数据仓库与数据挖掘个人复习

数据仓库与数据挖掘个人复习 数据仓库与数据挖掘是两个紧密相连的概念，都是数据分析和知识发现的重要组成部分。在本文中，我们将对数据仓库和数据挖掘进行详细的介绍和分析。 数据挖掘是从大量数据中挖掘重要、隐含的、以前未知、潜在有用的模式或知识。数据挖掘的过程可以分为多个阶段，包括数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘和知识评估。 在数据挖掘中，有多种任务，包括预测性任务、描述性任务和关联规则挖掘。预测性任务是根据一个属性的值去预测另一个属性的值。描述性任务是从数据中挖掘可以概括底层关系的模式，例如关联、趋势、簇、轨迹和异常。关联规则挖掘是对事务数据分析，得到一些可靠的规则。 数据仓库是存储和管理数据的仓库，它提供了数据的集中存储和管理，支持对数据的查询、分析和挖掘。数据仓库的基本架构包括数据源、ETL工具、数据仓库、OLAP服务器和应用层。 在数据仓库中，数据模型是指对数据的组织和表示方式。常见的数据模型有星型模型、雪花模型和事实表模型。星型模型是最简单的数据模型，它由一个事实表和多个维度表组成。雪花模型是星型模型的扩展，添加了更多的维度表。事实表模型是将数据分解成事实表和维度表，并使用星型模型或雪花模型对其进行组织。 数据预处理是数据挖掘和数据仓库的重要步骤，包括数据清理、数据集成、数据转换和数据约减。数据清理是处理缺失数据、平滑噪声和识别或移除异常的过程。数据集成是将来自不同来源的数据组合到一起的过程。数据转换是将数据从一种格式转换到另一种格式的过程。数据约减是减少数据的维度和大小的过程，包括回归、聚类、抽样和主成分分析等方法。 数据约减是数据挖掘和数据仓库的重要步骤，可以减少数据的维度和大小，提高数据挖掘和分析的效率。常见的数据约减方法包括回归、聚类、抽样和主成分分析等。 我们总结了数据仓库和数据挖掘的基本概念和方法，包括数据挖掘的过程、数据仓库的基本架构、数据模型、数据预处理和数据约减等。这些知识点都是数据分析和知识发现的重要组成部分，能够帮助我们更好地理解和应用数据仓库和数据挖掘技术。