Click to edit Master title styleClick to edit Master text stylesSecond levelThird levelFourth levelFifth levelTeradata Confidential?? > 数据仓库的概念和相关技术Arwen.LiuMAR 2010目录数据仓库相关概念BI技术工具分析与应用项目实施方法知识索引知识
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3Organized around major subjects such as customer product on the modeling and analysis of data for decision makers not on daily operations or transaction a simple and concise view around particular
湘潭大学商学院 管理科学与工程韦波一介书生第三章 数据仓库与OLAP技术概述 数据仓库综合和合并多维空间的数据构造数据仓库涉及数据清理数据集成和数据变换可以看作数据挖掘的一个重要预处理步骤此外数据仓库提供联机分析处理(OLAP)工具用于这种粒度的多维数据的交互分析有利于有效的数据泛化和数据挖掘很多数据挖掘功能都可以与OLAP操作集成以加强多个抽象层上的交互知识挖掘数据仓库已经成为数据分析和联机分析
单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式数据仓库技术数据仓库技术的产生数据仓库(Data Warehouse)技术完全是在决策需求的驱动下产生与发展起来的操作型数据库无法满足决策支持系统对数据库系统的要求专为决策服务的数据库系统称为数据仓库(Data Warehouse简称DW)数据仓库的定义以1992年W.H.Inmon出版《Building the Data W
数据库设计概念结构设计1概念结构设计概述什么是概念结构设计概念结构设计的必要性概念结构设计方法数据抽象ER图3概念结构设计什么是概念结构设计概念设计就是将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构,即概念模型。概念结构设计概念结构设计的演变最初:在需求分析之后,接着就进行逻辑设计;设计人员在进行逻辑设计时,考虑的因素太多(用户信息,具体DBMS的限制);设计过程复杂,难以控制。4概念结构设计PETER
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
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
实施决策支持系统的四种主要模型 独立服务器上的OLTP数据 数据仓库组件要从数据源抽取传播数据首先需要访问数据源有两种访问模式:只读模式读写模式通过DB2 Relational Connect特性以只读模式访问ORACLESYBASESQL Server等数据库通过IBM DataJoiner产品以读写模式访问INFORMIXORACLESYBASETERADATA等数据库数据仓库将数据转换成信
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级决策支持系统——第六讲 数据仓库技术决策支持系统——第六讲 数据仓库技术单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第六讲数据仓库技术 6.1 数据仓库的基本知识 6.2 数据仓库的结构框架 6.3 数据仓库的体系结构 6.4 数据仓库的关键技术 6.5 可视化数据仓库 6.6 数据仓库的存储
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