数据仓库与数据挖掘复习重点：概念、模型与设计

"数据仓库与数据挖掘阶段考试复习题" 数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要主题，涉及数据的存储、组织、分析和提取有价值信息的过程。数据仓库是一种专门用于支持决策制定和分析处理的系统，它不同于操作型数据库，后者主要用于日常事务处理。在数据仓库中，数据是从多个异源集成而来的，并且经过清洗和转换，以适应分析需求。这些数据通常是一次性加载并保持稳定，不进行频繁更新。 数据仓库的关键特征包括面向主题、集成性、时变性和非易失性。面向主题意味着数据仓库围绕特定业务领域进行组织，如销售、财务或客户关系。集成性指的是它能够整合来自不同系统的数据。时变性是指数据仓库会随时间变化，反映历史数据。非易失性则意味着一旦数据进入仓库，除非特殊情况，否则不会被修改。 数据仓库的结构通常分为三级：源系统、数据仓库和数据集市。在这一结构中，数据首先从源系统抽取，经过清洗和转换，然后加载到数据仓库。数据集市是数据仓库的一个子集，针对特定用户或部门的需求进行定制。 数据挖掘是利用各种算法从大量数据中发现模式、趋势和规则的过程。它可以帮助用户预测未来趋势、识别关键影响因素或发现隐藏的关系。常见的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则学习和序列模式挖掘等。 在数据仓库的设计过程中，需要遵循一些原则，如需求驱动和数据驱动的双驱动，其中需求驱动是核心。此外，设计时应考虑数据的组织方式，如星型模型、雪花模型和事实星座模型，这些都是常见的数据仓库逻辑模型。星型模型由一个事实表和多个维表组成，简单直观；雪花模型是对星型模型的优化，通过减少冗余；事实星座模型则是包含多个事实表的复杂结构，适用于多个分析视点的情况。 在数据仓库的实施中，选择合适的工具和技术也至关重要，例如ETL（提取、转换、加载）工具用于数据的预处理，OLAP（在线分析处理）工具用于高效查询和分析，以及数据挖掘工具用于发现深层次的洞察。数据仓库和数据挖掘的结合能够为企业提供强大的决策支持，帮助他们从海量数据中获取竞争优势。