sqlserver教程第17章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)-資料下載頁(yè)
2025-05-10 19:25本頁(yè)面
【正文】 掘信息，發(fā)現(xiàn)知識(shí) ? 數(shù)據(jù)挖掘所得到的信息應(yīng)具有事先未知、有效和可實(shí)用 3個(gè)特征 An Introduction to Database System 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) (續(xù) ) ?三、數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源 ? 從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中來(lái) ?優(yōu)點(diǎn)：許多數(shù)據(jù)不一致的問(wèn)題都較好地解決了，在數(shù)據(jù)挖掘時(shí)大大減少了清理數(shù)據(jù)的工作量 ?缺點(diǎn)：建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一項(xiàng)巨大的工程，耗時(shí)耗力 ? 從數(shù)據(jù)庫(kù)中來(lái) ?如果只是為了數(shù)據(jù)挖掘，可以把一個(gè)或幾個(gè) OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入一個(gè)只讀的數(shù)據(jù)庫(kù)中，然后在上面進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘 An Introduction to Database System 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) (續(xù) ) ?四、 數(shù)據(jù)挖掘的功能 ? 概念描述 ? 關(guān)聯(lián)分析 ? 分類和預(yù)測(cè) ? 聚類 ? 孤立點(diǎn)檢測(cè) ? 趨勢(shì)和演變分析 An Introduction to Database System 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) (續(xù) ) 典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu) ?數(shù)據(jù)挖掘步驟 ? 明確挖掘任務(wù) ? 對(duì)所選擇數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理 ? 選擇具體的算法進(jìn)行挖掘 ? 對(duì)挖掘出的模式進(jìn)行評(píng)價(jià) ? 消減重復(fù)部分 ? 展現(xiàn)最終的結(jié)果 An Introduction to Database System 第十七章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù) 聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 小結(jié) An Introduction to Database System 小結(jié) ?數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和組織 ? OLAP集中于數(shù)據(jù)的分析 ?數(shù)據(jù)挖掘則致力于知識(shí)的自動(dòng)發(fā)現(xiàn) ?將它們結(jié)合起來(lái)就成為一種新的 DSS構(gòu)架，成為商務(wù)智能(Business Intelligence， BI)的 3個(gè)支柱 即： DW＋ OLAP＋ DM→ 支持 BI的可行方案
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