总结来说: 数据仓库提供了一个分析的数据源 数据挖掘能分析出未知的信息,提出假设 OLAP能通过分析,验证假设 从技术角度看,商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础,经由数据挖掘工具.联机分析处理工具加上决策规划人员的专业知识,从数据中获得有用的信息和知识,帮助企业获取更多的利润. 数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的的数据集合,它有面向主题.集成.相对稳定.随时间不断变化四个特性,将数据仓库与传统的面向事务处理的数据库区分开来.数据仓库的关键技术包括数据的抽取…

联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的,他同时提出了关于OLAP的12条准则.OLAP的提出引起了很大的反响,OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来.当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing).联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing).OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的.日常的事务处理,…

数据仓库可以作为数据挖掘和OLAP等分析工具的资料来源,由于存放于数据仓库中的资料,必需经过筛选与转换,因此可以避免分析工具使用错误的资料,而得到不正确的分析结果. 数据挖掘和OLAP同为分析工具,其差别在于OLAP提供用户一便利的多维度观点和方法,以有效率的对数据进行复杂的查询动作,其预设查询条件由用户预先设定,而数据挖掘,则能由资讯系统主动发掘资料来源中,未曾被查觉的隐藏资讯,和透过用户的认知以产生知识. 数据挖掘(Data Mining)技术是经由自动或半自动的方法探勘及分析大量的资料,以…

OLAP(On-Line Analytical Processing)联机分析处理,也称为面向交易的处理过程,其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理,并在很短的时间内给出处理结果,是对用户操作快速响应的方式之一.应用在数据仓库,使用对象是决策者.OLAP系统强调的是数据分析,响应速度要求没那么高. OLTP(On-Line Transaction Processing)联机事务处理,它使分析人员能够迅速.一致.交互地从各个方面观察信息,以达到深入理解数据的目的.它具有FAS…

联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的,他同时提出了关于OLAP的12条准则.OLAP的提出引起了很大的反响,OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来.当今的数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP(on-line transaction processing).联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing).OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的.日常的事务处理,…

什么是BI? Business Intelligence(BI) = Data Warehouse(DW) + OLAP + Data Mining(DM) 商业智能=数据仓库+联机分析+数据挖掘 做BI的目的是帮助用户进行决策分析,从多维的角度来分析现状,给决策者做出正确的决策提供可靠的数据基础与背景,为企业的发展做出正确的导向.然而在国内做BI确走入了一个误区,通常客户拿BI当报表系统来用,这有点大才小用的感觉,还有就是各个公司水平不同,常常有个别公司拿着拿着非BI系统来欺骗客户给BI蒙上了…

以下内容仅为兴趣爱好. 商务智能技术是将数据仓库.联机分析处理(OLAP)和数据挖掘等结合起来应用到商业活动中,从不同的数据源收集数据,经过抽取(Extract).转换(Transform)和加载(Load),送入到数据仓库或数据集市,然后使用合适的查询与分析工具.数据挖掘工具和联机分析处理工具对信息进行处理,将信息转变成为辅助决策的知识,最后将知识呈现于用户面前,以实现技术服务与决策的目的. 下面仅仅介绍商务智能的一些关键技术. 商务智能的四大关键技术:商务智能的支撑技术主要包括ETL(数据的…

原文链接 数据分析 数据分析是一个大的概念,理论上任何对数据进行计算.处理从而得出一些有意义的结论的过程,都叫数据分析. 从数据本身的复杂程度.以及对数据进行处理的复杂度和深度来看,可以把数据分析分为以下4个层次:数据统计,OLAP,数据挖掘,大数据. 数据统计 数据统计是最基本.最传统的数据分析,自古有之.是指通过统计学方法对数据进行排序.筛选.运算.统计等处理,从而得出一些有意义的结论. 举例,对全年级学生按照平均成绩从高到低排序,前10%的学生可以获得申请研究生免试资格. OLAP 联机分…

今天看到这篇文章里面提到如何选择模型,觉得非常好,单独写在这里. 更多的机器学习实战可以看这篇文章:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159187.html 另外关于机器学习与数据挖掘的区别, 参考这篇文章:https://www.zhihu.com/question/30557267 数据挖掘:也就是data mining,是一个很宽泛的概念.字面意思就是从成吨的数据里面挖掘有用的信息.这个工作BI(商业智能)可以做,数据分析可以做,甚至市场运营也可以做…

从原理上说,数据挖掘应该可以应用到任何信息存储方式的知识挖掘中,但是挖掘的挑战性和技术会因为源数据的存储类型的不同而不同.特别是,近年来的研究表明数据挖掘所涉及的数据存储类型越来越丰富,除了一些有通用价值的模型.构架等研究外,也开展了一些针对复杂或新型数据存储方式下的挖掘技术或算法的研究.本节将针对一些主要的数据存储类型中的数据挖掘的问题进行介绍. 一个事务数据库是对事务型数据的收集.1993年,当Agrawal等开始讨论数据挖掘问题时,是以购物篮分析(Market Basket Analysi…