相关推荐
-
数据仓库与数据挖掘概述
数据仓库是一种对多个分布式的、异构式的数据库提供统一查询的技术。数据挖掘是指从大量的数据库中抽取出此前还没有发现的有效的、实用的信息,并且此后使用此信息来帮助制定关键的商业决策的过程。本文介绍数据仓库和数据挖掘的基本概述。
-
数据挖掘第一章-OLAP
从数据仓库的角度来看,数据挖掘可以看作是联机分析处理(OLAP)的高级阶段。相反,如果要进行数据挖掘,OLAP是其始终绕不开的一部分,因为只有更具专业性的服务器,才能发现隐藏在大量数据下的规律和有趣现象。OLAP服务器存放着来自数据仓库或数据集市的多维数据,它不必关心数据如何存放和存放在何处,它只需要关心数据的汇总以及聚集。
-
数据挖掘—— 数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
数据仓库后端工具主要指的是用来装入和刷新数据的工具,包括: 数据提取:从多个外部的异构数据源收集数据 数据清理:检测数据中的错误并作可能的订正 数据变换:将数据由历史或主机的格式转换为数据仓库的格式 装载、排序、汇总、合并、计算视图,检查完整性。 并建立索引和分区 刷新 将数据源的更新传播到数据仓库中 数据仓库只需要两种数据访问: 数据的初始装载 数据访问 传统的异构数据库集成在多个异构数据库上建立包装程序和中介程序 度量可以根据其所用的聚集函数分为三类: 分布的:将函数用于n个聚集值得到的结果和将函数用于
-
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。
-
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...
-
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
-
数据挖掘与olap
关于数据挖掘的作用,Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实,但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight);统计分析给你先机 (foresight);数据挖掘给你洞察力 (insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗,然后写了个分析报告,说孙悟空在柔韧性上优势明显,二郎神在力气上出类拔萃,所以刚开始不相上下;结果两个...
-
OLAP与数据挖掘的区别
大多数同事都曾做过OLAP相关的项目,他们常搞不清OLAP与数据挖掘有什么区别,现摘录一段文字来说明 所谓OLAP(Online Analytical Process)意指由数据库所连结出来的在线分析处理程序。有些人会说:「我已经有OLAP的工具了,所以我不需要Data Mining。」事实上两者间是截然不同的,主要差异在于Data Mining用在产生假设,OLAP则用于查证假设
-
二、数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术引言一、什么是数据仓库二、数据仓库的关键特征2.1、面向主题2.2、数据集成2.3、随时间而变化2.4、数据不易丢失三、数据仓库的构建和使用四、数据仓库与操作数据库系统五、多维数据模型 引言 数据仓库中的数据清理和数据集成,是数据挖掘的重要数据预处理步骤 数据仓库提供OLAP工具,可用于不同粒度的数据分析 很多数据挖掘功能都可以和OLAP操作集成,以提供不同概念层上的知识发现 分类 预测 关联 聚集 一、什么是数据仓库 数据仓库的定义很多,但却很难有一种严格的定义:
-
数据挖掘之数据仓库详述
数据仓库和数据挖掘的OLAP 技术 构造数据仓库涉及数据清理和数据集成,可以看作数据挖掘的一个重要预处理步骤。此外,数据仓库提供联机分析处理(OLAP)工具,用于各种粒度的多维数据分析,有利于有效的数据挖掘。进一步讲,许多其它数据挖掘功能,如分类、预测、关联、聚集,都可以与 OLAP 操作集成,以加强多个抽象层上的交互知识挖掘。因此,数据仓库已经成为数据分析和联机数据分析处理日趋重要的平台,并将...
-
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
-
OLAP 和 数据挖掘的区别
总结来说: 数据仓库提供了一个分析的数据源数据挖掘能分析出未知的信息,提出假设OLAP能通过分析,验证假设 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,
-
数据仓库基础知识讲解1-OLTP,OLAP二者的关系
首先提到数据仓库,有几个重要概念,是大家必须了解的,如果不了解,几乎无法进行后续的学习。 首先说下OLTP系统,这里我们先拿出官方的概念看一下,On-Line Transaction Processing联机事务处理过程(OLTP),也称为面向交易的处理过程,其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理,并在很短的时间内给出处理结果,是对用户操作快速响应的方式之一。 针对以上概念,我们先画下重点: 面向交易, 前台接受数据,传送到计算中心进行处理,快速...
-
数据挖掘和OLAP的简单理解
OLAP是决策支持领域的一部分。传统的查询和报表工具是告诉你数据库中都有 什么(what happened),OLAP则更进一步告诉你下一步会怎么样(What next)、 和如果我采取这样的措施又会怎么样(What if)。用户首先建立一个假设,然 后用OLAP检索数据库来验证这个假设是否正确。比如,一个分析师想找到什么 原因导致了贷款拖欠,他可能先做一个初始的假定,认为低收入的人信用度...
-
数据仓库与数据挖掘的一些基本概念
以下内容摘自互联网并作了整理。 名词: BI(Business Intelligence):商业智能, DW(Data Warehouse):数据仓库,详见正文Q1部分。 OLTP(On-Line Transaction Processing):联机事务处理也称为面向交易的处理系统,其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理,并在很短的时间内给出
-
大数据、数据分析、数据统计、数据挖掘、OLAP的区别
在大数据领域里,经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据分析、数据可视化等等的专业词汇。如果仅仅从字面上,我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天,我们就来通过一些大数据在高校应用的例子,来为大家说明白—数据挖掘、大数据、OLAP、数据可视化的区别。