式将查询结果提供给各种决策人员，使他们能够迅速准确地掌握企业的运营情况，了解市场的需求。具体的说，OLAP(联机分析处理)是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。(OLAP委员会的定义) OLAP的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。OLAP是连接数据仓库和用户的桥梁，通过OLAP服务器用户可以很方便的浏览信息，进行决策！按照数据的存储方式进行分类，OLAP分为MOLAP，ROLAP，HOLAP三类。 OLAP支持最终用户进行动态多维分析、预测分析；切片和切块并在屏幕上显示，从宏观到微观，对数据进行深入分析；可查询底层的细节数据，在观察区域中选转，进行不同维之间的比较，在OLAP中有变量、维、维的层次、维成员、多维数组、数据单元等基本概念降，变量是从现实系统中抽象出来的，用于描述数据的实际含义；维是观察者观察数据的特定角度；维的层次是数据的某个维还可以存在细节程度不同的多个描述方面，称为维的层次；维成员是维的一个取值。如果一个维是多层次的，那么维成员就是不同维层次取值的组合。例如时间维具有年、月、日这三个层次，分别在年、月、目上各取一个值组合起来，就得到了时间维的一个维成员，如：2005年6月6日；多维数据集是决策支持的支柱，也是OLAP的核心，有时也称为立方体或超立方体。 0LAP使用三层的体系结构：数据库服务器、0LAP服务器和客户端工具。第一层是数据仓库服务器，它实现与基层运营的数据库系统的连接，完成企业级数据一致和数据共享的工作。第二层是OLAP服务器，它根据最终客户的请求实现分解成OLAP分析的各种动作，并使用数据仓库中的数据完成这些动作。

数据仓库、联机分析处理与数据挖掘

数据仓库、联机分析处理与数据挖掘08 广义概念上的数据仓库是一种帮助企业做决策的体系化解决方案，它包括了三个方面的内容： ?数据仓库技术（Data Warehouse，DW） ?联机分析处理技术（On-line Analytical Processing，OLAP） ?数据挖掘技术（Data Mining，DM）数据仓库、联机分析处理和数据挖掘作为信息处理技术是独立出现的。数据仓库用于数据的存储和组织；联机分析处理则侧重于数据的分析；数据挖掘则致力于知识的自动发现。因此这三种技术之间并没有内在的依赖关系，可以独立地应用到企业信息系统的建设之中，以提高信息系统相应的能力。但是，这三种技术之间确实存在着一定的联系性和互补性，把它们结合起来，就可以使它们的能力更充分地发挥出来。这样就形成了一种决策支持系统的架构，即DW+OLAP+DM。 1、数据仓库技术 ⑴概述数据仓库是一种只读的、用于分析的数据库，常常作为决策支持系统的底层。它从大量的事务性数据库中抽取数据、并将其清理、转换为新的存储格式，即为了决策目标而把数据聚合在一种特殊的格式中。数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合。其中，“主题”是指用户使用数据仓库辅助决策时所关心的重点问题，每一个主题对应一个客观分析领域，如销售、成本、利润的情况等。“面向主题”就是指数据仓库中的信息是按主题组织的，按主题来提供信息。“集成的”是指数据仓库中的数据不是业务处理系统数据的简单拼凑与汇总，而是经过系统的加工整理，是相互一致的、具有代表性的数据。“随时间变化”是指数据仓库中存储的是一个时间段的数据，而不仅仅是某一个时间的数据，所以主要用于进行时间趋势分析。一般数据仓库内的数据时限为5到10年，数据量也比较大。“信息本身相对稳定”是指数据一旦进入数据仓库，一般情况下将被长期保留，变更很少。 ⑵数据仓库组织和管理数据的方法与普通数据库的不同点主要表现在三个方面： ①它依据决策要求，只从数据库中抽取那些需要的数据，并进行一定的处理。 ②数据仓库是多维的，即数据仓库中数据的组织方式有多层的行和列。 ③它支持决策处理，不同于普通的事务处理。 ⑶数据仓库需要的数据库技术的支持：

