数据仓库与OLAP：数据集成示例解析

在"数据挖掘原理与实践 第三章 ppt"中，本章主要探讨了数据仓库和数据挖掘中的关键概念和技术。首先，数据仓库被定义为一个面向主题、集成、时变且非易失的数据集合，它专门设计用于支持决策过程和管理活动。数据仓库有四个核心特点： 1. 面向主题：数据仓库围绕特定主题组织，如保险公司的数据仓库可能关注客户、保险金和索赔等。这种组织方式使得数据分析更加聚焦和有效。 2. 集成：数据仓库的数据在导入前需经过预处理，消除数据不一致性，比如通过数据清洗解决同名字段问题、单位转换等，确保数据一致性。 3. 时变：数据仓库并非静态，随着时间的推移，会定期刷新新数据并保留历史版本，同时删除过期数据，以反映实时变化。 4. 非易失性：数据仓库中的信息是历史性的，专为决策分析而保留，不涉及日常事务处理的频繁修改。主要进行查询操作，而非增删改查，体现了其稳定性和长期性。 此外，本章还对比了数据库和数据仓库的区别。数据库侧重于支持在线事务处理（OLTP），处理实时的插入、更新和删除操作，而数据仓库则是为了满足在线分析处理（OLAP）的需求，提供决策支持的高效查询功能。 数据集成是数据仓库构建过程中的重要环节，举例说明了不同应用中的长度计量单位，如应用A使用厘米（cm），应用B用英寸（inches），应用C用MCF（可能是某种特定行业的单位），应用D用码（yds）。这些例子展示了数据集成在实际操作中如何处理不同来源、不同格式的数据，以适应数据仓库的一致性和标准化要求。 通过深入理解数据仓库的这些特性和应用实例，读者能够更好地把握数据挖掘和数据仓库技术在实际项目中的应用和价值。