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数据挖掘原理与实践第三章 ppt

数据挖掘

原理与实践

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什么是数据仓库？多维数据模型 OLAP技术数据仓库的体系结构数据仓库的实现

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第三讲数据仓库和数据挖掘的 OLAP 技术



什么是数据仓库？



多维数据模型



OLAP 技术



数据仓库的体系结构



数据仓库的实现

什么是数据仓库？



数据仓库的概念及特征



数据仓库：是一个面向主题的、集成的、时

变的、非易失的数据集合，支持管理过程和

决策过程



数据仓库的特征：根据数据仓库的概念，数

据仓库除了具有传统数据库的独立性、共享

性等特点外，还有以下四个主要特点 :



面向主题：主题是指一个分析领域，如保险公司

建立的数据仓库，所围绕一些主题可能是顾客、

保险金和索赔等。



集成的：数据仓库的集成特性是指进入数据仓库前，

必须经过数据加工和综合。

目的：确保命名、属性度量等的一致性 , 解决数据的

不一致问题。

例如，字段的同名异议、异议同名、单位不统一、字

长不统一等。所有这些数据被移到数据仓库时就进行

了数据变换。

事务数据库环境数据仓库环境

应用 A m，f m，f

应用 B 0，1

应用 C x，y

应用 D 男，女

数据集成的例子：

应用 A 长度 cm

应用 B 长度 inches

应用 C 长度 mcf

应用 D 长度 yds



时变的：

对用户来说，虽然不能更改数据仓库中的数据，但随

着时间的变化，系统会进行定期的刷新，把新的数据

加入到数据仓库中，在这个刷新过程中，新数据相关

的旧数据不会改变，新数据与旧数据集成与在一起。

同时，系统会删除一些过期的数据。



这一特征表现在以下几个方面

：



数据仓库的数据随着时间变化而定期被更新，而数据的

过去版本仍保留在数据仓库中。



数据仓库的数据也有存储期限，一旦超过了这个期限，

过期数据就要被删除，只是数据仓库内的数据时限要远

远长于操作型环境中的数据时限。



数据仓库中含有大量的综合数据，这些综合数据中很多

与时间有关，如数据经常按时间段进行综合，或隔一定

的时间进行抽样等，这些数据随时间变化不断综合。

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