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1、数据仓库与数据挖掘习题答案第1章 数据仓库的概念与体系结构1. 面向主题的，相对稳定的。2. 技术元数据，业务元数据。3. 联机分析处理OLAP。4. 切片（Slice），钻取（Drill-down和Roll-up等）。5. 基于关系数据库。6. 数据抽取，数据存储与管理。7. 两层架构，独立型数据集市，依赖型数据集市和操作型数据存储，逻辑型数据集市和实时数据仓库。8. 可更新的，当前值的。9. 接近实时。10. 以报表为主，以分析为主，以预测模型为主，以营运导向为主。11. 答：数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-
2、Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。数据仓库的特点包含以下几个方面：（1） 面向主题。操作型数据库的数据组织是面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离；而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点领域，一个主题通常与多个操作型业务系统或外部档案数据相关。（2）集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据作抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不
3、一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企事业单位一致的全局信息。也就是说存放在数据仓库中的数据应使用一致的命名规则、格式、编码结构和相关特性来定义。（3）相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供单位决策分析之用，对所涉及的数据操作主要是数据查询和加载，一旦某个数据加载到数据仓库以后，一般情况下将作为数据档案长期保存，几乎不再做修改和删除操作，也就是说针对数据仓库，通常有大量的查询操作及少量定期的加载（或刷新）操作。（4）反映历史变化。操作型数据库（OLTP）主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含较久远的历史数据，因此总
4、是包括一个时间维，以便可以研究趋势和变化。数据仓库系统通常记录了一个单位从过去某一时点(如开始启用数据仓库系统的时点)到目前的所有时期的信息，通过这些信息，可以对单位的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。12. 答：（1）两层架构（Generic Two-Level Architecture）。（2）独立型数据集市（Independent Data Mart）。（3）依赖型数据集市和操作型数据存储（Dependent Data Mart and Operational Data Store）。（4）逻辑型数据集市和实时数据仓库（Logical Data Mart and Real-Time
5、Data Warehouse）。13. 答：数据仓库技术的发展包括数据抽取、存储管理、数据表现和方法论等方面。在数据抽取方面，未来的技术发展将集中在系统集成化方面。它将互连、转换、复制、调度、监控纳入标准化的统一管理，以适应数据仓库本身或数据源可能的变化，使系统更便于管理和维护。在数据管理方面，未来的发展将使数据库厂商明确推出数据仓库引擎，作为数据仓库服务器产品与数据库服务器并驾齐驱。在这一方面，带有决策支持扩展的并行关系数据库将最具发展潜力。在数据表现方面，数理统计的算法和功能将普遍集成到联机分析产品中，并与Internet/Web技术紧密结合。按行业应用特征细化的数据仓库用户前端软件将成为
6、产品作为数据仓库解决方案的一部分。数据仓库实现过程的方法论将更加普及，将成为数据库设计的一个明确分支，成为管理信息系统设计的必备。14. 答：（1）IBM公司提供了一套基于可视化数据仓库的商业智能（BI）解决方案，包括：Visual Warehouse（VW）、Essbase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB，以及来自第三方的前端数据展现工具（如BO）和数据挖掘工具（如SAS）。其中，VW是一个功能很强的集成环境，既可用于数据仓库建模和元数据管理，又可用于数据抽取、转换、装载和调度。Essbase/DB2 OLAP Server支持“维”的定义和数据装载。Essb
7、ase/DB2 OLAP Server不是ROLAP（Relational OLAP）服务器，而是一个（ROLAP和MOLAP）混合的HOLAP服务器，在Essbase完成数据装载后，数据存放在系统指定的DB2 UDB数据库中。它的前端数据展现工具可以选择Business Objects的BO、Lotus的Approach、Cognos的Impromptu或IBM的Query Management Facility；多维分析工具支持Arbor Software的Essbase和IBM（与Arbor联合开发）的DB2 OLAP服务器；统计分析工具采用SAS系统。（2）Oracle数据仓库解决方案
8、主要包括Oracle Express和Oracle Discoverer两个部分。Oracle Express由四个工具组成：Oracle Express Server是一个MOLAP(多维OLAP)服务器，它利用多维模型，存储和管理多维数据库或多维高速缓存，同时也能够访问多种关系数据库；Oracle Express Web Agent通过CGI或Web插件支持基于Web的动态多维数据展现；Oracle Express Objects前端数据分析工具（目前仅支持Windows平台）提供了图形化建模和假设分析功能，支持可视化开发和事件驱动编程技术，提供了兼容Visual Basic语法的语言，支
