数据仓库与数据挖掘:雪花模式示例及OLAP技术详解
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更新于2024-08-15
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本文档主要探讨了数据仓库与数据挖掘技术中的"雪花模式"示例,以及它们在支持企业决策分析中的作用。雪花模式是一种常见的数据仓库设计模型,它将企业数据按照主题进行组织,形成一个层次分明的架构,便于多维度分析(OLAP)。
首先,数据仓库被定义为决策支持系统,与操作数据库相分离,其目的是为了存储和管理组织的历史数据,为高级管理人员提供统一、集成且长期稳定的视图。数据仓库的特点包括:
1. 面向主题:数据围绕关键业务领域(如客户、产品、销售等)组织,强调对决策制定者的信息支持,而非日常事务处理。
2. 集成性:数据来自多个异构数据源,如关系数据库、文件和事务记录,通过数据清理和集成技术确保数据的一致性,如价格的标准化(货币类型、税率、是否含早餐)。
3. 时变性:数据仓库的时间范围远超操作数据库,它包含历史数据(如过去5-10年的数据),并通过键结构明确或隐含时间元素,与实时操作数据区分开。
4. 非易失性:数据仓库中的数据是静态的,不参与实时更新,无需事务处理、恢复和并发控制,仅进行数据的初始加载和访问。
雪花模式示例中,核心表通常为销售事实表(Sales Fact Table),包含了时间戳(如time_key)、产品(item_key)、地点(location_key)、销售数量(units_sold)、销售额(dollars_sold)和平均销售额(avg_sales)等度量指标。这些表通过主键和外键关联,形成一个层次结构,方便用户执行复杂的分析查询,如趋势分析、交叉销售分析和预测模型建立等,这些都是数据挖掘技术在实际业务中的应用。
通过学习和理解数据仓库的雪花模式,企业可以更好地利用数据驱动的决策支持,提升业务洞察力和竞争力。数据挖掘技术在这个过程中扮演了关键角色,通过对海量历史数据进行深入挖掘,发现隐藏的模式、关联和趋势,为企业提供有价值的商业见解。
2009-09-30 上传
2009-12-23 上传
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2023-07-11 上传
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