4.数据挖掘概念笔记——数据仓库与OLAP
来源:互联网 发布:万达怎么了知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 19:11
4.数据挖掘概念笔记——数据仓库与OLAP
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数据仓库提供联机分析处理工具,用于各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。
什么是数据仓库?
答:数据仓库有多种方式定义,很难给出一种严格的定义。宽泛的讲,数据仓库是一种数据库,与单位的操作数据库分别维护。数据仓库允许系统将各种应用系统集成在一起,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。根据William H.Inmon的说话“数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合,支持管理者的决策过程”
有哪些数据仓库?
答:从结构的角度看,有三种数据仓库模型:企业仓库、数据集市和虚拟仓库。
什么是数据立方体?
答:数据仓库和OLAP工具基于多维数据模型,这种模型将数据看做数据立方体形式。数据立方体允许以多维对数据建模和观察。由维和事实定义。
数据仓库采用什么模型?
答:实体-联系数据模型广泛用于关系数据库设计,然后数据仓库需要简明的、面向主题的模式,便于联机数据分析。最流行的数据仓库的数据模型是多维数据模型,可以是星型模式、雪花模式或事实星座模式。
什么是概念分层?
答:概念分层定义一个映射序列,将低层概念集映射到较高层、更一般的概念。
数据仓库有哪些应用?
答:主要有三类应用:信息处理、分析处理和数据挖掘。
什么是多维数据挖掘?
答:把数据挖掘与OLAP集成在一起,在多维数据库中发现知识。
实现数据仓库要注意什么?
答:数据仓库包含海量数据。OLAP服务器要在数秒内回答决策支持查询,数据仓库系统要支持高效的数据立方体计算技术、存取方法和查询处理技术,要考擦如何有效地计算数据立方体;如何使用位图或链接索引来索引OLAP数据。
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