第一章作业
1．数据库与数据仓库的本质差别是什么？书P2
（1）数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析。（2）数据库保持事物处理的当前状态，数据仓库即保存过去的数据又保存当前的数据。（3）数据仓库的数据是大量数据库的集成。（4）对数据库的操作比较明确，操作数量较小。对数据仓库操作不明确，操作数据量大。
6.
8．定义为关于数据的数据，描述数据仓库中数据及其环境的数据。
9．元数据不仅仅是数据仓库的字典，而且还是数据仓库本身功能的说明数据，是整个数据仓库的核心。数据字典是关于数据库中数据的描述，而不是数据本身，数据字典是数据库的元数据。
18、统计学与数据挖掘的不同。
统计学主要是对数量数据或连续值数据进行数值计算的定量分析，得到数量信息。数据挖掘主要对离散数据进行定性分析，得到规则知识。在统计学中有聚类分析和判别分析，它们与数据挖掘中的聚类和分类相似。但是，采用的标准不一样，统计学的聚类采用的“距离”是欧式距离，即两点间的坐标(数值)距离。而数据挖掘的聚类采用的“距离”是海明距离，即属性取值是否相同，相同者距离为0，不相同者距离为1。
总之，统计学与数据挖掘是有区别的，但是，它们之间是相互补充的。不少数据挖掘的著作中均把统计学的不少方法引入到数据挖掘中，与将机器学习中不少方法引入到数据挖掘中一样，作为从数据获取知识的一大类方法。
19、说明数据仓库与数据挖掘的不同。
数据仓库是在数据库的基础上发展起来的。它将大量的数据库的数据按决策需求进行重新组织，以数据仓库的形式进行存储，将为用户提供辅助决策的随机查询、综合信息以及随时间变化的趋势分析信息等。
数据仓库是一种存储技术，其数据存储量是一般数据库的100倍，包含大量的历史数据、当前的详细数据以及综合数据。它能适应不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信息。
数据挖掘是从人工智能机器学习中发展起来的。它研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。最常用的数据挖掘方法是统计分析方法、神经网络方法和机器学习中研究的方法。数据挖掘中采用机器学习的方法有归纳学习方法(如覆盖正例排斥反例方法，如AQ系列算法、决策树方法等)、遗传算法、发现学习算法(如公式发现系统BACON)等。
利用数据挖掘的方法和技术从数据仓库中挖掘的信息和知识，反映了数据仓库中数据的规律性。用户利用这些信息和知识来指导和
帮助决策。例如，利用分类规则来预测未知实体的类别。
23：数据仓库与联机分析出口里、数据挖掘在决策支持方面有什么不同？
答：数据仓库视为辅助决策而建立的，单依靠数据仓库达到辅助决策的能力是有限的，综合信息和预测信息是数据仓库所获得的辅助决策信息。数据仓库中增加联机分析处理和数据挖掘等分析工具，能较大的提高辅助决策能力。数据仓库和联机分析处理几数据挖掘结合的决策支持系统，是以数据仓库为基础的，称为基于数据仓库的决策支持系统。概括地说：基于数据仓库的决策支持系统是从数据仓库的数据中获取辅助决策信息和知识，为决策提供支持。
25画出基于数据仓库的决策支持系统结构图。如图：
28． 如何理解商业智能与基于数据仓库的决策支持系统的区别于联系？
答：可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight ），促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。
第二章作业
1. 画出数据仓库的结构图，说明各部分内容。P18
答：当前基本数据是最近时期的业务数据，是数据仓库用户最感兴趣的部分数据量大。随着时间的推移，有数据仓库的时间控制机制转为历史数据，轻度综合数据是从当前基本数据中提取出来的，最高一层是高度综合数据层，这一层的数据十分精炼，是一种准决策数据。
2. 说明数据仓库结构图中包含轻度综合层与高度综合数据层的作用。这些数据为什么不是临时计算出来的。P18-19
数据仓库除了存储按主题组织起来的当前详细数据外，还需要存储综合数据，这是为了适应决策需求而增加的。在数据库中需要得到综合数据时，采用数据立方体的方法对详细数据进行综合。在数据仓库中并不采取临时计算的方式得到综合数据，而在用户提出需要综合数据之前，就预先将可能的综合数据利用数据立方体计算好，存入综合数据层中，这种综合数据层在用户查询时，能迅速提供给用户。
