数据仓库，数据仓库和数据挖掘的关系，大数据和云计算有什么区别，如何建立数据仓库？步骤1)收集和分析业务需求。步骤2)建立数据模型和数据仓库的物理设计，步骤3)定义数据源，步骤5)选择数据仓库技术和平台，步骤6)选择访问和报告工具。步骤7)选择数据库连接软件，步骤8)选择数据分析和数据显示软件，步骤9)更新数据仓库。
人民大学软件工程硕士陈宏教授、李翠平副教授课程研讨会课程名称:数据仓库主讲人:陈宏教授、李翠平副教授课程简介:数据仓库是近年来在信息领域迅速发展起来的一种新型数据库技术。数据仓库从企业收集大量数据。通过对历史数据的分析处理，将数据转化为信息，从中挖掘知识，为企业决策提供依据。本课程主要介绍数据仓库的数据模型、在线分析技术olap、立方体计算和索引技术、数据挖掘基础、teradata数据仓库原理和使用等。
具备teradata教师资格，担任teradata培训讲师。目前主要研究方向为数据仓库与商业智能、数据流管理与挖掘、传感器网络中的数据管理。作为项目负责人主持国家863项目、国家自然科学基金项目、教育部科技攻关项目等国家级、省级项目11项；参与国家863项目、国家自然科学基金项目等国家、省部级项目8项；主持并参与其他企事业单位横向项目十余项。
1、数据挖掘是从大量数据中提取数据的过程。2.数据仓库是收集所有相关数据的过程。3.数据挖掘和数据仓库是商业智能工具的集合。4.数据挖掘是一种特定的数据收集。5.数据仓库是一种节省时间和提高效率的工具，可以组织来自不同地点和地区的数据。6.数据仓库有三层，即分段、集成和访问。扩展数据:1。数据挖掘技术是通过自动或半自动的方法对大量数据进行探索和分析，以创建有效的模型和规则，企业可以通过数据挖掘更好地了解自己的客户，从而改善自己的营销、业务和客服运营。
基本上，它是用来挖掘你的数据中隐藏的信息，所以数据挖掘实际上是所谓的知识发现的一部分。数据挖掘使用许多统计分析和建模方法来发现数据中有用的模式和关系。
3、企业如何更好的搭建数据仓库?1首先你得搞清楚建立数据仓库的目的是什么，是整合各个系统的数据，服务于数据分析决策，还是快速完成分析决策需求？如果是前者，在对数据仓库建模时一般会选择er建模方法。如果是后者，一般会选择维度建模方式。er建模:实体关系建模，由数据仓库之父billinmon提出。核心思想是从整个企业的高度设计三范式模型，用实体关系描述企业服务。
维度建模(dimension modeling):由kimball提出，核心思想是从分析决策的需求出发建立模型。该模型由事实表和维度表组成，即星型模型和雪花型模型。kimball提倡自下而上的架构，可以为独立部门建立数据集市，然后增量式构建，汇总成数据仓库。2.其次，你要进行深入的业务调研和数据研究。业务调研:深入的业务调研可以让你更加明确建仓的目的；同时也有利于后续的建模和设计。随着研究的深入，如何将实体业务抽象成多仓库模型将会更加清晰。
4、数据仓库,大数据和云计算有什么区别和联系5、数据仓库的建立步骤
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)从运营数据库提取、净化和转换数据到数据仓库6)选择访问和报告工具7)选择数据库连接软件8)选择数据分析和数据呈现软件9)更新数据仓库1)数据转换工具应该能够从运营数据库提取、净化和转换数据到数据仓库。2)支持平面文件、索引文件和legacydbms。
6、网站数据分析:数据仓库相关的问题(3网站数据分析:与数据仓库相关的问题(3)与网站数据分析相关的一些问题上一篇文章主要梳理了bi相关的问题，本文主要是想梳理一些与数据仓库相关的问题。因为最近重新看了一些数据仓库的资料和书籍，想把之前和现在遇到的主要问题提出来(博客的相关内容请参考网站上的数据仓库目录)，同时对数据仓库的知识进行了重新梳理和理解，也很久没有在博客上发布新的文章了，所以不能太懒。
7、数据仓库与数据挖掘问题哪个挖掘机更强？在山东找到蓝翔。公共通信平台1介绍了数据仓库是面向主题的、集成的、与时间相关的和不可修改的数据集合。数据仓库技术是基于信息系统业务发展和数据库系统技术的需要而产生的一系列新的应用技术，并逐渐独立出来。数据仓库系统可以看作是基于数学和统计的严密逻辑思维来实现“科学判断和有效行为”的工具，也是实现“数据集成和知识管理”的有效手段。
8、数据库与数据仓库的区别简而言之，数据库是面向事务的，数据仓库是面向主题的。数据库一般存储在线交易数据，而数据仓库一般存储历史数据。数据库设计是尽可能避免冗余，一般采用符合范式的规则，而数据仓库设计是故意引入冗余，采用反范式。数据库是用来捕获数据的，数据仓库是用来分析数据的。它的两个基本元素是维度表和事实表。维度是看问题的视角，比如时间、部门、维度表，里面包含了这些东西的定义，事实表包含了要查询的数据和维度的id。
任何技术都是为应用服务的，结合应用就很容易理解。以银行业为例，数据库是交易系统的数据平台。客户在银行的每一笔交易都会被写入数据库并记录在案，这里可以简单理解为用数据库记账。数据仓库是分析系统的数据平台，它从交易系统中获取数据，对数据进行汇总和处理，为决策者提供决策的依据，比如某银行某支行一个月发生了多少笔交易，该支行的活期存款余额是多少。
