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(shù)(參考版)
2025-05-13 03:06本頁面
【正文】 進(jìn)一步發(fā)展和探討 ? 發(fā)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)的探查 :預(yù)計(jì)算的度量指出數(shù)據(jù)異常 ,避免人工檢查數(shù)據(jù) . ? 擴(kuò)充 SQL語句的實(shí)現(xiàn) (多粒度上的復(fù)雜聚集 ). ? 聯(lián)機(jī)聚集 ,可以顯示迄今為止所知道的 ,而不是等待查詢完全處理完 . ? 最高 N查詢 ,只查詢最高的 N項(xiàng) ,而不是整個(gè)排序的表 ,這導(dǎo)致較快的響應(yīng)時(shí)間并減少資源浪費(fèi) . 從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)挖掘 ? 信息處理 :支持查詢和基本的統(tǒng)計(jì)分析 ,并使用表或圖進(jìn)行報(bào)告 . ? 分析處理 :支持基本的 OLAP操作 ,在匯總的和細(xì)節(jié)的歷史數(shù)據(jù)上操作 . ? 數(shù)據(jù)挖掘 :支持知識(shí)發(fā)現(xiàn) ,包括找出隱藏的模式和關(guān)聯(lián) ,構(gòu)造分析模型 ,進(jìn)行分類和預(yù)測 ,并用可視化工具提供挖掘結(jié)果 . 數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用 聯(lián)機(jī)分析挖掘 (OLAM) 將聯(lián)機(jī)分析處理與數(shù)據(jù)挖掘集成 ,有以下幾 個(gè)原因 : ? 數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的高質(zhì)量 :大部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘工具需要在集成的一致的和清理過的數(shù)據(jù)上進(jìn)行 ,經(jīng)由這些預(yù)處理而構(gòu)造的數(shù)據(jù)倉庫不僅用作 OLAP而且也用作數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源 . ? 環(huán)繞數(shù)據(jù)倉庫的有價(jià)值的信息處理基礎(chǔ)設(shè)施 :謹(jǐn)慎的做法是盡量利用可用的基礎(chǔ)設(shè)施 ,而不是一切從頭做起 . ? 基于 OLAP的探測式數(shù)據(jù)分析 :有效的數(shù)據(jù)挖掘需要探測式數(shù)據(jù)分析 .用戶常常想在不同粒度上分析它們 .聯(lián)機(jī)分析挖掘提供在不同的數(shù)據(jù)子集和不同的抽象層上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的工具 . ? 數(shù)據(jù)挖掘功能的聯(lián)機(jī)選擇 :用戶常常不知道想挖掘些什么 .通過將 OLAP與多種數(shù)據(jù)挖掘功能集成在一起 ,聯(lián)機(jī)分析挖掘?yàn)橛脩暨x擇所期望的數(shù)據(jù)挖掘功能動(dòng)態(tài)修改挖掘任務(wù)提供了靈活性 。 ? 完善性維護(hù)：因?yàn)閿?shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)一般是采用快速原型法開發(fā)的，需要在系統(tǒng)的運(yùn)行過程中不斷地聽取用戶對(duì)已有功能的修改建議和增加新功能的需求，使系統(tǒng)日趨完善，這項(xiàng)工作稱為完善性維護(hù)。 ? 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的完善工作： ? 改正性維護(hù)：在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)與開發(fā)過程中，雖然已經(jīng)進(jìn)行了嚴(yán)格的測試，但對(duì)于一個(gè)大型的系統(tǒng)可能還潛藏著一些錯(cuò)誤，改正性維護(hù)就是為了發(fā)現(xiàn)和改正這些錯(cuò)誤而進(jìn)行的過程。 事務(wù)型處理數(shù)據(jù)和分析型處理數(shù)據(jù)的區(qū)別 事務(wù)型處理數(shù)據(jù) 分析型處理數(shù)據(jù) 細(xì)節(jié)的 綜合的，或提煉的 在存取瞬間是準(zhǔn)確的 代表過去的數(shù)據(jù) 可更新 不可更新，只讀的 操作需求事先可知道 操作需求事先不知 生命周期符合 SDLC 完全不同的生命周期 對(duì)性能要求高 對(duì)性能要求寬松 一個(gè)時(shí)刻操作一個(gè)單元 一個(gè)時(shí)刻操作一個(gè) 事務(wù)驅(qū)動(dòng) 分析驅(qū)動(dòng) 面向應(yīng)用 面向分析 一次操作數(shù)據(jù)量小 一次操作數(shù)據(jù)量大 支持日常操作 支持管理需求 OLTP和 OLAP的區(qū)別 ? 用戶和系統(tǒng)的面向性 : OLTP是面向顧客的 ,用于事務(wù)和查詢處理 OLAP是面向市場的 ,用于數(shù)據(jù)分析 ? 數(shù)據(jù)內(nèi)容 : OLTP系統(tǒng)管理當(dāng)前數(shù)據(jù) . OLAP系統(tǒng)管理大量歷史數(shù)據(jù) ,提供匯總和 聚集機(jī)制 . ? 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì) : OLTP采用實(shí)體 聯(lián)系 ER模型和面向應(yīng)用的 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì) . OLAP采用星型或雪花模型和面向主題的數(shù) 據(jù)庫設(shè)計(jì) . ? 視圖 : OLTP主要關(guān)注一個(gè)企業(yè)或部門內(nèi)部的當(dāng)前 數(shù)據(jù) ,不涉及歷史數(shù)據(jù)或不同組織的數(shù)據(jù) OLAP則相反 . ? 訪問模式 : OLTP系統(tǒng)的訪問主要由短的原子事務(wù)組成 . 這種系統(tǒng)需要并行和恢復(fù)機(jī)制 . OLAP系統(tǒng)的訪問大部分是只讀操作 . 為什么需要分離的數(shù)據(jù)倉庫 ? 分離操作數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫的主要 原因是提高兩個(gè)系統(tǒng)的性能 .操作數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是為已知的任務(wù)和負(fù)載設(shè)計(jì)的 ,而數(shù)據(jù)倉庫的查詢通常是復(fù)雜的 ,涉及大量數(shù)據(jù)在匯總級(jí)的計(jì)算 ,在操作數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)上處理 OLAP查詢 ,可能會(huì)大大降低操作任務(wù)的性能 . 多維數(shù)據(jù)模型 ? 數(shù)據(jù)倉庫和 OLAP工具基于多維數(shù)據(jù)模型 ,該模型將數(shù)據(jù)看作數(shù)據(jù)立方體形式 ? 數(shù)據(jù)立方體允許以多維對(duì)數(shù)據(jù)建模和觀察
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