数据仓库、OLAP和数据挖掘技术指南

介绍数据挖掘技术及其在数据仓库和OLAP中的基本概念和应用，包括多种数据挖掘算法的简要讨论。

这是一份关于数据仓库和数据挖掘技术的文档，希望对您有所帮助。

黑白分明的建模逻辑，加上比较清晰的数据仓库结构，这份资料讲得还挺扎实的。数据挖掘、数据仓库和建模技术三块内容都分得挺清楚，不管你是搞 BI，还是写数仓 ETL，翻一翻都能学到点东西。 数据挖掘那块，说白了就是“从海量数据里扒规律”，像关联规则、聚类这些都讲到了，嗯，例子不多但思路清晰。你平时搞运营、做营销推荐，这些算法都挺有用。 再说数据仓库，结构设计比较系统，重点放在了星型建模和雪花建模的思路上。你要是之前没搞过建模，看这个能入个门；如果是老手，看到后面几个优化点，也能点点头：比如数据分层、Staging 区、ODS 层，讲得还蛮到位。 建模部分讲得最细，尤其是面对金融业务这种“数据多、表杂

数据仓库的底层架构蛮清晰，围绕ETL、主题域和时间维度展开，逻辑一目了然。尤其是多维那块，搭配OLAP功能，像切片、钻取这些操作，真的挺实用，报表展示也方便。 数据挖掘的技术方法比较全面，分类、聚类、关联规则都提到了，常见算法也有，像K-means、Apriori这类。工具上，R和Python确实是主力，写起来灵活，生态也好。 数据预部分还不错，像归一化、降维这些基本操作都讲到了。要提醒一下，别直接把脏数据扔给算法跑，先清洗下，效果会好多。 如果你是做用户画像或市场趋势预测的，数据仓库配合数据挖掘真的香。一个存得稳，一个挖得深，结合起来用，洞察力直接拉满。 还有，想更深入了解关联规则的，可以看

本课分四章讲解第一章数据仓库与OLAP概述第二章多维数据分析基础与方法第三章数据仓库的构建（示例）第四章数据仓库的高级话题

运用 Access 软件的多项功能，辅助数据仓库与数据挖掘实验教学。

加载管理器的功能包括支持数据抽取和加载，实现途径有外购的软件工具和根据特殊需求编写的程序、存储过程及脚件。

基于数据仓库的数据挖掘综述，算是你做 BI 系统或者搞数据时挺值得一读的文章。数据仓库的四大特性——面向主题、集成性、稳定性、历史性，其实跟前端的组件化思路有点像，都是为了解耦和清晰结构，方便后续的数据。它里面讲到的数据流动结构也挺清晰，从数据源到监视器、集成器再到数据仓库，交给前端展示，思路基本就是后端数据中台的缩影。你在做前端展示时，有时候也要关心这些结构，是跟 BI 图表打交道的时候。数据挖掘这块提到了关联规则，像“买了面包率还买黄油”这种，就是典型的购物篮。前端搞个可视化，比如用ECharts画个漏斗图或者关系图，就挺直观。顺带说一句，文末还附了几个延伸资源，像是 协议主题建模 和 数

这份PDF文档探讨了OLAP（在线分析处理）和数据挖掘技术在Web日志分析中的应用。