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数据仓库与数据挖掘习题答案概要 本资源摘要信息主要介绍了数据仓库和数据挖掘的相关知识点，涵盖了数据仓库的基本概念、特点、架构、技术发展方向等方面。 一、数据仓库的概念和特点 数据仓库是指一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，通常用于辅助决策支持。数据仓库的特点包括： * 面向主题：数据仓库中的数据是按照一定的主题域进展组织的。 * 集成的：数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据作抽取、清理的根底上经过系统加工、汇总和整理得到的。 * 相对稳定的：数据仓库的数据主要供单位决策分析之用，对所涉及的数据操作主要是数据查询和加载。 * 反映历史变化：数据仓库中的数据通常包含较长远的历史数据，因此总是包括一个时间维，以便可以研究趋势和变化。 二、数据仓库的架构 数据仓库的架构包括： * 两层架构（Generic Two-Level Architecture） * 独立型数据集市（Independent Data Mart） * 依赖型数据集市和操作型数据存储（Dependent Data Mart and Operational Data Store） * 逻辑型数据集市和实时数据仓库（Logical Data Mart and Real-Time Data Warehouse） 三、数据仓库技术的发展方向 数据仓库技术的发展方向包括： * 数据抽取：未来技术的发展将集中在系统集成化方面。 * 数据存储管理：未来将使数据库厂商明确推出数据仓库引擎，作为数据仓库效劳器产品与数据库效劳器并驾齐驱。 * 数据表现：数理统计的算法和功能将普遍集成到联机分析产品中，并与 Internet/Web 技术严密结合。 四、数据挖掘与商业智能 数据挖掘是指从大量数据中自动发现有价值的信息或模式的过程。商业智能是指使用数据仓库和数据挖掘技术来支持商业决策的过程。IBM 公司提供了一套基于可视化数据仓库的商业智能解决方案，包括 Visual Warehouse、Essbase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB等。 本资源摘要信息为读者提供了数据仓库和数据挖掘的基本概念、特点、架构和技术发展方向等方面的知识点，旨在帮助读者更好地理解数据仓库和数据挖掘的相关知识。