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数据仓库技术(An overview of data warehousing and OLAP technology)
An overview of data warehousing and OLAP technology HP实验室提供的数据仓库和在线联机分析技术文档,站在业界最高的水平对以上技术的发展情况进行了阐述
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数据仓库和OLAP技术概述
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/52623602 《An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology》摘要数据仓库和联机分析处理(OLAP)是决策支持基本要素,已经日益成为数据库行业的重点。许多商业产品和服务现已推出,并且所有主要的数据库管理系统供应商现在已经在这些领域提供产品。决
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数据仓库以及OLTP和OLAP
1.什么是数据仓库? 数据仓库是决策支持系统(DSS)和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。 数据仓库的特征是面向主题,集成性,稳定性和时变性。用于支持管理决策。 数据仓库存在的意义在于对企业的所有数据进行汇总,为企业各个部门提供统一的,规范的数据出口。 面向主题:数据仓库中的数据按照一定的主题进行组织,每一个主题对应一个宏观的分析领域。数据仓库排除对于...
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ETL(数据仓库技术)
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数据挖掘——第四章:数据仓库和OLAP
文章目录1. 数据仓库基本概念1.1 数据仓库的定义及特征1.2 数据仓库体系结构1.3 数据模型1.4 粒度2. 数据仓库设计2.1 概念模型设计4.2 逻辑模型设计2.3 物理模型设计3. 数据仓库实现4. 联机分析处理4.1 OLAP相关概念4.2 OLAP操作5. 元数据模型5.1 元数据库5.2 元数据类型5.3 元数据作用5.4 元数据的使用 1. 数据仓库基本概念 1.1 数据仓库的定义及特征 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的并且非易失的,用于支持管理者决策过程的数据集合 数据仓库的
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OLAP 和数据挖掘的关系
从技术角度看,商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础,经由数据挖掘工具、联机分析处理工具加上决策规划人员的专业知识,从数据中获得有用的信息和知识,帮助企业获取更多的利润。 数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的的数据集合,它有面向主题、集成、相对稳定、随时间不断变化四个特性,将数据仓库与传统的面向事务处理的数据库区分开来。数据仓库的关键技术包括数据的抽
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浅析数据仓库与OLAP
文章向导数据仓库1.什么是数据仓库?(1)面向主题的(2)集成的(3)相对稳定的(4)反映历史变化2.数据仓库架构(1)DB (Database 缩写)(2) ETL (抽取(extract)、转换(transform)、加载(load))(3) ODS (Operation Data Store 操作数据层)(4) DW (Data Warehouse 数据仓库)(5) DM(Data Mart 数据市集)OLAPApache Kylincube 数据仓库 1.什么是数据仓库? 官方解释 数据仓库,英文
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简述数据仓库、OLAP、数据挖掘之间的关系
(1)数据仓库是基础:无论是数据挖掘还是OLAP分析,他们成功的关键之一是能够访问正确的、完整的和集成的数据。这也是对数据仓库的要求。数据仓库不仅是集成数据的一种方式和一个焦点,而且所有的数据仓库的解决方案都源自和依赖于数据源部件的质量和效果(这种部件在数据仓库中称为抽取、变换和装载)。数据仓库的特点(集成的、随时间变化、稳定的、面向主题的)为OLAP分析、数据挖掘的成功提供了坚实的数据基础。(2...
