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_

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

\"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SalesFac

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

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

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。