数据仓库与数据挖掘习题解析
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"数据仓库与数据挖掘习题答案概要" 数据仓库是信息技术领域中的一个重要概念,它主要用于存储和管理大量的历史数据,以支持企业的决策分析。数据仓库的设计和构建有其独特的特点和原则,与传统的操作型数据库(OLTP)有着显著的区别。 1. **数据仓库的核心特征**: - **面向主题**:数据仓库的数据组织围绕特定业务领域的关键问题,即主题进行。例如,销售主题、客户主题等,而不是像OLTP那样围绕具体事务。 - **集成性**:数据仓库中的数据是从不同来源抽取并整合的,目的是消除数据不一致,提供全局视角。 - **相对稳定性**:数据仓库主要供查询和分析,数据一旦加载后很少修改,强调的是数据的历史稳定性,而非实时更新。 - **反映历史变化**:数据仓库通常包含长时间跨度的数据,以便分析趋势和模式,具有时间维度。 2. **数据仓库的构建过程**: - **数据抽取(ETL)**:从源头数据库获取数据,清洗和转换,以适应数据仓库的结构和需求。 - **数据存储与管理**:数据存储在专门设计的数据仓库系统中,可能采用星型、雪花型或其他数据模型。 - **OLAP操作**:支持在线分析处理,包括切片、钻取、roll-up等操作,帮助用户从不同角度深入理解数据。 3. **数据仓库架构**: - **两层架构**:通常分为前端查询工具和后端数据存储部分。 - **数据集市**:可以是独立型,不依赖于主数据仓库,或者依赖型,从主数据仓库抽取数据。 - **操作型数据存储(ODS)**:介于OLTP和数据仓库之间,提供近实时的数据访问。 4. **数据仓库与OLTP的区别**: - OLTP关注当前事务,数据更新频繁;而数据仓库关注历史数据,主要用于分析。 - OLTP的用户主要是业务操作人员,数据仓库用户多为决策者和分析师。 - OLTP强调数据的一致性和并发控制,数据仓库强调数据的完整性和一致性。 5. **数据挖掘**: 在数据仓库的基础上,数据挖掘通过使用各种算法(如分类、聚类、关联规则等)发现隐藏的模式和知识,用于预测、决策支持和业务优化。 数据仓库与数据挖掘是现代企业智能化决策的关键组成部分,它们通过整合和分析大量数据,提供深度洞察,助力企业制定有效的战略。理解和掌握这些概念和技术对于准备相关考试或是实际工作中的数据分析至关重要。
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