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数据仓库、OLAP和 数据挖掘、统计分析的关系和区别分析
一、什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining),又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单的说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。 二、数据挖掘相关的10个问题 NO.1 Data Mining 和统计分析有
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数据仓库、OLAP和数据挖掘的比较分析
数据仓库、OLAP 和数据挖掘在银行业中 的应用与比较
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数据挖掘入门及与数据仓库和OLAP的区别和联系
数据挖掘入门的基础知识,感觉不错,拿出来分享,希望对你有帮助。
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BI(数据仓库、OLAP、数据挖掘)
数据仓库将来自于各种数据源的数据,根据不同的主题进行存储,并对原始数据进行抽取、转换和加载等一系列筛选和清理工作。OLAP则将数据通过多维视角和多种层次向用户进行多方式的呈现。数据挖掘则应用不同的算法,向用户揭示数据间的规律性,从而辅助商业决策。
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数据仓库,olap与数据挖掘之间的关系
要说明他们的关系,不得不说说商务智能。从技术角度看,商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础,经由联机分析处理工具、数据挖掘工具加上决策规划人员的专业知识,从数据中获得有用的信息和知识,帮助企业获取利润。 数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的的数据集合,它有面向主题、集成、相对稳定、随时间不断变化四个特性,将数据仓库与传统的面向事务处理的数据库区分开来。数
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数据挖掘与数据仓库——数据预处理
数据预处理 为什么要进行预处理 现实世界的数据很“脏” 不完整的: 缺少属性值, 感兴趣的属性缺少属性值, 或仅包含聚集数据 如, occupation=“ ” 来源于:收集数据时,在不同的阶段具有不同的考虑;人/硬件/软件的问题等。 含噪声的: 包含错误或存在孤立点 如, Salary=“-10” 来源于:收集阶段;数据传输阶段等。 不一致的: 在名称或代码之间存在着差异 如, Ag...
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数据仓库与OLAP技术概述
总述:这部分主要介绍数据挖掘的实现问题,重点关注数据的组织形式、系统框架、相关的设计和名词介绍。不会涉及到非常具体的应用项目,可以当做基础知识科普。 什么是数据仓库 联机事务处理系统(OLTP)和联机分析处理系统(OLAP)的区别有哪些 多维数据模型的建立 如何设计和构造数据仓库 三层数据仓库结构的案例 数据仓库后端工具应该提供的能力要在什么范围内 元数据存储库是什么 OLA...
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数据仓库、OLAP和数据挖掘的关系
数据仓库、OLAP和数据挖掘是作为三种独立的信息处理技术出现的。数据仓库用于数据的存储和组织,OLAP集中于数据的分析,数据挖掘则致力于知识的自动发现。他们都可以分别应用到信息系统的设计和实现中,以提高相应的处理能力。由于这三种技术内在的联系性和互补性,将它们结合起来构成一种新的DSS构架。这一构架以数据仓库中的大量数据维基础,其特点是:(1)在底层的数据库中保存了大量的事务级细节数据,是
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从“分析”的角度谈OLAP、数据挖掘、统计分析三者之间的区别和联系
近来一直在考虑基于OLAP的分析、数据挖掘里的挖掘分析、统计业务中的统计分析相互间的内在关系,因为乍看上去这三者是非常相似的,很容易混在一起。事实上,他们之间还是有很大的区别。 首先谈谈OLAP中的分析,由于OLAP的核心是对多维数据集的处理,构建数据立方体,对数据立方体进行切片、切块、上卷、下钻等操作,达到比对分析的目的,同时建立数据立方体的过程也是对数据进行聚合汇
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数据挖掘与机器学习、统计学和OLAP之间,主要有什么关系?
数据挖掘、机器学习、深度学习之间的概念,还是有很大区别的,数据挖掘,也可以叫数据深层采集,数据勘探,利用各种技术与统计方法,将大量的历史数据,进行整理分析,归纳与整合。 数据挖掘为找寻隐藏在数据中的有用信息,如趋势、特征及相关的一种过程,也是从数据当中挖掘出知识。 数据挖掘并不属于一个单一领域,而是许多学科综合而成,其包括机器学习、统计学习、数据库、领域知识及模式识别等领域,接下来我们一起聊聊它们...
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OLAP 和 数据挖掘的区别
总结来说: 数据仓库提供了一个分析的数据源数据挖掘能分析出未知的信息,提出假设OLAP能通过分析,验证假设 从技术角度看,商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础,经由数据挖掘工具、联机分析处理工具加上决策规划人员的专业知识,从数据中获得有用的信息和知识,帮助企业获取更多的利润。 数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的的数据集合,