浙大数据挖掘3数据仓库与OLAP.pptx

数据仓库与OLAP技术概述;第三章 数据仓库与OLAP技术概述;什么是数据仓库?;数据仓库关键特征一——面向主题;数据仓库关键特征二——数据集成;数据仓库关键特征三——随时间而变化;数据仓库关键特征四——数据不易丢失;数据仓库与异种数据库集成;查询驱动方法和更新驱动方法的比较;数据仓库与操作数据库系统;OLAP系统 VS. OLTP系统比较 (1);OLAP系统 VS. OLTP系统比较(2);OLAP系统 VS. OLTP系统比较(3);为什么需要一个分离的数据仓库?;第三章 数据仓库与OLAP技术概述;多维数据模型 (1);多维数据模型 (2) ——示例;多维数据模型 (3);多维数据模型 (4);数据立方体——一个方体的格;数据仓库的概念模型;星型模式实例;雪花模式实例;事实星座模式实例;一种数据挖掘查询语言: DMQL;实例：使用DMQL定义星型模式;实例：使用DMQL定义雪花模式;实例：使用DMQL定义事实星座模式;度量的分类;概念分层 (1) ;概念分层 (2): location维的一个概念分层;概念分层 (3) ——使用;多维数据模型上的OLAP操作 (1);多维数据模型上的OLAP操作 (2);第三章 数据仓库与OLAP技术概述;数据仓库的体系结构;数据仓库设计：一个商务分析框架 (1);数据仓库设计：一个商务分析框架 (2);数据仓库设计：一个商务分析框架 (3);数据仓库的设计过程 (1);数据仓库的设计过程 (2);三层数据仓库架构 (1);三层数据仓库架构 (2);三种数据仓库模型;数据仓库开发：困难与方法;数据仓库后端工具和程序;元数据存储;元数据的使用;OLAP服务器类型 (1);OLAP服务器类型 (2);第三章 数据仓库与OLAP技术概述;数据仓库的实现;数据立方体的有效计算 (1);数据立方体的有效计算 (2);数据立方体的物化;第三章 数据仓库与OLAP技术概述;数据仓库的应用;从联机分析处理到联机分析挖掘;联机分析挖掘的体系结构