数据仓库与数据挖掘实验指导书

数据仓库与数据挖掘实验指导书一、实验平台 SQL Sever2000 Analysis Services 数据仓库是信息业界的明日之星，数据库与联机事务处理（OLTP）是过去十几年来最热门的信息领域，它们的目标是以计算机来取代许多当前的作业，使得工商企业自动化。在现今竞争激烈的信息领域之中，人们已经开始把注意力由传统的数据库与OLTP加以转移，转而将注意力集中在积极层面的应用领域之上，工商企业也开始注意到他们所拥有的大量计算机数据，这些数据是公司极为重要的资产。传统的数据库与OLTP平台并不是为了分析数据而设计的，为了要充分满足数据分析的请求，近几年来兴起了一种新的信息技术——数据仓库，工业分析师们预测在未来的20年之内，数据仓库将在信息业界占有可观的一席之地。微软公司在SQL Server 2000上提供了Analysis Services，它是数据仓库的解决方案，也是微软决策支持服务的主要组件。我们在数据仓库中常会看到一个名词OLAP，OLAP是Online Analytical Processing的缩写，即联机分析处理，它目前是决策支持的解决方案。SQL Server 2000的Northwind数据库为模板，循序渐进的引导读者从无到有添加一个数据仓库所使用的数据库，以作为Analysis Services的目标数据库。作者使用DTS设计器来介绍如何由Northwind数据库将数据转移至目标数据库。多维数据集是分析数据的基础，使用向导与编辑器来设计维度与多维数据集，并说明使用向导与编辑器的优劣点。除了分析管理器所提供的工具之外，Excel也是一个用来分析多维数据集的前端工具，它是通过数据透视表来存取多维数据集的数据。使用Excel 2000的数据透视表功能来分析数据仓库的数据外，多重维度表达式，它使得数据的分析多元化。微软将数据仓库与Web整合在一起，用户可以使用IE 5．x通过互联网来分析数据。 SQL Sever2000 Analysis Services 的“数据挖掘”概括了数据挖掘活动。从技术化和特定产品的角度来观察数据挖掘。可以通过使用所有的微软向导以及其他交互式工具来设计和创建数据挖掘模型。学习如何创建“挖掘就绪”表以及有效的数据挖掘模型。还将学会如何“训练”模型和解释结果以得到对数据的更深理解。我们可以使用数据挖掘应用编程提高应用程序的开发能力，这些应用程序使用Analysis Services引擎或PivotTable Services来管理数据挖掘模型。对用于管理的应用程序，开发者可以学会如何创建带有和Analysis Manager同样功能的应用程序。对于依赖现存模型进行预测的应用程序，开发者可以学习如何通过编程来提交预测查询。二、实习目的和要求 1. 实验目的：通过实验教学环节，对学生进行实践技能和科学研究方法的训练，巩固其在课堂上所学书本知识，加深对商务智能的基本概念、基本原理和分析方法的理解，掌握商务智能的核心基础技术与工具，并能运用典型的商务智能工具处理、解决一些实际问题。同时，通过实践教学活动，拓宽学生的知识领域，锻炼学生的实践技能，培养科学严谨、求真务实的工作作风。

商务智能主要技术的发展与应用

商务智能主要技术的发展与应用随着信息技术的快速发展，商务智能已成为企业决策制定过程中重要的工具之一。商务智能（BI）是利用技术和工具分析企业数据，以便将数据转化为有用的信息，帮助企业领导人制定决策。商务智能的主要技术包括数据挖掘、数据仓库、ETL和OLAP等。本文将介绍商务智能主要技术的发展和应用。 1. 数据挖掘数据挖掘技术是商务智能的关键技术之一，它可以帮助企业从庞大的数据中识别出趋势、模式和关联。数据挖掘技术包括分类和回归分析、聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析和异常检测等。数据挖掘可以帮助企业挖掘出数据中的价值信息，进而制定有效的战略和计划。 2. 数据仓库数据仓库是商务智能的又一重要技术。数据仓库是一个集成的、主题导向的、面向分析的数据存储系统，它汇总了企业内部数据和外部数据，用于支持决策制定。数据仓库主要由数据模型、数据抽取、转换和加载（ETL）以及数据存储等组成。 3. ETL ETL是数据仓库构建过程中必不可少的技术之一。ETL是指将数据从来源系统中提取出来，经过转换和清洗之后，加载到目标系统中的工作过程。ETL技术包括数据提取、数据转换