9、持OCX和OLE；Oracle Express Analyzer是通用的、面向最终用户的报告和分析工具（目前仅支持Windows平台）。Oracle Discoverer即席查询工具是专门为最终用户设计的，分为最终用户版和管理员版。在Oracle数据仓库解决方案的实施过程中，通常把汇总数据存储在Express多维数据库中，而将详细数据存储在Oracle关系数据库中，当需要详细数据时，Express Server通过构造SQL语句访问关系数据库。（3）Microsoft将OLAP功能集成到SQL Server数据库中，其解决方案包括BI平台、BI终端工具、BI门户和BI应用四个部分，如图1.1。
10、 BI平台是BI解决方案的基础，包括ETL平台SQL Server 2005 Integration Service(SSIS)、数据仓库引擎SQL Server 2005 RDBMS以及多维分析和数据挖掘引擎SQL Server 2005 Analysis Service、报表管理引擎SQL Server 2005 Reporting Service。 BI终端用户工具，用户通过终端用户工具和Analysis Service中的OLAP服务和数据挖掘服务进行交互来使用多维数据集和数据挖掘模型，终端用户通常可使用预定义报表、交互式多维分析、即席查询、数据可视化、数据挖掘等多种方法。 BI门户提
11、供了各种不同用户访问BI信息的统一入口。BI门户是一个数据的汇集地，集成了来自不同系统的相关信息。用户可以制定个性化的个人门户，选择和自己相关性最强的数据，提高信息访问和使用的效率。 BI应用是建立在BI平台、BI终端用户工具和BI统一门户这些公共技术手段之上的满足某个特定业务需求的应用，例如零售业务分析、企业项目管理组合分析等。第2章 数据仓库的数据存储与处理1. 企业级数据仓库（EDW）。2. 单一的，详细的。3. 最初填充数据仓库。4. 越高，越低，越多。5. 提高，预处理，事实表。6. 自然键（Natural Key），代理键（Surrogate Key）。7. 星型模式。8. 早期细
12、节级，轻度综合级。9. 答：简单地说，数据是从企业内外部的各业务处理系统（操作型数据）流向企业级数据仓库（EDW）或操作型数据存储区(ODS)，在这个过程中，要根据企业（或其他组织）的数据模型和元数据库对数据进行调和处理，形成一个中间数据层，然后再根据分析需求，从调和数据层（EDW、ODS）将数据引入导出数据层，如形成满足各类分析需求的数据集市。10. 答：数据的ETL过程就是负责将操作型数据转换成调和数据的过程。如上面的2.3.1小节所述，这两种数据具有明显的区别，因此，数据调和是构建一个数据仓库中最难的和最具技术挑战性的部分。在为企业级数据仓库填充数据的过程中，数据调和可分为两个阶段：一是
13、企业级数据仓库（EDW）首次创建时的原始加载；二是接下来的定期修改，以保持EDW的当前有效性和扩展性。整个过程由四个步骤组成：抽取、清洗、转换、加载和索引。事实上，这些步骤可以进行不同的组合，如，可以将数据抽取与清洗组合为一个过程，或者将清洗和转换组合在一起。通常，在清洗过程中发现的拒绝数据信息会送回到源操作型业务系统中，然后将数据在源系统中加以处理，以便在以后重新抽取。11. 答：在星模式中，事实表居中，多个维表呈辐射状分布于其四周，并与事实表连接。位于星形中心的实体是事实表，是用户最关心的基本实体和查询活动的中心，为数据仓库的查询活动提供定量数据。位于星模式四周的实体是维度实体，其作用是限
14、制和过滤用户的查询结果，缩小访问范围。每个维表都有自己的属性，维表和事实表通过关键字相关联。12. 答：因为数据仓库或数据集市的数据总是历史的数据，需要时间维来区别。第3章 数据仓库系统的设计与开发1. 在线分析处理(OLAP) 分析。2. 信息包图法，维度，类别，度量。3. 逻辑模型。4. 事务事实，快照事实，线性项目事实。5. 聚合。6. 时间，区域。7. 退化维。8. 无变化，缓慢变化，剧烈变化。9. 索引。10. 反向规范化，引入冗余。11. 答：信息包图法，也叫用户信息需求表，就是在一张平面表格上描述元素的多维性，其中的每一个维度用平面表格的一列表示，通常的维度如时间、地点、产品和顾
15、客等；而细化本列的对象就是类别，例如时间维度的类别可以细化到年、月、日，甚至小时；平面表格的最后一行（代表超立方体中的单元格）即为指标度量值，例如，某年在某销售点的某类产品的实际销售额。创建信息包图时需要确定最高层和最低层的信息需求，以便最终设计出包含各个层次需要的数据仓库总之，信息包图法是一种自上而下的数据建模方法，即从用户的观点开始设计（用户的观点是通过与用户交流得到的），站在管理者的角度把焦点集中在企业的一个或几个主题上，着重分析主题所涉及数据的多维特性，这种自上而下的方法几乎考虑了所有的信息源，以及这些信息源影响业务活动的方式。12. 答：收集、分析和确认业务分析需求，分析和理解主题和元数据、事实及其量度、粒度和维度的选择与设计、数据仓库的物理存储方式的设计等。13. 答：（1）收集和分析业务需求；（2）建立数据模型和数据仓库的物理设计；（3）定义数据源； （4）选择数据仓库技术和平台； （5）从操作型数据库中抽取、清洗及转换数据到数据仓库； （6）选择访问和报表工具，选择数据库连接软件，选择数据分析和数据展示软件；（7）更新数据仓库。14. 答：参考3.3节的过程。第4章 关联规则1. apriori，fp-growth，fp-growth。2. abcabdacd，abcabd。3. abc，ac。4. 答：关联规则挖掘最初由R.Agrawal等人提出，
