构建数据仓库的ETL功能与数据挖掘原理及应用

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。

设计具有可扩展性、通用性、用户友好操作界面和统一元数据管理的数据ETL系统，并在石化企业中应用。

仓库管理通过外购工具或自定义程序实现数据仓库管理，自动化程度决定了程序复杂性。

围绕数据仓库与数据挖掘的应用进行深入探讨，分析其核心原理及实际应用场景。

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。

创新的预测技术包括趋势外推法、时间序列法和回归分析法等多种算法，这些方法理论成熟，通过标准技术分析模型参数。7.1章节概述了这些技术。

雪花结构的实例，销售事实表时间键、商品键、分支机构键、位置键、销售单位、销售额、平均销售额等度量指标，时间键按星期、月份、季度、年度进行分类，位置键按街道、城市键、地点进行分类，商品键按商品名称、品牌、类型、供应商键进行分类，分支机构键按分支机构名称、分支类型、分支机构供应商键进行分类，位置按城市键、省份/街道、国家和城市进行分类。

构建高效数据仓库：ETL流程解析与实践 (IBM研讨会) 本次研讨会将深入探讨数据仓库ETL流程的设计与实现。内容涵盖： ETL基础: 理解ETL (Extract-Transform-Load) 的核心概念和流程步骤，以及其在数据仓库构建中的关键作用。 ETL设计: 学习如何规划和设计高效的ETL流程，包括数据源分析、数据质量管理和数据转换策略。 ETL工具: 了解业界主流ETL工具的特点和功能，并学习如何选择合适的工具满足特定需求。 ETL实践: 通过实际案例分析，学习如何应用ETL工具构建数据管道，实现数据的抽取、转换和加载。 ETL优化: 探讨优化ETL流程的策略和方法，提升数据处理效率和数据质量。 参与者将获得构建和优化数据仓库ETL流程的实用知识和技能，并能够应用于实际工作场景。

1960年代，关系数据库的创建者E.F.Codd提出了关系模型，推动了在线事务处理（OLTP）的发展，以表格形式而非文件方式存储数据。1993年，E.F.Codd引入OLAP概念，认为OLTP无法满足终端用户对数据库查询分析的需求。针对大型数据库的简单SQL查询也无法满足用户分析需求。决策者需要大量计算才能得出结果，并非所有查询结果都能满足决策者需求。因此，E.F.Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。