和数据加载三个阶段，它们的目的是保证数据的准确性和一致性。 4. OLAP OLAP是商务智能中用于数据分析和报告的技术。OLAP技术可以让用户通过多维度的分析方式进行数据挖掘和分析，查询出所关心的信息。OLAP分析过程包括选择属性，定义度量、设置交叉口和聚合等操作。商务智能技术的应用商务智能技术的应用范围非常广泛，它可以帮助企业提高业务效率、提升决策速度、促进业务增长。下面，我们将简要介绍商务智能技术的应用领域。 1. 业务分析商务智能可以帮助企业收集、分析和展现各种业务数据，如销售数据、客户数据、产品数据和财务数据等。通过业务分析，企业可以识别出业务趋势、弱点和机会，进而制定出有效的企业战略和计划。 2. 客户关系管理商务智能技术可以将客户数据与业务流程相结合，帮助企业进行客户关系管理。通过对客户数据的分析，企业可以了解客户的需求、偏好和行为等，进而制订出更有效的客户管理策略。 3. 供应链分析

数据仓库与数据挖掘_青岛大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

数据仓库与数据挖掘_青岛大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年 1.非频繁项集的超集有可能是频繁的。参考答案: 错误 2.决策树中不包含以下哪种节点。参考答案: 外部节点（external node） 3.数据集成是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。数据源可能涉及多个数据库、数据立方体或一般文件。参考答案: 正确 4.数据取样时，除了要求抽样时严把质量关外，还要求抽样数据必须在足够范围内有代表性。参考答案: 正确 5.若属性income的平均值和标准差分别为32000元和17000元，则使用z- score规范化后，65600元被转换为：参考答案: 1.976

6.朴素贝叶斯算法能够解决特征之间有相关性的问题。参考答案: 错误 7.OLAP技术的核心是：参考答案: 多维分析 8.假定某属性的最小与最大值分别为8000元和14000元。要将其映射到区间[0.0,1.0]，按照最小-最大规范化方法对属性进行变换，属性值12600将变换为：参考答案: 0.767 9.后验概率P(H|X)表示条件X下H的概率。参考答案: 正确 10.只要有两个频繁3项集，就一定能够生成一个候选4项集。参考答案: 错误 11.先验概率是根据历史资料或主观估计的方法得到的概率。参考答案: 正确

12.公司里面男性有60人，女性有40人，男性穿皮鞋的人数有25人，穿运动鞋的人数有35人，女性穿皮鞋的人数有10人，穿高跟鞋的人数有30人。现在你只知道有一个人穿了皮鞋，推测他是男性的概率为：参考答案: 0.714 13.数据归约是用来得到数据集的归约表示，它比源数据集小得多，但仍接近于保持源数据的完整性。参考答案: 正确 14.数据分类由两步过程组成：第一步，建立一个分类模型，描述指定的数据类集或概念集；第二步，使用模型进行分类。参考答案: 正确 15.假设吸烟的本科生比例为15%，而吸烟的研究生占23%。如果五分之一的大学生是研究生，其余的是本科生，那么吸烟的学生是研究生的概率是多少？参考答案: 0.277 16.决策树构建之后，为了避免过度拟合，需要对树进行剪枝。参考答案: 正确

数据挖掘知识点归纳

知识点一数据仓库 1.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。 2.数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。 3.数据仓库围绕主题组织 4.数据仓库基于历史数据提供消息，是汇总的。 5.数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，每一个维对应于模式中的一个或者一组属性，每一个单元存放某种聚集的度量值 6.数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据 7.提供提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据仓库非常适合联机分析处理，允许在不同的抽象层提供数据，这种操作适合不同的用户角度 8. OLAP例子包括下钻和上卷，允许用户在不同的汇总级别上观察数据 9.多维数据挖掘又叫做探索式多维数据挖掘OLAP风格在多维空间进行数据挖掘，允许在各种粒度进行多维组合探查，因此更有可能代表知识的有趣模式。知识点二可以挖掘什么数据 1.大量的数据挖掘功能，包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析 2.数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，分为描述性和预测性 3.描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质 4.预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测 5.数据可以与类或概念相关联 6.用汇总、简洁、精确的表达描述类和概念，称为类/概念描述 7.描述的方法有数据特征化（针对目标类）、数据区分（针对对比类）、数据特征化和区分 8.数据特征化用来查询用户指定的数据，上卷操作用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。面向属性的归纳技术可以用来进行数据的泛化和特征化，而不必与用户交互。形式有饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。结果描述可以用广义关系或者规则（也叫特征规则）提供。 9.用规则表示的区分描述叫做区分规则。 10.数据频繁出现的模式叫做频繁模式，类型包括频繁项集、频繁子项集（又叫频繁序列）、频繁子结构。 11.频繁项集一般指频繁地在事务数据中一起出现的商品的集合 12.频繁子序列就是一个频繁序列模式 13.子结构涉及不同的结构，可以与项集和子项集一起出现 14.挖掘频繁模式导致发现数据中有趣的关联和相关性 15.包含单个谓词的关联规则称作单维关联规则。多个谓词的关联规则叫做多维关联规则。 16.如果不能同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值是无趣的关联规则。 17.频繁模式挖掘的基础是频繁项集挖掘 18.分类找出描述和区分数据类或概念的模型或者函数来预测类标号未知对象的类标号。 19.导出模型是基于训练数据集的分析，预测类标号未知对象的类标号。形式有分类规则、决策树、数学公式或者神经网络

