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数据仓库的定义
数据仓库（Data Warehouse），简而言之，是一个集成了大量数据，用于支持企业或组织决策的数据管理系统，它将来自不同来源、不同格式的数据整合到一个统一的环境中，以便于用户进行数据分析和挖掘。
数据仓库的特点
1、集成性：数据仓库将来自多个数据源的数据进行整合，包括关系数据库、文本文件、XML文件等，实现数据的一致性和完整性。
2、时变性：数据仓库中的数据是按照时间顺序组织的，用户可以查询过去、现在和未来的数据。
3、冗余性：数据仓库中的数据具有一定的冗余性，以便于数据的快速查询和分析。
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4、多维性：数据仓库采用多维数据模型，将数据按照多个维度进行组织，方便用户从不同角度分析数据。
5、可变性：数据仓库中的数据并非一成不变，可以根据业务需求进行动态调整。
数据仓库的多维性
数据仓库的多维性是其核心特点之一，它主要体现在以下几个方面：
1、维度：维度是数据仓库中的基本元素，用于描述数据的属性，销售数据可以按照时间、地区、产品、客户等维度进行组织。
2、度量：度量是数据仓库中的量化指标，用于衡量数据的规模，销售额、利润、数量等。
3、切片：切片是指将数据按照某一维度进行划分，以便于用户从特定角度分析数据，将销售数据按照地区进行切片，可以查看不同地区的销售情况。
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4、切块：切块是指将数据按照多个维度进行划分，以便于用户从多个角度分析数据，将销售数据按照时间、地区、产品进行切块，可以查看不同时间段、不同地区、不同产品的销售情况。
5、集合：集合是指将多个数据源中的数据按照特定规则进行整合，形成一个新的数据集，将销售数据、客户数据、产品数据进行集合，可以分析销售与客户、产品之间的关系。
数据仓库的错误描述
A. 数据仓库是多维的。
这个描述是正确的，因为数据仓库正是基于多维数据模型构建的，这个描述过于简单，未能全面反映数据仓库的多维性，以下是对数据仓库多维性的进一步解析：
1、维度多样化：数据仓库中的维度不仅包括时间、地区、产品、客户等基本维度，还可以根据业务需求添加更多个性化维度，如渠道、品牌、价格等。
2、维度关联性：数据仓库中的维度并非孤立存在，它们之间存在紧密的关联性，地区维度与客户维度相关联，可以分析不同地区的客户特征。
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3、维度层次性：数据仓库中的维度具有一定的层次性，地区维度可以细分为省、市、县等子维度，这种层次性便于用户从宏观到微观的角度分析数据。
4、维度动态性：数据仓库中的维度可以根据业务需求进行动态调整，以适应不断变化的市场环境。
数据仓库的多维性是其强大的数据处理和分析能力的基础，它为用户提供了丰富的数据视角，有助于挖掘数据价值，为企业决策提供有力支持。
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