Inner Mongolia Electric Power Data Warehouse Applications

数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，尤其在当今大数据时代，这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程，由郑玲老师主讲，深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库（Data Warehouse）是企业级的信息系统，用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中，数据源是各种业务系统中的原始数据；数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余；数据转换则将数据转换为适合分析的格式；数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中；数据展现使用户能通过

Data Warehouse Fundamentals 1. Overview and Concepts Data Warehouse is a database system designed for storing historical data to support business decision-making. It collects data from various source systems and integrates it into a unified format through processes such as Extract, Transform, Load (

Oracle提供给客户当今最先进的数据仓库产品、服务及合作伙伴关系，满足以上这些严格要求。在经过验证的技术基础之上建立的Oracle数据仓库，包含企业所需要的一切：产品、服务及合作伙伴关系，帮助企业迅速的实施数据仓库，简化管理，提供整个机构范围内对信息的访问和应用，提供商务智能从而使您的投资获得丰厚的回报。

第一天上午数据仓库和商业决策的关系- 描述当今商业领域BI和数据仓库的角色- 解释为什么在线联机系统（OLTP）不能满足决策支持系统的数据抽取流程- 使用数据仓库技术的原因- 如何使用数据仓库来加速商业决策和提高决策质量 中间休息十分钟 数据仓库的概念和术语- 通用的，被广泛接受的数据仓库定义- 独立和非独立的数据集市的不同，适用范围- 数据仓库开发的主要方法介绍- 介绍一种常用的模型：螺旋模型方法- 设计、分析和管理数据仓库项目- 解释开发和实现数据仓库的财政目的- 开发时间的控制概述- 数据仓库项目的关键任务- 讨论商业和用户需求的收集- 如何标识用户的主要业务，并在短时间实现这一主要

数据仓库设计是一个复杂而关键的过程，它涉及到多个层面和技术，主要目的是为了支持企业的决策分析。 在数据仓库设计中，有以下几个核心知识点： 数据仓库的生命周期：数据仓库的开发过程通常被分为三个阶段：规划分析、设计实施和应用阶段。规划分析阶段主要涉及需求调查和概念模型构建；设计实施阶段包括物理数据库设计、数据抽取和中间件开发；应用阶段则关注系统的使用和维护，不断优化提升。这个过程是螺旋式的，随着用户需求和系统的演进，会不断迭代和改进。 数据仓库的方法论：在开发数据仓库时，通常采取的方法包括需求分析、模型设计、体系结构规划、数据源确定、中间件开发和数据装载测试。由于数据仓库的需求往往不完全明

大数据在电子政务中的应用：美国政府宣布“大数据研究和发展计划”，联邦政府宣布提供2亿美元投资。

雪花模型是星形模型的拓展，在事实表和维度表的基础上，增加了一类新表—— 详细类别表，用于对维度表进行描述。雪花模型的维度表具有较小的数据冗余，易于维护，节省存储空间，具有较高的灵活性。

螺旋递增式建设方法每次迭代目标明确，快速见效。滚动投资，每年追加费用是初始投资的15－20％。

混合遗传算法（Hybrid Genetic Algorithm）是提高遗传算法运行效率和求解质量的一个有效手段。该算法在保持通用性的基础上，显著提升了其效率。基本框架如下所示：