第一章习题
1.数据仓库就是一个 面向主题的、集成的、 相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据.它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据元数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为 技术元数据和 业务元数据两类。
3.数据处理通常分成两大类：联机事务处理和 联机分析处理OLAP。
4.多维分析是指对以”维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取 切片（Slice）、切块、 钻取（Drill-down 和Roll-up 等）和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5.ROLAP是基于 关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的 OLAP实现。
6.数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括 数据抽取、 数据存储与管理和数据表现等。
7.数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型： 两层架构、 独立型数据集市、 依赖型数据集市和操作型数据存储和 逻辑型数据集市和实时数据仓库
8.操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、 可更新的、 当前值的（但是可”挥 发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9.”实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和数据仓库之间以一个 接近实时的速度交换数据和业务规则。
10.从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段： 以报表为主 、 以分析为主 、 以预测模型为主 、 以营运导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
11.什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？
答：数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。 数据仓库的特点包含以下几个方面：
（1） 面向主题。操作型数据库的数据组织是面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离；而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点领域，一个主题通常与多个操作型业务系统或外部档案数据相关。
（2） 集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据作抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企事业单位一致的全局信息。也就是说存放在数据仓库中的数据应使用一致的命名规则、格式、编码结构和相关特性来定义。
（3） 相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供单位决策分析之用，对所涉及的数据操作主要是数据查询和加载，一旦某个数据加载到数据仓库以后，一般情况下将作为数据档案长期保存，几乎不再做修改和删除操作，也就是说针对数据仓库，通常有大量的查询操作及少量定期的加载（或刷新）操作。
（4） 反映历史变化。操作型数据库（OLTP）主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含较久远的历史数据，因此总是包括一个时间维，以便可以研究趋势和变化。数据仓库系统通常记录了一个单位从过去某一时点(如开始启用数据仓库系统的时点)到目前的所有时期的信息，通过这些信息，可以对单位的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
12.简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。
（1）两层架构（Generic Two-Level Architecture）。
（2）独立型数据集市（Independent Data Mart）。
（3）依赖型数据集市和操作型数据存储（Dependent Data Mart and Operational Data Store）。
（4）逻辑型数据集市和实时数据仓库（Logical Data Mart and Real-Time Data Warehouse）。
13.简述你对数据仓库未来发展趋势的看法。
答：数据仓库技术的发展包括数据抽取、存储管理、数据表现和方法论等方面。在数据抽取方面，未来的技术发展将集中在系统集成化方面。它将互连、转换、复制、调度、监控纳入标准化的统一管理，以适应数据仓库本身或数据源可能的变化，使系统更便于管理和维护。在数据管理方面，未来的发展将使数据库厂商明确推出数据仓库引擎，作为数据仓库服务器产品与数据库服务器并驾齐驱。在这一方面，带有决策支持扩展的并行关系数据库将最具发展潜力。在数据表现方面，数理统计的算法和功能将普遍集成到联机分析产品中，并与 Internet/Web 技术紧密结合。按行业应用特征细化的数据仓库用户前端软件将成为产品作为数据仓库解决方案的一部分。数据仓库实现过程的方法论将更加普及，将成为数据库设计的一个明确分支，成为管理信息系统设计的必备。
14.请列出3种数据仓库产品，并说明其优缺点。
（1）IBM 公司提供了一套基于可视化数据仓库的商业智能（BI）解决方案，包括：Visual Warehouse（VW）、Essbase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB，以及来自第三方的前端数据展现工具（如 BO）和数据挖掘工具（如 SAS）。其中，VW 是一个功能很强的集成环境，既可用于数据仓库建模和元数据管理，又可用于数据抽取、转换、装载和调度。Essbase/DB2 OLAP Server 支持”维”的定义和数据装载。Essbase/DB2 OLAP Server 不是 ROLAP（Relational OLAP）服务器，而是一个（ROLAP 和 MOLAP）混合的 HOLAP 服务器，在Essbase 完成数据装载后，数据存放在系统指定的 DB2 UDB 数据库中。它的前端数据展现工具可以选择 Business Objects 的 BO、Lotus 的 Approach、Cognos 的 Impromptu或 IBM 的Query Management Facility；多维分析工具支持Arbor Software 的 Essbase 和 IBM（与Arbor 联合开发）的DB2 OLAP 服务器；统计分析工具采用 SAS 系统。
（2）Oracle数据仓库解决方案主要包括 Oracle Express 和Oracle Discoverer 两个部分。Oracle Express 由四个工具组成：Oracle Express Server 是一个 MOLAP(多维OLAP)服务器，它利用多维模型，存储和管理多维数据库或多维高速缓存，同时也能够访问多种关系数据库；Oracle Express Web Agent 通过CGI 或Web 插件支持基于Web 的动态多维数据展现；Oracle Express Objects前端数据分析工具（目前仅支持 Windows 平台）提供了图形化建模和假设分析功能，支持可视化开发和事件驱动编程技术，提供了兼容 Visual Basic 语法的语言，支持 OCX 和OLE； Oracle Express Analyzer 是通用的、面向最终用户的报告和分析工具（目前仅支持 Windows平台）。Oracle Discoverer 即席查询工具是专门为最终用户设计的，分为最终用户版和管理员版。 在Oracle 数据仓库解决方案的实施过程中，通常把汇总数据存储在 Express 多维数据库中，而将详细数据存储在 Oracle 关系数据库中，当需要详细数据时，Express Server 通过构造 SQL 语句访问关系数据库。
（3）Microsoft 将OLAP 功能集成到 SQL Server 数据库中，其解决方案包括BI 平台、BI 终端工具、BI 门户和 BI 应用四个部分，如图 1.1。 ① BI 平台是 BI 解决方案的基础，包括 ETL 平台 SQL Server 2005 Integration Service(SSIS)、数据仓库引擎 SQL Server 2005 RDBMS以及多维分析和数据挖掘引擎 SQL Server 2005 Analysis Service、报表管理引擎 SQL Server 2005 Reporting Service。 ② BI 终端用户工具，用户通过终端用户工具和Analysis Service中的 OLAP 服务和数据挖掘服务进行交互来使用多维数据集和数据挖掘模型，终端用户通常可使用预定义报表、交互式多维分析、即席查询、数据可视化、数据挖掘等多种方法。 ③ BI 门户提供了各种不同用户访问 BI 信息的统一入口。BI 门户是一个数据的汇集地，集成了来自不同系统的相关信息。用户可以制定个性化的个人门户，选择和自己相关性最强的数据，提高信息访问和使用的效率。 ④ BI 应用是建立在 BI 平台、BI 终端用户工具和BI 统一门户这些公共技术手段之上的满足某个特定业务需求的应用，例如零售业务分析、企业项目管理组合分析等。
Original: https://blog.csdn.net/qq_51165234/article/details/126832623
Author: 一指流沙q
Title: 数据仓库与数据挖掘的第一章课后习题
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