上海海洋大學(xué)數(shù)據(jù)倉庫復(fù)習(xí)內(nèi)容

1、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘復(fù)習(xí)內(nèi)容第一章4. 說明OLTP概念和OLAO既念答：OLTP(On Line Transaction Processing,聯(lián)機(jī)事物處理)是在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的事務(wù)處理工作 以快速的響應(yīng)和頻絮的散捉條踐為待苗，使用戶-利用數(shù)沸庫鍛夠訣遠(yuǎn)地處理具體的it 務(wù)。OLAP (On Line An alytical Process ing)聯(lián)機(jī)分析處理，是使用多維數(shù)據(jù)庫和多維分析的方法，對多個關(guān)系數(shù)據(jù)庫共同進(jìn)行大量的綜合計算來得到結(jié)果的方法。6.說明OLTP與OLAP的主要區(qū)別。答：OLTP針對的是細(xì)節(jié)性數(shù)據(jù)、當(dāng)前數(shù)據(jù)、經(jīng)常更新、一次性處理的數(shù)據(jù)量小、對響應(yīng)時 間要求高且面向應(yīng)用，事務(wù)驅(qū)

2、動；OLAP針對的是綜合性數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、不更新，但周期性刷新、一次處理的數(shù)據(jù)量大、響應(yīng)時間合理且面向分析，分析驅(qū)動。9兌啜幕勺敘棉子典的靈存Z答：在數(shù)據(jù)倉庫中引入了 “元數(shù)據(jù)”的概念，它不僅僅是數(shù)據(jù)倉庫的字典，而且還是數(shù)據(jù)倉 庫本身信息的數(shù)據(jù)。15 .數(shù)據(jù)挖掘與OLAP有什么不同答：OLAP是在帶層次的維度和跨維度進(jìn)行多維數(shù)據(jù)分析的。數(shù)據(jù)挖掘則不同，它是以變量 和記錄為基礎(chǔ)進(jìn)行分析的。第二章3. 說明數(shù)據(jù)集市與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別與聯(lián)系。答：聯(lián)系：數(shù)據(jù)集市是一種更小，更集中的數(shù)據(jù)倉庫，為公司提供了一條分析商業(yè)數(shù)據(jù)的廉價途徑。數(shù)據(jù)集市是指具有特定應(yīng)用的數(shù)據(jù)倉庫，主要針對某個具有戰(zhàn)略意義的應(yīng)用或者具依

3、躬門級的應(yīng)用 支持用戶利円已有的數(shù)據(jù)荻得亟要的竟?fàn)巸?yōu)勢或-者找到進(jìn)人浙市場的 具體解決方案。區(qū)別：(1) 數(shù)據(jù)倉庫是基于整個企業(yè)的數(shù)據(jù)模型建立的，它面向企業(yè)范圍內(nèi)的主題。而數(shù)據(jù)集 市是按照某一疔(2) 部門的主題與企業(yè)的主題之間可能存在關(guān)聯(lián)，也可池不疥在關(guān)底。(3) 數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)組織一般采用星型模型。(4) 畫出數(shù)據(jù)集市的兩種結(jié)構(gòu)圖，說明它們的不同點.獨立型數(shù)據(jù)集市直接從操作型環(huán)境獲取數(shù)據(jù)，從屬型數(shù)據(jù)集市從企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫獲取數(shù)據(jù)，帶有從屬型數(shù)據(jù)集市的體系結(jié)構(gòu)。17. 簡單說明ETL過程的主要步驟.ETL過程的主要步驟概括為：(1)(2) 決定所有的數(shù)據(jù)源,(3)（4）建僉至通的董屈鈾取規(guī)刖注

4、孤數(shù)把緩沖區(qū)賤和樓則工具（8）（9）（10）事實表的抽取、轉(zhuǎn)換和裝載22.說明數(shù)據(jù)庫中的元數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)倉庫中元數(shù)據(jù)的不同。答：關(guān)于數(shù)據(jù)源的元數(shù)據(jù)是現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源的描述信息，是對不同平臺上的數(shù)據(jù)源的物理結(jié)構(gòu)和含義的描述。具體為：（1）數(shù)據(jù)源中所有物理數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括所有的數(shù)據(jù)項及數(shù)據(jù)類型。（2）所有數(shù)據(jù)項的業(yè)務(wù)定義。（3（4 ）每個數(shù)據(jù)項的有效值。（5）其他系統(tǒng)中具有相同業(yè)務(wù)含義的數(shù)據(jù)項的清單。p24數(shù)據(jù)倉庫的四種數(shù)據(jù)模型。答：星形模型。大多數(shù)數(shù)據(jù)倉庫都采用星型模型，是事實表（大表）以及多個維表（小表） 所組成。事實表存放著大量關(guān)于企業(yè)事實數(shù)據(jù)（數(shù)字實際值），對象（元組）個數(shù)通常都很大，而且

