數(shù)據(jù)挖掘05數(shù)據(jù)立方體-在線瀏覽
2025-07-12 03:06本頁面
【正文】 述 概念描述 VS. OLAP ? 相似處： ? 數(shù)據(jù)泛化 ? 對(duì)數(shù)據(jù)的匯總在不同的抽象級(jí)別上進(jìn)行呈現(xiàn) ? 區(qū)別： ? 復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型和聚集 ? OLAP中維和度量的數(shù)據(jù)類型都非常有限（非數(shù)值型的維和數(shù)值型的數(shù)據(jù)），表現(xiàn)為一種簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析模型 ? 概念描述可以處理復(fù)雜數(shù)據(jù)類型的屬性及其聚集 ? 用戶控制與自動(dòng)處理 ? OLAP是一個(gè)由用戶控制的過程 ? 概念描述則表現(xiàn)為一個(gè)更加自動(dòng)化的過程 數(shù)據(jù)特征化的面向?qū)傩缘臍w納 ? 一種面向 關(guān)系數(shù)據(jù) 查詢的、基于 匯總 的 在線 數(shù)據(jù)分析技術(shù)。 ? 示例： ? DMQL: 描述 BigUniversity數(shù)據(jù)庫中 研究生 的一般特征 use Big_University_DB mine characteristics as “Science_Students” in relevance to name, gender, major, birth_place, birth_date, residence, phone, gpa from student where status in “graduate” 數(shù)據(jù)聚焦 （ 2） ? 上述 DMQL查詢轉(zhuǎn)換為如下 SQL查詢，收集任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)集 Select name, gender, major, birth_place, birth_date, residence, phone, gpa from student where status in {Msc, ., MBA, PhD} ? 初始工作關(guān)系 N a m e Gender M a jo r Bi rth P l a ce Bi rth _ d a te R es i de nce P ho ne GP A J i m Wo o dm a n M CS V a nco uv e r,BC ,C a na d a 8 12 76 3 5 1 1 M a i n S t., R i chm o nd 6 8 7 4 5 9 8 3 .6 7 Sco tt La ch a nce M CS M o ntre a l , Qu e, C a na d a 28 7 75 3 4 5 1 s t A v e., R i chm o nd 2 5 3 9 1 0 6 3 .7 0 La ur a Lee … F … P hy s i cs … S e at tle , WA, U S A … 25 8 70 … 125 Aus tin Ave ., B u r n ab y … 4 2 0 5 2 3 2 … 3 .8 3 … 數(shù)據(jù)泛化 ? 數(shù)據(jù)泛化的兩種常用方法：屬性刪除和屬性泛化 ? 屬性刪除的適用規(guī)則：對(duì)初始工作關(guān)系中具有大量不同值的屬性，符合以下情況，應(yīng)使用屬性刪除： ? 在此屬性上沒有泛化操作符（比如該屬性沒有定義相關(guān)的概念分層） ? 該屬性的較高層概念用其他屬性表示 ? 屬性泛化的使用規(guī)則：如果初始工作關(guān)系中的某個(gè)屬性具有大量不同值，且該屬性上存在泛化操作符，則使用該泛化操作符對(duì)該屬性進(jìn)行數(shù)據(jù)泛化操作 屬性泛化控制 ? 確定什么是“具有大量的不同值”，控制將屬性泛化到多高的抽象層。（通常為 10到 30，允許在實(shí)際應(yīng)用中進(jìn)行調(diào)整） ? 兩種技術(shù)的順序使用：使用屬性泛化閾值控制來泛化每個(gè)屬性，然后使用關(guān)系閾值控制進(jìn)一步壓縮泛化的關(guān)系 歸納過程中的聚集值計(jì)算 ? 在歸納過程中，需要在不同的抽象層得到數(shù)據(jù)的量化信息或統(tǒng)計(jì)信息 ? 聚集值計(jì)算過程 ? 聚集函數(shù) count與每個(gè)數(shù)據(jù)庫元組相關(guān)聯(lián)， ? 初始工作關(guān)系的每個(gè)元組的值初始化為 1 ? 通過屬性刪除和屬性泛化，初始工作關(guān)系中的元組可能被泛化，導(dǎo)致相等的元組分組 ? 新的 相等的元組分組 的計(jì)數(shù)值設(shè)為初始工作關(guān)系中相應(yīng)元組的計(jì)數(shù)和 ? . 52個(gè)初始工作關(guān)系中的元組泛化為一個(gè)新的元組 T，則 T的計(jì)數(shù)設(shè)置為 52 ? 還可以應(yīng)用其他聚集函數(shù)，包括 sum， avg等 面向?qū)傩缘臍w納 —— 示例 ? 挖掘 BigUniversity數(shù)據(jù)庫中研究生的一般特征 ? name：刪除屬性（大量不同值，無泛化操作符） ? gender：保留該屬性，不泛化 ? major：根據(jù)概念分層向上攀升 {文，理，工 …} ? birth_place：根據(jù)概念分層 location向上攀升 ? birth_date：泛化為 age，再泛化為 age_range ? residence：根據(jù)概念分層 location向上攀升 ? phone：刪除屬性 ? gpa：根據(jù) GPA的分級(jí)作為概念分層 面向?qū)傩缘臍w納 —— 示例 N a m e Gender M a jo r Bi rth P l a ce Bi rth _ d a te R es i de nce P ho ne GP A J i m Wo o dm a n M CS V a nco uv e r,BC ,C a na d a 8 12 76 3 5 1 1 M a i n S t., R i chm o nd 6 8 7 4 5 9 8 3 .6 7 Sco tt La ch a nce M CS M o ntre a l , Qu e, C a na d a 28 7 75 3 4 5 1 s t A v e., R i chm o nd 2 5 3 9 1 0 6 3 .7 0 La ur a Lee … F … P hy s i cs … S e at tle , WA, U S A … 25 8 70 … 125 Aus tin Ave
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