數(shù)據(jù)挖掘2章數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的olap技術-預覽頁
【正文】 程序和數(shù)據(jù)是緊緊圍繞著所管理的事件來構(gòu)造的。 ? 對進行高層決策的最終用戶的界面支持：提供各種分析應用工具。因此，數(shù)據(jù)倉庫的功能是支持管理層進行科學決策，而不是事務處理。因此數(shù)據(jù)倉庫必須不斷捕捉 OLTP數(shù)據(jù)庫中變化的數(shù)據(jù)，生成數(shù)據(jù)庫的快照，經(jīng)集成后增加到數(shù)據(jù)倉庫中去；另外數(shù)據(jù)倉庫還需要隨時間的變化刪去過期的、對分析沒有幫助的數(shù)據(jù)，并且還需要按規(guī)定的時間段增加綜合數(shù)據(jù)。經(jīng)過數(shù)據(jù)集成后，數(shù)據(jù)倉庫所提供的信息比數(shù)據(jù)庫提供的信息更概括、更本質(zhì)。 ? 面向主題的數(shù)據(jù)組織方式可在較高層次上對分析對象的數(shù)據(jù)給出完整、一致的描述，能完整、統(tǒng)一的刻畫各個分析對象所涉及的企業(yè)的各項數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，從而適應企業(yè)各個部門的業(yè)務活動特點和企業(yè)數(shù)據(jù)的動態(tài)特征，從根本上實現(xiàn)數(shù)據(jù)與應用的分離。 ? 數(shù)據(jù)倉庫是與操作型系統(tǒng)相分離的、基于標準企業(yè)模型集成的、帶有時間屬性的、面向主題及不可更新的數(shù)據(jù)集合。 ? 隨著數(shù)據(jù)庫技術的迅速發(fā)展以及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的廣泛應用，人們積累的數(shù)據(jù)越來越多，但缺乏挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的知識的手段，導致了“ 數(shù)據(jù)爆炸但知識貧乏的 ” 現(xiàn)象。 ； ? Oracle公司 : 則推出從數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建、 OLAP到數(shù)據(jù)集市管理等一系列產(chǎn)品包（如 Oracle Warehouse Builder、 Oracle Express、 DataMart Suit等）。 數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展 ? 微軟公司 : 在其 SQL SQL Server2021中集成了代號為 Plato的 OLAP服務器。 ? IBM的實驗室在數(shù)據(jù)倉庫方面已經(jīng)進行了 10多年的研究，并將研究成果發(fā)展成為商用產(chǎn)品。第 3章 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的 OLAP技術 本章要點 ? 數(shù)據(jù)倉庫的基本概念 ? 多維數(shù)據(jù)模型 ? 數(shù)據(jù)倉庫的系統(tǒng)結(jié)構(gòu) ? 數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn) ? 數(shù)據(jù)立方體技術的近一步發(fā)展 ? 從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展 ? 自從 NCR公司為 Wal Mart建立了第一個數(shù)據(jù)倉庫。近年來分布式對象技術飛速發(fā)展，整個數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)從功能上劃分為若干個分布式對象，這些分布式對象不僅可以直接用于建立數(shù)據(jù)倉庫，還可以在應用程序中向用戶提供調(diào)用的接口。 ? Informix公司 : 在其動態(tài)服務器 IDS（ Informix Dynamic Server）中提供一系列相關選件，如高級決策支持選件（ Advanced Decision Support Option）、 OLAP選件（ MetaCube ROLAP Option）、擴展并行選件（ Extended Parallel Option）等，這種體系結(jié)構(gòu)嚴謹、管理方便、索引機制完善，并行處理的效率更高，其中數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫查詢的 SQL語句的一致性使得用戶開發(fā)更加簡便。Trees（前端報表工具）構(gòu)成的一套較有特色的整體方案。 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展 ? 數(shù)據(jù)挖掘是與數(shù)據(jù)倉庫密切相關的一個信息技術新領域，它是信息技術自然演化的結(jié)果。 ? 數(shù)據(jù)倉庫是作為 DSS服務基礎的分析型 DB， 用來存放大容量的只讀數(shù)據(jù)，為制定決策提供所需要的信息。在邏輯上，它對應于企業(yè)中某一宏觀分析領域所涉及的分析對象。因此，數(shù)據(jù)倉庫在提取數(shù)據(jù)時必須經(jīng)過數(shù)據(jù)集成，消除源數(shù)據(jù)中的矛盾，并進行數(shù)據(jù)綜合和計算。 時變性 ? 時變性：許多商業(yè)分析要求對發(fā)展趨勢做出預測，對發(fā)展趨勢的分析需要訪問歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘則以數(shù)據(jù)倉庫和多維數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)為基礎，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和進行預測。 ? 對提取出來的數(shù)據(jù)進行集成：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是從多個應用領域中提取出來的，在不同的應用領域和不同的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中都有不同的結(jié)構(gòu)和形式，所以如何對數(shù)據(jù)進行集成也是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的一個重要方面。它是事件驅(qū)動、面向應用的，通常是對一個或一組記錄的增、刪、改以及簡單查詢等。它幫助決策者分析數(shù)據(jù)以察看趨向、判斷問題。分析型處理過程中經(jīng)常用到外部數(shù)據(jù)，這部分數(shù)據(jù)不是由事務型處理系統(tǒng)產(chǎn)生的，而是來自于其他外部數(shù)據(jù)源。 ? 適應性維護：數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建是基于當時的技術條件的，由于計算機科學技術發(fā)展十分迅速，每隔一定的周期硬件設備和系統(tǒng)軟件都會發(fā)生重大的變革，適應性維護就是為了與變化了的環(huán)境相配合而進行的對系統(tǒng)進行修
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