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1、1第一章作業(yè)第一章作業(yè)1數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的本質(zhì)差別是什么?書數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的本質(zhì)差別是什么?書P2P2(1)數(shù)據(jù)庫用于事務(wù)處理,數(shù)據(jù)倉庫用于決策分析。(2)數(shù)據(jù)庫保持事物處理的當(dāng)前狀態(tài),數(shù)據(jù)倉庫即保存過去的數(shù)據(jù)又保存當(dāng)前的數(shù)據(jù)。(3)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是大量數(shù)據(jù)庫的集成。(4)對數(shù)據(jù)庫的操作比較明確,操作數(shù)量較小。對數(shù)據(jù)倉庫操作不明確,操作數(shù)據(jù)量大。6.6.OLTPOLAP細(xì)節(jié)性數(shù)據(jù)綜合性數(shù)據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)經(jīng)常更新不更新,但周期性刷新一
2、次性處理的數(shù)據(jù)量小一次處理的數(shù)據(jù)量大對響應(yīng)時間要求高響應(yīng)時間合理面向應(yīng)用,事務(wù)驅(qū)動面向分析,分析驅(qū)動8定義為關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù),描述數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)及其環(huán)境的數(shù)據(jù)。9元數(shù)據(jù)不僅僅是數(shù)據(jù)倉庫的字典,而且還是數(shù)據(jù)倉庫本身功能的說明數(shù)據(jù),是整個數(shù)據(jù)倉庫的核心。數(shù)據(jù)字典是關(guān)于數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的描述,而不是數(shù)據(jù)本身,數(shù)據(jù)字典是數(shù)據(jù)庫的元數(shù)據(jù)。1818、統(tǒng)計學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘的不同。、統(tǒng)計學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘的不同。統(tǒng)計學(xué)主要是對數(shù)量數(shù)據(jù)或連續(xù)值數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)值計算的定量分析
3、,得到數(shù)量信息。數(shù)據(jù)挖掘主要對離散數(shù)據(jù)進(jìn)行定性分析,得到規(guī)則知識。在統(tǒng)計學(xué)中有聚類分析和判別分析,它們與數(shù)據(jù)挖掘中的聚類和分類相似。但是,采用的標(biāo)準(zhǔn)不一樣,統(tǒng)計學(xué)的聚類采用的“距離”是歐式距離,即兩點間的坐標(biāo)(數(shù)值)距離。而數(shù)據(jù)挖掘的聚類采用的“距離”是海明距離,即屬性取值是否相同,相同者距離為0,不相同者距離為1??傊?,統(tǒng)計學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘是有區(qū)別的,但是,它們之間是相互補充的。不少數(shù)據(jù)挖掘的著作中均把統(tǒng)計學(xué)的不少方法引入到數(shù)據(jù)挖掘中,與
4、將機器學(xué)習(xí)中不少方法引入到數(shù)據(jù)挖掘中一樣,作為從數(shù)據(jù)獲取知識的一大類方法。1919、說明數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的不同。、說明數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的不同。數(shù)據(jù)倉庫是在數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。它將大量的數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)按決策需求進(jìn)行重新組織,以數(shù)據(jù)倉庫的形式進(jìn)行存儲,將為用戶提供輔助決策的隨機查詢、綜合信息以及隨時間變化的趨勢分析信息等。數(shù)據(jù)倉庫是一種存儲技術(shù),其數(shù)據(jù)存儲量是一般數(shù)據(jù)庫的100倍,包含大量的歷史數(shù)據(jù)、當(dāng)前的詳細(xì)數(shù)據(jù)以及綜合數(shù)據(jù)。它能
5、適應(yīng)不同用戶對不同決策需要提供所需的數(shù)據(jù)和信息。數(shù)據(jù)挖掘是從人工智能機器學(xué)習(xí)中發(fā)展起來的。它研究各種方法和技術(shù),從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息和知識。最常用的數(shù)據(jù)挖掘方法是統(tǒng)計分析方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和機器學(xué)習(xí)中研究的方法。數(shù)據(jù)挖掘中采用機器學(xué)習(xí)的方法有歸納學(xué)習(xí)方法(如覆蓋正例排斥反例方法,如AQ系列算法、決策樹方法等)、遺傳算法、發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)算法(如公式發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)BACON)等。利用數(shù)據(jù)挖掘的方法和技術(shù)從數(shù)據(jù)倉庫中挖掘的信息和知識,反映了數(shù)據(jù)
6、倉庫中數(shù)據(jù)的規(guī)律性。用戶利用這些信息和知識來指導(dǎo)和幫助決策。例如,利用分類規(guī)則來預(yù)測未知實體的類別。2323:數(shù)據(jù)倉庫與聯(lián)機分析出口里、數(shù)據(jù)挖掘在決策支持方面有什么不同?:數(shù)據(jù)倉庫與聯(lián)機分析出口里、數(shù)據(jù)挖掘在決策支持方面有什么不同?3OLAP服務(wù)器將加強和規(guī)范化決策支持的服務(wù)工作,集中和簡化了數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器的部分工作,即OLAP服務(wù)器從數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器中抽取數(shù)據(jù),在OLAP服務(wù)器中轉(zhuǎn)換成客戶端要求的多維視圖,并進(jìn)行多維數(shù)據(jù)分析,將分析結(jié)果
