星型模式示例数据仓库基础入门

本例使用DMQL定义星型模式，其中：- 维度：时间、产品、分支机构、位置- 度量：销售额总和、销售额平均值、销售单元数通过对各维度的定义，建立了一个用于分析销售数据的星型模式。

在数据仓库与数据挖掘领域，星型结构的实例展示了Sales Fact Table中的time_key、item_key、branch_key、location_key、units_sold、dollars_sold以及avg_sales等指标。时间维度包括time_key、day_of_the_week、month、quarter和year；地理位置维度则包括location_key、street、city、province_or_state和country；商品维度包括item_key、item_name、brand、type和supplier_type；最后，分支机构维度涵盖了branch_key、branch_name和branch_type。

星型模式实例：Sales 事实表 事实表： Sales Fact Table | 列名 | 描述 ||--------------|----------------|| time_key | 时间维度主键 || item_key | 商品维度主键 || branch_key | 分店维度主键 || location_key | 地理位置维度主键 || units_sold | 销售数量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售额 | 维度表： 时间维度表 (Time Dimension) | 列名 | 描述 ||-----------------|---------------------|| time_key | 时间维度主键 || day_of_the_week | 星期几 || month | 月份 || quarter | 季度 || year | 年份 | 地理位置维度表 (Location Dimension) | 列名 | 描述 ||------------------|-----------------|| location_key | 地理位置维度主键 || street | 街道 || city | 城市 || state_or_province | 州/省 || country | 国家 | 商品维度表 (Item Dimension) | 列名 | 描述 ||---------------|-----------------|| item_key | 商品维度主键 || item_name | 商品名称 || brand | 品牌 || type | 类型 || supplier_type | 供应商类型 | 分店维度表 (Branch Dimension) | 列名 | 描述 ||---------------|-----------------|| branch_key | 分店维度主键 || branch_name | 分店名称 || branch_type | 分店类型 |

\"AdventureWorksDW\"是SQL Server数据库管理系统中的一个经典示例数据仓库。这个数据库设计用于演示数据仓库的概念和多维数据分析，特别适合学习和测试BI（商业智能）解决方案，如SQL Server Analysis Services（SSAS）和Reporting Services（SSRS）。它包含了一个全面的销售和运营数据集，模拟了一个虚构的全球自行车制造商和零售商的业务场景。 AdventureWorksDW数据库的结构基于星型或雪花型模式，这是数据仓库设计中常见的范式。这种设计优化了查询性能，便于进行复杂的分析和报告。数据库中包含了多个事实表，如SalesFact、ProductionFact等，以及维度表，如DateDim、CustomerDim、ProductDim等。事实表存储度量值（如销售额、数量等），而维度表则存储描述性信息（如日期、客户、产品详情）。在SQL Server中，数据库通常由两个主要文件组成：.mdf（主数据文件）和.ldf（日志文件）。在本例中，AdventureWorksDW_Data.mdf是主数据文件，存储着数据库的实际数据和元数据；而AdventureWorksDW_Log.LDF是日志文件，记录所有事务操作，确保数据的完整性和一致性。直接附加这些文件到SQL Server实例可以快速恢复或迁移数据库。要附加这个数据库，你需要使用SQL Server Management Studio (SSMS)或执行T-SQL命令。在SSMS中，可以右键点击“数据库”节点，选择“附加”，然后在提供的路径中添加这两个文件。在T-SQL中，可以使用以下命令： ```sql USE [master] GO DECLARE @dataFilePath NVARCHAR(MAX) = 'C:PathToAdventureWorksDW_Data.mdf' DECLARE @logFilePath NVARCHAR(MAX) = 'C:PathToAdventureWorksDW_Log.LDF' CREATE DATABASE [AdventureWorksDW] ON (FILENAME = @dataFilePath) FOR ATTACH_REBUILD_LOG ON (FILENAME

数据仓库是一种特殊设计的数据库系统，主要用于支持企业决策分析和业务智能。数据仓库面向主题，按业务领域需求组织数据，如销售、人力资源或财务，每个主题区域包含与该主题相关的所有详细数据，提供全面视角分析业务情况。数据仓库是集成的，整合了企业内部多个分散的事务处理数据库的数据，通过ETL过程解决数据一致性和重复性问题，确保数据质量和准确性。数据仓库中的数据通常是只读的，侧重于OLAP，用户通过查询工具访问数据获取历史分析结果。由于数据不被频繁更新，管理系统相对简单，不需处理并发控制。数据仓库的数据随时间变化，定期接收新数据并删除过期数据，许多数据按时间分段，便于趋势分析和历史比较。数据仓库发展历程包括简单报表阶段、数据集市阶段和集中全面的分析平台阶段，支持跨部门决策。理解数据仓库的基本概念和特点，对于构建和优化数据仓库系统，提升企业决策效率至关重要。数据仓库不仅存储历史数据，通过整合和分析数据，为企业提供有价值的洞见，促进业务发展和优化。

Oracle 10g数据仓库实践--数据仓库基础.pdf

销售数据仓库的雪花模式是一种高效的数据存储结构，通过细分维度和规范化存储，提升了数据管理和查询效率。

数据挖掘和数据仓库是信息技术领域中的重要组成部分，尤其对于初学者来说，理解并掌握这两个概念是进入数据分析世界的必经之路。本教程提供一个全面的入门指南，帮助初学者建立起坚实的基础。 数据挖掘（Data Mining）是通过应用算法和技术从大量数据中发现有价值信息的过程。它涉及到统计学、机器学习、人工智能等多个学科，目标是揭示隐藏在数据背后的模式、趋势和关联。 在本教程中，你可以学习到如何使用不同的数据挖掘方法，如分类规则、关联规则和聚类规则。分类规则通过对已有数据进行分析，创建模型来预测未知数据的类别。例如，第9章和第9章（续）可能会讲解决策树、贝叶斯分类、支持向量机等常见分类方法，这些方法在预测分析、市场营销等领域有广泛应用。 关联规则则是寻找数据项之间的有趣关系，如“买了尿布的人很可能也会买啤酒”。第8章-1和dw and dm chp8（关联规则）.doc可能详细介绍了Apriori算法和FP-Growth算法，这些都是发现关联规则的经典方法。 聚类规则则是将数据集划分为具有相似特征的组，比如K-means、DBSCAN等聚类算法。第10章（聚类规则）.doc可能会探讨如何选择合适的距离度量和聚类算法，以及如何解释和利用聚类结果。 数据仓库（Data Warehouse）是一个集中的、结构化的数据存储，用于支持业务决策。它与操作型数据库不同，强调历史数据的保留、数据清洗和数据分析。DW AND DM第1～4章.ppt可能涵盖了数据仓库的设计、构建过程，包括ETL（提取、转换、加载）、星型模式和雪花模式的多维数据模型等内容。 此外，《数据仓库与数据挖掘》第11～12章（时序和序列；WEB挖掘）1.doc将深入时序分析和Web挖掘。时序分析处理的是随时间变化的数据，常用于股票市场预测、用户行为分析等。Web挖掘则涉及从网页和网络日志中提取有价值的信息，包括结构化、半结构化和非结构化数据的处理。 通过本教程，初学者可以系统地了解数据挖掘和数据仓库的基本概念、方法和工具，为进一步的深入学习和实践打下坚实基础。

AdventureWorks2008R2 是微软提供的示例数据仓库，由于文件较大，已拆分为两个文件。