数据仓库：面向主题的、集成的、非易变的、随时间变化的数据集合，用以支持决策。 数据库为事务处理服务。 数据仓库的基本特征包括以下几个方面：1)数据仓库面向主题。2)数据集成。3)数据相对稳定。 数据集市是一种更小、更集中的数据仓库，解决数据仓库分析时间长，代价高的确定 数据集市不等于数据仓库，数据集市的简单合并不能成为数据仓库 （1）数据仓库数据模型 数据仓库和OLAP操作基于多维数据模型。 （2）数据仓库的体系结构 数据仓库系统组成：数据仓库（DW）、仓库管理和分析工具(查询工具和挖掘工具)。元数据是数据仓库的核心。 （4）数据挖掘 知识发现识别数据库中以前不知道的、新颖的、潜在有用的和最终可被理解的模式的非平凡过程。数据挖掘是知识发现的核心工作和步骤。 知识发现（KDD）过程：数据准备、数据挖掘以及结果的解释和评估。 可视化技术在数据挖掘过程中扮演了重要的作用。
数据立方体如图所示： image.png 在数据立方体上的操作有：切片、切块、旋转、上卷和下钻。 切片和切块(Slice and Dice) 在数据立方体的某一维度上选定一个维成员的操作叫切片，而对两个或多个维执行选择则叫做切块。 作业要求： 在 SQL SERVER2012 中创建数据库，内含四张表，可参考的表设计如下图。 然后基于以上的数据库表进行切片、切块、旋转、上卷和下钻。 image.png 创建表结构及插入模拟数据 此数据是从SQL Server2012版本数据库导出，仅供借鉴与参考 销售分析表结构 /****** Object: Table [dbo]. OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY] ) ON [PRIMARY] 多维数据操作
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订阅本站 准备工作 AdventureWork各种版本下载链接： 此操作数据库版本为：2014版本。 切片操作 进行切片操作切片。
Q7：数据仓库与数据挖掘的关系是如何的？ 数据仓库和数据挖掘的关系数据仓库和数据挖掘都是数据仓库系统的重要组成部分, 它们既有联系, 又有差别。 联系是: (1) 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。 (2) 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。 (3) 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。 (4) 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。 (5) 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。 (6) 数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。 差别是: (1) 数据仓库是一种数据存储和数据组织技术, 提供数据源。 (2) 数据挖掘是一种数据分析技术, 可针对数据仓库中的数据进行分析。 Q8：数据仓库与数据挖掘在一些商业领域中的应用及现实意义 1）商品销售。商业部门把数据视作一种竞争性的財富可能比不论什么其它部门显得更为重要，为此须要把大型市场营销数据库演变成一个数据挖掘系统。
商业智能 BI、数据仓库 DW、数据挖掘 DM 商业智能BI(Business Intelligence) 。相比于数据仓库、数据挖掘，它是一个更大的概念。 商业智能可以说是基于数据仓库，经过了数据挖掘后，得到了商业价值的过程。所以说数据仓库是个金矿，数据挖掘是炼金术，而商业报告则是黄金。 ? 数据仓库DW(Data Warehouse) 。 数据进入数据仓库前，必须消除数据中的不一致性，方便后续进行数据分析和挖掘。 ? 数据挖掘DM(Data Mining) 。在商业智能 BI 中经常会使用到数据挖掘技术。 数据挖掘的核心包括分类、聚类、预测、关联分析等任务，通过这些炼金术，我们可以从数据仓库中得到宝藏，比如商业报告。 ? 而且整个数据仓库的运行都是基于元数据的，比如抽取调度数据、获取历史数据等。 数据挖掘的流程 数据挖掘(Knowledge Discovery in Database)数据库中知识发现，简称KDD。
