數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘概述(編輯修改稿)
2025-06-09 01:44 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 行業(yè)、航空、郵購訂單、超級市場和制造業(yè)等的輸入數(shù)據(jù)和取回交易數(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 20220個。 ? OLTP是事務(wù)處理從單機到網(wǎng)絡(luò)環(huán)境地發(fā)展新階段。 ? OLTP的特點在于事務(wù)處理量大，應(yīng)用要求多個并行處理，事務(wù)處理內(nèi)容比較簡單且重復(fù)率高。 ? 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。每次操作的數(shù)據(jù)量不大且多為當前的數(shù)據(jù)。 ? OLTP處理的數(shù)據(jù)是高度結(jié)構(gòu)化的，數(shù)據(jù)訪問路徑是已知的，至少是固定的。 ? OLTP面對的是事務(wù)處理操作人員和低層管理人員。 ? 但是，為高層領(lǐng)導(dǎo)者提供決策分析時， OLTP則顯得力不從心。 （ 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。 ? 1993年 提出了 多維數(shù)據(jù)庫和多維分析的概念，即 聯(lián)機分析處理（ On Line Analytical Processing， OLAP）概念。 ? 關(guān)系數(shù)據(jù)庫是二維數(shù)據(jù)（平面），多維數(shù)據(jù)庫是空間立體數(shù)據(jù)。 ? OLAP（ OnLine Analytical Processing） ? 商務(wù)智能的直接數(shù)據(jù)來源？ ? OLTP? ? 數(shù)據(jù)倉庫？ ? 多維數(shù)據(jù)集 ? ? 什么是多維數(shù)據(jù)集？ “多維數(shù)據(jù)集是一種結(jié)構(gòu)，包含了一個或多個度量。這些度量用于所有維度的成員的每個唯一組合?！? ? 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 ? 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。 ? OLAP的基本思想是決策者從多方面和多角度以 多維的形式 來觀察企業(yè)的狀態(tài)和了解企業(yè)的變化。 OLAP的對比 OLTP OLAP 細節(jié)性數(shù)據(jù) 綜合性數(shù)據(jù) 當前數(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 從機器學習到數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘含義 數(shù)據(jù)挖掘與 OLAP的比較 數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計學 從機器學習到數(shù)據(jù)挖掘 ? 學習是人類具有的智能行為，主要在于獲取知識。 ? 機器學習是研究使計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，即讓計算機通過算法自動獲取知識。 ? 機器學習是人工智能領(lǐng)域中的重要研究方向。 ? 20世紀 60年代開始了機器學習的研究。 (1) 1980年在美國召開了第一屆國際機器學習研討會； 明確了機器學習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） 國際學術(shù)會議； 首次提出數(shù)據(jù)挖掘概念 (4) 我國于 1987年召開了第一屆全國機器學習研討會 。 知識發(fā)現(xiàn)（ KDD） ：從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用知識的整個過程。 數(shù)據(jù)挖掘（ DM） ：
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