数据仓库与数据挖掘：概念、结构及应用

"该资源主要探讨了数据仓库与数据挖掘技术，通过实例展示了事实星座的构建，提到了OLAP技术在其中的应用，并深入解析了数据仓库的基本概念和特性。" 在数据仓库领域，数据仓库是一种专门设计用于支持决策分析的数据库系统。它与常规操作型数据库不同，具有面向主题、集成、时变和非易失四大特性。面向主题意味着数据仓库围绕关键业务主题（如销售、客户、产品）进行组织，提供对特定主题的深入洞察。集成体现在数据仓库整合来自不同来源的数据，确保一致性，例如统一命名规范和数据格式。时变性指的是数据仓库包含较长时间跨度的历史数据，用于追踪和分析趋势。而非易失性则强调数据一旦加载到仓库，就不再被修改，确保分析的稳定性和一致性。 数据仓库的系统结构通常包括数据源、数据清洗、数据存储和前端分析工具。数据从操作型系统中抽取、转换和加载（ETL过程）到数据仓库，这个过程中可能会涉及数据集成技术，比如解决不同数据源之间的差异。数据仓库的设计通常基于多维数据模型，如星形、雪花形或星座形模式。在给定的例子中，提到了"事实星座"，这是一种复杂的多维模型，其中事实表和维度表之间存在多种连接，如时间、地点、物品、分支和运输商等，这有助于分析不同维度下的业务绩效。 OLAP（在线分析处理）技术是数据仓库的核心组件，它支持快速、交互式的多维数据分析。在本例中，有两个事实表，一个是销售事实表，包含时间、物品、分支、地点以及销售量和销售额等度量；另一个是运输事实表，关注时间和物品的运输过程，记录了运输成本和数量。这些度量数据是分析的基础，可以用于深入探究销售和物流的模式。 数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程，它可以从数据仓库中提取潜在的模式、关联和趋势。数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘等，这些方法可以帮助决策者发现业务洞察，支持更有效的策略制定。 总结来说，这个资源涵盖了数据仓库的基本概念，特别是其面向主题、集成、时变和非易失的特性，以及如何通过OLAP技术和事实星座结构来支持数据挖掘和决策支持。同时，还通过销售和运输的事实表实例展示了数据仓库在实际业务场景中的应用。