大桔灯文库logo

下载提示:1. 本站不保证资源下载的准确性、安全性和完整性,同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,大桔灯负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。

相关文档

  • .doc

    数据仓库与数据挖掘技术复习一单项选择题1. 数据挖掘技术包括三个主要的部分 ( C ) A.数据模型技术 B.算法技术领域知识 C.数据建模能力算法与技术 D.建模能力算法与技术领域知识2.关于基本数据的元数据是指: ( D )A.基本元数据与数据源数据仓库数据集市和应用程序等结构相关的信息B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信

  • .ppt

    E-MAIL:数据仓库与数据挖掘技术Electronicmerce夏火松E-MAIL: 数据仓库与数据挖掘技术教案第三部分 主要内容讲解第一章数据仓库与数据挖掘概述数据仓库引论1.1为什么要建立数据仓库什么是数据仓库数据仓库的特点7.4数据进入数据仓库的基本过程与建立数据仓库的步骤11.5

  • 提纲.doc

    数据仓库和数据挖掘技术复习提纲一.数据仓库导论数据仓库的定义及其基本特征数据仓库与传统数据库的区别3.综述建设数据仓库的必要性二.数据仓库的体系结构数据仓库系统的结构及各部分的主要功能数据仓库的结构及各部分的主要功能简述星型模型的结构特征4.综述元数据的定义及作用三.数据仓库设计简述数据仓库开发的生命周期简述数据仓库的技术体系结构及各模块的功能数据仓库高层建摸与中间层建摸的区别和联系在数据仓

  • -第2章概述.ppt

    Slide TitleData warehouse is a subject oriented integratednon-volatile and time variant collection of data in support of managements decision —— [Inmon1996].Inmon把数据仓库描述为一个面向主题的完整的非易失的不同时间的用于支持决策管理的数据

  • 概述1final.ppt

    概述数据仓库联机分析处理数据仓库的设计数据预处理 维度建模数据挖掘聚类关联规则 分类覆盖企业内部信息合作伙伴信息和市场信息覆盖综合信息和明细信息覆盖当前数据和历史数据高可用性高质量的数据(一致性完整性)支持各种不同的分析方法数据定义符合业务人员要求综合的或提炼的处理需求事先不知道访问很少或不多蜘蛛网问题第一章数据仓库基本概念消除冲突:不一致同名异义异名同义单位不统一等等需要进行数据清理(因为来源于

  • 概述2final.ppt

    一则广为流传的案例:啤酒和尿布的故事数据挖掘的步骤数据库一般功能描述性的数据挖掘 预测性的数据挖掘通常用户并不知道在数据中能挖掘出什么东西对此我们会在数据挖掘中应用一些常用的数据挖掘功能挖掘出一些常用的模式包括:概念类描述: 特性化和区分(定性与对比) 关联分析分类和预测 聚类分析孤立点分析趋势和演变分析新增加ClassificationAlgorithmsTenured<=30决策树实例孤立点

  • 》第8章:离群.ppt

    基于统计的方法基于距离的离群数据方法基于距离的离群数据定义 基于距离的离群数据挖掘的算法分类及算法描述 基于距离的算法的改进 基于偏离的离群数据挖掘序列离群数据技术 OLAP数据立方体技术

  • .doc

    数据仓库与挖掘总复习简答题1.什么是数据仓库数据仓库的主要特点有哪些数据仓库就是一个面向主题的(Subject Oriented)集成的(Integrate)相对稳定的(Non-Volatile)反映历史变化(Time Variant)的数据集合通常用于辅助决策支持特点:(1)面向主题(2)集成(3)相对稳定(4)反映历史变化2.简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性(不全)(1)两层架构(G

  • 题.doc

    数据仓库与数据挖掘 习题什么是数据挖掘在你的回答中强调以下问题:?(a) 它是又一个骗局吗?(b) 它是一种从数据库统计学和机器学习发展的技术的简单转换吗?(c) 解释数据库技术发展如何导致数据挖掘?(d) 当把数据挖掘看作知识发现过程时描述数据挖掘所涉及的步骤 给出一个例子其中数据挖掘对于一种商务的成功至关重要的这种商务需要什么数据挖掘功能他们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗?? 假定

  • .ppt

    ☆ 数据仓库的数据模型结构1.星型模型 星型模型由一个事实表和维表组成事实表是星型模型的核心表包含两种类型的列第一种列是维度表的索引列这些列中存储了各维表的主键值它们组合成事实表的主键而其他非主属性的列则称为事实列其中包含了用于计算的信息即多维数据集中的度量值事实表中的每个事实指向每个维表中的一个元组2.雪花模型 雪花模型是对星型模型的一个扩展每个维表都可以向外连接多个维表雪花

违规举报

违法有害信息,请在下方选择原因提交举报


客服

顶部