7、傳送給客戶端,這種結(jié)構(gòu)形式工作效率更高。11.11.數(shù)據(jù)模型與數(shù)學(xué)模型有什么區(qū)別?數(shù)據(jù)模型與數(shù)學(xué)模型有什么區(qū)別?答:數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)特征的抽象,數(shù)據(jù)管理教學(xué)的形式框架,數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中用以提高信息表示和操作手段的形勢構(gòu)架。數(shù)據(jù)模型包括數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)部分、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的操作部分和數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的約束條件。數(shù)學(xué)模型是根據(jù)對研究對象所觀察到的現(xiàn)象及實踐經(jīng)驗,歸結(jié)成的一套反映其內(nèi)部因素數(shù)量關(guān)系的數(shù)學(xué)公式、邏輯準(zhǔn)則和具體算法。用以描述和研究客觀現(xiàn)象的運動
8、規(guī)律。1515第三范式數(shù)據(jù)模型與星型模型有什么不同?第三范式數(shù)據(jù)模型與星型模型有什么不同?第三范式不同于星型模型之處在于,把事實表和維表的屬性作為一個實體都集中在同一數(shù)據(jù)庫表中,或分成多個實體用多個表來表示,每個表按第三范式組織數(shù)據(jù)。它減少了為表中的鍵和不必要的屬性。1717簡單說明簡單說明ETLETL過程的主要步驟。過程的主要步驟。ETL過程的主要步驟概括為:(1)決定數(shù)據(jù)倉庫中需要的所有的目標(biāo)數(shù)據(jù)(2)決定所有的數(shù)據(jù)源,包括內(nèi)部和外
9、部的數(shù)據(jù)源(3)準(zhǔn)備從源數(shù)據(jù)到目標(biāo)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)映射關(guān)系(4)建立全面的數(shù)據(jù)抽取規(guī)則(5)決定數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和清洗規(guī)則(6)為綜合表制定計劃(7)組織數(shù)據(jù)緩沖區(qū)域和檢測工具(8)為所有的數(shù)據(jù)裝載編寫規(guī)程(9)維度表的抽取、轉(zhuǎn)換和裝載(10)事實表的抽取、轉(zhuǎn)換和裝載1818、說明數(shù)據(jù)抽取工作的內(nèi)容。、說明數(shù)據(jù)抽取工作的內(nèi)容。P28P282121數(shù)據(jù)裝載方式與類型有哪些?數(shù)據(jù)裝載方式與類型有哪些?答:數(shù)據(jù)倉庫中最基本的元數(shù)據(jù)相當(dāng)于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)字
10、典。由于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫有很大的不同,因此元數(shù)據(jù)的作用遠(yuǎn)不是數(shù)據(jù)字典所能相比的。元數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中有著舉足輕重的作用,它不僅僅定義了數(shù)據(jù)倉庫有什么,指明了數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的內(nèi)容和位置,刻畫了數(shù)據(jù)的抽取和轉(zhuǎn)換規(guī)則,存儲了與數(shù)據(jù)倉庫有關(guān)的各種商業(yè)信息,而且整個數(shù)據(jù)倉庫的運行都是基于元數(shù)據(jù)的,如數(shù)據(jù)的修改,跟蹤,抽取,裝入,綜合等。23什么是關(guān)于數(shù)據(jù)源的元數(shù)據(jù)?什么是關(guān)于數(shù)據(jù)源的元數(shù)據(jù)?答:關(guān)于數(shù)據(jù)模型的元數(shù)據(jù)描述了數(shù)據(jù)倉庫中有什么數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)
11、之間的關(guān)系,是用戶管理數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)。這種元數(shù)據(jù)可以支持從數(shù)據(jù)倉庫中獲取數(shù)據(jù)。用戶可以提出需要哪些表,系統(tǒng)從中選一個表,并得到表之間的關(guān)系。重復(fù)該過程,用戶希望能夠得到希望的數(shù)據(jù)。2424什么是關(guān)于數(shù)據(jù)模型的元數(shù)據(jù)?什么是關(guān)于數(shù)據(jù)模型的元數(shù)據(jù)?答:關(guān)于數(shù)據(jù)模型的元數(shù)據(jù)描述了數(shù)據(jù)倉庫中有什么數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)間的關(guān)系,支持用戶從數(shù)據(jù)倉庫中獲取數(shù)據(jù)。2525什么是關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫映射的元數(shù)據(jù)?什么是關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫映射的元數(shù)據(jù)?答:關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫映射的元數(shù)
12、據(jù),反映了數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)之間的映射,以及數(shù)據(jù)項是從哪個特定的數(shù)據(jù)源抽取的,經(jīng)過了哪些轉(zhuǎn)換、變換和裝載。第三章作業(yè)第三章作業(yè)1.1.聯(lián)機分析處理(聯(lián)機分析處理(OLAPOLAP)的簡單定義是什么?它體現(xiàn)的特征是什么。)的簡單定義是什么?它體現(xiàn)的特征是什么。P40P402.2.OLAPOLAP準(zhǔn)則中的主要準(zhǔn)則有哪些?準(zhǔn)則中的主要準(zhǔn)則有哪些?P41P413.3.什么是維?關(guān)系數(shù)據(jù)庫是二維數(shù)據(jù)嗎?如何理解多維數(shù)據(jù)?什么是維?關(guān)系數(shù)據(jù)庫是二
13、維數(shù)據(jù)嗎?如何理解多維數(shù)據(jù)?P43P43維是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度。關(guān)系數(shù)據(jù)庫不是二維數(shù)據(jù),只是通過二維關(guān)系表示了數(shù)據(jù)的多維概念。多維數(shù)據(jù)就是從多個特定角度來觀察特定的變量。4.4.MDDB(MultiDimensionalDatabase多維數(shù)據(jù)庫)是以多維的方式組織數(shù)據(jù),即以維作為坐標(biāo)系,采用類似于數(shù)組的形式存儲數(shù)據(jù)。RDBMS(relationaldatabasemanagementsystem,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng))通過數(shù)據(jù)、關(guān)
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