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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：
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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
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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...
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简写为olap,随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（m）字节及千兆（g）字节过渡到现在的兆兆（t）字节和千兆兆（p）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合，关系数据库系统已不能全部满足这一要求。在国外，不少软件厂商采取了发展其前端产品来弥补关系数据库管理系
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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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本文将对这些方面做一个总体性的介绍(尤其是olap)，旨在让读者对数据仓库的认识提升到一个全局性的高度。创建数据仓库数据仓库的创建方法和数据库类似，也是通过编写ddl语句来实现。在过去，数据仓库系统大都建立在rdbms上，因为维度建模其实也可以看做是关系建模的一种。但如今随着开源分布式数据仓库工具如hadoop hive，spark sql的兴起，开发人员往往将建模和实现分离。使用专门的建模软件进
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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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一：数据仓库 1.1概述 数据仓库（data warehouse）简称数仓（dw），是一种信息系统的资料储存理论，此理论强调的是利用某些特殊资料存储方式，让所包含的资料有利于分析处理，从而产生有价值的资讯并以此做出决策。 简单来讲，数据仓库就是一个各种数据的中心存储系统，在数仓的基础上可以进行数据挖掘，数据分析等操作。后续讲到的bi也必须建立在数仓的基础上。 1.2维度建模 维度建模是数据仓库建设中的一种数据建模方法，用于决策制定，侧重于业务如何表示和理解数据。基本的维度模型由维度和度量两类...
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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。 数据挖掘相关的10个问题 no.1 data mining 和统计分析有什么
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分类算法 什么是分类 一些常见的概念： 训练集(training data)：用于训练模型(的参数，如神经网络的各层权重和偏置，线性回归分析的系数); 验证集(validation data)：用于调整超参数(hyper-parameters，如神经网络的宽度和深度、学习率等); 测试集(test data)：用于评价模型本身的有效性（准确率等） 训练误差(training error)：分类器...
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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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dw： data warehouse 数据仓库 olap： on-line analytical processing 联机分析处理 dm： data mining 数据挖掘 dss： decision support systems 决策支持系统
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数据仓库与数据挖掘概述 1. 数据仓库与传统数据库 传统型数据库 定义：面向业务，对事物进行处理 类似关系型数据库，对数据进行增删改查 数据仓库 定义：面向主题，集成，稳定，随时间变化的数据集，支持管理决策过程 数据仓库的数据来源： db，数据文件，其他数据运用数据etl工具进行数据获取 etl,用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）...
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from http://oracle.chinaitlab.com/ oracle数据库11g面向dba和开发人员的重要新特性：数据仓库和olap 数据库驻留的按多维数据集组织的物化视图（无需任何特殊工具将 olap 多维数据集的强大功能同 sql 的简单性集成在一起）、通过分区变化跟踪功能轻松识别刷新、新增的分析工作区管理器、扩展到子查询和远程表的查询重写以及许多其他新特性使o
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在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、olap、数据分析等等的专业词汇。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、数据统计的区别。
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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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（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欧洲杯足彩官网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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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