《数据仓库原理、设计与应用》电子教案优化版1

1) 研究数据仓库的发展和未来展望。 (2) 理解数据仓库的结构和参考框架。 (3) 初步了解数据挖掘技术及其工具。 (4) 掌握适用性更强的数据挖掘应用模型，便于根据用户需求变化进行灵活修改。通过介绍OLAP技术概念，了解OLAP的发展和特点。学习多维分析基本概念。 (4) 掌握OLAP实施方法。 (5) 学习多维OLAP与关系OLAP的概念。 (6) 评估传统和现代数据挖掘技术的OLAP技术应用。

仓库管理通过外购工具或自定义程序实现数据仓库管理，自动化程度决定了程序复杂性。

数据仓库课程教案详细介绍了数据仓库在现代市场中的角色及相关术语，包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，以及数据仓库的管理和维护。课程涵盖商业智能在企业决策中的应用，以及数据仓库建模和数据质量保障的重要性。

本幻灯片演示详细阐述了使用 Oracle 设计和部署数据仓库的方法。

SAS/EM数据获取工具允许用户通过对话框指定数据集名称及数据挖掘中所需变量。变量主要分为两类：区间变量（Interval Variable），用于统计处理；这些变量在数据输入阶段可设定最大值、最小值、平均值、标准差等统计指标，并检查缺漏值百分比。这些设定可在数据获取初期即进行质量检查，提供数据质量预览。

数据仓库是企业信息技术中的重要组成部分，专门用于存储和管理大规模历史数据，以支持高效的数据分析和决策。清华大学出版的《数据仓库教程》由陈文伟教授撰写，系统介绍了数据仓库的核心理论、设计原则及实际应用。书中详细解释了数据仓库与在线事务处理系统的区别，强调了其在决策支持方面的重要性。涵盖了数据抽取、转换、加载（ETL）、数据建模（星型模型、雪花模型）、以及现代工具如云数据仓库和大数据处理框架对数据仓库的影响。此外，还探讨了性能优化策略和实际案例，帮助读者理解和应用所学内容。通过本书，读者能够全面掌握数据仓库的设计与实施，提升数据驱动决策的能力。

数据处理的分类，数据仓库的历史、概念及特点，数据仓库系统的体系结构以及数据仓库的实际应用。

这份 MATLAB 程序设计电子教案帮助学习者更好地理解和掌握 MATLAB 编程。教案内容清晰易懂，方便学习者自学或作为课堂教学辅助资料。

itpub电子期刊第十五期 数据仓库专集