5、非規(guī)范化程度很高。事實表有大量的行（元組），維表相對來說有較少的行。優(yōu)點：存取速度快，主要針對各個維做了大量處理，做報表時速度很快。與規(guī)范化關(guān)系數(shù)據(jù)庫相比，以增加存儲空間為代價， 提高了多維數(shù)據(jù)的查詢速度，而規(guī)范化的關(guān)系數(shù)據(jù)庫設(shè)計是使數(shù)據(jù)的冗余保持在最少并減少當(dāng)數(shù)據(jù)改變時系統(tǒng)必須執(zhí)行的動作。缺點：當(dāng)業(yè)務(wù)問題發(fā)生變化，原來的維不能滿足要求時需要增加新的維，維的變化非常復(fù)雜耗時，數(shù)據(jù)冗余量很大。雪花模型。對星型模型的維表進(jìn)一步的層次化，原來的各維表可能被擴(kuò)展為小的事實表，形成一些局部的“層次”區(qū)域，優(yōu)點是最大限度地減少數(shù)據(jù)存儲量，以及把較小的維表聯(lián)合 在一起來改善查詢信息。 缺點：增加了用戶必須處

6、理的表的數(shù)量，增加了某些查詢的復(fù)雜性。星網(wǎng)模型。多個相關(guān)的星型模型通過相同的維表連接起來形成網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，各個事實共享 的維表是時間維。第三范式。3NF解決數(shù)據(jù)冗余，數(shù)據(jù)被分割為多個實體，實體在數(shù)據(jù)庫中用表來表示，使用3NF會形成比較復(fù)雜的關(guān)系表，但適合于操作型處理。星型模型的設(shè)計模式適用于決策分析應(yīng)用。第三章3.2節(jié)OLAP的三種數(shù)據(jù)模型及其比較；答：MOLA數(shù)據(jù)模型：MOLA數(shù)據(jù)模型是基于多維數(shù)據(jù)庫的OLAP簡稱多維 OLARROLAP數(shù)據(jù)模型：ROLAP是基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的 OLAR簡稱關(guān)系OLAPHOLAP即混合 OLAP介于MOLAR和ROLAP之間。MOLAP ROLAPJ 比較MOLA

7、P1 詳沏數(shù)撓用關(guān)系嚴(yán)存隅在 釵據(jù)魚庫中：2, 各科匯意數(shù) 娠爆存在歩維釵扌壬申：3. A 數(shù)坯爸庫申世訶訝汕就扌壬，從 多般槪垢庫申弼閔広弐釵娠1由腫“戶髒攀引建；2預(yù)先屯 立戟據(jù)立方體；3多維硯適夸 緒在陳列中，巧不是裊桔中； $叮味芒速璉索洋魏據(jù)；庁和 科祥贓鉅佯搖炭來甘認(rèn)匯意藥1詞同響.應(yīng)送摩共；詭飪相連 旦參維好輸:2有廣迫詞牯 知苓莊Jt/茅祝兩的章簡袒力ROLAP1金部歎據(jù)艮輕關(guān)系再緒止戟 欄舍彈申：2可馥帶細(xì)節(jié)和殊 合汩意的就據(jù);3有罪常天的 就握容董；叫從魏銬去庠中詢1魄利址凈訊L久皺撼魚彈中黃 致就據(jù)：初嘰“刖妊產(chǎn)分祈申 創(chuàng)建就轉(zhuǎn)至方煤；3議示叢能T崔岌奈分新蔚也上肓局瞋t

8、t,常妥殺鬧此吧的OLAP； 2 向下站琨較容鬲，但產(chǎn)跨甦向 下鮎取比鞍因珠.在HOLAP的多維數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)維度少于MOLAP中的維度庫，數(shù)據(jù)儲存容量也少于MOLA方式。但是，HOLAP在數(shù)據(jù)存取速度上又低于 MOLAP第四章數(shù)據(jù)倉庫概念模型將需求分析過程中得到的用戶抽象為計算機(jī)表示的信息結(jié)構(gòu)。它是從客觀世界（用戶）到計算機(jī)世界的一個中間層次，即用戶需求的數(shù)據(jù)模型。常用E-R圖特點：1、能真實反映現(xiàn)實世界，能滿足用戶對數(shù)據(jù)的分析，達(dá)到?jīng)Q策支持的要求，它是現(xiàn)實世界 的一個真實模型。2、易于理解，有利于和用戶交換意見，在用戶的參與下，能有效地完成對數(shù)據(jù)倉庫的成功 設(shè)計。3、易于更改，當(dāng)用戶需求發(fā)

