数据仓库与数据挖掘课件ppt-59页PPT资料
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数据仓库与数据挖掘综述.ppt
Common Staging Area
Federated Financial Data Warehouse
Federated Marketing Data Warehouse
Subset Data Marts
Analytical Applications
Real Time ODS
Real Time Data Mining and Analytics
ETL tools & DW templates
Data profiling &
Demand-driven data
reengineering tools acquisition & analysis
Metadata Interchange
OLAP & data mining tools,
Analysis templates
数据仓库设计
❖ 自上而下（Top-Down） ❖ 自底而上（Bottom Up） ❖ 混合的方法 ❖ 数据仓库建模
Top-down Approach
❖ Build Enterprise data
warehouse
Common central data
model
Data re-engineering performed once
❖ 集成
数据提取、净化、转换、装载
❖ 稳定性
批处理增加，仓库已经存在的数据不会改变
❖ 随时间而变化（时间维）
❖ 管理决策支持
基本概念—Data Mart, ODS
❖ Data Mart
数据集市 -- 小型的，面向部门或工作组级 数据仓库。
❖ Operation Data Store
数据仓库与数据挖掘演示稿PPT教案
➢ COM服务器：它是一个模块，可以是EXE、DLL或是OCX，它 们包含COM对象的实现代码。一个COM服务器由一个或多个 COM对象组成，对象在服务器内部实现。一个COM服务器可 以为多个客户提供服务，客户也可以连接到不同的服务器。一 个COM服务器就是一个向客户应用或库提供服务的应用或库 （如DLL）。
数据转换部件：该部件把数据从源数据中提取出来， 依定义部件的规则将不同数据格式的源数据转换成数 据仓库的数据格式并装载进数据仓库。
数据集成部件：该部件根据定义部件的规则、统一各 源数据的编码规则，并净化数据，根据元数据中定义 的数据组织形式对数据进行汇总、聚合计算。
数据仓库管理部件：它主要用于维护数据仓库中的数 据，备份、恢复数第据3页以/共及59管页 理数据的安全权限问题。
➢ DCOM在COM基础上增加的主要特征
创建远程对象的能力：客户只需调用OLE32.dll提供的库函数 CoCreateInstance透明地创建组件，而不关心组件的位置。
跨网络的数据传送能力：由于远程对象和客户处于不同的地址空间，它 们之间的数据传送不但可能要跨网络进行，还要处理数据格式等一系列 调整。当客户和远程对象进行数据传送时，在客户端需对参数进行列集， 位于客户端的代理对象完成这一任务，进行跨网络的数据传送。
前端开发工具：提供用户编程接口，便于在现有系统 的基础上进行二次开发，增强系统的伸缩性。
➢ 数据仓库:在数据仓库系统中，数据仓库是一个数 据存储集合，它的存储形式通常有多维数据库， 关系型数据库及其他存储方式。
第4页/共59页
5
分布式对象技术
➢ 随着Internet的广泛应用，将应用扩展到局域网、 广域网甚至Internet上已成为用户的普遍需求， 分布式计算成了新的热点。
数据转换部件：该部件把数据从源数据中提取出来， 依定义部件的规则将不同数据格式的源数据转换成数 据仓库的数据格式并装载进数据仓库。
数据集成部件：该部件根据定义部件的规则、统一各 源数据的编码规则，并净化数据，根据元数据中定义 的数据组织形式对数据进行汇总、聚合计算。
数据仓库管理部件：它主要用于维护数据仓库中的数 据，备份、恢复数第据3页以/共及59管页 理数据的安全权限问题。
➢ DCOM在COM基础上增加的主要特征
创建远程对象的能力：客户只需调用OLE32.dll提供的库函数 CoCreateInstance透明地创建组件，而不关心组件的位置。
跨网络的数据传送能力：由于远程对象和客户处于不同的地址空间，它 们之间的数据传送不但可能要跨网络进行，还要处理数据格式等一系列 调整。当客户和远程对象进行数据传送时，在客户端需对参数进行列集， 位于客户端的代理对象完成这一任务，进行跨网络的数据传送。
