数据仓库模型设计：粒度确定与数据挖掘解析

"数据仓库模型的设计——粒度的确定-数据挖掘PPT" 在数据仓库的设计过程中，粒度的确定是至关重要的一个环节。粒度决定了数据仓库中数据的详细程度，直接影响到查询效率和存储空间。单一粒度是指在数据仓库中采用统一的数据详细级别，这种策略适用于那些变化不频繁且具有稳定性的信息，如客户基本信息表。由于客户基本信息一般不会频繁变动，采用单一粒度可以简化数据结构，提高查询性能。 数据仓库是用于支持决策分析的系统，它与传统的在线事务处理（OLTP）系统不同，更注重数据的稳定性和历史连续性。在设计数据仓库时，需要考虑如何合理地组织和存储数据，以便进行高效的数据分析。 数据模型是数据库设计的基础，它定义了数据的结构和关系。常见的数据模型包括层次模型、网状模型和关系模型。关系模型是最广泛使用的一种，它基于集合理论，将数据表示为二维表格形式，通过主键和外键来建立表之间的关联。 数据挖掘是数据仓库应用的一个关键领域，它从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，通过运用智能方法，发现其中的模式、规律和知识。数据挖掘通常包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘等技术。 北京邮电大学的郑岩教授在这份PPT中详细介绍了数据模型的概念，包括基本概念、组成要素、概念模型以及各种具体的数据模型。此外，还阐述了数据库管理系统（DBMS）的作用，如数据定义、数据操纵、运行管理和故障恢复等功能，这些都是保证数据仓库正常运行的关键组件。 在数据仓库实例部分，可能会涉及到如何根据业务需求选择合适的粒度，以及如何构建星型或雪花型的维度表和事实表。而在数据挖掘概述中，会讨论如何利用数据挖掘技术从数据仓库中提取有价值的信息，以支持业务决策。 这份资源涵盖了数据仓库设计的核心概念，尤其是粒度确定的重要性，同时也探讨了数据库管理和数据挖掘的相关技术，对于理解和构建高效的数据仓库系统有着重要的指导价值。