9、生變化時，容易對概念模型進(jìn)行修改和擴(kuò)充。4、易于向數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型（星型模型）轉(zhuǎn)換。邏輯模型設(shè)計把概念模型設(shè)計好的 E-R圖轉(zhuǎn)換成計算機(jī)所支持的數(shù)據(jù)模型。主要工作為：1、 主要域進(jìn)行概念模型（E-R圖）到邏輯模型（星型模型）的轉(zhuǎn)換；2、顆粒層次劃分；3、關(guān)系模式定義；4、定義記錄系統(tǒng)；物理模型設(shè)計為了邏輯模型設(shè)計的數(shù)據(jù)模型確定一個最合適應(yīng)用要求的物理結(jié)構(gòu)（包括存儲結(jié)構(gòu)和存取方法）。數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)模型。工作主要是：1、估計存儲容量；2、確定數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)；3、確定索引；4、確定數(shù)據(jù)存放位置；5、確定存儲分配；時間維度概念：以時間作為描述、表達(dá)變量的度量尺度。是在分析經(jīng)濟(jì)變量時加上時間要素 的角

10、度而形成的。對于經(jīng)濟(jì)變量的考察， 凡能用時間單位來表達(dá)的，就必須在分析中加上時間這一維度，才能使經(jīng)濟(jì)變量準(zhǔn)確的表達(dá)出來?？梢杂脕肀硎窘?jīng)濟(jì)變量中存量和流量的區(qū)別。存量是在某一時點測定的，其大小沒有時間維度， 而流量則必須用時間單位宋表示 （年、月、日小時、分、秒等），即時間維度。不說明時間單位，流量的計量便沒有意義。數(shù)據(jù)粒度概念：數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)中保存數(shù)據(jù)的細(xì)化程度或綜合程度的級別。細(xì)化程度越高， 粒度級別就越小；相反，細(xì)化程度越低，粒度級別就越高。影響存放在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量大小和所能回答的查詢類型。注意雪花模型和綜合事實表的區(qū)別！（ 8990、4.11和4.12）雪花模型：減少各維度的記錄數(shù)，使

11、查詢過程中搜索記錄數(shù)目減少。綜合事實表：是由基礎(chǔ)事實表衍生出來的。特別地看一下上次做過的數(shù)據(jù)倉庫的實驗及其實驗文檔，涉及到實驗的具體步驟和內(nèi)容 第八章數(shù)據(jù)挖掘，看關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘的算法思想，分析課本上P177的例子，要看它的分析步驟 和處理辦法，特別是如何畫對應(yīng)的圖 8.4;【1】基本概念：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)庫中項集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則模式屬于描述型模式，發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法。原理：(1) 關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如 At B的蘊涵式，這里 Acl,Bcl,且AA BM ?。(2) 規(guī)則的支持度：規(guī)則At B在數(shù)據(jù)庫D中具有支持度S,表示S是D中事務(wù)同時包含AB的百分比，它是

12、概率P(AB),即：S(AtB)=P(AB)=|AB|/|A|,其中|D|表示事務(wù)數(shù)據(jù)庫 D的個數(shù)，|AB|表示A、B兩個項集同時發(fā)生的事務(wù)個數(shù)。(3) 規(guī)則的可信度，規(guī)則AtB具有可信度C,表示C是包含A項集的同時也包含B項集，相對于包含 A項集的百分比，這是條件概率P(B|A),即C (At B)=P(B|A)=|AB|/|A|,A表示數(shù)據(jù)庫中包含項集A的事務(wù)個數(shù)。(4) 閾值：為了在事務(wù)數(shù)據(jù)庫中找出有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則，需要由用戶確定兩個 閾值：最小支持度(min_sup)和最小可信度(min_conf ).(5) 項的集合稱為項集，包含k個項的項集稱之為 K-項集。若項集滿足最小 支持度，則

13、它稱為 頻繁項集。(6) 關(guān)聯(lián)規(guī)則：同時滿足最小支持度和最小可信度的規(guī)則稱為關(guān)聯(lián)規(guī)則，即S(At B)>min_sup,且C ( At B) >min_conf成立時，規(guī)則 At b稱為關(guān)聯(lián)規(guī)則， 也可以稱為強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。(7) 興趣度(不小于 0)： I ( At B) =P(AB)/P(A)P(B),反映了項集 A與項集B的相關(guān)程度，若I ( At B) =1，即P(AB)=P(A)P(B),表示項集A出現(xiàn)和項集是 相互獨立的。若I ( At B)v 1,表示a出現(xiàn)和B出現(xiàn)是負(fù)相關(guān)。若I ( At B) > 1,表示A出現(xiàn)和B出現(xiàn)是正相關(guān)，意味著A的出現(xiàn)蘊含B出現(xiàn)。算法基本