前端开发工具：提供用户编程接口，便于在现有系统 的基础上进行二次开发，增强系统的伸缩性。
➢ 数据仓库:在数据仓库系统中，数据仓库是一个数 据存储集合，它的存储形式通常有多维数据库， 关系型数据库及其他存储方式。
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5
分布式对象技术
➢ 随着Internet的广泛应用，将应用扩展到局域网、 广域网甚至Internet上已成为用户的普遍需求， 分布式计算成了新的热点。
数据仓库与数据挖掘PPT课件
数据抽取
从源系统抽取数据，进行清洗、转换 和加载，保证数据质量。
性能优化
根据实际运行情况，对数据仓库的性 能进行优化，包括索引、查询优化等。
数据仓库的性能优化
索引优化
合理使用索引，提高查询效率。
查询优化
优化查询语句，减少不必要的计算和数据 量。
分区优化
并行处理
根据数据特点，对数据进行分区存储，提 高查询效率。
用户行为分析
通过分析用户的浏览、搜索、购买等行为数据，了解用户 的需求和偏好，为产品开发和推荐提供依据。
商品推荐
基于用户的购买历史、浏览记录等信息，利用数据挖掘算 法为用户推荐相关商品，提高用户满意度和购物体验。
营销活动优化
通过分析历史营销活动的数据，挖掘最佳的营销策略和渠 道，提高营销效果和ROI。
数据仓库与数据挖掘 ppt课件
目录
• 数据仓库概述 • 数据挖掘基础 • 数据仓库与数据挖掘的关系 • 数据仓库建设实践 • 数据挖掘实践 • 案例分析
01
数据仓库概述
数据仓库的定义与特点
定义
数据仓库是一个大型、集中式、长期 存储的数据存储环境，用于支持决策 支持系统和多维分析。
特点
数据仓库具有面向主题、集成、非易 失和时变的特点，能够提供高效的数 据检索和分析功能。
异常检测
通过数据挖掘技术检测数据仓库中的异常值，及 时发现潜在的问题和风险。
数据仓库与数据挖掘的未来发展
1据仓库与数据挖掘将更加紧 密地集成在一起，形成一体化的数据处理和分析 流程。
智能化
借助机器学习和人工智能技术，数据仓库与数据 挖掘将更加智能化，能够自动进行数据处理和模 式识别。
客户满意度分析
数据仓库和数据挖掘课件
Discoverer 支持下面的新特性:
• 自动摘要管理 • oracle 应用的支持 • 标志 • 改变计划业主 • 分析功能
想要一部手机 ？
经常跨省旅行 ？
有两个女 儿？
为她提供：
1. 覆盖域更广的 2. 数字电话计划 2. 针对她女儿的
3. 应急计划
Oracle Express系列
• 通过使用Oracle Express ：
• 利用DM，公司能够提高在客户关系管理（CRM），企业 资源计划（ERP），网页入口和无线应用等商务智能方 面的能力。
– 鉴别最有利可图的消费者，避免客户流失 – 获得新客户，对已有客户进行交叉销售 – 检测欺诈行为 – 预测零件质量 – 寻找病人、药品和疗效之间的关系
数据挖掘功能的内嵌
• Oracle9i Data Mining 将数据挖掘功能嵌入
Oracle9i 数据库中，用于分类、预报和关联。 所有的模型构建、评分、以及元数据管理操作 经由基于 Java 的 API 来启动并完全在该关系 数据库中发生。
–采用贝叶斯法则进行预测和分类 –运用关联规则检测隐藏于数据库中“相关”或并发
事件 –自动提取商务信息并将其整合在其他应用软件之中
基于 Java 的 API
Oracle Warehouse Builder
• OWB是Oracle Developer Suits 中的一个组件， 是用于设计、实现、和管理企业数据仓库和数 据集市的集成系统。
• 通过向导驱动的用户界面来进行数据映射、元 数据导入，利用预定义的转换库，能够减少设 计和实施时间。
• 自动生成代码，并且通过校验程序保证编码的 正确性和唯一性，按照部署的要求生成不同的 编码类型。
数据仓库和数据挖掘PPT课件
客户细分
通过对客户的行为、偏好、资产等数据的分析，可以将客 户划分为不同的细分市场，为精准营销和服务提供支持。
投资决策
通过对历史数据的挖掘和分析，可以发现市场趋势和预测 未来走势，为投资者提供科学的投资决策依据。
电商行业的数据仓库和数据挖掘应用
总结词
电商行业是数据仓库和数据挖掘应用的另一个重 要领域，通过对用户行为、商品销售、市场趋势 等数据的分析和挖掘，可以优化营销策略、提高 用户体验和销售额。
