本文目录导读:
数据仓库建模
1、数据仓库概述
数据仓库是用于支持企业决策分析的数据集合,它具有数据集成、数据一致、数据历史性等特点,数据仓库建模是数据仓库设计的重要环节,主要包括数据仓库结构设计、数据仓库内容设计、数据仓库数据模型设计等。
2、数据仓库结构设计
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数据仓库结构设计主要包括星型模型、雪花模型和星型-雪花混合模型。
(1)星型模型:星型模型是最常用的数据仓库结构模型,它以事实表为中心,将维度表直接连接到事实表,形成一个星型结构,星型模型具有简单、易于理解、易于维护等特点。
(2)雪花模型:雪花模型是对星型模型的扩展,它在星型模型的基础上,将维度表进行归一化处理,使得维度表中的数据更加详细,雪花模型适用于对维度表进行详细分析的场景。
(3)星型-雪花混合模型:星型-雪花混合模型是星型模型和雪花模型的结合,它既保留了星型模型的简单性,又具有雪花模型的详细性,在实际应用中,可以根据需求选择合适的模型。
3、数据仓库内容设计
数据仓库内容设计主要包括数据源、数据质量、数据粒度、数据周期等。
(1)数据源:数据源是数据仓库的基础,主要包括内部数据源和外部数据源,内部数据源主要指企业内部各个业务系统产生的数据,外部数据源主要指企业外部合作伙伴、政府机构等提供的数据。
(2)数据质量:数据质量是数据仓库的核心,包括数据准确性、完整性、一致性、及时性等,数据质量的好坏直接影响数据仓库的应用效果。
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(3)数据粒度:数据粒度是指数据仓库中数据的详细程度,包括粗粒度、中粒度和细粒度,数据粒度应根据分析需求进行调整。
(4)数据周期:数据周期是指数据在数据仓库中的存储时间,包括实时数据、历史数据和预测数据,数据周期应根据业务需求进行调整。
数据挖掘技术
1、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程,主要包括关联规则挖掘、聚类分析、分类、预测、异常检测等。
2、关联规则挖掘
关联规则挖掘是数据挖掘中的一种常见方法,主要用于发现数据之间的关联关系,关联规则挖掘的基本思想是:如果一个事件(如购买某种商品)发生,则另一个事件(如购买另一种商品)也可能会发生。
3、聚类分析
聚类分析是一种无监督学习方法,用于将相似的数据点划分为若干个类别,聚类分析的基本思想是:将相似度高的数据点归为一类,将相似度低的数据点归为不同类别。
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4、分类
分类是一种监督学习方法,用于将数据点划分为预定义的类别,分类的基本思想是:根据已知的数据点和其对应的类别,建立一个分类模型,用于预测未知数据点的类别。
5、预测
预测是一种监督学习方法,用于预测未来的趋势或行为,预测的基本思想是:根据已知的历史数据,建立一个预测模型,用于预测未来的数据。
6、异常检测
异常检测是一种无监督学习方法,用于识别数据中的异常值,异常检测的基本思想是:根据数据集的统计特性,识别出与正常数据不同的异常数据。
数据仓库与数据挖掘课后题第四章主要介绍了数据仓库建模和数据挖掘技术,通过学习本章内容,我们可以深入了解数据仓库的构建过程、数据挖掘的基本方法及其在实际应用中的价值,在实际工作中,我们应根据业务需求,选择合适的数据仓库模型和数据挖掘技术,以提高数据仓库的应用效果。
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