SSAS数据仓库分析服务精华资源整理

数据仓库ETL SSIS理论知识的核心内容被一位知名专家所创作。

数据仓库其实就是一个专门为企业决策支持的数据存储系统。它的设计比较有意思，强调的是面向主题的数据整合，而且一旦数据进入仓库后就不可修改，随时间积累逐渐变得更加丰富。你可以把它看作是一个时间胶囊，随着时间流逝，数据不断变化和丰富，企业可以从中提取更深层次的洞察来指导决策。 数据仓库的核心是整合来自不同源的数据，像是把公司各个系统的数据汇聚到一个地方。它为决策者了一个统一的视图，支持、报告和未来的预测。一个常见的应用就是商业智能系统，通过数据仓库中的数据，你可以轻松实现数据挖掘，洞察客户行为或市场趋势。 你可以通过下面的链接了解一些具体案例和实践： 1. 面向主题的数据组织与数据仓库概述，这个文章

将SSAS部署到IIS，以便在网络开发报表中使用。

数据仓库与数据挖掘的复习资料，内容挺系统，讲得也够细，适合准备考试或者复盘知识点用。像OLAP、关联规则这些概念，不只是提了名词，还讲了原理和应用场景，看完基本就有数了。嗯，而且它把星型结构、雪花型结构的优缺点都列出来了，比较少见，挺实用的。 数据仓库的设计原则讲得蛮清楚，什么面向主题、集成、稳定性这些，一开始就点到重点。还有Inmon的定义，解释得挺直白，不拐弯抹角。对比操作型数据库的方式也挺直观的，能帮你更快上手项目。 OLAP那块讲了粒度的概念，简单说就是数据细不细，细的话你能得更精，但数据也多。比如你要用户一天点了几次菜单，就得粒度细；但你只是看月活，粗点反而更快。理解这个后，建表就不

第三章：- 数据结构：向量、矩阵、数据框- 数据操作：子集、排序、聚合 第四章：- 数据可视化：基础绘图、高级绘图- 数据探索：缺失值处理、异常值检测- 文本处理：字符操作、正则表达式 摘要：为初学者考试复习 R 语言基础知识，涵盖数据结构、操作、可视化、探索和文本处理。

超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。 前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。 准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。 文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少

全面的数据集合，涵盖广泛主题，满足您的各种需求。

数据仓库区别于传统数据库，具备以下显著特征： 1. 面向主题:数据仓库聚焦于特定的主题领域，例如客户、产品、交易或财务等，而非具体的业务流程。 2. 数据集成:数据仓库整合来自多个异构数据源的信息，经过提取、清洗、转换和加载(ETL)过程，消除数据冗余和不一致性，形成高质量的数据集合。 3. 非易失性:数据仓库的数据通常以批量方式加载，并以历史快照的形式保存，不会像操作型系统那样频繁更新。 4. 时效性:数据仓库涵盖较长的时间跨度，通常为5到10年，用于支持长期趋势分析和决策。 5. 时间维度:时间是数据仓库的关键维度，数据以时间序列的形式存储，便于进行时间点或时间段的查询分析，揭示数据随时间

数据仓库是主题导向、整合、相对稳定、反映历史变化的数据集合。它是一种“数据存储”体系结构，支持结构化、启发式、标准化查询、分析报告和决策支持。