数据仓库学习心得

一．概念

1．数据仓库：是指面向主题的，分歧的，不同时间的，稳定的数据集合，用于支持运营管理中的决策支持过程。从广义上讲数据仓库是指存储大量历史数据的数据库。每一个记录代表特殊时间点上的一个数据。

它是一种把收集的各种数据转变成有商业价值的信息技术，并把收集的信息体如今报告中。包括收集数据，过滤数据，存储数据，之后把数据使用于分析、报告等使用程序。

2．数据仓库目标：确认数据结构，寻觅趋势，辅助决策，为运营管理提供决策信息。

3．．DSS：决策支持过程。

4．数据仓库组成部分：数据市场，关系型数据库，数据源，数据预备，种服务工具

5．维度:

6．多维:

7．聚合:获取并集中一个群体或总和的结构.聚合是在一个多维层次内挪动数据的概念.

9．类别:为类别和区分特定数据而分类的,在一个维度内,为提供详细分类系统而定义的分类.

10．详细类别:一个维度内最底层的分类.

11．分解与合成:

12．目标量:

13．OLAP：联机分析

14．OLTP联机事务处理

二．数据模型规范化

1．  概念：

规范化：是一个正轨的方法，它使用一套规则使属性和实体相关联。

实体：是一个次要的数据对象，对用户至关重要。它通常是将被记录在数据库中的一团体、一个地点、一样东西或者一件事情。
属性：实体包括属性，属性就是特征，修饰成分、质量、数量或者特性。

范式：规范化由几个能够减少褓以获得更满意的物理我的步骤组成，这些步骤称为范式。

第一范式：一个不包含反复列的表归于第一范式。

第二范式：如果一个表归于第一范式且只包含依赖于主键的列，则归于第二范式。

第三范式：如果一个表归于第二范式且只包含那些非传递性地依赖于主键的列，则归于第三范式。

二．信息需求建模:

1．自上而下建模方法:利器具体数据元素,将这些元素组织到各个维度与目标中,

2．自下而上建模方法:从用户的观点设计,优点是设计者可以转纸一个通常主题或商务领域运

3．开发. 是自上而下与自下而上的方法的结合.

4．举例：销售收入应从预算和实际等角度表示.

目标:产品销售的实际收入,产品销售的预算收,产品销售的估量收

维度:曾经销售的产品.

三．设计数据仓库，经常询部用户的几个问题？

1.用户所在部门承担的任务

2.用户在部门中承担的任务

3.为完成任务，用户需哪些报表

4.目前从何处获取这些信息?

5.得到信息如何处理?

6.信息是使用户需求产生的,还是在定期报表中产生的?

7.用户把信息输入到过任务表中吗?以便进一步分析吗?

8.怎样处理这些信息才算及时?

信息包的编制:

 

    信息包:________________________

    维度:____________________________________________


　类别:

　　目标（预测销售，实际销售，预测偏差）
 

 

　

 

　　　　

 

 

 

四．建立多维数据模型

要建立多维数据库：

1．  选择用来分析被建模主题的商业过程。

建模主题：比如想通过产品线和地区分析消费者的购置倾向来制定市场策略，此时数据模型主题就是“销售”。

2．  确定理想表的粒度。

理想表粒度通常代表每一个相关维的最底层。选择以“天”为粒度，就表示“时间维”中的每一记录代表一天。

3．  区分每一个理想表的维和层。

已定义的粒度与维相关。

4．  区分理想表的度量。

度量不只包括数据本身，而且包括你从已存在的数据计算得到的新值。当设计数据模型时，必须做出决策：能否储存理想表里的计算结果或在运转阶段获得这些值。如：比值。

5．  确定每一个维表的属性。

普通情况下，定义的每一个维表属性的数量，应该保持最小。

6．  让用户验证数据模型。

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