3. 说明数据集市与数据仓库的区别和联系。P20
6.画出数据仓库系统结构图，说明把仓库管理和分析工具作为数据仓库系统的两个独立组成部分的原因。图：P22原因：
仓库管理：安全和特权管理；跟踪数据的更新；数据质量检查；管理和更新元数据；审计和报告数据仓库的使用和状态；删除数据；复制、分割和分发数据；备份和恢复；存储管理。
访问工具：为用户访问数据仓库提供手段
9.画出数据仓库的运行结构图，说明三层C/S 结构和两层C/S 结构的不同点。
二层C/S 结构
三层C/S 结构
客户端 数据仓库服
务器
OLAP服务器将加强和规范化决策支持的服务工作，集中和简化了数据仓库服务器的部分工作，即OLAP服务器从数据仓库服务器中抽取数据，在OLAP服务器中转换成客户端要求的多维视图，并进行多维数据分析，将分析结果传送给客户端，这种结构形式工作效率更高。
11.数据模型与数学模型有什么区别？
答：数据模型是数据特征的抽象，数据管理教学的形式框架，数据库系统中用以提高信息表示和操作手段的形势构架。数据模型包括数据库的数据的结构部分、数据库数据的操作部分和数据库数据的约束条件。
数学模型是根据对研究对象所观察到的现象及实践经验，归结成的一套反映其内部因素数量关系的数学公式、逻辑准则和具体算法。用以描述和研究客观现象的运动规律。
15．第三范式数据模型与星型模型有什么不同？
第三范式不同于星型模型之处在于，把事实表和维表的属性作为一个实体都集中在同一数据库表中，或分成多个实体用多个表来表示，每个表按第三范式组织数据。它减少了为表中的键和不必要的属性。
17．简单说明ETL过程的主要步骤。
ETL过程的主要步骤概括为：（1）决定数据仓库中需要的所有的目标数据（2）决定所有的数据源，包括内部和外部的数据源（3）准备从源数据到目标数据的数据映射关系（4）建立全面的数据抽取规则（5）决定数据转换和清洗规则（6）为综合表制定计划（7）组织数据缓冲区域和检测工具（8）为所有的数据装载编写规程（9）维度表的抽取、转换和装载（10）事实表的抽取、转换和装载
18、说明数据抽取工作的内容。P28
21．数据装载方式与类型有哪些？
答：数据仓库中最基本的元数据相当于数据库系统中的数据字典。由于数据仓库和数据库有很大的不同，因此元数据的作用远不是数据字典所能相比的。元数据在数据仓库中有着举足轻重的作用，它不仅仅定义了数据仓库有什么，指明了数据仓库中数据的内容和位置，刻画了数据的抽取和转换规则，存储了与数据仓库有关的各种商业信息，而且整个数据仓库的运行都是基于元数据的，如数据的修改，跟踪，抽取，装入，综合等。
23．什么是关于数据源的元数据？
答：关于数据模型的元数据描述了数据仓库中有什么数据以及数据之间的关系，是用户管理数据仓库的基础。这种元数据可以支持从数据仓库中获取数据。用户可以提出需要哪些表，系统从中选一个表，并得到表之间的关系。重复该过程，用户希望能够得到希望的数据。
24．什么是关于数据模型的元数据？
答：关于数据模型的元数据描述了数据仓库中有什么数据以及数据间的关系，支持用户从数据仓库中获取数据。
25．什么是关于数据仓库映射的元数据？
答：关于数据仓库映射的元数据，反映了数据源与数据仓库数据之间的映射，以及数据项是从哪个特定的数据源抽取的，经过了哪些转换、变换和装载。
第三章作业
1.联机分析处理（OLAP）的简单定义是什么？它体现的特征是什么。P40
2.OLAP准则中的主要准则有哪些？P41
3. 什么是维？关系数据库是二维数据吗？如何理解多维数据？P43
维是人们观察数据的特定角度。关系数据库不是二维数据，只是通过二维关系表示了数据的多维概念。多维数据就是从多个特定角度来观察特定的变量。
4.MDDB（Multi Dimensional Database, 多维数据库）是以多维的方式组织数据，即以维作为坐标系，采用类似于数组的形式存储数据。
RDBMS（relational database management system，关系型数据库管理系统）通过数据、关系和对数据的约束三者组成的数据模型来存放和管理数据
MDDB特点：
1.数据库中的元素具有相同的数值
