数据仓库与数据挖掘：从ETL到数据挖掘技术

本资源是一份关于ETL（提取、转换、加载）功能及数据仓库搭建的PPT，涵盖了从数据源到数据仓库的整个流程，包括数据挖掘的相关技术。涉及的数据源包括VSAM、IDMS、IMS、CICS、COBOL等传统系统，以及Multimedia Documents、ERP Applications、Groupware、Databases、Web和Operational Activities等现代应用。内容主要包括数据仓库的构建步骤，如数据获取、转换、集成、暂存区（Staging）、操作数据存储（ODS）、仓库存储和数据分发及访问。 主要知识点如下： 1. 数据模型：数据模型是数据库设计的基础，它描述了数据的结构和规则。基本概念包括数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统。常见的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。关系模型是最广泛使用的，以表格形式表示数据，易于理解和操作。 2. 数据仓库概述：数据仓库是一个专门用于分析的系统，它从多个不同的操作数据源中抽取、转换和加载数据。数据仓库的目标是提供历史数据的存储，支持决策制定和数据分析。 3. 数据仓库实例：实例可能包括从各种应用系统（如ERP、CICS、Groupware等）中提取数据，通过ETL过程清洗、整合数据，然后存储在数据仓库中。数据仓库通常包含ODS，用于快速响应操作查询，以及用于深度分析的仓库存储。 4. 数据挖掘概述：数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程。它结合了统计学、机器学习和数据库技术，用于模式识别、趋势分析和异常检测。 5. 数据挖掘技术：数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则、序列模式、回归和异常检测等。这些技术可以帮助用户从原始数据中揭示隐藏的结构和关系，从而支持业务洞察和决策。 数据仓库的构建涉及到多个步骤： - 数据获取：从各种源头收集数据，如日志文件、业务系统等。 - 转换：清洗数据，处理缺失值、异常值，进行数据格式统一。 - 集成：将来自不同源的数据整合到一个一致的视图中。 - Staging：在正式加载到仓库之前，暂时存储和验证转换后的数据。 - ODS：操作数据存储提供实时或近实时的数据访问，适用于运营报告和监控。 - 仓库存储：将数据以适合分析的结构存储，可能包括星型、雪花型等维度模型。 - 仓库交付与访问：提供数据访问工具，如SQL查询、BI工具，让用户能够分析和探索数据仓库中的信息。 这份PPT详细介绍了构建数据仓库的ETL过程，并探讨了数据仓库和数据挖掘在现代信息系统中的重要角色。