数据仓库、OLAP与数据挖掘关系概述

数据仓库、OLAP与数据挖掘关系概述摘要：数据仓库、OLAP与数据挖掘是当今的技术热点，数据仓库是一种解决数据使用的高效技术，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，数据挖掘为之提供了更好的决策支持和服务，同时促进了数据仓库技术的发展，本文简单介绍了这三者的概念和应用。关键词：数据仓库OLAP 数据挖掘一、数据仓库数据仓库是一种资讯系统的资料储存理论，此理论强调利用某些特殊资料储存方式，让所包含的资料，特别有利于分析处理，以产生有价值的资讯并依此作决策。利用数据仓库方式所存放的资料，具有一但存入，便不随时间而更动的特性，同时存入的资料必定包含时间属性，通常一个数据仓库皆会含有大量的历史性资料，并利用特定分析方式，自其中发掘出特定资讯。 1.1 数据仓库的特征（1）数据仓库的数据是面向主题的。主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。面向主题的数据组织方式，就是在较高层次上对分析对象的数据的一个完整、一致的描述，能完整、统一地刻划各个分析对象所涉及的企业的各项数据，以及数据之间的联系。所谓较高层次是相对面向应用的数据组织方式而言的，是指按照主题进行数据组织的方式具有更高的数据抽象级别。（2）数据仓库的数据是集成的。数据仓库的数据是从原有的分散的数据库数据抽取来的。数据仓库的每一个主题所对应的源数据在原有的各分散数据库中有许多重复和不一致的地方，且来源于不同的联机系统的数据都和不同的应用逻辑捆绑在一起；数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得到。因此在数据进入数据仓库之前，必然要经过统一与综合，这一步是数据仓库建设中最关键、最复杂的一步。（3）数据仓库的数据是不可更新的。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，一般情况下并不进行修改操作。数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容，是不同时点的数据库

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 1. 课程简介数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的研究方向。本课程将介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和应用技术。通过本课程的学习，学生将掌握数据仓库和数据挖掘的基本理论和实践技能，为日后从事相关工作打下坚实基础。 2. 课程目标 - 理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理； - 掌握数据仓库和数据挖掘的常用技术和方法； - 能够运用数据仓库和数据挖掘技术解决实际问题； - 培养学生的数据分析和决策能力。 3. 课程大纲 3.1 数据仓库概述 - 数据仓库的定义和特点 - 数据仓库架构和组成 - 数据仓库的应用领域 3.2 数据仓库建模 - 数据仓库的数据模型 - 维度建模和事实表设计 - 数据仓库的数据抽取、转换和加载

3.3 数据仓库查询与分析 - 数据仓库查询语言 - 多维数据分析和OLAP技术 - 数据仓库的性能优化 3.4 数据挖掘概述 - 数据挖掘的定义和任务 - 数据挖掘的基本过程 - 数据挖掘的应用领域 3.5 数据挖掘算法 - 分类与预测算法 - 聚类算法 - 关联规则挖掘算法 3.6 数据挖掘应用 - 金融数据挖掘 - 健康数据挖掘 - 社交媒体数据挖掘 4. 教学方法本课程将采用多种教学方法，包括理论讲授、案例分析、实践操作和小组讨论等。通过理论与实践相结合的方式，帮助学生更好地理解和掌握数据仓库和数据挖掘的知识和技能。

