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数据仓库 分析

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数据 仓库根据数据 ， 覆盖范围可分为企业级数据 仓库和部门级数据 / 。什么是数据 仓库？数据 仓库数据仓库的主要特点:数据仓库以主题为导向；operational数据Library数据Organization是面向事务的，而数据in仓库是按照某个主题域组织的，On 数据挖和-2仓库谈论数据挖和-2仓库1，-1/ 数据挖掘与传统的数据 分析，如查询、报表和在线申请分析，的本质区别是 。
1、 数据 仓库的技术结构有哪些(1)数据Source is数据仓库系统的基础和整个系统的来源 。通常包括内部信息和外部信息 。内部信息包括存储在RDBMS 数据和各种文档数据中的各种业务流程 。外部信息包括各种法律法规、市场信息和竞争对手的信息等 。(2)对数据的存储和管理是整个数据 仓库系统的核心 。数据 仓库的真正关键是数据的存储和管理 。数据 仓库的组织管理决定了它不同于传统的数据库 ， 也决定了它对外的数据表达式 。
根据主题对现有业务系统进行提取、清理、有效整合和组织 。数据 仓库根据数据 ， 覆盖范围可分为企业级数据 仓库和部门级数据 / 。(3) OLAP(在线分析处理)服务器有效整合分析需要数据并按多维模型组织，进行多角度多层次分析并发现趋势 。其具体实现可分为ROLAP(关系在线分析处理)、MOLAP(多维在线分析处理)和HOLAP(混合在线分析处理) 。
2、何谓 数据 仓库?为什么要建立 数据 仓库?何谓 数据挖掘?它有哪些方面的功能...数据仓库概念:英文名为DataWarehouse，可缩写为DW或DWH 。数据 仓库的目的是建立一个面向分析的集成数据环境，为企业提供决策支持 。它是为分析 sex报告和决策支持而创建的 。数据 仓库本身并不“产生”任何数据 ， 同时也不需要从外部“消耗”任何数据，数据 。
3、 数据 仓库包括哪些技术数据 仓库是由数据仓库之父比林蒙在1990年提出的 。它的主要功能仍然是通过信息系统组织联机事务处理(OLTP) 。通过数据 仓库理论独有的数据存储架构，进行系统化的分析安排 ， 以方便各种分析方法如联机分析处理(OLAP)此外，它支持建立决策支持系统(DSS)和主管信息系统(EIS)，帮助决策者快速有效地从大量信息中输出有价值的信息
4、 数据 仓库的主要特征【数据仓库 分析】数据 仓库特点:数据仓库是主题导向的；operational数据Library数据Organization是面向事务的，而数据in仓库是按照某个主题域组织的 。主题是指用户用数据 仓库做决策时关心的关键方面 。一个主题通常与多个操作信息系统相关 。数据 仓库是集成的，数据仓库数据有一个分散操作类型数据 。数据 仓库原分发的数据library数据中的数据是经过系统加工、汇总、整理而得，必须剔除 。

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