数据仓库与数据挖掘基础概念解析

该资料是关于数据挖掘的复习材料，主要涵盖了数据仓库的基本概念、元数据的分类、数据处理类型、多维分析、OLAP（在线分析处理）的不同实现方式、数据仓库的关键环节以及发展演变阶段等内容。同时，还涉及到了数据抽取、粒度、数据组织模式（如星型模式和雪花型模式）、信息包图法和逻辑模型设计、事务表的事实类型以及聚合设计等数据仓库构建的核心知识点。 1. 数据仓库是专门设计用于数据分析的数据集合，具有面向主题、集成、稳定和历史记录的特点。它不是实时更新的操作型数据库，而是用于支持决策制定的非易失性存储。 2. 元数据是描述数据仓库结构和构建方法的数据，分为技术元数据（如数据库架构、索引、存储过程等）和业务元数据（如数据含义、业务规则等），对理解和管理数据仓库至关重要。 3. 数据处理主要包括联机事务处理(OLTP)和联机事务分析(OLAP)。OLTP是日常事务处理，而OLAP则用于复杂分析和报告。 4. 多维分析是数据仓库中的关键操作，包括切片、切块、钻取和旋转等，帮助用户从不同角度理解数据。 5. ROLAP和MOLAP是OLAP的两种实现方式，ROLAP基于关系数据库，MOLAP基于多维数据结构，各有优缺点。 6. 数据仓库的开发涉及数据抽取、存储管理和展现，其中数据抽取是将源数据转换到仓库的过程。 7. 操作型数据存储与数据仓库不同，前者是实时更新的，后者是集成的、不可更新的历史视图。 8. 数据仓库的发展经历了多个阶段，从简单的报表生成到复杂的预测模型，再到实时数据仓库和自动化决策支持。 9. 实时数据仓库强调快速的数据交换，以接近实时的方式提供决策支持。 10. 调和数据是指在企业级数据仓库和操作型数据存储之间的一致性数据。 11. 数据抽取有静态和增量两种，静态用于初始化，增量用于保持仓库的最新状态。 12. 粒度是衡量数据详细程度的指标，更细的粒度提供更多的细节，但查询效率可能较低。 13. 星型模式优化了数据组织，有助于提高查询速度，事务表存储主要数据。 14. 维度表由主键、层次和描述属性构成，主键可以是自然键或代理键。 15. 雪花型模式是对星型模式的进一步规范化，减少冗余，但可能增加查询复杂性。 16. 数据仓库的综合级别包括早期细节级、当前细节级、轻度综合级和高度综合级，满足不同分析需求。 17. 信息包图法用于数据仓库概念设计，包含名称、维度、类别、层次和度量。 18. 星型图法用于逻辑模型设计，描述星型图中的各种实体和它们的关系。 19. 事务表的事实可以分为事务事实、快照事实、线性项目事实和事件事实，每种对应不同的业务场景。 20. 聚合设计是根据用户需求预先计算并存储特定组合的数据，以提高查询性能。 通过这些知识点的学习，读者可以深入理解数据仓库的构建原理和分析方法，为实际的数据挖掘工作打下坚实的基础。