5. 评估方式 - 平时成绩（30%）：包括课堂表现、作业完成情况等。 - 期中考试（30%）：考察学生对数据仓库和数据挖掘的理论知识的掌握程度。 - 期末项目（40%）：要求学生运用所学知识和技能，完成一个实际的数据仓库和数据挖掘项目。 6. 参考教材 - Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei. "Data Mining: Concepts and Techniques", 3rd Edition. - Ralph Kimball, Margy Ross. "The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling", 3rd Edition. 7. 参考资源 - 数据仓库与数据挖掘相关的学术论文和研究报告 - 开源数据仓库和数据挖掘工具，如MySQL、RapidMiner等 8. 注意事项本课程对学生的编程基础要求较高，建议学生提前学习数据库和编程相关知识，以便更好地理解和应用数据仓库和数据挖掘技术。以上为《数据仓库与数据挖掘教学大纲》的详细内容。通过本课程的学习，学生将全面了解数据仓库和数据挖掘的概念、原理和应用技术，并能够运用所学知识解决实际问题。希望学生能够通过努力学习，掌握数据仓库和数据挖掘的核心技术，为未来的工作和研究打下坚实基础。

数据仓库与数据挖掘期末综合复习

数据仓库与数据挖掘期末综合复习第一章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：联机事务处理和联机分析处理。４、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集)采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作,以求剖析数据，使拥护能从不同角度、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。 OLAP技术的有关概念：ＯLＡP根据其存储数据的方式可分为三类：RＯLＡP、MOLAP、HOLAＰ 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、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。 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”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库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、以运营导向为主和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？数据仓库通常是指一个数据库环境，而不是支一件产品,它是提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库中通常不方便得到。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。操作型数据库的数据组织是面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离；而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。（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。也就是说存放在数据仓库中的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。 (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单位决策分析之用，对所涉及的数据操作主要是数据查询和加载，一旦某个数据加载到数据仓库以后，一般情况下将作为数据档案长期保存,几乎不再做修改和删除操作,也就是说针对数据仓库，通常有大量的查询操作及少量定期的加载(或刷新）操作。(4)反映历史变化。操作型数据库（OLＴＰ)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较久远的历史数据,因此总是包括一个时间维,以便可以研究趋势和变化。数据仓库系统通常记录了一个单位从过去某一时点（如开始启用数据仓库系统的时点)到目前的所有时期的信息，通过这些信息,可以对单位的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。１2、数据挖掘的概念数据挖掘,就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单的说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识,又被称为数据库中的知识发现。数据挖掘的方法:直接数据挖掘、间接数据挖掘。 13、数据仓库与数据挖掘的关系若将数据仓库比作矿井，那么数据挖掘就是深入矿井采矿的工作;数据挖掘是从数据仓库中找出有用信息的一种过程与技术。 14、数据仓库系统的体系结构的分类

数据库中的分析型查询与OLAP技术

数据库中的分析型查询与OLAP技术在当代大数据时代，数据的分析和挖掘变得愈发重要。数据库作为数据管理和存储的核心工具，扮演着不可或缺的角色。在数据库中，分析型查询和OLAP技术是实现数据分析的关键方法。本文将着重介绍数据库中的分析型查询和OLAP技术，探讨它们的应用和优势。一、分析型查询分析型查询是一种在数据库中进行高级数据分析的技术。它会针对复杂的数据集合进行多维度统计和分析，以便从中获得有价值的洞察和决策支持。分析型查询通常要处理大量的数据，并进行聚合、过滤和排序等操作。分析型查询的主要应用包括：业务报表生成、业务智能分析、市场和预测分析、趋势分析以及数据挖掘。这些应用需要在大量数据中进行复杂的查询与挖掘，因此，分析型查询需要具备高效性和强大的分析能力。在进行分析型查询时，常常需要使用复杂的查询语言，如SQL。SQL可以通过各种方法实现分组、排序等聚合操

作，还可以使用多表连接实现更复杂的关联查询。为了提高查询的效率，可以使用索引、视图和存储过程等技术来优化查询过程。二、OLAP技术 OLAP（Online Analytical Processing）技术是将分析型查询转化为实际操作的工具。OLAP技术通过对多维数据进行存储、处理和分析，为用户提供直观、灵活和高效的数据分析环境。 OLAP技术采用了多维数据模型，将数据组织成类似于立方体的结构，其中每个维度表示一种特定的事实。OLAP技术提供了一种称为OLAP立方体（OLAP Cube）的概念，它能够存储大量的多维数据，并提供了多维数据分析和查询的功能。 OLAP技术的主要特性包括切片和切块、钻取和上卷、旋转和筛选以及计算和透视等功能。这些功能使得用户可以通过选择、展开和压缩等操作，快速、灵活地从不同角度分析和探索数据。