14、思想：找到所有支持度大于最小支持度的項集，這些項集稱為頻繁項集。使用一種稱作逐層搜索的迭代方法，“K-項集”用于搜索“ K+1- ”項集，直到不能找到“ K-項集”為止，找每個 Lk需要一次數(shù)據(jù)庫掃描。性質(zhì)：頻繁項集的所有非空子集都必須也是頻繁的。設(shè)K-項集Lk, K+1-項集Lk=1，產(chǎn)生Lk=1的候選集Cc+1.有公式：C<+1=Lk*Lk=X U Y,其中X,Y Lk,|XY|=K+1,其中C1是1-項集的集合，取自所有事 務(wù)中的單項元素。如 L仁A,B,C2=A U B=A,B,且|AB|=2 丄2=A,B,A,C, C3=A,B U A,C=A,B,C,且|ABC|=3.【2】

15、Apriori算法中候選集與頻繁項集產(chǎn)生實例對表8.6所示的事物數(shù)據(jù)庫，Apriori算法步驟如下：表8.6車物IJID事物的項目集事物ID事柳的噴目集T1T6T2E, DT7A, CT3E, CT8A. E,ET綣仏E, 口TS E,匚T5A, C1、在算法的第一次迭代，每個項都是候選1-項集的集合C1的成員。算法掃描所有的事務(wù)，對每個項的出現(xiàn)次數(shù)計數(shù)，圖8.4中第一列。2、假定最小事務(wù)支持計數(shù)為2 (即min-sup=2/9=22% )。可以確定頻繁 1-項集的集合L1.它由具有最小支持度的候選1-項集組成，見圖8.4第二列。3、為發(fā)現(xiàn)頻繁2-項集的集合L2，算法使用L1*L1，來產(chǎn)生候選

16、集 C2,見 圖第3列。4、掃描D中事務(wù)，計算C2中每個候選集的支持度計數(shù)，如圖8.4第4列。5、確定頻繁2-項集的集合L2,它由具有最小支持度的C2中候選2-項集組成，見圖第5列。6、候選3-項集C3產(chǎn)生，仍按3步驟進(jìn)行。得到候選集。 C3=A,B,C,A,B,E,A,C,E,B,C,D,B,C,E,B,D,E按Apriori性質(zhì)，頻繁項集的所有子集必須是頻繁的。由于A,D,C,D.C,E,D,E不是頻繁項集，故 C3后4個候選不可能是頻繁的，在C3中刪除它們，見圖第6列。掃描D中事務(wù)，對C3中的候選集計數(shù)支持度計數(shù)，圖第7列。7、確定L3,它由具有最小支持度的C3中候選3-項集組成，見圖第

17、 8列。8、按公式產(chǎn)生候選4-項集的集合C4,產(chǎn)生結(jié)果A,B,C,E，這個項集被剪 去，因為它的子集B,C,E不是頻繁的。這樣 L4M ?，此算法終止。L3是最 大的頻繁項集，即A,B,C和A,B,E.圖8.4候選集與頻繁項集的產(chǎn)生6候選雄Li麵舷：L-項隼支:持度 計範(fàn)頊華支持度 計敷頂集頃集支持度 計馳AS比籤A6A. E計尊A, E4：ETE7F-血Ci-A, C4：C5G6民DA, D10一 NJJZ九EEE:：耳2鼠CE. C硝B, DB.D2B, E氐E2G DC. D0G EC. E1D. ED, E0L2頻繁A項集嵌選集C3假選吏U3頻幫37頁集Jnffi支持度 計斟1項辜支持虞 計數(shù)換京持康 計撤At B4產(chǎn)生乩爲(wèi)£計耳扎Bt C2L爲(wèi)C2A.C4為E,E-a3b.e2JL B. E2A. E2C3B,C4E, D2B, E2【3】課本P184習(xí)題八：18, 25 題（Apriori性質(zhì)）18、數(shù)據(jù)庫有4個事務(wù)，設(shè)最小支持度為50%使用Apriori 、算法找出所有數(shù)據(jù)頻繁項目TID項TID頂T1Ar C DT3A, E. CJ ET2B, C. ET1E ET.!小幼勢丸'計編丸2 Min-sup=2/4 =0,5ClA屯持蛀2 B3,匚克炳喪3,卩支持及1，E支