03
数据挖掘基础
数据挖掘定义
总结词
数据挖掘是从大量数据中提取出有用 的信息和知识的过程。
详细描述
数据挖掘是一种从大量数据中通过算 法搜索隐藏在其中的信息、模式和关 联性的过程。这些信息可以用于决策 支持、预测趋势和行为等。
数据挖掘过程
总结词
数据挖掘过程包括数据预处理、数据探索、模型建立 和评估等步骤。
02
数据仓库基础
数据仓库定义
总结词
数据仓库是一个大型、集中式的存储系统，用于存储和管理企业的结构化数据。
详细描述
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的数据存储环境，用于支持管理 决策和业务操作。它通常包含历史数据，并支持对数据的分析和查询。
数据仓库架构
总结词
数据仓库架构包括数据源、ETL过程、数据 存储和数据访问等组成部分。
05
数据仓库和数据挖掘的实 际应用案例
金融行业的数据仓库和数据挖掘应用
总结词
金融行业是数据仓库和数据挖掘应用的重要领域，通过对 大量数据的分析和挖掘，可以提供风险控制、客户细分、 投资决策等方面的支持。
风险控制
金融机构可以利用数据仓库和数据挖掘技术，对海量的交 易数据进行实时监控和异常检测，及时发现和预防潜在的 金融风险。
数据仓库与数据挖掘课件
数据仓库用于决策分析
数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既 保存过去的数据又保存当前的数据 数据仓库的数据是大量数据库的集成 对数据库的操作比较明确，操作数据量少。对 数据仓库操作不明确，操作数据量大
3.数据库与数据仓库对比
数据库 数据仓库
细节的 代表当前的数据 可更新的 一次操作数据量小 面向应用 支持管理
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。
3.OLTP与OLAP的对比
OLTP 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 OLAP 综合性数据 历史数据 不更新，但周期性刷新 一次处理的数据量大 响应时间合理 面向分析，分析驱动
统计学与数据挖掘的比较
统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数 据（如年龄、工资等），进行数值计算（如初 等运算）的定量分析，得到数量信息。 数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等） 进行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知 识。
统计学与数据挖掘是有区别的。但是，它们之 间是相互补充的。
综合或提炼的 代表过去的数据 不更新 一次操作数据量大 面向分析 支持决策
1.1.2从OLTP到OLAP
1.联机事务处理（OLTP）
2.联机分析处理（OLAP） 3.OLTP与OLAP的对比
1.联机事务处理（OLTP）
联机事务处理（On Line Transaction Processing，OLTP）是在网络环境下的 事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据 修改为特征，使用户利用数据库能够快速地 处理具体的业务。 OLTP应用要求多个查询并行，以便将每个 查询分布到一个处理器上。
数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既 保存过去的数据又保存当前的数据 数据仓库的数据是大量数据库的集成 对数据库的操作比较明确，操作数据量少。对 数据仓库操作不明确，操作数据量大
3.数据库与数据仓库对比
数据库 数据仓库
细节的 代表当前的数据 可更新的 一次操作数据量小 面向应用 支持管理
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。
3.OLTP与OLAP的对比
OLTP 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 OLAP 综合性数据 历史数据 不更新，但周期性刷新 一次处理的数据量大 响应时间合理 面向分析，分析驱动
统计学与数据挖掘的比较
