数据仓库与OLAP技术：DMQL定义星型模式解析

本资源是关于数据挖掘原理与实践的第三章内容，主要讲解了如何用DMQL定义星型模式，以及数据仓库和OLAP技术的相关知识。 在数据挖掘领域，星型模式是一种常见的数据组织方式，常用于数据仓库的设计。在给定的描述中，可以看到`DMQL`（Data Mining Query Language）被用来定义了一个名为`cubesales_star`的星型模式。该模式由四个维度组成：时间(time)、商品(item)、分支(branch)和位置(location)，并包含了三个度量：销售额(dollars_sold)、平均销售额(avg_sales)和销售单位(units_sold)。每个维度都由其关键属性和其他相关属性定义，如时间包括时间键、日期、星期、月份、季度和年份，商品维度包含商品键、商品名称、品牌、类型和供应商类型，分支维度有分支键、分支名称和分支类型，而位置维度则有位置键、街道、城市、省份或州以及国家。 数据仓库是支持决策分析的关键工具，它与传统的数据库有着显著区别。数据仓库是一个面向特定主题的、集成了来自多个源的数据、随时间变化且保留历史记录的非易失性数据集合。其主要特征包括： 1. 面向主题：数据仓库围绕特定的业务领域，如顾客、产品或销售，提供深度分析。 2. 集成的：数据仓库通过数据清洗和转换，确保数据的一致性和准确性，解决了不同数据源之间的异构问题。 3. 时变的：数据仓库会定期更新，加入新数据并保留历史版本，同时删除过期数据。 4. 非易失的：数据仓库的数据主要用于分析，一旦加载就不会轻易更改，以保证决策的稳定性。 数据仓库的体系结构通常包括数据源、数据抽取、转换和加载（ETL）、数据仓库服务器和前端分析工具。OLAP（在线分析处理）是数据仓库中的关键技术，支持快速的多维数据分析。与支持事务处理的OLTP（在线事务处理）系统相比，OLAP更侧重于复杂的查询和聚合操作，提供决策者深入洞察数据的能力。 在OLAP中，用户可以通过切片（选择特定数据子集）、dice（对选定数据子集进行进一步细化）、钻取（在层次结构中移动到更细粒度或更粗粒度的数据）和旋转（更改列和行的排列）等操作来探索数据。这些操作在星型模式中特别高效，因为星型模式的结构简化了数据访问，提高了查询性能。 总结来说，这个资源提供了数据仓库的基本概念，强调了其与传统数据库的区别，并介绍了如何用DMQL定义星型模式，以及OLAP在数据仓库中的作用。这对于理解数据仓库设计和实施、进行有效的数据挖掘分析至关重要。