数据仓库架构与OLAP技术详解：第三章 ppt

本资源是关于数据仓库架构及其在数据挖掘原理与实践中的应用的深入讲解，以"数据仓库和数据挖掘的OLAP技术"为主题。主要内容包括以下几个方面： 1. 数据仓库概念： - 数据仓库定义：它是一个面向特定主题，集成、时变且非易失的数据集合，主要用于支持管理和决策过程。它区别于传统的数据库，强调一致性、主题化和集成性。 - 特征：数据仓库的特点包括面向主题（如保险公司的顾客、保险金和索赔等）、集成（通过数据加工消除数据不一致，如单位统一、命名一致等）、时变性（定期刷新新数据并保留历史版本）和非易失性（数据反映历史决策信息，更新少，主要用于分析而非事务处理）。 2. OLAP技术： - OLAP（在线分析处理）是数据仓库的核心技术，用于支持复杂的分析操作，如多维数据模型，提供了高效的数据钻取、切片和dice等分析功能。 3. 数据仓库体系结构： - 架构通常包含三层：数据源层、数据仓库服务器层和OLAP服务器层。数据源层包括操作型数据库和其他外部信息源，数据首先通过ETL（抽取、转换、装载）过程清洗、转换后存入数据仓库，然后由OLAP服务器提供分析报告和监控。 4. 数据集成： - 数据集成是将来自不同应用系统的异构数据统一到数据仓库中，通过例子展示了数据集成可能涉及的单位转换问题。 5. 数据仓库与数据库的区别： - 数据仓库与事务数据库的主要区别在于处理模式：数据仓库支持OLAP，强调分析，而事务数据库支持OLTP，关注实时交易处理。 通过这个PPT，学习者可以深入了解数据仓库的设计原则、实现方法以及如何利用OLAP技术进行高效的数据分析，这对于理解和应用数据挖掘技术非常关键。