数据仓库与OLAP技术解析-体育用品公司数据分析

"本资源是关于国际体育用品公司数据分析的一个数据挖掘原理与实践的PPT，重点讲解了数据仓库和OLAP技术。内容包括数据仓库的概念、多维数据模型、OLAP技术的运用，以及数据仓库的体系结构和实现方法。同时，提到了数据仓库的面向主题、集成、时变和非易失四大特征，并通过实例展示了数据集成的过程。此外，还对比了数据仓库与传统数据库的区别，特别是在支持OLAP和OLTP上的差异。" 在这个PPT中，数据仓库是一个核心概念，它是一个集成了不同来源数据的中心化存储，用于支持决策分析。数据仓库的特点包括： 1. 面向主题：数据仓库围绕特定业务领域（如体育用品销售）的主题进行组织，便于分析。 2. 集成的：在整合来自多个应用的数据时，会进行数据清洗和转换，确保一致性。 3. 时变的：数据仓库会定期更新，添加新数据，同时保留历史数据，但会根据设定的存储期限删除过期数据。 4. 非易失的：数据仓库中的数据主要是为了分析，一旦加载后，通常不做频繁的修改或删除。 OLAP（在线分析处理）技术是数据仓库的重要组成部分，它支持用户从宏观到微观多层次地查看数据，例如，从国家层面的头盔销售数据细化到城市层面。Drill down允许用户深入到更详细的层次，而Drill up则帮助用户返回到较粗粒度的汇总视图。 此外，PPT还对比了数据仓库和传统数据库的不同应用场景，前者侧重于分析（OLAP），后者侧重于事务处理（OLTP）。这解释了为什么数据仓库设计强调读取性能而非写入性能，以及为何在数据仓库中，查询操作远多于修改和删除操作。 这个PPT提供了关于数据仓库和OLAP技术的基础知识，对于理解如何在实际业务中进行有效的数据分析和决策支持具有重要意义。