~这就是关于数据仓库最贴切的定义了。事实上数据仓库不应让传统关系数据库来实现，因为关系数据库最少也要求满足第1范式，而数据仓库里的关系表可以不满足第1范式。 有了这些数据快照以后，用户便可将其汇总，生成各历史阶段的数据分析报告； 数据仓库组件 数据仓库的核心组件有四个：各源数据库，ETL，数据仓库，前端应用。如下图所示： ? 1. 数据仓库开发流程 在数据库系列的第五篇 中，曾详细分析了数据库系统的开发流程。数据仓库的开发流程和数据库的比较相似，因此本文仅就其中区别进行分析。 下图为数据仓库的开发流程： ? 在国内最优秀的互联网公司里(如阿里、腾讯)，很多数据引擎是架构在数据仓库之上的(如数据分析引擎、数据挖掘引擎、推荐引擎、可视化引擎等等)。 不少员工认为，开发成本应更多集中在数据仓库层，不断加大数据建设的投入。因为一旦规范、标准、高性能的数据仓库建立好了，在之上进行数据分析、数据挖掘、跑推荐算法等都是轻松惬意的事情。
数仓概述 数据仓库： 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合。 数据仓库 VS 数据库 数据库面向事务设计，属于OLTP（在线事务处理）系统，主要操作是随机读写，在设计时尽量避免冗余，采用符合范式规则来设计。 数据仓库是面向主题设计的，属于 OLAP（在线分析处理）系统，主要操作是批量读写，关注数据整合，以及分析、处理性能；会有意引入冗余，采用反范式方式设计。 ETL 流程： ETL – Extract – Transform – Load 构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去 声明粒度 数据粒度指数据仓库的数据中保存数据的细化程度或综合程度的级别。 声明粒度意味着精确定义事实表中的一行数据表示什么，应该尽可能选择最小粒度，以此来应各种各样的需求。
前言 数据仓库建模包含了几种数据建模技术，除了之前在数据库系列中介绍过的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。 本文将详细介绍数据仓库维度建模技术，并重点讨论三种基于ER建模/关系建模/维度建模的数据仓库总体建模体系：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，以及独立数据集市。 数据仓库建模体系之规范化数据仓库 所谓"数据仓库建模体系"，指的是数据仓库从无到有的一整套建模方法。最常见的三种数据仓库建模体系分别为：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，独立数据集市。 很多书将它们称为"数据仓库建模方法"，但笔者认为数据仓库建模体系更能准确表达意思，请允许我自作主张一次吧：）。下面首先来介绍规范化数据仓库。 数据仓库建模体系之维度建模数据仓库 非维度建模数据仓库(dimensionally modeled data warehouse)是一种使用交错维度进行建模的数据仓库，其总体架构如下图所示： ?
作为一个计算机系的学生，对CSDN网站的需求量在浏览器中算是有着比较大的权重，接下来我借用CSDN网站的大数据网站分析，通过站长之家平台数据进行阐述个人对于大数据在SEO优化领域的具体应用。 、技术编程排名3、北京市排名85、百度权重6、Google权重7、反链数：4278，可以看出，此网站网络排名是较同等网站排名还是比较靠前的，同时由上图可以看到整站日均IP访问量达到100万响应之多，其数据承载量及 image.png 通过站长之家云平台可以看到，CSDN的百度权重走势、Alexa排名趋势、百度收录量变化趋势、整体来看，CSDN网站数据流量是稳步上升，众所周知，CSDN的文章来源至中国绝大部分程序员的技术经验及感受等文章
用于挖掘的数数据源 必须 真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 . 数据必须海量 : ① 少量数据处理 : 少量数据使用统计方法分析 , 不必使用数据挖掘 ; ② 海量数据 : 处理海量数据时 , 才使用数据挖掘 , 涉及到 有效存储 , 快速访问 , 合理表示 等方面的问题 未知结果 : ① 挖掘结果 : 数据挖掘 挖掘出的知识是未知的 , 目的是为了发掘潜在的知识 , 模式 ; 这些知识只能在特定环境下可以接收 , 可以理解 , 可以运用 ; ② 知识使用 : 数据挖掘出的知识只能在特定领域使用 , 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、 数据挖掘组件化思想 数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模 和 预测建模 又称为 模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如
