在备考系统分析师的强化提升阶段，数据仓库与数据挖掘技术基础中的数据仓库体系结构以及数据挖掘的常用算法与应用是非常关键的部分。
一、数据仓库的体系结构
- 数据源层
- 这是数据仓库的数据来源。包括各种业务数据库，如企业的财务系统数据库、销售管理系统数据库等。这些数据库中的数据具有事务性的特点，例如销售记录中的每一笔订单详情，包含了订单号、客户信息、商品信息、销售时间等字段。学习这部分知识点时，要通过实际的案例去理解不同类型业务数据库的数据结构和数据特点。
- 数据源层的数据往往是海量的、复杂且分散的。要掌握从不同类型数据库（如关系型数据库中的MySQL、Oracle，非关系型数据库中的MongoDB等）中抽取数据的基本方法。
- 数据存储与管理
- 主要涉及到数据仓库中的数据模型设计。常见的数据模型有关系模型、多维模型等。例如，在多维模型中，以销售数据为例，可以构建一个包含时间维度（年、月、日）、地区维度（省、市）、产品维度（产品类别、产品型号）等的多维数据结构。
- 还要了解数据存储的方式，像如何对数据进行分区以提高查询效率。比如按照时间分区，将每年的销售数据存储在不同的分区中，这样在查询特定年份的数据时就可以直接定位到相应的分区，减少查询时间和资源消耗。
- 数据集市层
- 数据集市是从数据仓库中抽取出来的一部分数据，针对特定的部门或业务需求。例如，市场部门可能只需要关注与市场推广相关的数据集市，其中包含广告投放效果数据、市场调研反馈数据等。这部分的学习重点是理解数据集市的构建原则和与数据仓库的关系。
- 前端工具层
- 这一层为用户提供数据查询、分析和报表生成的界面。常见的工具有Tableau、PowerBI等。要熟悉这些工具的基本操作，能够利用它们连接到数据仓库，进行数据的可视化展示和简单的分析。
二、数据挖掘的常用算法与应用
- 分类算法
- 决策树算法是分类算法中的一种典型代表。例如C4.5算法，它通过对数据特征的逐步判断来构建决策树，从而对数据进行分类。以识别客户是否为潜在的高价值客户为例，决策树可以根据客户的年龄、购买频率、消费金额等特征来进行分类。
- 学习分类算法时，要理解算法的基本原理，如决策树的节点分裂规则。同时，要通过实际的数据集进行练习，掌握如何评估分类算法的性能，如准确率、召回率等指标的计算。
- 聚类算法
- K - 均值聚类算法是一种常用的聚类算法。它将数据划分为K个簇，使得每个簇内的数据点到簇中心的距离之和最小。比如在市场细分中，可以根据客户的消费行为特征（如购买商品的种类、购买时间间隔等）将客户划分为不同的群体，以便企业针对不同群体制定营销策略。
- 对于聚类算法，要掌握如何确定合适的K值，以及如何解释聚类结果。
- 关联规则挖掘算法
- Apriori算法用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。例如在超市的销售数据中，可以发现购买面包的顾客同时购买牛奶的概率较高这样的关联规则。在学习这部分时，要理解频繁项集的概念以及如何通过算法来挖掘这些规则。
总之，在备考过程中，要深入理解数据仓库的体系结构各个层次的内涵和相互关系，同时熟练掌握数据挖掘常用算法的原理、应用场景以及性能评估方法，这样才能在考试中应对相关题目，并且在实际工作中运用这些知识解决数据相关的问题。
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