数据挖掘作业：Python编程计算与OLAP操作

"这篇资源是关于国科大数据挖掘课程中刘莹老师布置的第一次作业，主要涉及数据仓库、OLAP操作以及Bitmap索引技术。同时，作业还包含了使用Python进行统计计算的部分，如计算年龄和体重的平均值、相关系数等。" 详细知识点： 1. 数据仓库与星型模式： - 数据仓库是一个用于报告和数据分析的系统，它集成了来自不同源的数据。 - 星型模式是一种常见的数据仓库设计模式，由一个事实表和多个维度表组成。在这个例子中，四个维度是日期（date）、观众（spectator）、地点（location）和比赛（game），两个度量是观众数量（count）和收费（charge）。 - 要绘制星型模式图，需要将每个维度表表示为一个节点，事实表位于中心，连接到所有维度表。 2. OLAP（在线分析处理）操作： - OLAP允许用户多维分析数据，执行如钻取、切片、切块和旋转等操作。 - 针对问题(b)，从基立方体[date, spectator, location, game]开始，为了列出洛杉矶学生观众支付的总费用，需要进行以下操作： - 钻取：从观众类别中选择“学生”。 - 切片：选择地点“洛杉矶”。 - 汇总：对选定的“学生”观众在“洛杉矶”的“charge”度量进行求和。 3. Bitmap索引： - Bitmap索引是一种特殊类型的数据库索引，使用位图来标记哪些行包含特定值。在大数据环境中，对于低基数（即，具有少量唯一值）的列，Bitmap索引特别有效。 - 优点： - 空间效率：位图索引占用较少的存储空间，尤其适用于有大量重复值的列。 - 查询性能：对于复杂的查询，如多列组合查询，Bitmap索引可以通过并集、交集和差集操作快速找到结果。 - 缺点： - 更新和插入：添加、删除或更新记录时，可能需要重绘位图，这在高频率操作下可能会降低性能。 - 空间需求：如果列基数很高，位图索引可能会占用大量内存，不适合内存受限的系统。 - 不适用于高基数和范围查询：对于有很多不同值的列，位图索引不如传统的B树索引有效。 4. Python编程与统计计算： - 给定的Python代码用于计算年龄（age）和体重（fat）的平均值，以及它们之间的皮尔逊相关系数。 - 皮尔逊相关系数（p）衡量了两个变量之间的线性相关性，值介于-1（完全负相关）和1（完全正相关）之间，0表示不相关。在这个例子中，p=0.82，表明年龄和体重正相关。 5. 数据排序： - Python代码还涉及对体重（fat）数据的排序，这对于分析数据分布或查找特定值很有用。 这份作业涵盖了数据仓库的设计、数据查询与分析、以及数据处理的编程实践，是理解大数据分析和数据管理的重要练习。