数据仓库与数据挖掘练习题及解答汇总

第二天1、查询客户表，统计每个机构2000年之前开户数、2000~2005开户数（含头不含尾）、2005~2010开户数（含头不含尾）、2010年之后开户数展示字段：机构号、2000年之前开户数、2000~2005年开户数、2005~2010年开户数、2010年之后开户数2、查询客户表，按年份统计，每年、每个机构开户数占全年开户数的占比展示字段：年份、机构号、开户数、开户占比百分比（百分比） 3、统计所有客户的客户号、存款账户数、2011.12.31日的存款余额、2011.12存款月日均、贷款账户数、2011.12.31日的贷款余额、2011.12贷款月日均备注：null置为0第三天1、统计所

以下是一些SQL练习题及其详细解答，帮助您掌握数据库查询和管理技能。

以下是一些经典的Oracle数据库练习题，适合希望提升数据库技能的学习者或专业人士。

关于数据库的习题和详细解答，帮助学习者加深对数据库操作和管理的理解。

进销存系统在企业管理中扮演重要角色，涵盖了进货、销售和库存管理等关键环节。SQL是处理关系数据库的核心工具，对数据查询和分析至关重要。本练习题集“进销存系统SQL查询练习题及解答”要求附加.mdf文件到SQL Server，并通过SQL语句解决销售统计、库存状况、供应商分析、订单状态和利润分析等问题。每个问题的解答和附加答案均提供，以帮助读者深入理解SQL在实际管理中的应用。

数据仓库将数据转化为可供分析的信息，而数据挖掘从这些数据中提取模式和趋势，两者结合可为决策提供支持。

数据仓库的落地实践、OLAP 的多维、数据挖掘的决策辅助——这几篇硕士论文，真的是前端同学拓宽后端视角的好材料。不光讲原理，还贴合销售场景，适合做 BI、Dashboard 相关的朋友参考。像“基于数据仓库技术的零售系统的研究”，就讲了怎么整合销售、库存、客户数据，给零售业务搭建基座。你做个销售数据看板，参考这些架构挺有。 数据仓库的构建重点是整合不同来源的数据，统一格式，还得保证响应快。嗯，像论文里提到的销售系统，估计用了不少维表和事实表的设计方式，建好星型模型后，查询效率就有保障了。 OLAP是数据的利器，支持多维切片、钻取。你要一个月内各城市的销售趋势？直接上 OLAP，维度选好，拖拖拽

数据仓库和数据挖掘的入门书，内容挺全的，适合刚上手或想系统回顾下这块的前端朋友。三大部分讲得蛮清楚：数据仓库怎么设计、建模、搭 OLAP；数据挖掘算法怎么跑、场景怎么落地；还有移动通信行业的案例，实战参考价值比较高。书里对星型模型、雪花模型这些结构有图解，读起来还挺顺；ETL 工具也有，像Talend、Informatica，搭配PowerDesigner建模，直接能上项目。嗯，虽然作者说还没看完，但内容确实比较系统，适合想搭建企业级数仓+系统的朋友。有点数据基础就能啃，强烈建议配合工具边看边练。如果你正好做 BI 前端或数据可视化，建议看看第二部分挖掘算法那块，能帮你更懂后端在搞啥，配合也更

精心准备的数据库练习题，涵盖核心概念与实际应用场景，通过反复练习，巩固数据库知识，为深入学习数据库奠定坚实基础。