数据仓库技术手册

数据仓库技术手册引言数据仓库是一个用于集成、存储、管理和分析大量结构化和非结构化数据的关键技术。它为企业提供了重要的决策支持和业务分析能力。本技术手册将详细介绍数据仓库的基本概念、架构、设计以及相关的工具和技术。一、数据仓库概述 1.1 定义数据仓库是一个经过重复检查和精心设计的、面向主题的、集成的、可变的、持续的数据集合，用于支持企业决策制定过程。 1.2 数据仓库的特点 - 面向主题：数据仓库以具体业务主题为中心，通过整合多个数据源，提供全面的分析视角。 - 集成性：数据仓库将来自不同系统和数据源的数据进行结构化整合，消除了数据冗余和不一致性。 - 可变性：数据仓库的数据可以根据业务需求进行更新和修改，能够适应不断变化的业务环境。 - 持续性：数据仓库是一个持续的过程，数据源将定期更新到数据仓库中，保持与实时数据的同步。

二、数据仓库架构 2.1 数据源层数据源层包括内部和外部数据源，如关系数据库、文本文件、日志文件等。数据仓库通过数据抽取和转换技术从数据源中获取数据。 2.2 数据存储层数据存储层是数据仓库中的核心组成部分，主要用于存储和管理数据。常见的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和列式数据库。 2.3 元数据管理层元数据管理层用于描述和管理数据仓库中的元数据，包括数据模型、数据字典、数据采集规范等。元数据管理对于数据仓库的设计和维护非常重要。 2.4 数据访问层数据访问层提供了从数据仓库中获取数据的接口和工具，包括查询语言、OLAP工具、报表生成工具等。用户可以通过数据访问层对数据仓库进行查询和分析。三、数据仓库设计 3.1 需求分析

《数据仓库与数据挖掘实践》

《数据仓库与数据挖掘实践》数据仓库与数据挖掘实践随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业经营决策的重要资源。而在海量数据面前，如何将数据进行有效地处理和利用，成为了企业最关注的问题。数据仓库与数据挖掘的出现，为企业解决了这一难题。本文将从两个方面分别介绍数据仓库和数据挖掘，并探讨其实践过程。一、数据仓库 1.数据仓库的概念数据仓库是一个以主题为导向、集成、时间一致、非易失的数据集合，用于支持管理决策。它是企业数据管理架构的一部分，可以将企业的数据统一管理，去重、去浑，提高数据质量，以支持企业决策。 2.数据仓库的优势数据仓库具有以下优势：（1）统一数据视图：数据仓库可以将企业中分散的数据统一视图，去除重复数据、非关键数据，使得数据更加一致。

（2）提高数据质量：数据仓库对于数据采集、转化、清洗、整合、加载等处理环节，可以进行精细化管理，提高数据的质量。（3）支持决策：数据仓库集中存储了历史和当前的数据，同时提供了数据分析和数据挖掘的功能，可以帮助企业管理层进行决策。 3.数据仓库的设计与构建在设计和构建数据仓库时，需要进行以下步骤：（1）需求分析：进行需求分析，包括数据范围、数据源、数据内容、数据类型等。（2）数据采集：从多地、多源的数据中采集数据，并进行清洗、转化和集成。（3）数据存储：将数据存储到数据仓库中，包括物理设计和逻辑设计。（4）数据访问：通过BI、OLAP等工具，为用户提供多样化的数据访问方式。

二、数据挖掘 1.数据挖掘的概念数据挖掘是从庞大数据中自动或半自动地获取信息的过程。它是通过数据分析和统计来发现数据中的潜在模式和规律，提供有关数据的可理解性和预测性信息。 2.数据挖掘的类型数据挖掘包含以下类型：（1）分类：将数据分成不同的类别，如客户的分类、产品的分类等。（2）聚类：将数据聚集成不同的群组。（3）关联：寻找数据之间的关联性，如购买商品的关联性。（4）预测：预测未来的趋势，如销售预测等。 3.数据挖掘的实践过程

