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数据仓库与数据挖掘学习要点及答案

数据仓库与数据挖掘学习要点及答案

数据仓库和数据挖掘是现代信息技术中非常重要的概念和技术。数据仓库是一

个用于存储、管理和分析大量结构化和非结构化数据的集中式数据存储系统。数据

挖掘则是从大量数据中发现有用信息、模式和关联的过程。本文将详细介绍数据仓

库和数据挖掘的学习要点及答案。

一、数据仓库学习要点

1.数据仓库的定义和特点：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非

易失的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库具有以下特点：面向主题，集成性，

稳定性，非易失性。

2.数据仓库的架构：数据仓库的架构包括数据源层、数据抽取层、数据存储层

和数据展示层。数据源层用于存储原始数据，数据抽取层用于将原始数据抽取到数

据存储层，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据展示层用于展示数据分析结果。

3.数据仓库的建模：数据仓库的建模包括概念建模、逻辑建模和物理建模。概

念建模用于定义数据仓库的主题和维度，逻辑建模用于定义数据仓库的数据模型，

物理建模用于定义数据仓库的物理存储结构。

4.数据仓库的ETL过程：ETL是指将数据从源系统中抽取出来，经过清洗、

转换和加载等过程，最终加载到数据仓库中。ETL过程包括数据抽取、数据清洗、

数据转换和数据加载四个步骤。

5.数据仓库的查询和分析：数据仓库的查询和分析是通过使用OLAP（联机分

析处理）和数据挖掘技术来实现的。OLAP技术可以进行多维数据分析，数据挖掘

技术可以从大量数据中发现有用的信息和模式。

二、数据仓库学习答案

1.数据仓库的定义和特点：数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非

易失的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库的特点包括：

-面向主题：数据仓库以主题为中心，将相关的数据集中存储，方便用户进行

主题分析。

-集成性：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不

一致性。

-稳定性：数据仓库的数据是经过清洗和转换的，保证了数据的准确性和一致

性。

-非易失性：数据仓库中的数据一般不会被修改或删除，保证了数据的可追溯

性和历史数据的分析。

2.数据仓库的架构：数据仓库的架构包括数据源层、数据抽取层、数据存储层

和数据展示层。各层的功能如下：

-数据源层：存储原始数据，可以是关系数据库、文件系统、Web服务等。

-数据抽取层：将原始数据抽取到数据存储层，进行数据清洗和转换，保证数

据的质量和一致性。

-数据存储层：存储清洗后的数据，采用多维模型或星型模型进行存储，提供

高效的查询和分析能力。

-数据展示层：用于展示数据仓库中的数据分析结果，可以是报表、图表、数

据挖掘模型等。

3.数据仓库的建模：数据仓库的建模包括概念建模、逻辑建模和物理建模。各

种建模的内容如下：

-概念建模：定义数据仓库的主题和维度，确定数据仓库的分析目标和用户需

求。

-逻辑建模：定义数据仓库的数据模型，包括事实表和维度表的设计，确定数

据的粒度和关联关系。

-物理建模：定义数据仓库的物理存储结构，包括表的分区、索引和分布方式

等，优化查询和加载性能。

4.数据仓库的ETL过程：ETL是指将数据从源系统中抽取出来，经过清洗、

转换和加载等过程，最终加载到数据仓库中。各个步骤的作用如下：

-数据抽取：从源系统中抽取数据，可以使用增量抽取或全量抽取的方式。

-数据清洗：对抽取的数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值和异常

值等。

-数据转换：将清洗后的数据进行转换，包括数据合并、数据计算和数据格式

转换等。

-数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，可以使用批量加载或实时加

载的方式。

5.数据仓库的查询和分析：数据仓库的查询和分析是通过使用OLAP和数据挖

掘技术来实现的。各种技术的应用如下：

-OLAP技术：可以进行多维数据分析，包括切片、切块、钻取和旋转等操作，

提供灵活的数据分析功能。

-数据挖掘技术：可以从大量数据中发现有用的信息和模式，包括分类、聚类、

关联规则和异常检测等。

综上所述，数据仓库和数据挖掘是现代信息技术中非常重要的概念和技术。数

据仓库是一个用于存储、管理和分析大量结构化和非结构化数据的集中式数据存储

系统，数据挖掘则是从大量数据中发现有用信息、