数据仓库与数据挖掘：原理、实现与应用

"数据仓库与数据挖掘复习资料.ppt" 数据仓库是企业级的重要信息管理系统，主要用于支持管理和决策过程。W.H.Inmon给出了数据仓库的经典定义：它是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合。数据仓库的设计旨在提供对历史数据的深入洞察，以便分析趋势并做出基于数据的决策。 数据仓库的构建涉及多个关键步骤，包括数据仓库的基本原理、OLAP（在线分析处理）的基本原理、模型设计以及OLAP建模。在模型设计中，需要考虑如何有效地组织和结构化数据，以便进行高效的分析。OLAP建模则关注如何创建多维模型，让用户能够从不同角度（维度）查看数据，例如通过时间、地区和产品等视角。 在数据仓库的规划和开发阶段，数据质量是至关重要的。数据清洗是消除错误和不一致性的过程，确保进入仓库的数据准确无误。元数据则记录了数据仓库中数据的相关信息，包括数据的来源、处理过程和位置，对于理解和管理数据仓库至关重要。 粒度是数据仓库设计中的另一个核心概念，它决定了数据的详细程度和汇总级别。粒度直接影响数据仓库的存储需求和查询性能。数据切片、切块、上卷、下钻和转轴是多维数据分析的基本操作，帮助用户在不同的粒度级别上探索数据。 数据挖掘是数据仓库应用的关键部分，它从大量数据中揭示隐藏的、未知的、潜在有用的模式。从企业角度看，数据挖掘是商业信息处理的新方法，用于支持决策。数据挖掘通常包括数据预处理、模式发现和模式评估三个阶段。其中，模式可以是规则、关联、聚类等，这些模式可以帮助我们理解数据背后的规律。 在技术层面上，数据挖掘涉及数据、算法和技术。数据是挖掘的基础，而有效的挖掘技术（如分类、聚类、关联规则学习等）则用于提取模式。模型则是对数据和挖掘结果的抽象表示，用于解释和理解发现的模式。 SQL Server 2005作为一款强大的数据库管理系统，提供了实现数据仓库和数据挖掘的功能。通过SQL Server Integration Services (SSIS) 进行数据集成和清洗，SQL Server Analysis Services (SSAS) 支持多维数据模型和OLAP操作，而SQL Server Data Mining Extensions (DMX) 则用于构建和执行数据挖掘模型。 数据仓库和数据挖掘是现代企业分析和决策制定的重要工具。通过理解并掌握这些概念和技术，可以有效地从海量数据中提取有价值的信息，驱动业务增长和创新。