OLAP与数据挖掘的区别
来源:互联网 发布:网络黄金egd的最新消息 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 09:09
一、OLAP
所谓OLAP(Online Analytical Process)意指由数据库所连结出来的在线分析处理程序。有些人会说:「我已经有OLAP的工具了,所以我不需要Data Mining。」事实上两者间是截然不同的,主要差异在于Data Mining用在产生假设,OLAP则用于查证假设。简单来说,OLAP是由使用者所主导,使用者先有一些假设,然后利用OLAP来查证假设是否成立;而Data Mining则是用来帮助使用者产生假设。所以在使用OLAP或其它Query的工具时,使用者是自己在做探索(Exploration),但Data Mining是用工具在帮助做探索。
二、Data Mining
Data Mining常能挖掘出超越归纳范围的关系,但OLAP仅能利用人工查询及可视化的报表来确认某些关系,是以Data Mining此种自动找出甚至不会被怀疑过的数据模型与关系的特性,事实上已超越了我们经验、教育、想象力的限制,OLAP可以和Data Mining互补,但这项特性是Data Mining无法被OLAP取代的。
三、例子
举个例子来看,一市场分析师在为超市规划货品架柜摆设时,可能会先假设婴儿尿布和婴儿奶粉会是常被一起购买的产品,接着便可利用OLAP的工具去验证此假设是否为真,又成立的证据有多明显;但Data Mining则不然,执行Data Mining的人将庞大的结帐数据整理后,并不需要假设或期待可能的结果,透过Mining技术可找出存在于数据中的潜在规则,于是我们可能得到例如尿布和啤酒常被同时购买的意料外之发现,这是OLAP所做不到的。
所谓OLAP(Online Analytical Process)意指由数据库所连结出来的在线分析处理程序。有些人会说:「我已经有OLAP的工具了,所以我不需要Data Mining。」事实上两者间是截然不同的,主要差异在于Data Mining用在产生假设,OLAP则用于查证假设。简单来说,OLAP是由使用者所主导,使用者先有一些假设,然后利用OLAP来查证假设是否成立;而Data Mining则是用来帮助使用者产生假设。所以在使用OLAP或其它Query的工具时,使用者是自己在做探索(Exploration),但Data Mining是用工具在帮助做探索。
二、Data Mining
Data Mining常能挖掘出超越归纳范围的关系,但OLAP仅能利用人工查询及可视化的报表来确认某些关系,是以Data Mining此种自动找出甚至不会被怀疑过的数据模型与关系的特性,事实上已超越了我们经验、教育、想象力的限制,OLAP可以和Data Mining互补,但这项特性是Data Mining无法被OLAP取代的。
三、例子
举个例子来看,一市场分析师在为超市规划货品架柜摆设时,可能会先假设婴儿尿布和婴儿奶粉会是常被一起购买的产品,接着便可利用OLAP的工具去验证此假设是否为真,又成立的证据有多明显;但Data Mining则不然,执行Data Mining的人将庞大的结帐数据整理后,并不需要假设或期待可能的结果,透过Mining技术可找出存在于数据中的潜在规则,于是我们可能得到例如尿布和啤酒常被同时购买的意料外之发现,这是OLAP所做不到的。
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