数据仓库与数据挖掘考试复习重点数据仓库与数据挖掘考试复习重点.pdf

第一章 由于采用的模型主要是数学模型，所以其辅助决策的能力主要表现在定量分析上， 从而发展起把管理信息系统和模型辅助决策系统结合起来的 DDS。主要进行的是 分析处理。 数据的分析应用为信息资源的利用开辟了一条新的道路，基于这种思想，在数据 库之上建立一种用于分析的模型，从而构成一种用于数据分析、预测及决策的系 统，称为决策支持系统（Decision Support System，DSS ），也称为业务智能 （Business Intelligence，BI ）。 DDS 与专家系统同时兴起，属于定性的，DDS 属于定量的。把两者相结合的系 统称为智能决策支持系统 IDSS。 问题的方面 事务处理应用 分析处理应用 操作频率高，处理和响应的 程序运行时间长，消耗大量系 性能特性 时间短 统资源 需要集成的、全面而正确的数 数据集成 数据大多分散而非集成 据 数据以一定的周期刷新，保证 数据动态集成 不需要 决策的正确性 只需要当前数据，或短期内 必须以大量的历史数据为依 历史数据 的数据 托 需要对细节数据进行不同程 数据的综合 不具备 度的综合，高分析效率 数据仓库概念的出 在数据库的基础进行改造，产生了新的满足决策分析需要的数据环境——数据仓 库 Data Warehouse，DW 数据仓库与数据库的区别 数据库的应用是以事务处理为主，强调的是更新数据库，联机事务处理（Online Transaction Processing，OLTP ） 数据仓库的应用是以分析应用为主，从数据库中取、分析和利用信息，联机分 析处理（Online Analytical Processing，OLAP ） 对比内容 数据库 数据仓库 历史的、存档的、归纳的、计 数据内容 当前值 算的数据 数据目标 面向业务操作程序、重复处理 面向主题域、管理决策分析应 1 1 用 静态、不能直接更新、只定时 数据特性 动态变化、按字段更新 添加 高度结构化、复杂、适合操作 数据结构 简单、适合分析 计算 使