大数据讲解

数据集成与模式集成 数据集成是指将来自多个数据源的数据整合到一个统一的存储中，而模式集成则是整合不同数据源的元数据，为数据集成提供基础。 实体识别与数据冲突 实体识别是指匹配来自不同数据源的现实世界实体，例如将数据源A中的“cust-id”与数据源B中的“customer_no”匹配。 在数据集成过程中，需要检测并解决数据值的冲突。同一实体在不同数据源中的属性值可能存在差异，其原因可能是不同的数据表示方式或度量标准等。

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 |

示例：利用DMQL语言定义雪花模式，创建立方体销售雪花[时间、商品、分支、位置]：销售额 = 美元销售总额之和，平均销售额 = 美元销售总额的平均数，销售单位数 = 总数定义维度时间为（时间键、星期几、月份、季度、年份）定义维度商品为（商品键、商品名称、品牌、类型、供应商（供应商键、供应商类型））定义维度分支为（分支键、分支名称、分支类型）定义维度位置为（位置键、街道、城市（城市键、省或州、国家））。

根据不同数据库分类，包括关系数据库、事务数据库、流式数据等，以及多种知识类型的分析和方法集成，涵盖面向数据库的挖掘、数据仓库、OLAP、机器学习等技术，应用于金融、电信、欺诈分析等领域。

探索性选择方法（td）涉及到2d个可能的子集。t逐步向前选择，从空属性集开始，选择原属性集中最好的属性，并将其添加到该集合中，重复该步骤。t逐步向后删除，从整个属性集开始，每一步都删除当前属性集中的最坏属性。t向前选择和向后删除相结合，每一步选择一个最好的属性，并删除一个最坏的属性。可以使用临界值来确定上述三种方法的结束条件。t最终形成归纳树。

数据库中的索引分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引将表的数据按列排序存储，非聚集索引则独立于数据行的结构，用于快速定位数据。聚集索引的叶节点存储实际数据，而非聚集索引的叶节点存储关键字值和行定位器。

使用子查询语句，通过比较积分值，找出积分高于指定客户的客户信息。

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