统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数 据（如年龄、工资等），进行数值计算（如初 等运算）的定量分析，得到数量信息。 数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等） 进行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知 识。
统计学与数据挖掘是有区别的。但是，它们之 间是相互补充的。
综合或提炼的 代表过去的数据 不更新 一次操作数据量大 面向分析 支持决策
1.1.2从OLTP到OLAP
1.联机事务处理（OLTP）
2.联机分析处理（OLAP） 3.OLTP与OLAP的对比
1.联机事务处理（OLTP）
联机事务处理（On Line Transaction Processing，OLTP）是在网络环境下的 事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据 修改为特征，使用户利用数据库能够快速地 处理具体的业务。 OLTP应用要求多个查询并行，以便将每个 查询分布到一个处理器上。
数据仓库和数据挖掘技术ppt课件
5
精选编辑ppt
1．两类基本数据仓库架构 数据仓库架构有两种：一类是Inmon提出的CIF架构（Corporate Information Factory，即企业信息工厂），一类是Kimball提出的 MD架构（Mutildimensional Architecture，即多维体系结构）。 （1）CIF架构主要包括集成转换层（I&T）、操作数据存储 （ODS）、数据仓库（EDW）、数据集市（DM）、探索仓库 （EW）等部件。 （2）MD架构主要包括数据准备区（Staging Area）和数据集市。 MD的数据准备区在功能上相当于 CIF 的staging area+EDW，主 要负责数据准备工作，是一致性维表的产生、保存和分发的场所。 数据集市主要是采用一致性维表来完成维度建模，多个数据集市一 起合并成“虚拟”数据仓库，数据集市可以是存在于一个数据库中， 也可以分布存储在不同数据库中。
（5）从操作型数据库中抽取、清洗及转换数据到数据仓库。
（6）选择访问和报表工具，选择数据库连接软件，选择数据分析和数据展示 软件。
（7）更新数据仓库 。确定数据仓库的更新策略，开发或配置数据仓库更新子
8
系统，实现数据仓库数据的自动更新。
精选编辑ppt
2．数据仓库系统的生命开发周期 数据仓库系统的开发设计是一个动态的反馈和循环过程。 一个数据仓库系统包括两个主要部分：一是数据仓库数据库，用于 存储数据仓库的数据；二是数据分析应用系统，用于对数据仓库数 据库中的数据进行分析。因此，数据仓库系统的设计也包括数据仓 库数据库的设计和数据仓库应用的设计两个方面。 一个数据仓库系统不可能在一个循环过程中完成，而是经过多次循 环开发，每次循环都会为系统增加新的功能，使数据仓库的应用得 到新的提高，这个过程也叫数据仓库系统的生命周期。
精选编辑ppt
1．两类基本数据仓库架构 数据仓库架构有两种：一类是Inmon提出的CIF架构（Corporate Information Factory，即企业信息工厂），一类是Kimball提出的 MD架构（Mutildimensional Architecture，即多维体系结构）。 （1）CIF架构主要包括集成转换层（I&T）、操作数据存储 （ODS）、数据仓库（EDW）、数据集市（DM）、探索仓库 （EW）等部件。 （2）MD架构主要包括数据准备区（Staging Area）和数据集市。 MD的数据准备区在功能上相当于 CIF 的staging area+EDW，主 要负责数据准备工作，是一致性维表的产生、保存和分发的场所。 数据集市主要是采用一致性维表来完成维度建模，多个数据集市一 起合并成“虚拟”数据仓库，数据集市可以是存在于一个数据库中， 也可以分布存储在不同数据库中。
（5）从操作型数据库中抽取、清洗及转换数据到数据仓库。
（6）选择访问和报表工具，选择数据库连接软件，选择数据分析和数据展示 软件。
（7）更新数据仓库 。确定数据仓库的更新策略，开发或配置数据仓库更新子
8
系统，实现数据仓库数据的自动更新。
