ETL设计与数据仓库及数据挖掘的应用

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。

数据仓库模型的设计 在设计数据仓库模型时，需要考虑到可用的数据。例如，为了完成客户发展、收益分析和呼叫特性分析这三个主题，以下三部分信息是必要的： 客户的基本信息表 客户的账单信息表 客户的呼叫信息表 2.1 数据仓库设计

随着数据技术的进步，现有数据呈现出分散、非整合、难以访问的特点，来自多种数据源和平台，数据质量参差不齐，存在冗余且难以解析。数据量巨大，涵盖了VSAM、IDMS、IMS、CICS、COBOL等传统应用、多媒体文档、ERP系统、协作软件数据库以及Web运营活动。

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

数据仓库和数据挖掘在现代商业智能和决策支持系统中扮演着核心角色。将深入探讨它们的基本概念和关键技术，结合2009年的经典资料《数据仓库和数据挖掘》进行详细阐述。

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

数据仓库的核心，就是把来自不同地方的数据整合成一个“统一大脑”。嗯，挺像写前端时，把组件状态汇总到一个大状态管理库一样，方便后续。你在搞数据挖掘之前，基本都会先来一套这个流程：数据清理、数据集成、数据变换。这些听着高大上，其实就像格式化接口数据、合并字段、统一命名那一套操作，蛮实用的。有了数据仓库，接下来你就能用OLAP来做各种维度的，比如用户在哪个地区下单最多、哪天的流量最高。它的特点就是查询快、结构清晰，像前端里的缓存+图表那种组合拳，效率飙升。如果你对数据挖掘感兴趣，建议看看下面这几个资源，写得还不错，基本该讲的都讲到了：数据仓库、OLAP 和数据挖掘技术指南，适合刚入门的你多维数据模型

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