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数据仓库技术(An overview of data warehousing and OLAP technology)
An overview of data warehousing and OLAP technology HP实验室提供的数据仓库和在线联机分析技术文档,站在业界最高的水平对以上技术的发展情况进行了阐述
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OLAP与数据仓库和数据湖
本文阐述了OLAP、数据仓库和数据湖方面的基础知识以及相关论文。同时记录了我如何通过ChatGPT以及类似产品(通义千问、文心一言)来学习知识的。通过这个过程让我对于用AI科技提升学习和工作效率有了实践经验和切身感受。
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简述数据仓库、OLAP、数据挖掘之间的关系
(1)数据仓库是基础:无论是数据挖掘还是OLAP分析,他们成功的关键之一是能够访问正确的、完整的和集成的数据。这也是对数据仓库的要求。数据仓库不仅是集成数据的一种方式和一个焦点,而且所有的数据仓库的解决方案都源自和依赖于数据源部件的质量和效果(这种部件在数据仓库中称为抽取、变换和装载)。数据仓库的特点(集成的、随时间变化、稳定的、面向主题的)为OLAP分析、数据挖掘的成功提供了坚实的数据基础。(2...
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数据仓库和OLAP技术概述
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/52623602 《An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology》摘要数据仓库和联机分析处理(OLAP)是决策支持基本要素,已经日益成为数据库行业的重点。许多商业产品和服务现已推出,并且所有主要的数据库管理系统供应商现在已经在这些领域提供产品。决
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数据仓库以及OLTP和OLAP
1.什么是数据仓库? 数据仓库是决策支持系统(DSS)和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。 数据仓库的特征是面向主题,集成性,稳定性和时变性。用于支持管理决策。 数据仓库存在的意义在于对企业的所有数据进行汇总,为企业各个部门提供统一的,规范的数据出口。 面向主题:数据仓库中的数据按照一定的主题进行组织,每一个主题对应一个宏观的分析领域。数据仓库排除对于...
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ETL(数据仓库技术)
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OLAP 和数据挖掘的关系
从技术角度看,商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础,经由数据挖掘工具、联机分析处理工具加上决策规划人员的专业知识,从数据中获得有用的信息和知识,帮助企业获取更多的利润。 数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的的数据集合,它有面向主题、集成、相对稳定、随时间不断变化四个特性,将数据仓库与传统的面向事务处理的数据库区分开来。数据仓库的关键技术包括数据的抽
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BI(数据仓库、OLAP、数据挖掘)
数据仓库将来自于各种数据源的数据,根据不同的主题进行存储,并对原始数据进行抽取、转换和加载等一系列筛选和清理工作。OLAP则将数据通过多维视角和多种层次向用户进行多方式的呈现。数据挖掘则应用不同的算法,向用户揭示数据间的规律性,从而辅助商业决策。
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数据仓库,olap与数据挖掘之间的关系
要说明他们的关系,不得不说说商务智能。从技术角度看,商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础,经由联机分析处理工具、数据挖掘工具加上决策规划人员的专业知识,从数据中获得有用的信息和知识,帮助企业获取利润。 数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的的数据集合,它有面向主题、集成、相对稳定、随时间不断变化四个特性,将数据仓库与传统的面向事务处理的数据库区分开来。数
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数据挖掘——第四章:数据仓库和OLAP
文章目录1. 数据仓库基本概念1.1 数据仓库的定义及特征1.2 数据仓库体系结构1.3 数据模型1.4 粒度2. 数据仓库设计2.1 概念模型设计4.2 逻辑模型设计2.3 物理模型设计3. 数据仓库实现4. 联机分析处理4.1 OLAP相关概念4.2 OLAP操作5. 元数据模型5.1 元数据库5.2 元数据类型5.3 元数据作用5.4 元数据的使用 1. 数据仓库基本概念 1.1 数据仓库的定义及特征 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的并且非易失的,用于支持管理者决策过程的数据集合 数据仓库的
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联机分析处理(OLAP)与数据挖掘的关系
联机分析处理(OLAP)是用来分析数据仓库中海量数据的技术。它的核心概念是“维”,它支持数据分析人员和决策人员从不同的角度、不同的级别地对数据仓库中的数据进行复杂查询和多维分析处理,并且能以直观形象的形式将查询和分析结果展现给分析和决策人员。OLAP使用的逻辑数据模型为多维数据模型。它主要用于分析大量历史数据,提供汇总和聚集机制,访问大部分是只读操作。这不同于OLTP中频繁的更新修改数据。数据
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数据仓库、OLAP和 数据挖掘、统计分析的关系和区别分析
一、什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining),又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单的说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。 二、数据挖掘相关的10个问题 NO.1 Data Mining 和统计分析有
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数据挖掘与数据仓库的关系
若将数据仓库比作矿坑,数据挖掘就是深入矿坑挖掘的工作。毕竟数据挖掘不是一种无中生有的魔术,也不是点石成金的炼金术,若没有足够丰富完整的数据,是很难期待数据挖掘能挖掘出什么有意义的信息的。 从数据仓库中挖掘出对决策有用的信息和知识,是建立数据仓库与使用数据挖掘的最大目的。而如何从数据仓库挖掘有用的数据,则是数据挖掘的研究重点,二者的本质和过程是两码事。换句话说,数据仓库应先行建立完成,
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数据仓库和数据挖掘基础知识点
第一章 数据仓库和数据挖掘概述 一、概念题 1、数据仓库的定义是什么? 答:数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合,用于支持经营管理中央决策制定过程。 2、数据仓库的特点是什么? 答:数据仓库的特点是: (1)数据仓库是面向主题的; (2)数据...
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数据仓库、OLAP和数据挖掘、统计分析的关系和区别分析
数据挖掘(DataMining),又称为数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单的说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。硬要去区分DataMining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为DataMining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法,也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生,换另一个角度看,DataMining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。在我看来统计分析应是数据挖掘的一脉祖先,因为数据挖
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数据仓库(OLAP OLTP)与数据挖掘
一、挖掘数据存在问题: 1、把来自各个数据源的数据汇集到一个中心仓库中,即数据仓库。数据仓库位于一个单独的节点上,使用同一的模式从多个数据源收集数据,给用户提供一个单独的、统一的数据接口,目的是能在不同的数据上高效执行查询。 数据仓库处理相关问题:脏数据处理(某些带有错误的数据)技术,对大量数据的高效存储和索引技术 2、分析收集到的数据发现可以成为商务决策基础的信息或知识。 数...
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数据仓库与数据挖掘的个人总结
来公司的第一天收到要熟悉数据仓库与数据挖掘的任务,任务内容如下: 1.阅读有关数据仓库、数据挖掘、OLAP在线联机分析的相关文档,掌握和了解相关基础知识和概念 2.了解常见的数据仓库及OLAP解决数据决策分析有效性的解决方案,以及主要的实施过程 3.重点了解微软的解决方案 4.在电脑上安装微软sqlserver2008
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数据仓库与数据挖掘
同事从家里带来两本老书:一本《数据仓库与数据挖掘教程》,06年出版的数据处理高校教材;另一本《网络科学导论》,12年出版的复杂网络教材。 美名其曰:交流学习。 两本都是非常基础的理论入门教材,但网络科学这一块实在是一点概念都没有,什么网络拓扑性质、网络动力学、网络控制等看不明白,再一次感叹术业有专攻,就不挣扎了! 而《数据仓库与数据挖掘教程》是老本行,拿起这本书就有一种亲切感,虽然书里的概念写的很基础,现在看来就是一些科普性的东西。俗话说温故而知新,当你再回过头来理一些基础知识,对..