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数据仓库与数据挖掘技术在当今信息时代发挥着越来越重要的作用，数据仓库作为数据挖掘的基础，其设计原则与数据模型的研究对于提高数据仓库的性能和挖掘质量具有重要意义，本章将详细阐述数据仓库设计原则与数据模型，以期为读者提供有益的参考。
数据仓库设计原则
1、主题导向：数据仓库的设计应以业务主题为核心，围绕主题进行数据组织，主题应具有明确的业务含义，便于用户理解和使用。
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2、数据集成：数据仓库应集成来自不同来源、不同格式的数据，实现数据的一致性和完整性，数据集成过程中，应注意数据清洗、转换和加载，确保数据质量。
3、时态性：数据仓库应支持数据的时态性，包括历史数据、当前数据和未来预测数据，时态性设计有助于用户了解业务发展变化和趋势。
4、数据冗余：合理的数据冗余可以提高数据仓库的查询性能，数据冗余应遵循最小冗余原则，避免冗余数据过多导致存储空间浪费。
5、易用性：数据仓库应具有良好的易用性，便于用户快速查询、分析和挖掘数据，易用性设计包括用户界面友好、操作简单、易于扩展等。
6、可扩展性：数据仓库应具有良好的可扩展性，能够适应业务发展和数据增长，可扩展性设计包括硬件扩展、软件扩展和数据扩展。
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7、高效性：数据仓库应具有较高的查询性能，满足用户对数据挖掘的需求，高效性设计包括索引优化、查询优化和存储优化。
数据模型
1、星型模型：星型模型是最常见的数据仓库模型，由事实表和维度表组成，事实表存储业务数据，维度表存储业务属性，星型模型结构简单，查询性能高。
2、雪花模型：雪花模型是星型模型的扩展，通过增加层次化的维度表，提高数据仓库的灵活性，雪花模型适用于具有复杂业务逻辑的数据仓库。
3、事实表模型：事实表模型将事实表分解为多个子表，提高数据仓库的查询性能，事实表模型适用于数据量较大的数据仓库。
4、星座模型：星座模型是星型模型和雪花模型的结合，具有星型模型和雪花模型的优点，星座模型适用于具有多个业务主题的数据仓库。
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5、逻辑模型：逻辑模型以实体-关系模型为基础，描述数据仓库中的实体、属性和关系，逻辑模型适用于数据仓库设计初期，为后续的数据建模提供依据。
数据仓库与数据挖掘技术在当今信息时代具有广泛的应用前景，本章详细阐述了数据仓库设计原则与数据模型，包括主题导向、数据集成、时态性、数据冗余、易用性、可扩展性和高效性等设计原则，以及星型模型、雪花模型、事实表模型、星座模型和逻辑模型等数据模型，掌握这些设计原则与数据模型，有助于提高数据仓库的性能和挖掘质量，为我国数据仓库与数据挖掘技术的发展提供有力支持。
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