数据分析模型与数据挖掘:是基于数据仓库和分析数据仓库 。Data 仓库本身是一个非常大的数据库，但是data 仓库存储的是从组织职务数据库整合的数据；数据库是面向事务的，数据仓库是面向主题的 ， 数据库一般存储业务数据，data 仓库一般存储历史数据；数据库设计是尽可能避免冗余，一般是针对某个业务应用而设计的，比如简单的用户表，记录的是用户名、密码等简单数据，符合业务应用，但不符合分析，数据仓库有意引入冗余，根据分析需求、分析维度、分析指标进行设计；数据库是用来捕获数据的，数据仓库是用来分析数据的 。
1、数据 仓库主要三个领域含义是什么 Data 仓库三个主要字段的含义如下 。1.数据采集是指从各种数据源获取数据 ， 并将其转换成data 仓库可用的格式 。在数据采集过程中，我们需要考虑数据的完整性、准确性、实时性和数据的大小 。2.数据处理是指对采集的数据进行清洗、转换、整合和加载，以保证数据的质量和一致性 。在数据处理过程中，需要考虑数据清洗、去重、格式转换、数据集成、数据验证和数据处理等问题 。
2、简述数据 仓库有哪些主要的特征1和data 仓库是面向主题的；操作数据库的数据组织是面向事务处理任务的，而data 仓库中的数据是按照某个主题域组织的 。主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的关键方面 。一个主题通常与多个操作信息系统相关 。2.数据仓库是整合的，数据仓库的数据来自零散的运营数据 。从原始数据中提取所需数据，进行加工整合 ， 统一整合后才能录入数据仓库；data 仓库中的数据是在对原始零散的数据库数据进行提取和清理的基础上，经过系统的加工、汇总和整理而得到的 。必须消除源数据中的不一致，以确保data 仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息 。
3、数据 仓库的主要特性包括【仓库数据分析,数据仓库数据分析】 data 仓库的主要特点是:高效率、数据质量、可扩展性、主题定向 。data 仓库的分析数据一般分为日、周、月、季、年等 。可以看出，以日为周期的数据要求效率最高，要求客户在24小时甚至12小时内看到昨天的数据分析 。由于一些企业的日常数据量很大，设计不良的数据往往会出现问题仓库 。data 仓库提供的各类信息必须准确 。但是因为data 仓库的流程通常分为多个步骤 ， 包括数据清洗、加载、查询、展现等 。，复杂的架构会有更多的层次 。然后因为数据源有脏数据或者代码不严谨 ， 会导致数据失真，客户可能会看到错误的信息，从而导致分析 。
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