一.数据仓库概念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，支持管理部分的决策过程。为统计的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。二.数据仓库的关键特征1.面向主题，2.数据集成一个数据仓库是通过多个异种数据源来构造的关系数据库，一般文件，联机事物处理使用数据清理和数据集成技术命名约定，编码结构，属性变量等的一致当数据被移到数据仓库时，它们要经过转换。3.随时
数据仓库：多个异构数据源在单个站点以统一的模式组织的存储，以支持管理决策。数据仓库：通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入、定期数据刷新来构造。数据仓库技术包括：数据清理、数据集成、联机分析处理（OLAP）。OLAP操作的例子包括上卷和下钻。数据仓库用数据立方体这种多维数据结构建模。知识发现（数据挖掘）过程：数据预处理（数据清理、数据集成、数据选择、数据变换）、数据挖掘、模式评估、知识表示。数
数据仓库技术所解决的问题是如何更合理和更有效地组织企业的数据体系，以更好地满足企业信息型应用对数据的要求,降低企业的数据管理、数据获取和数据集成的成本,提高数据系统响应速度，提高数据质量和数据的一致性。数据挖掘技术所解决的问题是如何针对具体的分析对象和分析需求，尝试通过智能和自动化的手段把数据转换为有用的信息和知识。14.1决策支持系统的发展 14.1.1决策支持系统及其演化
1.数据仓库的定义 数据仓库是一个面向主题的，集成的，时变的和非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。 面向主题的：数据仓库都围绕一些主题来组织：如顾客，供应商，产品和销售等某一特定的目的，而非组织机构的日常操作和事务管理。即：数据仓库排除对于决策无用的数据，它提供的是特定主题的简明视图。 集成的：构建数据仓库是将多个数据源的数据集成在一起，数据源可以是：关系数据库，一般文件，联机
1 数据挖掘
1.1 数据挖掘与传统数据分析的区别 数据挖掘与传统的数据分析，如查询、报表、联机应用分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越出乎意料就可能越有价值。而传统的数据分析趋势为从大型数据库抓取所需数据并使用专
数据仓库和数据挖掘是两个比较大的概念，在国外已经非常成熟，在国内随着前几年企业数据的累计、ERP的成熟，数据仓库和数据挖掘开始起步。 如何建立数据仓库和数据挖掘是个不断值得探讨和优化的问题，不仅仅在技术上，在商业应用上也是如此。随着新的技术和观念的不断引入，传统的数据仓库技术方法有了很大的改变， 基于数据仓库的应用也有了新的发展。每个企业的数据仓库根据企业特点
未来教育第十四章题目笔记_数据仓库与数据挖掘1、关联规则挖掘是发现交易数据库中不同商品之间的联系；无监督学习算法对类别并没有规定明确的前提条件。 2、数据仓库是为了构建新的分析处理环境而出现的一种数据存储和组织的新技术。 数据仓库有若干特征，包括不可更新性和随时间变化性。 不可更新性：用户在提取仓库中的数据进行分析时，并不会同时对仓库中的数据进行更新操作 数据变化性：数据每隔一段时间进行数据的更新
文章目录一、数据仓库1、概述(1)、特点(2)、组成2、OLAP技术(1)、OLAP与OLTP的比较(2)、OLAP相关概念(3)、OLAP分类二、数据挖掘1、分析方法2、数据挖掘与数据仓库的关系 一、数据仓库数据仓库通常指一个数据库环境，而不是指一件产品。它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。1、概述(1)、特点面向主题 主题是一个抽象的概念，指用户使
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2023-08-10 10:36:08
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数据仓库：提供联机分析处理工具，用于各种粒度的多维数据的交互分析，有利于有效的数据泛化和数据挖掘。数据仓库是一种数据库，它与单位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，对信息处理提供支持。特征：面向主题的：数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是单位的日常操作和事务处理集成的：通常，构造数据仓库是将多个异构数据源，如关系数据库、一般文件
数据仓库与数据挖掘概述1. 数据仓库与传统数据库传统型数据库定义：面向业务，对事物进行处理类似关系型数据库，对数据进行增删改查数据仓库定义：面向主题，集成，稳定，随时间变化的数据集，支持管理决策过程数据仓库的数据来源：DB，数据文件，其他数据运用数据ETL工具进行数据获取ETL,用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程讲解两者关系
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2023-08-10 23:05:04
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?最近在复习一些数据仓库和维度建模的知识，之前博客也写过，那就一起整理一下，对往期内容感兴趣的同学可以参考?：?废话不多说，让我们开始今日份的学习吧。 目录1.数据技术的发展历史2. 数据库and数据仓库3. 数据仓库基本概念3.1 数据仓库的发展历史3.2 数据仓库的基本概念3.3 数据仓库的定义3.4 数据仓库的应用4. 维度模型基本概念5. 事实表的设计5. 维度表的设计6. 元数据管理7.