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2．数据仓库系统的生命开发周期 数据仓库系统的开发设计是一个动态的反馈和循环过程。 一个数据仓库系统包括两个主要部分：一是数据仓库数据库，用于 存储数据仓库的数据；二是数据分析应用系统，用于对数据仓库数 据库中的数据进行分析。因此，数据仓库系统的设计也包括数据仓 库数据库的设计和数据仓库应用的设计两个方面。 一个数据仓库系统不可能在一个循环过程中完成，而是经过多次循 环开发，每次循环都会为系统增加新的功能，使数据仓库的应用得 到新的提高，这个过程也叫数据仓库系统的生命周期。
第5章_数据仓库与数据挖掘_数据库新技术教学课件
➢ 统一：消除不一致的现象
➢ 综合：对原有数据进行综合和计算
4. 数据仓库的四大特色
（2）集成
例如：水情数据仓库 ➢ 水文信息 ➢ 气象信息 ➢ 大堤抗洪能力 ➢ 守堤抢险人员 ➢ 抗洪物资供应
4. 数据仓库的四大特色
（3）不可更新 数据仓库中的数据是经过抽取而形成的分析型
数据，不具有原始性，供企业决策分析之用， 执行的主要是‘查询’操作。同时，一个稳定 的数据环境也有利于数据分析操作和决策的制 订。
面向主题的 集成的 不可修改的 随时间不断变化的 支持管理层决策 低范式，数据冗余
操作型数据和决策型信息数据是根本不一样的
自进入90年代以后，数据库系统的应用从传统的事务处 理应用扩展到辅助决策等新的集成应用领域。
数据仓库方式
数据库方式
90年代以后
以支持经营管 理过程中的决 策制定为目的 （DSS）
• 数据存储：由数据仓库、数据集市与ODS （Operating Data Store）构成，由关系或非关系 的的数据引擎提供来自数据源的数据存储和管理 。
• 分析工具：由报表工具、分析与决策支持工具、 多维数据的OLAP分析工具、数据 挖 掘 工具等组 成，以实现决策支持系统的各种要求。
常见的概念模型—星形
目标市场 资金分配 贸易选择 在哪儿做广告 销售的地理位置
创建数据仓库得到合适的信息
操作型数据
决策型信息数据
年
"Trust" Accounts
"Loan" Accounts
月
日
"Checking" Accounts
Account History
面向应用的 有限的集成 经常修改 仅仅使用当前的数据 支持每天的业务操作 为便于更新，进行了规范化
➢ 综合：对原有数据进行综合和计算
4. 数据仓库的四大特色
（2）集成
例如：水情数据仓库 ➢ 水文信息 ➢ 气象信息 ➢ 大堤抗洪能力 ➢ 守堤抢险人员 ➢ 抗洪物资供应
4. 数据仓库的四大特色
（3）不可更新 数据仓库中的数据是经过抽取而形成的分析型
数据，不具有原始性，供企业决策分析之用， 执行的主要是‘查询’操作。同时，一个稳定 的数据环境也有利于数据分析操作和决策的制 订。
面向主题的 集成的 不可修改的 随时间不断变化的 支持管理层决策 低范式，数据冗余
操作型数据和决策型信息数据是根本不一样的
自进入90年代以后，数据库系统的应用从传统的事务处 理应用扩展到辅助决策等新的集成应用领域。
数据仓库方式
数据库方式
90年代以后
以支持经营管 理过程中的决 策制定为目的 （DSS）
• 数据存储：由数据仓库、数据集市与ODS （Operating Data Store）构成，由关系或非关系 的的数据引擎提供来自数据源的数据存储和管理 。
• 分析工具：由报表工具、分析与决策支持工具、 多维数据的OLAP分析工具、数据 挖 掘 工具等组 成，以实现决策支持系统的各种要求。
常见的概念模型—星形
目标市场 资金分配 贸易选择 在哪儿做广告 销售的地理位置
创建数据仓库得到合适的信息
操作型数据
决策型信息数据
年
"Trust" Accounts
"Loan" Accounts
月
日
"Checking" Accounts
Account History
面向应用的 有限的集成 经常修改 仅仅使用当前的数据 支持每天的业务操作 为便于更新，进行了规范化
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人物：W.H.Inmon
一
章
定义: 数据仓库是面向主题的、集成的、
数 据
具有时间特征的、稳定的数据集合，用以支持经
仓
营管理中的决策制定过程。
库
的 基
A data warehouse is a subject-oriented,integrated,
本
time-variant,and nonvolatile collection of data in support of
一
章
总体框架
数
据
Zachman框架:
仓
库
回答问题
的
基
数据体系结构------数据仓库的内容是什么?
