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数据仓库与数据挖掘课程报告

数据仓库数据挖掘课程报告

数据仓库与数据挖掘课程是现代计算机科学中的重要课程之一。它主要涉及到数据仓库的建设与维护,以及在数据仓库中进行数据挖掘的相关技术。本报告将从数据仓库数据挖掘的基本概念、建设流程和常用技术等方面进行技术向解析

一、数据仓库的基本概念

在理解数据仓库之前,需要先了解数据仓库的两个基本概念:OLTP和OLAP

OLTP(Online Transaction Processing,联机事务处理)是指数据应用系统中的实时处理,它主要针对对事务数据进行新增、查询、删除和修改等操作。OLTP系统是面向业务应用的数据处理系统,一般来说是基于传统的关系型数据库进行设计和实现。

OLAP(Online Analytical Processing,联机分析处理)则是指数据分析系统中的离线处理,它主要针对历史数据的分析和挖掘。OLAP系统则是用于支持决策分析和智能查询的,一般来说是基于数据仓库或多维数据集合进行设计和实现的。

数据仓库(Data Warehouse)则是为了支持OLAP而设计的一种数据存储方式。它是一个将企业之前散布在不同系统、文件和数据库中的数据,进行统一、清洗和集成后存入的一个专门设立的数据管理系统。数据仓库的设计与建设的出发点是以业务应用为视角,将多个系统中的数据以一种清晰、可视化的形式呈现出来。

二、数据仓库的建设流程

数据仓库的建设流程主要包括以下几个步骤:

  1. 数据源的确认与准备

首先要确定分析所需的数据,确定需要接入哪些数据源,了解数据源的数据结构。然后对数据进行清洗、加工、整合,为后续分析工作做好准备。

  1. 数据仓库的设计与建立
本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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