数据仓库的相关概念

数据仓库的相关概念数据仓库是一种用于存储和整理大量数据的系统。它是企业通常用来支持决策制定和分析的关键组成部分。以下是与数据仓库相关的概念： 1. 数据集成：数据仓库将来自不同来源的数据进行集成，包括来自数据库、文件、互联网等各种来源的结构化和非结构化数据。数据集成的过程涉及到数据转换、清洗和整合等操作，以确保数据的一致性和准确性。 2. 维度模型：维度模型是一种数据组织方式，用于描述业务过程和数据之间的关系。它使用维度和事实表来表示业务实体和其属性之间的关系。维度是描述业务实体的属性，如时间、地点、产品等，而事实表包含与业务过程相关的度量指标。 3. ETL（抽取、转换和加载）：ETL是数据仓库中常用的数据处理过程，用于将数据从源系统中抽取出来、进行转换和清洗，并将其加载到数据仓库中。ETL过程包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等步骤，以确保数据的质量和一致性。 4. OLAP（联机分析处理）：OLAP是一种用于对数据进行多维分析的技术。数据仓库可以使用OLAP工具来进行数据切片、切块、钻取等操作，以支持复杂的数据分析和决策制定过程。 5. 管理元数据：元数据是描述数据仓库中数据的数据，包括数据的定义、结构、属性等信息。管理元数据可以帮助开发人员了解数据的内容和结构，从而更好地进行数据集成和查询。 6. 数据挖掘：数据挖掘是一种基于大数据的分析技术，用于发现隐藏在数据中的模式和关联。数据仓库可以提供数据挖掘所需的数据，以支持业务洞察和预测分析。 7. 实时数据仓库：实时数据仓库是指能够及时处理和分析实时数据的数据仓库。它可以接收和处理来自实时数据源的数据，并提供实时查询和分析的功能，以满足对实时数据的即时需求。 8. 数据质量管理：数据质量管理是一种用于监控和提高数据仓库中数据质量的方法。它包括数据清洗、数据验证和数据纠错等操作，以确保数据的准确性、完整性和一致性。 9. 数据安全性：数据仓库需要采取安全措施来保护其中的数据。这包括对数据的访问控制、数据加密、备份和恢复等措施，以确保数据的机密性和完整性。 10. 数据仓库架构：数据仓库架构描述了数据仓库系统的组织结构和各个组件之间的关系。常见的数据仓库架构包括三层架构（提取层、变换层和加载层）和企业级架构（包含多个数据仓库和数据集市）。这些架构可以根据具体的需求和规模进行调整和扩展。

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。 2. 索引优化索引是提高数据查询效率的重要手段之一。在数据仓库OLAP技术中，应根据查询的方式和频率创建适当的索引，使得查询操作可以利用索引快速定位到所需的数据。同时，还可以使用位图索引和压缩索引等技术来提高索引的效率和空间利用率。 3. 查询优化在进行数据仓库OLAP查询时，通过合理的查询优化可以提高查询的性能和用户体验。在查询优化中，可以考虑使用聚集计算、数据切

数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异(四)

数据仓库设计与建模的OLAP与OLTP系统差异在当今数字化时代，数据成为了企业决策和运营的重要依据。为了更好地利用数据资源，数据仓库设计与建模成为了企业的关注焦点。而在数据仓库的实施中，OLAP（联机分析处理）和OLTP（联机事务处理）系统是两个重要的概念。本文将从不同的角度探讨OLAP和OLTP 之间的差异。一、功能定位 OLAP和OLTP系统虽然都是用于处理数据的系统，但是它们的功能定位却有很大不同。 OLAP系统主要用于分析和查询数据，能够对大量的数据进行复杂的计算和多维度的分析。它提供了强大的数据挖掘和数据切片的能力，帮助企业更好地理解业务。OLAP系统的目标是提供决策支持，通过数据的可视化和交互性，帮助管理人员和分析师发现规律和趋势。相比之下，OLTP系统则是用于处理日常业务操作的系统。它专注于数据的输入、修改和处理，以支持企业的实时业务流程。 OLTP系统的目标是快速和准确地处理大量的事务，保证系统的高性能和高可用性。它主要应用于企业的交易处理、订单处理和库存管理等场景。二、数据结构在数据仓库的设计与建模中，数据结构的设计也是OLAP和OLTP 的一个重要差异。