本
概
系统体系结构------存放在什么平台上?
念 技术体系结构------如何实现?
技术体系结构图如下:
抽取、转换、
数据挖掘
第
装载
一
总 线 OLAP
其他工具
章
数据预 处理工具
报表生成器
数
数据集市
前端工具
一
章
Data Schema）表示。
数 据
每一个多维数据模式都是由一个事实表
仓
（Fact Table）和一组维表（Dimension Table）
库
的
组成。
基
本
事实表的主码是组合码，维表的主码是简单
概
念
码，每一张维表中的简单码与事实表组合码中的一
个组成部分相对应。
企业销售数据的多维数据模式图
第
一
章
时间维表
第
一
数据立方体是指由两个或更多个属性即两个
章
数
或更多个维来描述或者分类的数据。
据 仓
在三维的情况下可以用图形来表示，一般称
库 的
为数据立方体。
基 本
实际的数据仓库的应用中，数据是多维的。
概
念
联机分析处理： （OLAP）
第
一
联机分析处理是快速、灵活的多维数据分析工
章
数
具。
据 仓
OLAP的目的是支持分析决策，满足多维环境
数
据
相对较少，但要注意以下几点；
仓
库
统一的计算口径
的
基
统一的计量单位
本 概
统一的含义
念
事实表中要包含最详细的事实数据，即粒度最小
的数据
第
讨论题：
一
章
1、根据学籍管理系统数据仓库的建设，确定
数
据
事实表与维表，列举各个维，并划分维层次。
仓
库
的
基
本
概
念
1-5 数据仓库的体系结构
第
1-5-1 体系结构的内容
第 一
著名的数据仓库专家Ralph Kinball认为，数
章
据仓库的建设应该是一步步完成的，以部门级数据
数 据
集市的建设为出发点，但必须统观全局，使数据集
仓
市成为完整的企业级数据仓库的一个逻辑子集。
库
的
这种建设思想的实现是以一种特定的结构为
基
本
指导的，称为数据仓库的总线型结构（Data
概
念
Warehouse Bus Architecture）。
第 一
粒度是指数据仓库中数据单元的详细程度和
章
级别。
数 据
数据越详细，粒度越小，级别越低，回答查
仓
询的种类就越多。（数据堆积，回答综合问题效
库
的
率低）
基 本
数据越综合，粒度越大，级别越高，回答查
概
询的种类就越少。
念
维度：（Dimension）
维度是指人们观察事物的角度。
第 一
例如：当人们关注产品销售情况时，有如下维度：
章
维数据模型的形式存储在数据仓库中，直接面向分
数
据
析型用户的访问。
仓
库
主题数据的存储称为实视图，它与数据库的视
的 基
图概念不同之处在于：它不是虚拟的，而是已经过
本 概
计算，含有大量数据，并存储在数据仓库中的实实
念
在在的表。
实视图的好处：
第 一
通过建立实视图可以提高系统的响应速度；
章
由于数据源到主题数据映射关系的复杂性，采用普
山的过程，工作量大而繁杂，预处理数据正是这一
章
过程的中间结果。对于数据仓库的建设而言，预处
数 据
理数据是一非常重要数据存储环节。
仓
预处理数据的作用：
库
的
保存大量的细节型业务处理数据
基
本
保存净化后的数据
概
存储代理码的分配
念
创建并存储统一的事实和统一的维
作为数据仓库的数据备份之一
查询服务数据：
本
概
传统数据库中保存和管理的一般是当前数据，
念
而决策支持系统不仅需要当前的数据，而且还
要求有大量的历史数据。
结论：
第 一
在事务处理型应用环境中直接构建分析
