数据仓库原理、设计与应用的电子教程

《数据仓库原理、设计与应用》电子教案非常出色

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。

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。

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

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。

算法工具的横向对比挺少见的，尤其是把数据仓库和数据挖掘主流平台像Clementine、Darwin、Enterprise Miner、Intelligent Miner这些放一块来的。对你要选工具做项目还是了解各家强项，参考价值都挺高。 决策树、神经网络、回归、聚类这些主力算法，在不同平台上支持情况不一样。有的全都有，有的比如PRW，就偏轻量，支持的算法蛮少。你要是正在纠结选哪家工具，不妨看看这个对比表。 顺手给你推荐几篇蛮实用的文章，像 MapReduce 决策树研究 这篇，用大数据场景跑树模型；还有 构建决策树模型，从思路到代码讲得比较清楚，适合入门。如果你是 Python 党，可以直接上

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。

数据仓库与数据挖掘中，ETL过程是关键步骤，包括抽取、转换、装载数据到临时存储区，所有操作都由元数据驱动。

围绕数据仓库与数据挖掘的应用进行深入探讨，分析其核心原理及实际应用场景。