星型模式示例：数据仓库与OLAP在数据挖掘中的应用

本文档主要探讨了星型模式在数据仓库与数据挖掘技术中的应用，特别是与OLAP（Online Analytical Processing）相关的例子。数据仓库作为一个决策支持系统，其核心在于提供一个整合、时变且非易失的数据集合，以支持组织的管理决策过程。 首先，数据仓库的定义被详细阐述，它是一个与操作数据库分离的系统，用于存储历史数据，以便进行分析。数据仓库具有四个关键特性： 1. **面向主题**：数据按照业务主题组织，如顾客、产品或销售，目的是为决策者提供决策所需的信息，而非日常操作数据。 2. **集成**：通过整合来自不同来源的数据，如关系数据库、文件和在线事务处理系统，通过数据清理和集成技术确保一致性，如价格中的货币类型、税率等。 3. **时变的**：数据仓库的时间范围远超操作数据库，存储的是历史数据，通常包括过去几年的数据，时间维度在数据结构中占有重要位置。 4. **非易失的**：数据一旦加载到数据仓库，就不再更新，仅进行初始化装入和数据访问，这使得数据仓库无需支持事务处理、恢复和并发控制。 文档中还提到了一个名为"Sales Fact Table"的示例，这是数据仓库中的一个关键表，包含了时间、地点、销售事实（如单位售出数量、销售额和平均销售额）等信息，这些都是数据挖掘的基础，可以用来发现趋势、模式和关联规则。 在实际应用中，星型模式（如星形架构）常用于数据仓库的设计，因为它易于查询和分析，特别是当需要对大量数据进行多维分析（OLAP）时。数据挖掘技术在此背景下，通过提取、转换和加载（ETL）过程，将原始数据转化为适合分析的形式，以支持诸如市场趋势分析、客户行为洞察和预测性建模等高级分析任务。 本篇文档深入探讨了数据仓库的核心要素以及它们如何与星型模式和数据挖掘技术相结合，为理解和设计高效的数据分析环境提供了有价值的指导。