工行数据仓库体系架构有哪些组成
商业智能和数据仓库基础的课程内容包括：1BI（商业智能）和数据仓库2数据仓库的架构，模型建设3数据仓库建设方法论（Methodology）4OLAP5数据质量管理6ETL7数据挖掘8相关概念(ODS,元数据等)9工具演示希望对你由帮助来源：商业智能和数据仓库爱好者提供。。。。商业智能和云计算。。。。陪训。。。。有这个基础课
典型的数据仓库系统包括哪几部分
典型的数据仓库系统包括以下几个部分：
数据源
ETL(数据抽取、转换和加载)
数据仓库
数据集市
前端展示（包括报表、多维展示等）
数据仓库中有三个维 层数分别为5 5 4 求数据立方体包含多少个方体
答：
1、元数据是进行数据集成所必需的 数据仓库最大的特点就是它的集成性。
2、它不仅体现在它所包含的数据上，还体现在实施数据仓库项目的过程当中。一方面，从各个数据源中抽取的数据要按照一定的模式存入数据仓库中，这些数据源与数据仓库中数据的对应关系及转换规则都要存储在元数据知识库中；
3、另一方面，在数据仓库项目实施过程中，直接建立数据仓库往往费时、费力，因此在实践当中，人们可能会按照统一的数据模型，首先建设数据集市，然后在各个数据集市的基础上再建设数据仓库。
4、不过，当数据集市数量增多时很容易形成"蜘蛛网"现象，而元数据管理是解决"蜘蛛网"的关键。如果在建立数据集市的过程中，注意了元数据管理，在集成到数据仓库中时就会比较顺利；
5、如果在建设数据集市的过程中忽视了元数据管理，那么最后的集成过程就会很困难，甚至不可能实现。
数据仓库的主题划分，列举有哪些主题.试题
我觉得俺主题分类是易于查找，既然是“仓库”，那么必须有一种分类方式来解决储存、寻找储存数据，而且数据细分的话类别很多，按照别的分类方法会造成分类难以界定，因为有的数据不是那么容易划分的，而按照主题分类，那么这种模糊分类方法就比较实用啦！
数据挖掘的体系结构包括哪几个模块
SPSS数据挖掘内容包括： 数据挖掘工具Clementine的体系结构以及在整个数据挖掘系统中的地位 Clementine的基本设置 Clementine数据准备的一些技巧 数据挖掘模型的类型和所解决的问题 模型评估和部署等 来源：商业智能和数据仓库爱好者 提供，，，...