那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。 一、什么是图数据挖掘 这个话题感觉比较沉重，以至于我敲打每个字都要犹豫半天，这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字，那么说明数据是一个没有边界的东西。 那么不难理解，数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”，图数据挖掘，就是以图的结构来存储、展示、思考数据，以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么？ 那么对这个图进行关系挖掘，那么会产生很多有用的数据，比如可以推荐你可能认识的人，那就是朋友的朋友，甚至更深，这就形成了某空间好友推荐的功能。比如某宝的你可能喜欢的宝贝，可以通过图数据挖掘来实现。 这就是我认为的图数据挖掘。 从学术上讲，图数据挖掘分为数据图，模式图两种。至于这两个类型的区别，由于很久没有关注这块，所以只能给出一个字面意义上的区别。
*了解数据仓库相关技术 *了解数据仓库设计过程建造，运行及维护 *了解OLAP及多维数据模型 决策支持系统及其演化 一般将数据分为：分析型数据与操作型数据 操作型数据：由企业的基本业务系统产生的数据 数据仓库的特性：面向主题性，集成性，不可更新和时间性。 集成：数据仓库最重要的特性，分为数据抽取转换，清理（过滤）和装载 不可更新：数据仓库中的数据以批量方式处理，不进行一般主义上的数据更新。 数据仓库的体系结构与环境 从数据层次角度的体系结构来看，典型的数据仓库的数据体系结构包括：操作型数据、操作型 数据存储、数据仓库、数据集市和个体层数据 从功能结构看，可分为数据处理、数据管理和数据应用三个层次 数据仓库的数据组织< 粒度、数据分割（分区）、元数据> 数据仓库的数据单位中保存数据的细化程度或综合程度的级别。 细化程度越高，粒度越小 粒度影响到数据仓库的数据量及系统能回答的查询的类型 进行数据仓库的数据组织时，应根据当前应用的需求进行多粒度级设计。满足多角度，多层次数据查询要求。
数据仓库是现代数据堆栈的基础，所以当我们看到 Convoy 数据负责人 Chad Sanderson 在 LinkedIn 上宣称“数据仓库坏了”时，它引起了我们的注意。 不可变数据仓库如何结合规模和可用性 乍得桑德森的观点 现代数据堆栈有许多排列，但数据仓库是一个基础组件。 另一种方法：引入不可变数据仓库 不可变数据仓库概念（也称为活动 ETL）认为，仓库应该是通过数据来表示现实世界，而不是乱七八糟的随机查询、损坏的管道和重复信息。 不可变数据仓库本身是为流式设计的——从流式数据到批处理数据比反之更容易——因此由三种不同类型的 API 提供。 我并不认为不可变数据仓库是灵丹妙药。与任何方法一样，它也有其优点和缺点，而且肯定不是每个组织都适用。 与数据网格和其他崇高的数据架构计划一样，不可变数据仓库是一种理想状态，很少成为现实。
数据仓库之ODS层搭建 我们本项目中对数据仓库每层的搭建主要分为两部分，第一部分是确定都有哪些表，第二部分是确定数据装载的方式。 我们在进行ODS层搭建时，需要明确以下几点： 1）ODS层的表结构设计依托于从业务系统同步过来的数据结构。 2）ODS层要保存全部历史数据，故其压缩格式应选择压缩比较高的，此处选择gzip。 我们在进行数据同步时，同步到的用户行为日志数据当中是json字符串格式；增量表是使用Maxwell进行同步的，也是json字符串格式；全量表使用的是DataX同步的，同步到的数据是tsv格式的。 2.29数据装载脚本设计 由于上述28张表的数据装载逻辑相同，因此我们编写一个脚本来统一进行28张表的数据装载。 ，可以进行单表数据的装载，也可以使用参数“all“来进行全表数据的装载。
建立数据仓库的目的是帮助企业高层系统地组织、理解和使用数据，以便进行战略决策。 数据仓库系统的体系结构 源数据层 源数据是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。 数据存储与管理层 元数据 元数据是关于数据的数据，位于数据仓库的上层，用以描述数据仓库内数据的结构、位置和 建立方法。通过元数据进行数据仓库的管理和使用。 数据仓库 数据仓库中存放了企业的整体信息，而数据集市只存放了某个主题需要的的信息，其目的是 减少数据处理量。 关系型在线分析处理（ROLAP） 多维在线分析处理（MOLAP） 混合型在线分析处理（HOLAP） 前端分析工具层 前端工具主要包括 数据分析工具 报表工具 查询工具 数据挖掘工具 各种基于数据仓库或数据集市开发的应用 各种数据分析和汇总报表、数据挖掘结果是为满足用户需求而产生的结果形式。
