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快速了解数据仓库及数据建模的常用新术语

发布时间:2019-05-14 05:20 来源:未知 编辑:admin

  是一个支持管理决策的数据集合。数据是面向主题的、集成的、不易丢失的并且是时间变量。

  数据仓库是所有操作环境和外部数据源的快照集合。它并不需要非常精确,因为它必须在特定的时间基础上从操作环境中提取出来。

  数据仓库只限于单个主题的区域,例如顾客、部门、地点等。数据集市在从数据仓库获取数据时可以依赖于数据仓库,或者当它们从操作系统中获取数据时就不依赖于数据仓库。

  事实是数据仓库中的信息单元,也是多维空间中的一个单元,受分析单元的限制。

  每个事实包括关于事实(收入、价值、满意记录等)的基本信息,并且与维度相关。

  在某些情况下,当所有的必要信息都存储于维度中时,单纯的事实出现就是对于数据仓库足够的信息。我们稍后讨论有关缺无事实的情况。

  维度是绑定由坐标系定义的空间的坐标系的轴线。数据仓库中的坐标系定义了数据单元,其中包含事实。

  坐标系的一个例子就是带有 x 维度和 y 维度的 Cartesian(笛卡尔)坐标系。

  在数据仓库的数据中发现新信息的过程被称为数据挖掘,这些新信息不会从操作系统中获得。

  分析空间是数据仓库中一定量的数据,用于进行数据挖掘以发现新信息同时支持管理决策。

  不管什么原因,当星型模式的维度需要进行规范化时,星型模式就演进为雪花模式。

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