OLAP系统中的数据结构通常采用星型或雪花型的维度模型。维度模型包含事实表和维度表，通过事实表和维度表的关联，可以进行多维度的数据分析。维度模型中的维度表示业务的属性或者分类，事实表则表示业务的度量或者指标。这种数据结构的设计使得OLAP系统可以支持复杂的数据切片和汇总计算。相反，OLTP系统中的数据结构通常采用关系型模型。关系型模型通过表之间的关系来组织和管理数据。它更加适合处理具有明确定义的实体和关系的操作，可以保证数据的一致性和完整性。这种数据结构的设计使得OLTP系统可以支持日常业务的快速查询和更新。三、数据访问方式数据访问方式是OLAP和OLTP的另一个显著差异。在OLAP系统中，通常采用批量查询的方式访问数据。用户可以通过多维度的分析和自定义的查询来获取所需数据。由于OLAP系统面向的是决策支持，数据的访问通常是针对历史数据或者聚合数据，因此对实时性的要求相对较低。相反，OLTP系统则需要支持高并发的实时事务处理。用户通过在线应用界面或者接口与系统进行交互，进行实时的数据输入和修改。数据的访问通常是针对最新的数据，因此对数据的实时性要求较高。四、性能需求 OLAP和OLTP系统在性能需求方面也存在明显的差异。

数据挖掘概念与技术

数据挖掘概念与技术 •数据挖掘概述 o数据挖掘概念 ▪从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息储存库或动态流入系统的数据 ▪从数据中挖掘知识、数据中的知识发现（KDD） o知识发现过程 ▪（1）数据清理：消除噪声和删除不一致数据 ▪（2）数据集成：多种数据源可以组合在一起 ▪（3）数据选择：从数据中提取与分析与任务相关的数据 ▪（4）数据变换：通过汇总和聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式 ▪（5）数据挖掘：基本步骤，使用智能方法提取数据模式 ▪（6）模式评估：根据某种兴趣度量，识别代表知识的真正有趣的模式 ▪（7）知识表示：使用可视化和知识表示技术，向用户提供可挖掘的知识 o数据收集和数据库创建（20世纪60年代或更早）原始文件处理 ▪数据库管理系统（20世纪70年代-80年代初期） •高级数据库系统（20世纪80年代中期-现在） •高级数据分析（20世纪80年代后期-现在） o数据挖掘的数据类型 ▪数据库系统 •组成 o内部相关的数据（数据库） o管理和存取数据的软件程序

▪定义数据库结构和数据储存，说明和管理并发、共享或分布式数据访问，面对系统瘫痪和未授权的访问，确保信息的一致性和安全性•关系数据库是表的汇集，每个表都被赋予一个唯一的名字 •关系表中每个元组代表一个对象，被唯一的关键字标识，并被一组属性值描述 •每个表都包含一组属性（列或字段），并且通常存放大量元组（记录或行） •通常为关系数据库构建语义数据模型，如实体—联系（ER）数据模型 ▪数据仓库 •数据仓库是一个从多个数据源收集信息的信息储存库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。 ▪事务数据 •一般地，事务数据库的每个记录代表一个事务，如顾客的一次购物，一个航班订票。一个事务包含一个唯一的事务标识号（TransID)，以及一个组成事务的项（如购买的商品）的列表。事务数据库可能有一些与之相关的附加表，包含事务的其他信息，如商品描述。 ▪其他类型的数据 •时间相关或序列数据（历史记录、时间序列数据）、数据流（视频监控，它们连续播放)、空间数据（地图）、工程设计数据（建筑数据、集成电路）、超文本和多媒体数据（文本、图像）、图和网状数据（如社会信息网络）、万维网、特殊语义（次序、音视频内容、连接性）以及挖掘具有丰富结构和语义的模式

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。数据仓库中的关键结构显式或隐式地包含时间元素。 4. 稳定的(nonvalotile) 数据仓库总是物理地分离存放数据，这些数据源于操作环境下的应用数据。由于这种分离，数据仓库不需要事务处理、故障恢复和并发控制机制。通常，它只需要两种数据访问数据的初始化装入和数据查询，数据经加工和集成进入数据仓库后是极少或根本不修改的。数据仓库最根本的特点是物理地存放数据，而且这些数据并不是最新的、专有的，而是来源于其它数据库的。数据仓库的建立并不是要取代数据库，它要建立在一个较全面和完善的信息应用的基础上，用于支持高层决策分析，而事务处理数据库在企业的信息环境中承担的是日常操作性的任务。数据仓库是数据库技术的一种新的应用，而且到目前为止，数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理其中的数据。 1.3 数据仓库中的数据组织 1.3.1 数据仓库的数据组织结构