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第十四章 数据仓库与数据挖掘
数据仓库
数据仓库和数据库的区别：https://blog.csdn.net/maiduiyizu/article/details/80371410
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。
目的：根据决策需求对企业的数据采取适当的手段进行集成，形成一个综合的、面向分析的数据环境，用于支持企业的信息型、决策型的分析应用。
特性：面向主题性、集成性、不可更新性、时间特性等。
粒度：综合级别。它影响到数据仓库的数据量以及系统能回答的查询的类型。
粒度小，细节就多，能回答的查询就多。粒度大，细节就少，能回答的查询的就少。
操作型数据存储的目的：支持一些特殊的应用功能：即时联机分析应用和全局型联机分析应用。
ODS
- ODS I：更新频率为秒级。
- ODS II：更新频率为小时级。
- ODS III：更新频率是天级。
- ODS IV：根据数据来源方向和类型区分。
数据集成
- 抽取
- 转换
- 清理
- 装载
数据仓库数据的维护策略
- 实时维护：数据变化时更新
- 延时维护：数据变化时先不管，等要查询的时候再更新
- 快照维护：定期更新
OLAP的实现方式
- 基于多维数据库的OLAP（MOLAP）
- 基于关系数据库的OLAP（ROLAP）
- 混合型的OLAP（HOLAP）
数据挖掘
步骤：
- 数据准备
- 数据选取
- 数据预处理：消除噪声、计算缺值数据等。
- 数据变换
- 数据挖掘
- 结果解释评估
挖掘方法：
- 关联规则挖掘
- 分类挖掘
- 聚类挖掘
- 时间序列分析