数据仓库与数据挖掘习题解析

"数据仓库与数据挖掘习题答案文档提供了对数据仓库和数据挖掘关键概念的解答，涵盖了数据仓库的基本特征、结构、目的以及与操作型数据库的区别。文档内容涉及数据仓库的主题性、集成性、稳定性以及历史变化的特性，并提到了数据仓库的架构和操作类型，还包含了数据挖掘的一些基本操作，如切片、钻取和Roll-up等。" 在数据仓库领域，主要知识点包括： 1. **面向主题**：数据仓库不同于操作型数据库，它围绕特定业务主题进行组织，如销售、客户或产品等，旨在支持决策分析。 2. **集成性**：数据仓库整合了来自不同源头的异构数据，确保全局一致性，消除了源数据的不一致性。 3. **相对稳定性**：数据仓库数据主要用于查询，加载后基本保持不变，只进行有限的加载或刷新操作，强调历史数据的保存。 4. **反映历史变化**：数据仓库包含历史数据，允许分析趋势和模式，时间维度是其重要组成部分。 5. **技术元数据与业务元数据**：元数据是描述数据的数据，分为技术层面（如存储格式、数据库结构）和业务层面（如业务含义、度量单位）。 6. **OLAP操作**：联机分析处理（OLAP）用于复杂分析，常见操作有切片（选择特定部分数据）、钻取（深入细节）和Roll-up（汇总数据）。 7. **数据仓库架构**：提及了两层架构、独立型和依赖型数据集市，以及操作型数据存储，表明数据仓库的不同组织形式。 8. **更新与实时性**：数据仓库通常不是实时更新，但可能接近实时，以支持快速决策。 9. **决策支持**：数据仓库主要服务于报表和分析，有时也用于预测建模和运营决策。 10. **数据抽取、存储与管理**：构建数据仓库的重要步骤包括从源系统抽取数据，然后存储和管理以供分析使用。 这些知识点对于理解数据仓库的基础架构、设计原则和操作方式至关重要，有助于提升数据分析和决策支持的能力。对于准备考试或进一步学习数据仓库和数据挖掘的人来说，这份习题答案提供了宝贵的学习资料。