数据仓库和数据挖掘的 OLAP技术
数据仓库和数据挖掘的 OLAP技术
数据仓库一数据挖掘的有效平台 数据仓库中的数据清理和数据集成,是数据挖 掘的重要数据预处理步骤 数据仓库提供OLAP工具,可用于不同粒度的 数据分析 ■很多数据挖掘功能都可以和OLAP操作集成, 以提供不同概念层上的知识发现 a分类 a预测 a关联 a聚集
数据仓库－数据挖掘的有效平台 ◼ 数据仓库中的数据清理和数据集成，是数据挖 掘的重要数据预处理步骤 ◼ 数据仓库提供OLAP工具，可用于不同粒度的 数据分析 ◼ 很多数据挖掘功能都可以和OLAP操作集成， 以提供不同概念层上的知识发现 ❑ 分类 ❑ 预测 ❑ 关联 ❑ 聚集
什么是数据仓库 数据仓库的定义很多,但却很难有一种严格的 定义 口它是一个提供决策支持功能的数据库,它与公司的 操作数据库分开维护 a为统一的历史数据分析提供坚实的平台,对信息处 理提供支持 数据仓库区别于其他数据存储系统 数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而 变化的、不容易丢失的数据集合,支持管理部门的 决策过程-W.H. Inmon
什么是数据仓库? ◼ 数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的 定义 ❑ 它是一个提供决策支持功能的数据库，它与公司的 操作数据库分开维护。 ❑ 为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处 理提供支持 ◼ 数据仓库区别于其他数据存储系统 ❑ “数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而 变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的 决策过程.”—W. H. Inmon
数据仓库关键特征 面向主题 面向主题,是数据仓库显著区别于关系数据库 系统的一个特征 口围绕一些主题,如顾客、供应商、产品等 口关注决策者的数据建模与分析,而不是集中于组织 机构的日常操作和事务处理。 ¤排除对于决策无用的数据,提供特定主题的简明视
数据仓库关键特征一——面向主题 ◼ 面向主题，是数据仓库显著区别于关系数据库 系统的一个特征 ❑ 围绕一些主题，如顾客、供应商、产品等 ❑ 关注决策者的数据建模与分析，而不是集中于组织 机构的日常操作和事务处理。 ❑ 排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视 图
数据仓库关键特征二—数据集成 个数据仓库是通过集成多个异种数据源来构 造的 口关系数据库,一般文件,联机事务处理记录 使用数据清理和数据集成技术 口确保命名约定、编码结构、属性度量等的一致性。 口当数据被移到数据仓库时,它们要经过转化
数据仓库关键特征二——数据集成 ◼ 一个数据仓库是通过集成多个异种数据源来构 造的。 ❑ 关系数据库，一般文件，联机事务处理记录 ◼ 使用数据清理和数据集成技术。 ❑ 确保命名约定、编码结构、属性度量等的一致性。 ❑ 当数据被移到数据仓库时，它们要经过转化