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数据仓库与数据挖掘的OLAP技术详述.pptx
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数据仓库与数据挖掘的OLAP技术详述.pptx
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数据仓库和数据挖掘的
OLAP
技术
数据仓库-数据挖掘的有效平台
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
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
它是一个提供决策
支持功能的数据库,它与
公司的
操作数据库分开维
护。
为统一的历史数据
分析提供坚实的平台,对
信息处
理提供支持
数据仓库区别于其他数据存储系统
“
数据仓库是一个面向
主题的、集成的、随时
间而
变化的、不容易丢
失的数据集合,支持管理
部门的
决策过程
.”—W
. H. Inmon
数据仓库关键特征一——面向主题
面向主题,是数据仓库显著区别于关系数据库
系统的一个特征
围绕一些主题,如
顾客、供应商、产品等
关注决策者的数据
建模与分析,而不是集中
于组织
机构的日常操作和
事务处理。
排除对于决策无用
的数据,提供特定主题的
简明视
图。
数据仓库关键特征二——数据集成
一个数据仓库是通过集成多个异种数据源来构
造的。
关系数据库,一般
文件,
联机事务处理记录
使用数据清理和数据集成技术。
确保命名约定、编
码结构、属性度量等的一
致性。
当数据被移到数据
仓库时,它们要经过转化
。
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