数据仓库与OLAP：理解数据立方体的n维计算与多维模型

本资源是关于数据挖掘原理与实践课程中关于数据立方体有效计算的深入讲解，主要集中在第三章PPT内容上。章节的核心知识点包括数据仓库的概念、多维数据模型和OLAP技术的应用。 数据仓库是关键概念，它是一个专门设计用于支持决策制定的过程，通过收集、整理和存储来自多个源的业务数据，形成一个面向特定主题的、集成的、时变的、且非易失的数据集合。数据仓库的四个主要特征分别为： 1. 面向主题：数据仓库围绕特定的分析领域组织，如保险公司可能关注客户、保险金和索赔等主题，强调数据的特定目标性。 2. 集成的：数据在进入仓库前需经过预处理，确保命名一致、属性度量统一，解决数据源间存在的各种问题，如单位转换、数据格式一致性等。 3. 时变的：数据仓库支持定期刷新，包含历史数据版本，同时设置数据时效性，新数据与旧数据并存，便于进行趋势分析。 4. 非易失的：数据在仓库中是静态的，主要用于决策分析，而非日常事务处理。数据修改和删除罕见，通常只进行定期装载和刷新。 在技术层面，本资源提到数据立方体的计算，它是OLAP（在线分析处理）的核心组成部分。一个简单的SQL查询，如“计算全部的销售总和”，属于零维操作；而“按city分组，计算销售总和”则是单维操作。立方体操作实际上是一种概括，它等价于一系列分组语句，可以扩展到任意维度，体现了多维数据模型的灵活性。 通过DMQL（数据挖掘查询语言）的语法，数据立方体可以定义为“sales[item,city,year]：sum(sales_in_dollars)”。对于n维立方体，存在众多子立方体，数量随着维度增加而指数增长。立方体计算旨在提供快速、高效的数据分析能力，满足复杂的数据分析需求。 此外，资源还提到了数据仓库与数据库的区别，前者更侧重于分析，支持OLAP功能，后者则服务于事务处理，支持OLTP。理解这些核心概念和技术对于从事数据分析和挖掘工作的人来说至关重要，它们是构建和优化数据驱动决策过程的基础。