数仓第一章作业

文章目录

• 数仓第一章作业
• • 习题
  • • 1、给出下列英文短语或缩写的中文名称，并简述其含义
    • 2、简述操作型数据与分析型数据的主要区别
    • 3、简述数据仓库的含义
    • 4、简述数据仓库的特征
    • 5、简述主题的定义
    • 6、简述元数据的概念
    • 7、简述数据挖掘的主要任务
    • 8、简述数据挖掘的主要步骤
    • 9、下列活动是否属于数据挖掘任务，并简述其理由
    • 10、简述数据仓库与数据挖掘的区别

习题

1、给出下列英文短语或缩写的中文名称，并简述其含义

• DataBase

  数据库（DataBase）：指存储在计算机或其他电子设备中的数据的集合，可用于查询、更新、管理和维护数据。

• On-Line Transaction Processing(OLTP)

  在线事务处理（On-Line Transaction Processing，OLTP）：指一种信息处理方式，用于处理日常业务事务，例如银行交易、在线购物等。

• Decision Support System(DSS)

  决策支持系统（Decision Support System，DSS）：指一种基于计算机技术和数据分析的系统，用于帮助管理者进行决策。

• Systems Development Life Cycle(SDLC)

  系统开发生命周期（Systems Development Life Cycle，SDLC）：指软件开发过程中涉及的各个阶段，包括计划、需求分析、设计、开发、测试、实施和维护等。

• Extract-Transform-Load(ETL)

  抽取-转换-加载（Extract-Transform-Load，ETL）：指将不同来源的数据抽取出来，经过转换后加载到数据仓库中的过程。

• Data Warehouse(DW)

  数据仓库（Data Warehouse，DW）：指一个用于集中存储和管理企业数据的数据存储系统。

• Data Warehouse Management System(DWMS)

  数据仓库管理系统（Data Warehouse Management System，DWMS）：指用于管理和维护数据仓库的软件系统。

• Data Warehouse System(DWS)

  数据仓库系统（Data Warehouse System，DWS）：指一个用于构建和管理数据仓库的完整系统。

• Knowledge Discovery in database(KDD)

  数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in database，KDD）：指通过从大型数据库中提取出未知的、有用的、隐含的信息的一系列过程。

• Data Mining(DM)

  数据挖掘（Data Mining，DM）：指使用各种技术和算法从数据中发现有用的模式、规律或趋势的过程。

• On-Line Analytic Processing(OLAP)

  在线分析处理（On-Line Analytic Processing，OLAP）：指一种用于分析数据的技术和工具，它允许用户从不同的角度、多个维度对数据进行分析、查询和报表生成。

2、简述操作型数据与分析型数据的主要区别

操作型数据和分析型数据是两种不同的数据类型，它们的主要区别在于它们的用途和处理方式。

操作型数据通常是指用于日常业务操作和管理的数据，例如订单、交易、库存等。这些数据通常需要实时地进行增删改查，以支持企业的日常业务运作。操作型数据需要高效地存储和处理，以确保数据的准确性和及时性。

分析型数据则是指用于分析和决策的数据，例如市场调研数据、销售数据、客户数据等。这些数据通常需要进行复杂的分析和挖掘，以帮助企业做出更明智的决策。分析型数据需要进行深入的探索和挖掘，以发现潜在的模式、趋势和机会。

在处理方式方面，操作型数据通常采用事务型处理（Transaction Processing），即数据在实时操作时进行增删改查；而分析型数据通常采用批处理（Batch Processing）或在线分析处理（OLAP）等方式，即对数据进行离线分析和挖掘。此外，分析型数据通常需要经过清洗、转换、整合等复杂的预处理过程，以保证数据的质量和可用性。

3、简述数据仓库的含义

数据仓库是指一个用于集中存储和管理企业数据的数据存储系统。它可以被视为企业数据的一个集合，其中包含来自不同数据源和不同业务系统的数据，经过整合、清洗、转换和存储后，以支持企业的决策和分析需求。

