数据仓库工具箱：维度建模指南，第 3 版

在数据仓库的构建过程中，维度建模是一个至关重要的环节。它帮助我们组织和理解业务数据，创建高效的数据分析结构。以下是维度建模的核心要素： 维度：数据仓库中的维度代表业务的描述性信息，如时间、地区、产品等。它们帮助用户通过不同的角度来分析事实数据。 事实表：事实表通常包含了可以量化的数字数据（如销售额、交易量等）。它与维度表相连，形成数据模型。 星型模型：星型模型是一种常见的维度建模方法，其中一个中心的事实表通过外键连接到多个维度表。 雪花型模型：与星型模型类似，但维度表本身可能会进一步规范化，形成多层次结构。 维度建模的最佳实践： 明确业务需求，确保建模与业务目标一致。 保持数据模型的简洁性，

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数据仓库的特点包括面向特定应用的集成，每个数据库针对特定应用，彼此独立。数据仓库中的数据面向企业级的分析处理，已经实现了数据的集成，从而消除了数据不一致性。与操作型数据库相比，数据仓库具有显著的集成优势。

数学建模的老伙计都知道，MATLAB是个挺好用的工具，尤其在比赛时候省心。matlab 数学建模工具箱.rar就是个不错的资源包，里头有历年的函数代码，还有近 10 年的真题 M 文件，直接上手用都没问题，懒人福音。工具箱里的函数代码比较全，比如优化、预测、微分方程这些常见题型基本都覆盖了，拿来就能跑。结构也清晰，函数、脚本、MEX 文件都有，熟悉点的直接能定位到要用哪块。像fmincon这种优化函数、或者ode45这种求解器，里面都有实际案例代码配套，照着改一下就能跑自己的模型，效率一下子上来了。图形也画得清楚，调参也方便。安装也简单，解压出来之后用addpath加到路径里就行，不会搞错。建

MATLAB 的数学建模工具箱还挺实用的，尤其是你准备参加数模比赛或者平时搞点建模小练习的时候。里面有中文文档、常用的拟合函数，还有好多历年赛题的 MATLAB 代码，拿来参考真的挺香。安装流程也不复杂，解压、加路径、保存设置就能直接用。像interp1、spline、polyfit这种常用函数都有，数据、曲线拟合啥的都能覆盖。对了，还能直接用mathmodl命令进入教程界面，学习路径清晰，适合自学。

数据仓库文献中常讨论的标准主题，利用简单的维度模型进行了深入阐述。在适当设计的数据仓库环境中，多组聚合表在关键维度中体现常用的聚合级别。聚合导航器作为中间件的一部分，位于客户端和DBMS之间，解释并转化SQL查询，实现对基础粒度数据的访问。

OLTP与OLAP 1.OLTP（OnLine Transaction Processing)—联机事务处理系统，它是事件驱动、面向应用的。例如银行的储蓄系统就是一个典型的OLTP系统。其特点是：对响应时间要求非常高；用户数量非常庞大，主要是操作人员；数据库的各种操作基于索引进行t关系数据库满足了联机事务处理（OLTP）的要求

数据仓库建模概念 维度建模与事实建模 星型和雪花型模式 数据仓库设计工具 数据仓库建模最佳实践

基于 Shalizi 等人提出的 CSSR 算法，该工具箱利用创新的离散化方法处理连续和离散的聚类数据。用户可以使用自己的数据或工具箱生成的数据推断最佳预测隐马尔可夫模型，并计算数据的统计复杂度以及其他相关指标。 更多信息请参考帮助文档。