数据仓库（Data Warehouse）是大数据时代的重要组成部分，它提供了一种高效、集成的方式来存储和分析大量业务数据，以支持决策支持系统和商业智能应用。数据仓库的出现是为了应对大数据存储和快速提取的需求，同时解决跨部门应用的问题。
数据仓库是数据库概念的升级，和数据库相比，数据仓库要比数据库更加庞大；数据仓库主要用于分析数据，数据库主要用于捕获数据；数据仓库主要存储历史数据，数据库存储在线交易数据；数据仓库的基本元素是维度表，数据库的基本元素是事实表。
主要区别在于数据结构，数据库中的建模一般遵循三范式，而数据仓库的建模有特定的方式，一般采用维度建模（你可以参考ralph kimball、bill inmon、还有一种叫DV模型的作者忘记叫啥了），使用这些建模方式的原因是便于OLAP建立，增加统计查询较率等。
数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。
数据库与数据仓库的区别在于它们的使用场景和目标。数据库用于操作型处理，支持日常业务操作，如用户登录验证等。数据仓库则用于分析型处理，支持决策支持系统，提供历史数据的深入分析，以支持业务决策。
一致性检查：检验数据集中的各项数据是否符合预设的规则，如字符串长度、数据类型等，以确保数据的一致性。数据清洗的益处包括：- 提高数据质量：通过清洗过程，去除错误数据和缺失值，增强数据的准确性和可靠性。- 确保分析准确性：干净的数据是有效分析的基础，清洗有助于保证分析结果的正确性。
数据类型转换：数据类型转换是数据清洗中常见的方法之一。根据数据分析的需求，可能需要将数据的类型进行转换。例如，将文本数据转换为数值数据，以便进行数学计算；或将日期数据转换为更易处理的格式等。数据类型转换有助于提高数据分析的效率和准确性。以上就是对数据清洗方法的简要介绍。
缺失值处理 缺失值是数据清洗中常见的问题。处理方法包括填充缺失值，如使用平均值、中位数等统计量填充；删除含有缺失值的记录；或者根据业务逻辑进行补全。选择何种方法取决于缺失值的数量和业务逻辑。 异常值处理 异常值会严重影响数据分析的结果，因此需要进行处理。
数据预处理的五个主要方法：数据清洗、特征选择、特征缩放、数据变换、数据集拆分。数据清洗 数据清洗是处理含有错误、缺失值、异常值或重复数据等问题的数据的过程。常见的清洗操作包括删除重复数据、填补缺失值、校正错误值和处理异常值，以确保数据的完整性和一致性。
处理无效值与缺失值： 常用方法有估算、整例删除、变量删除与成对删除。估算时，用样本均值、中位数或众数替换；整例删除适用于关键变量情况；变量删除针对无效值较多、不重要变量；成对删除保留完整样本，计算时仅用有完整答案的数据。
数据清洗在数据挖掘中扮演着至关重要的角色，它旨在解决数据质量问题并确保数据适用于后续的挖掘过程。在这一阶段，我们会遇到包括错误值、缺失值、异常值和可疑数据在内的各种问题，需要采用特定的方法进行处理，以便为数据分析打下坚实的基础。
