OLAP技术：数据仓库与数据挖掘在决策支持中的应用

"数据仓库和数据挖掘的OLAP技术是现代商业智能和决策支持系统中不可或缺的一部分。OLAP，全称Online Analytical Processing，是一种用于快速交互式分析大量复杂数据的技术。在PPT中，主要探讨了数据仓库作为数据挖掘的有效平台的重要性。 首先，数据仓库中的数据预处理是数据挖掘的基础。数据清理和数据集成是关键步骤，确保数据的质量和一致性，这涉及到处理来自不同数据源（如关系数据库、一般文件和事务处理记录）的信息，消除命名冲突、统一编码结构，并进行必要的数据转换，以适应分析需求。 数据仓库的特征鲜明，其中最重要的是其面向主题的设计。它专注于决策相关的信息，而非日常操作，通过围绕特定主题（如客户、产品或供应商）构建模型，提供决策者所需的简洁视图，排除非关键信息。 其次，数据集成是数据仓库的另一个核心特性，通过整合多种异构数据源，确保数据的一致性和可比性，这对于跨业务领域的深入分析至关重要。 数据仓库的时间维度是其区别于操作数据库的另一大特点。数据仓库强调历史数据的长期保留，通常包含过去几年的数据，这对时间序列分析和趋势识别非常有用。时间信息在数据仓库设计中是显性的，而操作数据库则更侧重实时更新。 数据的持久性和稳定性也是数据仓库的特性之一。数据从操作数据库迁移到数据仓库后，不再参与频繁的事务处理，因此无需复杂的事务管理和恢复机制，仅需支持数据的加载和查询。 数据仓库的构建涉及多个步骤，如数据清理、数据集成、数据变换等，这些步骤为后续的数据分析提供了坚实的基础。商业决策中，数据仓库的应用广泛，包括客户关系管理、产品策略优化、利润分析等，有助于企业做出更明智的决策。 最后，数据仓库还需要与异种数据库集成，以充分利用各种类型的数据资源，提高数据的全面性和分析能力。这种集成技术使得数据仓库能够适应不断变化的业务需求，为企业的数据驱动决策提供强有力的支持。" 总结来说，数据仓库通过OLAP技术，为数据挖掘提供了强大的工具和环境，它的面向主题、数据集成、时间敏感性和数据稳定性使其成为决策支持的重要基础设施。通过有效的数据预处理和整合，企业可以利用数据仓库进行深度分析，从而提升运营效率和战略规划能力。