數(shù)據(jù)倉庫復(fù)習(xí)提綱(已修改)
2025-08-17 07:54 本頁面
【正文】 孤單的微積分編輯數(shù)據(jù)庫應(yīng)用技術(shù)（數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘復(fù)習(xí)提綱）說明：考試形式：閉卷考試題型：填空、選擇、判斷、名詞解釋、簡答題、綜合題。（由于試題是隨機(jī)從試題庫中抽取，有可能抽取的試題中不會全部包含上述的所有題型）另外：本提綱僅針對試題中的名詞解釋、簡答題和綜合題提供復(fù)習(xí)參考，不包括填空、選擇、判斷等其它題型的參考。一、名詞解釋： 數(shù)據(jù)倉庫：是面向主題的、綜合的、不同時(shí)間的、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)的集合，用以支持經(jīng)營管理中的決策制定過程； 數(shù)據(jù)挖掘：就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可以理解的模式的過程；簡單的說是從大量數(shù)據(jù)中提取或挖掘知識，又被稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)。 操作數(shù)據(jù)存儲：是一種DW的混合形式，它面向主題的、及時(shí)的、最近的和集成的信息，用于支持企業(yè)的日常的全局應(yīng)用和決策制定，其中數(shù)據(jù)可以作為DW的通用數(shù)據(jù)源。 OLAP：是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)主要應(yīng)用，支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，且提供直觀易懂的結(jié)果。 商業(yè)智能：是數(shù)據(jù)倉庫（DW）、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)與資源管理系統(tǒng)ERP結(jié)合起來應(yīng)用于商業(yè)活動實(shí)際過程中，實(shí)現(xiàn)了技術(shù)服務(wù)于決策的目的。二、簡答題： 試敘述數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的區(qū)別：（1）、操作型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)針對事務(wù)處理任務(wù)，各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間各自分離，而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題域進(jìn)行組織的；（2）、操作型數(shù)據(jù)庫通常與某些特定的應(yīng)用相關(guān)，數(shù)據(jù)庫之間相互獨(dú)立，并且往往是并構(gòu)的，而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)在對原有分期的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)做抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過系統(tǒng)的加工、匯總和整理得到的；（3）、操作型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)通常實(shí)時(shí)更新，數(shù)據(jù)根據(jù)需要及時(shí)發(fā)生變化，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要用于決策分析，對涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢和定期更細(xì)，一旦某個數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫以后，一般情況下將作為數(shù)據(jù)檔案長期保存；（4）、操作型數(shù)據(jù)庫主要關(guān)心當(dāng)前某一個時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常包含較久遠(yuǎn)的歷史單位，因此總是包括一個時(shí)間維，以便可以研究趨勢和變化。試敘述數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的步驟及每一步完成的工作：（1）、概念模型：界定系統(tǒng)的邊界；確定主要的主題域；（2）、技術(shù)準(zhǔn)備工作：技術(shù)評估；技術(shù)環(huán)境準(zhǔn)備；（3）、邏輯模型設(shè)計(jì)：分析主題域；粒度層次的劃分；確定數(shù)據(jù)分割策略；關(guān)系模式定義；定義記錄系統(tǒng)；（4）、物理模型設(shè)計(jì)：確定數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)；確定索引策略；確定數(shù)據(jù)存放位置；確定存儲分配；（5）、數(shù)據(jù)倉庫生成：設(shè)計(jì)接口和數(shù)據(jù)裝入；（6）、數(shù)據(jù)倉庫的使用和維護(hù)：建立DSS；不斷理解需求和完善系統(tǒng)；維護(hù)DW；OLAP與OLTP的區(qū)別有哪些？它們適合于運(yùn)行在同一個服務(wù)器上嗎？為什么？OLTPOLAP用戶操作人員,低層管理人員決策人員,高級管理人員功能日常操作處理分析決策DB 設(shè)計(jì)面向應(yīng)用面向主題數(shù)據(jù)當(dāng)前的, 最新的細(xì)節(jié)的, 二維的分立的歷史的, 聚集的, 多維的集成的, 統(tǒng)一的存取讀/寫數(shù)十條記錄讀上百萬條記錄工作單位簡單的事務(wù)復(fù)雜的查詢用戶數(shù)上千個上百萬個DB 大小100MBGB100GBTB時(shí)間要求具有實(shí)時(shí)性對時(shí)間的要求不嚴(yán)格主要應(yīng)用數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理及其方法：（適當(dāng)舉例即可）（1）、在現(xiàn)實(shí)社會中，存在著大量的“臟”數(shù)據(jù)1）、不完整性 ：缺少感興趣的屬性；感興趣的屬性缺少部分屬性值；僅僅包含聚合數(shù)據(jù)，沒有詳細(xì)數(shù)據(jù)；2）、噪音數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)中包含錯誤的信息；存在著部分偏離期望值的孤立點(diǎn)；3）、不一致性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的不一致性；Label的不一致性；數(shù)據(jù)值的不一致性；（2）、數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源可能是多個互相獨(dú)立的數(shù)據(jù)源關(guān)系數(shù)據(jù)庫；多維數(shù)據(jù)庫（Data Cube）；文件、文檔數(shù)據(jù)庫（3）、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為了數(shù)據(jù)挖掘的方便（4）、
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