数据仓库与数据挖掘考试重点整理

"数据仓库与数据挖掘考试习题汇总，包含相关知识点的详细解析" 一、数据仓库基础知识 数据仓库是一个专门设计用于高效数据分析的系统，它是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。元数据是数据仓库的核心组成部分，分为技术元数据（描述数据的技术细节）和业务元数据（描述数据业务含义）。数据处理分为联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)，前者服务于日常交易，后者服务于复杂分析。 二、数据仓库的关键环节与系统架构 数据仓库的开发涉及数据抽取、存储管理和表现。系统架构有四种类型：两层架构、独立型数据集合、依赖型数据集合和操作型数据存储。操作型数据存储是实时、集成的详细数据库，用于运营数据的即时访问。 三、OLAP与多维分析 多维分析是OLAP的核心，通过切片、切块、钻取和旋转等操作对数据进行深入分析。ROLAP基于关系数据库，MOLAP则基于多维数据结构。实时数据仓库实现了快速的数据交换，提供近乎实时的数据洞察。 四、数据仓库的演变与发展 数据仓库的应用经历了五个阶段：报表为主、分析为主、预测模型为主、运营导向为主和实时数据仓库与自动决策为主。每个阶段反映了数据仓库在满足不同业务需求方面的进步。 五、数据整合与ETL 抽取、转换、加载(ETL)过程确保决策支持应用拥有准确的单一数据源。ETL包括静态抽取（初始填充）和增量抽取（持续维护）。粒度决定了数据的详细程度，影响查询的多样性和效率。星型和雪花型模式是数据仓库中常见的数据组织方式，优化查询性能。 六、维度建模 维度表由主键、分类层次和描述属性构成，主键可选择自然键或代理键。星型模式简化了查询，而雪花型模式则通过规范化进一步提升了数据质量。 七、数据挖掘 虽然题目未直接提及数据挖掘，但它是从数据仓库中发现知识和模式的过程，常用技术包括分类、聚类、关联规则和序列模式挖掘。数据挖掘通常结合数据仓库技术，提供深度的业务洞察和决策支持。 总结，数据仓库与数据挖掘是现代商业智能的关键组件，它们共同为企业提供决策支持，通过高效的数据管理和深入的数据分析，推动业务发展和创新。理解和掌握这些知识点对于应对相关考试或实际工作至关重要。