数据仓库是一种特殊的数据库，也是按数据库形式存储数据的，但是目的不同:数据库经过长时间的运行，里面的数据会保存的越来越多，就会影响系统运行效率，对于某些程序而言，很久之前的数据并非必要的，因此，可以删除掉以减少数据，增加效率，考虑到删除这些数据比较可借，因此,一般都将这些数据从数据库中提取出来保存到另外一个数据库中，称为数据仓库。数据仓库四大特点面向主题:按照一定的主题域进行组织的。集成的:数据仓
原创
2023-09-01 00:54:24
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数据挖掘和数据仓库数据挖掘概念基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化的分析原有数据，进行归纳推理，从数据仓库中提取可信的、新颖的、有效的、人们感兴趣的、别人能理解的知识的高级处理过程。模式分类：预测性模式或描述性模式实际应用中可细分为：关联模式、分类模式、聚类模式、序列模式目的提高市场的决策能力，检测异常模式，在过去经验的基础上预言未来的趋势。在数据库中找规律步骤：数据准备
数据集成数
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2023-08-30 06:29:12
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1、数据仓库有哪些主要的特征（1）、面向主题的
（2）、集成的
（3）、稳定性不容易丢失（非易失）
（4）、按时间变化而变化（即时变）2、简述数据仓库的传统数据库的主要区别区别传统数据库数据仓库数据量很少数据量大支持的操作CURD主要用于查询不能删除更改主题域面向应用面向主题主要功能服务客户/操作人员主要是公司决策使用数据冗余非冗余冗余计算程度不复杂大量复杂的计算更新度数据可更新数据一般是不可以更
什么激发了数据挖掘，为什么它是重要的？决策者缺乏从海量数据中提取有价值知识的工具，我们希望重要的决策是基于数据储存仓库中信息丰富的数据，而不是基于决策者的直觉。数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理（OLAP）。什么是数据挖掘？简单说，从大量数据中提取或“挖掘”知识。数据挖掘作为知识发现过程的一个步骤。 &
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2023-05-24 11:30:41
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数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源，包括来自各种信息源的大量长时间的数据。同时，数据仓库的发展为数据挖掘提供了新的支持平台，提高了数据挖掘效率和挖掘深度。此外，数据仓库还为更好地使用数据挖掘工具提供了方便，通过可视化技术、统计分析技术等，为数据仓库提供了强有力的技术支持。数据挖掘工具4、详见常用数据挖掘工具。用于统计分析的集成类数据挖掘工具IBM SPSS、R语言、SAS、Oracle
原创
2023-08-21 09:14:35
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4.数据仓库和联机分析处理数据仓库泛化、合并多维空间的数据。构造数据仓库涉及数据清理、数据集成和数据变换，是数据挖掘的预处理步骤。数据仓库提供联系分析处理（OLAP）工具，用于各种粒度的多维数据的交互分析，助力数据泛化和数据挖掘，可以和数据挖掘功能集成，如关联、聚类、分类和预测，用以加强多个抽象层上的交互知识挖掘。数据仓库是数据分析和联系数据分析处理的重要平台，并为数据挖掘提供有效平台，构造数据仓
目录一、思维导图二、知识点1.数据仓库（1）数据仓库与数据库比较（2）数据仓库的基本特性（3）数据仓库的数据模式（4）数据仓库体系结构2.数据挖掘（1）数据挖掘分类（2）数据挖掘常用技术（3）数据挖掘工具与传统数据分析工具的比较（4）数据挖掘与数据仓库关系（5）数据挖掘技术的应用过程 一、思维导图二、知识点1.数据仓库（1）数据仓库与数据库比较（2）数据仓库的基本特性○ 面向主题的 ○ 数据是集
... 前部分待补 数据仓库的重要概念维: 待补数据立方体:交点，就是数据仓库用户所需要观察的事务。例如：数据立方体中由客户、产品、时间三个维所构成的立方体表示哪些客户、在什么地方购买了那些产品。三个维的交点就是所购买产品数量或者价格等事务，也就是立方体的顶点。数据仓库的立方体实际上是一个包含用户需要观察数据的集合体，它提供企业所感兴趣的商业事务。在这里最重要的是购买的产品与
基础知识篇什么是数据仓库数据仓库诞生原因？1.历史数据积存 2.企业数据分析需要历史数据积存：历史数据使用频率低，堆积在业务库中，导致性能下降； 企业数据分析需要：各个部门自己建立独立的数据抽取系统，导致数据不一致。简单的说，在普通的数据库（操作型数据库）中，每时每刻都在产生数据，而对于这样的数据往往历史数据不重要，以当前的操作数据为重点，以项目为主。传统数据库内存较小，经常需要删除数据，保留最新
