數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)課件-免費閱讀
【正文】 ? 聯(lián)機分析處理（ OLAP）對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行多維數(shù)據(jù)分析，即多維數(shù)據(jù)的切片、切塊、旋轉(zhuǎn)、鉆取等，得到更深層中的信息和知識。 ? 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘都是決策支持新技術(shù)。功能包括聚合、分配、比率、乘積等 描述性 的建模功能。但就技術(shù)和軟件而言，還遠(yuǎn)沒有達(dá)到成熟的地步?？蛻魪囊粋€電子商務(wù)網(wǎng)站轉(zhuǎn)換到競爭對手那邊，只需點擊幾下鼠標(biāo)即可，電子商務(wù)環(huán)境下客戶保持比傳統(tǒng)商業(yè)更加困難。 此外，還與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別、空間數(shù)據(jù)分析、圖像處理、信號處理、概率論、圖論和歸納邏輯等等領(lǐng)域關(guān)系密切。 一種 深層次的數(shù)據(jù)分析 方法。 ? 技術(shù)角度的定義 數(shù)據(jù)挖掘（ Data Mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。 礦山（數(shù)據(jù)） 挖掘工具（算法） 金子（知識） 數(shù)據(jù)挖掘是八十年代投資 AI研究項目失敗后， AI轉(zhuǎn)入實際應(yīng)用時提出的。 數(shù)據(jù)經(jīng)集成進入數(shù)據(jù)倉庫后是極少或根本不更新的 。在 DW中能全面地分析客戶數(shù)據(jù)，再決定是否繼續(xù)給予貸款。 OLAP的對比 OLTP OLAP 細(xì)節(jié)性數(shù)據(jù) 綜合性數(shù)據(jù) 當(dāng)前數(shù)據(jù) 歷史數(shù)據(jù) 經(jīng)常更新 不更新，但周期性刷新 一次性處理的數(shù)據(jù)量小 一次處理的數(shù)據(jù)量大 對響應(yīng)時間要求高 響應(yīng)時間合理 面向應(yīng)用，事務(wù)驅(qū)動 面向分析，分析驅(qū)動 （ 1） 《建立數(shù)據(jù)倉庫》一書中，對數(shù)據(jù)倉庫的定義為： 數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的，不同時間的數(shù)據(jù)集合，用于支持經(jīng)營管理中決策制定過程。 ? OLTP面對的是事務(wù)處理操作人員和低層管理人員。 ? OLTP是用戶的數(shù)據(jù)可以立即傳送到計算中心進行處理，并在很短的時間內(nèi)給出處理結(jié)果。 ? 起初，兩類數(shù)據(jù)放到一起，即分散存儲在各底層的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中。 ? 不同的管理業(yè)務(wù)需要建立不同的數(shù)據(jù)庫。這也直接導(dǎo)致了目前 “ 數(shù)據(jù)爆炸但知識匱乏 ” 的現(xiàn)狀。 而且在更多的時候，我們是將數(shù)據(jù)倉庫作為一個數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)來看待的。 ? 大量的數(shù)據(jù)操作主要涉及的是一些增加、刪除、修改、查詢等操作。 新的挑戰(zhàn)：如何不被淹沒在信息的海洋里 ? OLAP專門用于支持復(fù)雜的決策分析操作，側(cè)重對分析人員和高層管理人員的決策支持 ， ? OLAP可以應(yīng)分析人員的要求快速、靈活地進行大數(shù)據(jù)量的復(fù)雜處理，并且以一種直觀易懂地形式將查詢結(jié)果提供給決策制定人。 主題是數(shù)據(jù)歸類的標(biāo)準(zhǔn)，每一個主題基本對應(yīng)一個宏觀的分析領(lǐng)域。統(tǒng)一 原始數(shù)據(jù)中的所有矛盾之處 ， 如字段的同名異義 ， 異名同義 ， 單位不統(tǒng)一 ， 字長不一致等 。目前的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)雖然可以高效地實現(xiàn)數(shù)據(jù)的錄入、查詢、統(tǒng)計等功能，但 無法發(fā)現(xiàn) 數(shù)據(jù)中存在的 關(guān)系和規(guī)則 ，無法根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。 概述 (1) 1980年在美國召開了第一屆國際機器學(xué)習(xí)研討會 明確了機器學(xué)習(xí)是人工智能的重要研究方向 (2) 1989年 8月于美國底特律市召開的第一屆知識發(fā)現(xiàn)（ KDD） 國 際學(xué)術(shù)會議； 首次提出知識發(fā)現(xiàn)概念 (3) 1995年在加拿大召開了第一屆知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘（ DM） 國際學(xué)術(shù)會議； 首次提出數(shù)據(jù)挖掘概念 IEEE的 Knowledge and Data Engineering會刊率先在 1993年出版了 KDD技術(shù)?？? 數(shù)據(jù)挖掘定義 ? 商業(yè)角度的定義 數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特
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