数据仓库与数据挖掘：ETL过程与数据清洁

"该资源是一份关于ETL流程和数据清洁的数据挖掘PPT，主要涵盖了数据模型、数据仓库概述、实例、数据挖掘概述和技术等内容，由北京邮电大学的郑岩教授讲解。" 在数据仓库的建设过程中，ETL（Extract, Transform, Load）流程扮演着至关重要的角色。首先，数据提取（Extract）是从各种源系统中抽取所需的数据；接着，数据转换（Transform）是将这些数据清洗、规整，使其满足预设的业务规则和一致性要求；最后，数据加载（Load）是将清洗后的数据加载到数据仓库中。数据清洁作为数据转换的核心部分，确保数据仓库中存储的是“优质数据”，即符合一致性、验证过的有价值且遵循元数据定义的数据。如果发现不符合规则的数据，通常会选择丢弃或者转换为符合标准的“清洁”数据。 数据模型是数据库设计的基础，包括基本概念、组成要素、概念模型以及不同的数据模型类型。例如，层次模型、网状模型和关系模型。关系模型是目前最广泛使用的模型，它基于数学上的关系理论，以表格形式表示数据，易于理解和操作，支持SQL这样的标准化查询语言。 数据仓库是一种专门用于分析的数据库，它提供了对历史数据的集成视图，支持决策制定。数据仓库的构建通常包括数据源、数据清理、数据集成、数据转换和数据加载等步骤。数据仓库的实例可以展示如何从不同业务系统中抽取数据，经过ETL过程，形成一个集中化的、适合分析的结构。 数据挖掘是数据仓库中的一个重要应用，它是从大量数据中发现有价值的模式和知识的过程。数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则学习、序列模式发现、异常检测等。这些技术可以帮助企业识别趋势、预测未来、优化决策，并揭示隐藏在海量数据背后的业务洞察。 这份PPT详细介绍了数据处理的关键环节，从数据的源头提取到最终的分析利用，强调了数据清洁在ETL流程中的重要性，并探讨了数据仓库和数据挖掘在实际业务中的应用。对于理解数据处理流程和提升数据分析能力具有很高的学习价值。