章
决策型应用是不可行的。
数
据
仓 库
于是：
的 基
面向分析决策型应用而组织和存储数据
本 概
的数据仓库技术应运而生。
念
时间：20世纪80年代初
第
数
通视图的方式不可行。
据
仓
实视图的特点：
库
的
时间是数据仓库中几乎所有数据的属性之一；
基 本
数据在装于数据仓库后，基本不发生变化；
概
实视图不是数据源中数据的简单拷贝，而是经历了
念
数据预处理过程；
主题数据分为最小粒度数据和聚集数据。
预处理数据：
第
从数据源向主题数据的变换，就如同穿越冰
一
第
操作型数据库
分析型数据仓库
一
章
系统目的 支持日常操作
支持管理需求，获取信息
数 据
使用人员 办事员、DBA、数据库专家 经理、管理人员、分析专家
仓
数据内容 当前数据
库
历史数据、派生数据
的
数据特点 细节的
综合的或提炼的
基
本
数据组织 面向应用
面向主题
概 念
存取类型 添加、修改、查询、删除 查询、聚集
数据稳定性 动态的
基
本
星型模式可以提高查询速度。
概
念
主码、外码和代理码：
第
一
主码（Primary Key）：主码是表中的一个属性
章
或属性的组合，它能唯一地标识表中的每条记录。
数
据
外码（Foreign Key）：外码是出现在一个表中，
仓
库
同时在另一个表中被定义成主码的属性。
的
基
代理码（Surrogate Key）：所有的主码和外码
本 概
一般都是采用没有具体含义的代理码，例如，从1开始的自然
念
数编码。
事实表：
第
一 章
事实表是星型模式的核心，它是按维进行分
数
析形查询的对象，其中存储的是业务事实，例如：
据 仓
销售量、销售额、销售成本等。
库 的
事实表中的数据一般是数值型，具有可加性。
基
本
事实表的主码为外码的组合，唯一的标识各
概 念
据 仓 库 的
数
预
据 源
处
理
数据集市
数
据
查询 服务 数据
可视化 分析 结果
基
本
数据集市
概
念
后台
前台
元数据
1-5-2 相关的数据存储
第
一
数据源：
章
数
数据源是数据仓库的原始来源，是数据仓库系
据 仓
统开发与应用的数据基础，分为两部分；
库 的
企业内部数据源
基 本
企业外部数据源
概
念
主题数据：
第
一
主题数据是数据仓库的核心数据，一般以多
库
的查询和报表需求。
的
基
数据仓库的多维数据存储结构为OLAP的实施
本
概
提供了理想的多维数据环境。
念
数据集市： （Data Mart）
第
一
数据集市是完整的数据仓库的一个逻辑子集，
章
而数据仓库正是由其所有的数据集市有机组合而
数
据
成的。
仓
库
一般在某个业务部门建立数据集市，或称为
的 基
部门级数据仓库。
本 概
数
时间码
据
仓
日期
库
月份
的 基 本
季度 年度
概
念
事实表
时间码 产品码 地区码
销 售量 销 售额 销售成本
产品维表
产品码 产品大类 产品细类 产品名称
地区维表
地区码 国家 地区 城市
多维数据模型的优势：
第 一
多维数据模型是已知标准化的结构，即包含多
章
个多维数据模式，每一个多维数据模式都对应一张
数 据
事实表和多张维表。
念
第一章：数据仓库的基本概念
第
一
1-1 数据仓库的产生与发展
章
数
传统的数据库技术作为数据管理手段，主要用
据 仓
于联机事务处理(OLTP,On-Line Transaction Process)，
库
数据库中保存的是大量的日常业务数据。