数据仓库通常被设计为一个面向主题、集成、稳定、可靠和可扩展的数据存储系统。它与操作型数据库不同，主要用于支持分析和决策需求，而不是日常业务操作。在数据仓库中，数据被组织成多维度的数据模型，以支持复杂的分析和查询需求。

数据仓库的建设需要进行一系列的过程，包括需求分析、数据建模、ETL（Extract-Transform-Load）处理、数据存储和管理、数据挖掘和分析等。通过数据仓库，企业可以获得准确、全面、一致和实时的数据，以支持企业的决策和管理需求。同时，数据仓库还可以帮助企业发现数据中潜在的模式、规律和趋势，以指导企业的发展和优化决策。

4、简述数据仓库的特征

数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、可靠的、可扩展的、历史性的数据存储系统。其主要特征如下：

1. 面向主题：数据仓库是围绕特定的主题或业务需求建立的，例如销售、客户、产品等。数据被组织成多维度的数据模型，以支持复杂的查询和分析需求。
2. 集成的：数据仓库是从多个数据源中集成而来的，包括内部业务系统、外部数据供应商等。通过数据清洗、转换和整合等过程，将不同来源的数据组合在一起，以获得更准确、完整、一致和可用的数据。
3. 稳定的：数据仓库的数据是以稳定、可重复的方式进行存储和管理的。它通常具有较高的数据完整性和数据质量，以确保数据的可靠性和一致性。
4. 可靠的：数据仓库的数据是经过验证和审计的，以确保数据的正确性和可靠性。它通常采用备份、恢复、安全和权限控制等措施，以保护数据的安全性和可靠性。
5. 可扩展的：数据仓库的数据通常是具有可扩展性的，可以支持大规模的数据存储和处理需求。它通常具有高性能和高吞吐量，以支持快速的查询和分析。
6. 历史性的：数据仓库存储的是历史性的数据，包括过去、现在和未来的数据。它可以支持分析和挖掘历史数据，以发现潜在的模式、趋势和机会，以指导企业的发展和决策。

5、简述主题的定义

在数据仓库中，主题是指数据仓库中与企业决策和分析相关的一类数据集合。主题通常涵盖了某个或某些特定的业务领域或业务过程，例如销售、客户、产品、市场、财务等。

主题是数据仓库建模的基础，其特点是面向业务需求，而不是面向具体业务操作。数据仓库通常是围绕特定的主题或业务需求建立的，以支持复杂的查询和分析需求。

在建立数据仓库时，主题建模是一种重要的建模方法。它使用维度模型或星型模型来组织数据，其中维度表示主题的各种属性或特征，而事实表则表示这些属性的度量值或指标。这种建模方法有利于数据的组织、存储和查询，以满足企业的决策和分析需求。

6、简述元数据的概念

元数据是指描述数据的数据，也可以被称为“数据的数据”。它是指描述数据的属性、结构、关系、来源、业务规则等信息的集合。元数据用于描述和管理数据仓库中的数据资源，是数据仓库建设和管理的重要组成部分。

元数据可以包括以下内容：

1. 数据结构信息：包括数据表、字段、数据类型、长度、精度等信息。
2. 数据关系信息：包括数据表之间的关系、连接条件、关联关系等信息。
3. 数据源信息：包括数据源的类型、位置、访问方式、连接信息等信息。
4. 业务规则信息：包括数据的定义、格式、有效性验证等业务规则信息。
5. 数据质量信息：包括数据的准确性、完整性、一致性、可用性等质量信息。
6. 其他信息：包括数据的历史信息、安全信息、使用信息等其他相关信息。

元数据是数据仓库中的重要组成部分，它可以用于数据仓库的设计、开发、管理和维护等各个方面。通过元数据管理，可以实现数据的一致性、准确性、完整性和可靠性，提高数据的质量和可用性，从而提高企业的决策和分析能力。

