數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘概述(1)(完整版)
【正文】 （ 4） 數(shù)據(jù)倉庫是隨時間變化的 數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的數(shù)據(jù)時限在 5～ 10年 ， 故數(shù)據(jù)的鍵碼包含時間項 ， 標明數(shù)據(jù)的歷史時期 ， 這適合DSS進行時間趨勢分析 。 例如，銀行的數(shù)據(jù)倉庫的主題：客戶 DW的客戶數(shù)據(jù)來源： 從 銀行儲蓄 DB、信用卡 DB、貸款 DB等三個 DB中抽取同一客戶的數(shù)據(jù)整理而成。 ? OLAP專門用于支持復雜的決策分析操作，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 ? OLAP軟件，以它先進地分析功能和以 多維形式 提供數(shù)據(jù)的能力，正作為一種支持企業(yè)關(guān)鍵商業(yè)決策的解決方案而迅速崛起。 ? 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。 ? 數(shù)據(jù)庫用于事務(wù)處理，數(shù)據(jù)倉庫用于決策分析 ? 數(shù)據(jù)庫保持事務(wù)處理的當前狀態(tài)，數(shù)據(jù)倉庫既保存過去的數(shù)據(jù)又保存當前的數(shù)據(jù) ? 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是大量數(shù)據(jù)庫的集成 ? 對數(shù)據(jù)庫的操作比較明確，操作數(shù)據(jù)量少。 ? 數(shù)據(jù)庫中存放的數(shù)據(jù)基本上是保存當前數(shù)據(jù)，隨著業(yè)務(wù)的變化隨時在更新數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。如銀行為分布在各地的 自動取款機 (ATM)完成即時取款交易；機票預(yù)定系統(tǒng)能每秒處理的定票事務(wù)峰值可以達到 20210個。 （ OLAP） ? 決策分析 需要對多個關(guān)系數(shù)據(jù)庫共同進行大量的綜合計算才能得到結(jié)果。 數(shù)據(jù)倉庫的元數(shù)據(jù)除對數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的描述（數(shù)據(jù)倉庫字典）外，還有以下三類元數(shù)據(jù) ： (1) 關(guān)于數(shù)據(jù)源的元數(shù)據(jù) (2) 關(guān)于抽取和轉(zhuǎn)換的元數(shù)據(jù) (3) 關(guān)于最終用戶的元數(shù)據(jù) （ 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。 將原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)做一個從 面向應(yīng)用 到 面向主題的大轉(zhuǎn)變 。 ? 20世紀 60年代開始了機器學習的研究。 ? 支配著社會現(xiàn)象的法則和方法是概率論。 ? 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘都是決策支持新技術(shù)。數(shù)據(jù)倉庫保存有大量歷史數(shù)據(jù)，通過預(yù)測模型計算可以得到預(yù)測信息。 2. 商業(yè)智能輔助制定更好更快的決策 （ 1）信息共享 （ 2）實時反饋分析 （ 3）鼓勵用戶找出問題的根本原因 （ 4）使用主動智能 （ 5）實時智能
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