数据仓库与数据挖掘课程：OLAP与数据立方体解析

本课程是关于大数据分析与大数据挖掘的，涵盖了数据仓库与数据挖掘的基础知识，特别是关于OLAP（在线分析处理）和数据立方体的讲解。课件内容全面，适合初学者或需要复习相关知识的同学。课程分为7个章节，包括数据仓库的概念、数据、数据存储、OLAP与数据立方体、数据挖掘基础、关联挖掘和聚类分析。提供了详细的PPT资料下载链接。 正文： 在大数据分析领域，OLAP（Online Analytical Processing）和数据立方体是关键概念，用于高效地处理和分析大量多维度数据，以支持决策制定。这一章深入探讨了这两个概念。 4.1 OLAP的概念： OLAP是一种技术，它允许用户从多个角度快速、灵活地分析复杂的数据。它基于多维数据模型，让用户能够深入理解数据。维（Dimension）是OLAP的核心概念，代表了观察数据的不同视角，如时间、地区等。每个维又包含层次（Level），如时间维可以有日、月、季、年的层次。成员（Member）是维的具体取值，例如具体日期。多维数组则结合了多个维和变量，形成了数据的立体表示。 4.1.2 OLAP的准则： 根据关系数据库模型之父Dr.E.F.Codd的12条规则，OLAP系统应具备多维概念视图，用户可以直观地操作多维数据。此外，OLAP的体系结构应透明，允许无缝集成到用户的工作流程中，且数据源对用户来说也是透明的，无需关注底层数据细节。最重要的是，OLAP系统应能保持稳定的性能，即使面对大量复杂数据，也能快速响应用户的查询请求。 4.4 数据立方体的基本概念： 数据立方体是OLAP的核心组成部分，它是一个预计算的多维数据集，包含了从原始数据中聚合的信息。数据立方体通过汇总和存储不同维度和层次的数据，使得快速分析变得可能。计算方法的基本思想在于预先处理和优化数据，以提高查询效率。 4.5 数据立方体的计算方法： 数据立方体的构建通常涉及两种主要方法：星型模式和雪花模式。星型模式由一个事实表和一组相关维表组成，结构简单，查询速度快。雪花模式则是星型模式的扩展，维表经过规范化，减少了数据冗余，但可能导致查询复杂度增加。数据立方体的计算还包括聚合操作，如汇总、平均等，以及切片、 dice 和钻取等分析操作，帮助用户从不同层面洞察数据。 通过学习这个章节，读者将能够理解和应用OLAP和数据立方体技术，以进行更高效的数据分析和决策支持。课程的其他章节进一步探讨了数据仓库的架构、数据挖掘的基础知识，以及关联挖掘和聚类分析等数据挖掘方法，形成了一套完整的知识体系，对于希望在大数据分析领域深化技能的学习者非常有价值。