数据仓库与数据挖掘清华大学出版社课本第三章实例代码

数据仓库是一种专门设计用于支持决策制定的数据存储系统，它通常包含历史、集成以及适合分析的数据。清华大学出版社的数据仓库与数据挖掘教材第三章可能会涉及如何构建数据仓库架构、ETL过程（抽取、转换、加载）、星型和雪花模型等。

关于实例代码，这部分内容通常会教授如何使用SQL或其他数据分析工具（如Hadoop、Oracle、SQL Server等）来操作和处理数据仓库中的数据。例如，可能会展示如何编写查询来提取特定的信息、创建事实表和维度表，以及使用OLAP（在线分析处理）工具进行复杂分析。

实际的代码示例可能包括：

-- 创建事实表
CREATE TABLE Sales (
    TransactionID INT PRIMARY KEY,
    ProductCode VARCHAR(50),
    StoreLocation VARCHAR(50),
    SaleDate DATE,
    QuantitySold INT
);

-- 创建维度表
CREATE TABLE Customers (
    CustomerID INT PRIMARY KEY,
    FirstName VARCHAR(50),
    LastName VARCHAR(50)
);

-- ETL过程示例
INSERT INTO Sales (TransactionID, ProductCode, StoreLocation, SaleDate, QuantitySold)
SELECT TransactionID, ProductCode, StoreLocation, SaleDate, QuantitySold
FROM RawSalesData;

-- 数据连接和汇总
SELECT C.FirstName, C.LastName, SUM(S.QuantitySold) as TotalSales
FROM Customers C
JOIN Sales S ON C.CustomerID = S.CustomerID
GROUP BY C.CustomerID;