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文檔簡介

2019/11/5,數據倉庫與數據挖掘,1,第2章 數據倉庫的數據存儲與處理,謝紅俠,2019/11/5,數據倉庫與數據挖掘,2,2.1 數據倉庫的三層數據結構,2019/11/5,數據倉庫與數據挖掘,3,2.2 數據倉庫的數據特征,狀態數據與事件數據 當前數據與周期數據 數據倉庫中的元數據,2019/11/5,數據倉庫與數據挖掘,4,2.3 數據倉庫的數據ETL過程,ETL概念 ETL過程前后數據的特征 數據的ETL過程描述 抽取（Capture/Extract） 清洗（Scrub/Cleanse） 轉換（Transform） 加載和索引（Load/Index）,2019/11/5,數據倉庫與數據挖掘,5,ETL的概念,數據ETL是用來實現異構數據源的數據集成，即完成數據的抓取/抽取（Capture/Extract）、清洗（Scrub or data cleansing）、轉換（Transform）、裝載與索引（Load and Index）等數據調和工作,2019/11/5,數據倉庫與數據挖掘,6,數據的ETL過程描述,2019/11/5,數據倉庫與數據挖掘,7,數據ETL過程的實施要點,ETL過程是一個數據流動的過程，中間的“T”（轉換）是關鍵 ； ETL工具的選擇非常重要，運用合適的工具會事半功倍 ； 如何保證數據質量？數據質量在一定程度上決定了數據倉庫的價值 。,2019/11/5,數據倉庫與數據挖掘,8,2.4 多維數據模型和星模式,多維數據模型及其相關概念 多維數據模型的物理實現 多維建模技術簡介 一個星模式的例子,2019/11/5,數據倉庫與數據挖掘,9,多維數據模型及其相關概念,有關多維數據模型的幾個概念：維、維類別、維屬性、度量、粒度及分割等 關于數據綜合級別與粒度的確定:一般把數據分成四個級別：早期細節級、當前細節級、輕度綜合級、高度綜合級,2019/11/5,數據倉庫與數據挖掘,10,多維數據模型的物理實現,多維數據庫（MDDB）,其數據是存儲在大量的多維數組中，而不是關系表中 ,與之相對應的是多維聯機分析處理（MOLAP） 關系數據庫是存儲OLAP數據的另一種主要方式。與之對應的是關系聯機分析處理（ROLAP）,2019/11/5,數據倉庫與數據挖掘,11,多維建模技術簡介,兩種主流建模技術 :由Inmon提出的企業級數據倉庫模型和由Kimball提出的多維模型 ； 基于關系數據庫的多維數據建模，如星型,雪花和

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