一、数仓 数据仓库的核心是展现层和提供优质的服务。 针对性强，主要应用于数据仓库构建和OLAP引擎低层数据模型。 总线架构 多维体系结构(总线架构) 数据仓库领域里，有一种构建数据仓库的架构，叫Multidimensional Architecture（MD），中文一般翻译为“多维体系结构”，也称为“总线架构”（Bus 一致性维度 在多维体系结构中，没有物理上的数据仓库，由物理上的数据集市组合成逻辑上的数据仓库。而且数据集市的建立是可以逐步完成的，最终组合在一起，成为一个数据仓库。 这样，一致性维度将多个数据集市结合在一起，一致性事实保证不同数据集市间的事实数据可以交叉探查，一个分布式的数据仓库就建成了。
构建自己的数据仓库时要考虑的基本因素 ? 我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。 通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。 大多数现代数据仓库解决方案都设计为使用原始数据。它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。 ETL vs ELT:考虑到数据仓库的发展 Snowflake构建在Amazon S3云存储上，它的存储层保存所有不同的数据、表和查询结果。 当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。
一、前言 工作内容的变更，导致重新回到数据仓库模型的架构和设计，于是花点时间比较系统的回顾数据仓库建模和系统建设的知识体系，记录下来，作为笔记吧。 二、模型 无论数据仓库技术如何变化，从RDBMS到NoSQL,从传统技术到大数据，其实只是实现技术手段的变化，数据仓库建设生命周期的模式从来都不曾真正颠覆性改变过。向前辈致敬。 另外项目团度在招：资深的数据仓库模型设计师-工作地点北京，有感兴趣的可以把简历发给我吧。
数据挖掘 功能 II . 数据挖掘 结果判断 III . 数据挖掘 学习框架 IV . 数据挖掘 分类 I . 数据挖掘 功能 ---- 1 . 数据挖掘 结果判断 ---- 数据挖掘结果判断 : 数据挖掘得出的 知识 / 模式 , 如何判断得出的结果是否有效 ; ① 客观判断方法 : 通过科学计算进行判断是否正确 , 该计算基于 模式 的t 统计和结构 数据挖掘 学习框架 ---- 1 . 数据挖掘技术 ( 重点 ) : 聚类分析 , 异常检测 , 分类 , 关联规则分析 , 序列模式分析 , 数据方体与数据仓库 ; 2 . 数据挖掘应用 : CRM , 搜索分析 , 网络安全 , 生物信息分析 … IV . 数据挖掘 分类 ---- 1 . 根据输入数据类型分类 : ① 根据 数据模型 分类 : 根据数据模型分类 , 分类成 关系 , 面向对象 , 对象 - 关系 , 数据仓库 等不同类型的数据模型的 数据挖掘 ; ② 根据 数据类型 分类
文章目录 一、 数据挖掘特点 二、 数据挖掘组件化思想 三、 决策树模型 1、 决策树模型创建 2、 树根属性选择 一、 数据挖掘特点 ---- 1 . 用于挖掘的数数据源 必须 真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 . 数据必须海量 : ① 少量数据处理 : 少量数据使用统计方法分析 , 不必使用数据挖掘 ; ② 海量数据 : 处理海量数据时 , 才使用数据挖掘 , 涉及到 有效存储 , 快速访问 , 合理表示 等方面的问题 , 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、 数据挖掘组件化思想 数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模 和 预测建模 又称为 模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如
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