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文档简介

《数据仓库建模》PPT课件数据仓库建模是一门关于如何设计和构建数据仓库的重要课程。本课件将介绍数据仓库的概念、优势，以及数据仓库设计和实现的方法和步骤。什么是数据仓库数据仓库是一个用于存储和分析大量数据的系统。它具有整合、清洗和分析数据的能力，为企业提供决策支持。数据仓库的优势包括：提供一致的数据视图、支持复杂查询和分析、提高数据质量和决策效果。数据仓库设计1数据仓库设计基础了解数据仓库的基本概念和架构，掌握设计数据仓库的基本原则和方法。2数据仓库建模流程学习数据仓库建模的整体流程，包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等阶段。3数据仓库建模方法介绍常用的数据仓库建模方法，如维度建模和归一化建模，以及它们的优缺点。数据仓库建模过程1概念数据模型设计根据需求分析，设计数据仓库的概念模型，包括实体和关系的定义，以及维度和事实表的设计。2逻辑数据模型设计将概念模型转换为逻辑模型，包括确定实体属性、定义关系和规范化等工作。3物理数据模型设计根据逻辑模型和数据库管理系统的特性，设计物理模型，包括表结构、索引和分区等。数据仓库数据清洗1数据清洗概述了解数据清洗的目的和意义，以及清洗过程中可能遇到的问题和挑战。2数据清洗的步骤介绍数据清洗的常用步骤，包括数据预处理、数据质量检查、异常值处理等。3数据清洗的工具介绍常用的数据清洗工具和技术，包括ETL工具、数据质量工具和数据清洗规则库。数据仓库中的数据质量1数据质量的定义和概述了解数据质量的概念和标准，掌握评估数据质量的方法和指标。2数据质量的评估介绍数据质量评估的常用方法，包括数据清洗和数据校验等。3数据质量的保证探讨如何确保数据质量，包括建立数据质量管理体系和监控数据质量。数据仓库的查询技术1查询技术概述介绍数据仓库查询的基本概念和分类，包括OLAP查询、数据挖掘和报表查询。2基本查询学习如何进行基本的数据仓库查询，包括选择、投影、连接和聚合等操作。3高级查询技术介绍高级的数据仓库查询技术，如复杂查询、并行查询和索引优化。数据仓库的实现1实现过程总结总结数据仓库的实现过程和关键要点，包括需求分析、数据抽取和数据加载等步骤。2如何实现数据仓库介绍数据仓库实现的方法和技术，包括选择合适的ETL工具和数据库管理系统。

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