7、简述数据挖掘的主要任务

数据挖掘是指通过运用统计学、机器学习和人工智能等方法，从大量数据中发掘潜在的、未知的、有价值的模式和知识的过程。数据挖掘的主要任务包括：

1. 探索性数据分析：对数据进行预处理、可视化、统计分析等方法，以了解数据的特征、规律和异常情况。
2. 数据预处理：对数据进行清洗、集成、转换和规约等操作，以消除噪声、填补缺失值、解决冲突等，提高数据的质量和可用性。
3. 特征选择和提取：从原始数据中选取相关的特征变量，或通过特征提取方法将原始数据转换为更有用的特征集合。
4. 模型选择和建立：根据问题需求和数据特征，选择合适的建模方法和算法，建立预测模型或分类模型等。
5. 模型评估和优化：通过交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等方法，对模型的性能和准确度进行评估和优化。
6. 结果解释和应用：通过模型的结果和分析，发现数据的潜在模式和规律，并将其应用于实际业务中，以支持决策和优化业务流程。

8、简述数据挖掘的主要步骤

数据挖掘是一个复杂的过程，一般包括以下主要步骤：

1. 数据预处理：这是数据挖掘的第一步，目的是清洗、集成、转换和规约原始数据，以消除数据中的噪声、填补缺失值、解决冲突等，提高数据的质量和可用性。常见的预处理方法包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
2. 特征选择和提取：在数据预处理之后，需要从原始数据中选取相关的特征变量，或通过特征提取方法将原始数据转换为更有用的特征集合。这一步是为了减少数据的维度，降低模型复杂度，并提高模型的性能和效率。常见的特征选择和提取方法包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、线性判别分析（LDA）等。
3. 数据建模：在特征选择和提取之后，需要选择合适的数据建模方法和算法，以建立预测模型或分类模型等。常见的数据建模方法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。
4. 模型评估和优化：通过交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等方法，对模型的性能和准确度进行评估和优化。常见的模型评估和优化方法包括网格搜索、学习曲线、正则化等。
5. 结果解释和应用：最后，需要通过模型的结果和分析，发现数据的潜在模式和规律，并将其应用于实际的业务领域，以支持决策和优化业务流程。

9、下列活动是否属于数据挖掘任务，并简述其理由

• 根据性别划分超市的顾客

  不属于数据挖掘任务。性别是一个明显的分类变量，不需要使用数据挖掘技术来划分顾客。可以通过简单的统计方法，如计数和百分比，来获得这些信息。

• 根据可赢利性划分超市的顾客

  属于数据挖掘任务。可赢利性是一个复杂的概念，涉及多个因素，如收入、消费习惯、购买频率等。通过挖掘大量的顾客数据，可以识别出那些具有高可赢利性的顾客，并制定相应的营销策略。

• 预测投一对骰子的结果

  不属于数据挖掘任务。这是一个简单的概率问题，不需要使用数据挖掘技术。

• 使用历史记录预测某超市股票明天的价格

  不属于数据挖掘任务。这是一个金融预测问题，需要使用复杂的金融模型和分析方法，而不是数据挖掘技术。

10、简述数据仓库与数据挖掘的区别

数据仓库和数据挖掘都是与数据相关的概念，但它们有着不同的重点和目的。

数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、时间变化和非易失性的数据集合，用于支持企业决策和分析。它主要用于存储和管理来自多个数据源的大量结构化数据，并进行数据清洗、转换和加载，从而实现数据的一致性和准确性。数据仓库的主要目标是提供一致、易于访问和理解的数据视图，帮助企业进行决策和分析。

数据挖掘则是一种自动化的数据分析技术，用于发现数据中的模式、关系、趋势和异常。它主要用于在大量数据中寻找隐藏的知识和信息，为企业提供预测、分类、聚类、关联规则和异常检测等功能。数据挖掘的主要目标是从数据中提取有用的知识，帮助企业做出更好的决策，增强竞争力。

因此，虽然数据仓库和数据挖掘都涉及到数据处理和分析，但它们的重点和目的不同。数据仓库主要关注数据的集成、管理和展现，数据挖掘主要关注数据中的模式和关系的发现。同时，数据仓库通常包括数据挖掘技术作为其分析工具之一，以帮助用户发现更多的知识和信息。