數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘概述-文庫吧資料
2025-05-19 01:44本頁面
【正文】 策方式。 ? 數(shù)據(jù)挖掘研究各種方法和技術(shù)，從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息和知識。但是，它們之間是相互補充的。 ? 數(shù)據(jù)挖掘主要對離散數(shù)據(jù)（如職稱、病癥等）進行定性分析（覆蓋、歸納等），得到規(guī)則知識。 ? 通過對全部對象（總體）進行調(diào)查，為制定計劃和決策提供依據(jù)。 數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計學(xué) ? 統(tǒng)計學(xué)與國家政治有緊密的關(guān)系。 OLAP的比較 1. OLAP的多維分析 OLAP的典型應(yīng)用，通過商業(yè)活動變化的查詢發(fā)現(xiàn)的問題，經(jīng)過追蹤查詢找出問題出現(xiàn)的原因，達到輔助決策的作用。 原來，美國的婦女們經(jīng)常會囑咐她們的丈夫下班以后要為孩子買尿布。 如在人類數(shù)據(jù)庫中挖掘知識為： （頭發(fā) =黑色） ∨ （眼睛 =黑色） → 亞洲人 該知識覆蓋了所有亞州人的記錄。 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。 ? 20世紀 60年代開始了機器學(xué)習(xí)的研究。 ? 機器學(xué)習(xí)是研究使計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，即讓計算機通過算法自動獲取知識。 ? 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。這些度量用于所有維度的成員的每個唯一組合。 ? 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） ? 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。 ? OLTP面對的是事務(wù)處理操作人員和低層管理人員。每次操作的數(shù)據(jù)量不大且多為當前的數(shù)據(jù)。 ? 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。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。也稱為 實時系統(tǒng) (Real time System)。 （ 5） 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)量很大 大型 DW的數(shù)據(jù)是一個 TB（ 1000GB） 級數(shù)據(jù)量 （ 一般為 10GB級 DW， 相當于一般數(shù)據(jù)庫100MB的 100倍 ） （ 6） 數(shù)據(jù)倉庫軟 、 硬件要求較高 需要一個巨大的硬件平臺 需要一個并行的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 細節(jié)的 綜合或提煉的 在存取時準確的 代表過去的數(shù)據(jù) 可更新的 不更新 一次操作數(shù)據(jù)量小 一次操作數(shù)據(jù)量大 面向應(yīng)用 面向分析 支持管理 支持決策 OLTP到 OLAP （ OLTP） （ OLAP） OLAP的對比 （ OLTP） ? 聯(lián)機事物處理（ On Line Transaction Processing， OLTP）是在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的事務(wù)處理工作，以快速的響應(yīng)和頻繁的數(shù)據(jù)修改為特征，使用戶利用數(shù)據(jù)庫能夠快速地處理具體的業(yè)務(wù)。 （ 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 。 （ 3） 數(shù)據(jù)倉庫是穩(wěn)定的 數(shù)據(jù)倉庫中包括了大量的歷史數(shù)據(jù) 。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 。 （ 2）數(shù)據(jù)倉庫是集成的 數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫之前 ， 必須經(jīng)過加工與集成 。 例如，銀
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