数据仓库与数据挖掘课程大作业

本文将介绍关于数据仓库与数据挖掘的课程大作业，旨在帮助学习者深入理解并进行实践操作。以下分别从数据仓库和数据挖掘两个方向进行解析。

一、数据仓库 数据仓库是指为了支持企业的决策而集成、存储、管理大量历史数据的系统。在数据仓库的搭建过程中，我们可以采用一些常见的OLAP工具，例如MySQL、Tableau、Power BI等，来进行数据的分析。而在作业中，我们可以利用这些工具加上数据集，按照作业要求进行数据挖掘。

下面以MySQL为例，介绍如何进行数据仓库的搭建与数据挖掘。

1. 数据搭建 在MySQL中，我们可以创建一个"warehouse"的数据库，用于存储数据仓库所需要的数据。在这里，我们介绍如何通过创建一个叫做"sales"的表来实现数据的存储。

CREATE DATABASE warehouse;
USE warehouse;
CREATE TABLE sales(
  ProductName VARCHAR(100) NOT NULL,
  SalesDate DATE NOT NULL,
  SalesAmount INT NOT NULL
);

上述代码中，我们新建了一个名为"sales"的表，包括三个字段，分别是“ProductName”、“SalesDate”和“SalesAmount”。这三个字段分别代表的意义是销售品名、销售日期和销售额。

2. 数据挖掘 接下来，我们就可以根据作业的要求，进行数据挖掘。举例来说，如果是要求分析在2019年1月份的“iPhone”销售额，则可以使用下列代码来实现。

SELECT SUM(SalesAmount) AS TotalSales
FROM sales
WHERE ProductName = 'iPhone'
AND SalesDate BETWEEN '2019-01-01' AND '2019-01-31';

这段代码的作用是查询"sales"表中，"ProductName"为"iPhone"且"SalesDate"在2019年1月1日至2019年1月31日之间的"SalesAmount"总和。数据仓库在数据挖掘中的应用，可以成为企业决策的有力支撑。

二、数据挖掘