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《数据仓库与数据挖掘复习全解析》
数据仓库概述
（一）数据仓库的定义与特点
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数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策，其特点包括面向主题，即围绕特定的决策主题组织数据；集成性，将来自多个数据源的数据进行整合；稳定性，数据一旦进入数据仓库，很少进行修改；历史性，能够记录数据随时间的变化情况。
（二）数据仓库的体系结构
1、数据源层
这是数据仓库的数据来源，包括企业内部的各种业务系统，如ERP（企业资源计划）系统、CRM（客户关系管理）系统等，也可能包括外部数据，如市场调研数据等，这些数据源的数据格式、语义等可能存在差异。
2、数据获取层
主要负责从数据源抽取、清洗、转换和加载（ETL）数据到数据仓库，抽取是从数据源获取数据的过程；清洗用于处理数据中的错误、重复和不完整数据；转换是将数据转换为适合数据仓库存储和分析的格式，如数据的标准化、编码转换等；加载则是将处理后的数据存入数据仓库。
3、数据存储层
这是数据仓库的核心部分，包括数据仓库的数据库和数据集市，数据仓库数据库存储企业级的综合数据，数据集市则是针对特定部门或用户群体的小型数据仓库，它从数据仓库中获取数据并进行定制化处理。
4、数据分析层
提供各种分析工具，如OLAP（联机分析处理）工具，OLAP允许用户从多个维度对数据进行分析，例如从时间、地区、产品等维度分析销售数据，用户可以进行切片、切块、钻取等操作，以深入挖掘数据中的信息。
5、数据展现层
将数据分析的结果以直观的形式展示给用户，如报表、图表等，这有助于企业管理人员和决策者快速理解数据并做出决策。
数据挖掘
（一）数据挖掘的概念与任务
数据挖掘是从大量数据中发现潜在有用信息和知识的过程，其主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
1、分类
分类是根据已知类别的训练数据构建分类模型，然后将未知类别的数据划分到合适的类别中，根据客户的年龄、收入、消费习惯等特征将客户分为高价值客户、中等价值客户和低价值客户，常见的分类算法有决策树、支持向量机等。
2、聚类
聚类是将数据对象划分为若干个簇，使得同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象具有较大的差异，将客户根据其购买行为聚类为不同的群体，以便企业针对不同群体制定营销策略，常用的聚类算法有K - 均值聚类算法等。
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3、关联规则挖掘
关联规则挖掘旨在发现数据集中不同项之间的关联关系，最著名的例子就是“啤酒与尿布”的关联，即发现购买啤酒的顾客往往也会购买尿布。
4、异常检测
异常检测是识别数据集中与其他数据对象显著不同的数据对象，在金融交易数据中检测异常的大额交易，可能是欺诈行为的迹象。
（二）数据挖掘的流程
1、问题定义
明确数据挖掘的目标，例如是提高客户满意度、降低成本还是优化生产流程等，这一步骤确定了整个数据挖掘项目的方向。
2、数据收集
根据问题定义收集相关的数据，收集的数据要尽可能全面，并且要保证数据的质量。
3、数据预处理
对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约，数据清洗如前所述；数据集成是将来自多个数据源的数据合并在一起；数据变换是将数据转换为适合挖掘的形式，如将数值型数据进行标准化；数据归约则是在尽可能保持数据完整性的前提下减少数据量，提高挖掘效率。
4、模型构建
选择合适的数据挖掘算法构建模型，这需要根据数据的特点和挖掘的任务来选择，例如对于分类任务，如果数据是线性可分的，可能选择支持向量机算法，如果数据具有层次结构，决策树算法可能更合适。
5、模型评估
使用测试数据对构建的模型进行评估，评估指标根据任务不同而有所不同，对于分类任务，可以使用准确率、召回率等指标；对于聚类任务，可以使用轮廓系数等指标，如果模型评估结果不理想，则需要调整模型或重新选择算法。
6、模型应用
将经过评估合格的模型应用到实际业务中，以解决最初定义的问题，并且要持续监控模型的性能，根据业务的变化和新数据的流入对模型进行更新。
数据仓库与数据挖掘的关系
（一）数据仓库为数据挖掘提供数据基础
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数据仓库中的数据经过了集成、清洗和转换，具有高质量、面向主题和历史性等特点，这些特点使得数据挖掘能够更有效地进行，数据挖掘算法可以直接应用于数据仓库中的数据，挖掘出有价值的信息和知识。
（二）数据挖掘为数据仓库提供分析手段
数据挖掘技术可以深入挖掘数据仓库中的数据，发现隐藏在其中的关系和模式，这些挖掘结果可以反馈到数据仓库中，进一步丰富数据仓库的内容，例如发现新的分类规则可以作为新的维度添加到数据仓库中，从而提高数据仓库的决策支持能力。
复习要点与应对策略
（一）复习要点
1、对于数据仓库，要重点掌握其体系结构、ETL过程、OLAP操作等，理解数据仓库如何从数据源获取数据并进行处理，以及如何通过OLAP进行数据分析。
2、在数据挖掘方面，要牢记各种数据挖掘任务的定义、算法和流程，例如分类算法的原理、聚类算法如何计算距离等，要掌握数据挖掘流程中每个步骤的目的和操作方法。
3、理解数据仓库和数据挖掘之间的关系，能够阐述数据仓库如何支持数据挖掘，以及数据挖掘对数据仓库的反哺作用。
（二）应对策略
1、构建知识体系
将数据仓库和数据挖掘的各个知识点串联起来，形成一个完整的知识体系，可以通过绘制思维导图的方式来梳理知识点之间的关系。
2、多做练习题
通过做练习题可以加深对知识点的理解，尤其是数据仓库的ETL操作、数据挖掘算法的应用等方面，练习题可以包括课后习题、历年期末考试题等。
3、结合实际案例
将理论知识与实际案例相结合，例如分析某企业如何构建数据仓库来支持决策，以及如何通过数据挖掘提高企业效益，这样可以更好地理解知识点的实际应用价值。
在复习数据仓库与数据挖掘时，要全面掌握相关的概念、技术和流程，并且要注重知识的实际应用，这样才能在期末考试中取得好成绩。
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