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

1.什么是数据仓库 面向主题的.集成的.时变的.非易失的 2.数据仓库和异种DBMS 3.OLTP vs OLAP 4.为什么建立分离的数据仓库? 5.多维数据模型(数据仓库的概念建模)三类度量 4.典型的OLAP操作 5.数据仓库实现 数据方的有效计算.数据方计算 6.从数据仓库到数据挖掘 7.数据仓库使用(数据仓库应用的三种类型) 信息处理.分析处理.数据挖掘 8.从联机分析处理到联机分析挖掘(OLAM) 10. OLAM的结构

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,

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,

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

由于第三章的内容比较多,这里我们拆分成两篇读书笔记来记录.上一章我们聊了聊如何数据库是如何实现存储和检索的,今天这篇我们继续来看看OLTP与OLAP存储引擎的区别与联系. 1.OLTP与OLAP 联机事务处理过程(On-Line Transaction Processing)也就是我们通常称之的OLTP. 联机分析处理过程(On-Line Analysis Processing)则被称为OLAP. 在文中,作者列出了两类处理过程的区别,我们来一一梳理一下: OLTP的应用通常读写较少的数据,处理

本文转载自:http://www.cnblogs.com/evencao/archive/2013/06/14/3135589.html 联机处理分析(OLAP):介绍 首先要理解的概念: 1.维度:人们观察事物的角度,例如地区维度.时间维度.产品维度. 2.层:根据维度细节程度的不同,划分数据在逻辑上的等级关系,用来描述维度的各个方面.时间维度包括年.月.日.读取维度包括国家.省等. 3.维度的成员:维度的取值.即地区维度中的中国,美国. 4.钻取:通过变换维度的层次,改变粒度的大小. 5.旋

本文转载自:http://www.cnblogs.com/hbsygfz/p/4762085.html 1. 引言 本篇主要介绍数据仓库中的一项重要分析技术——联系分析处理(OLAP). 在第一篇笔者介绍到数据处理主要有两种,操作型数据处理和分析型数据处理,前者可以称为OLTP,后者可以称为OLAP.本篇将具体介绍什么是OLAP?它与OLTP的区别是什么?多维数据模型和多维分析操作是OLAP中的两种核心技术,也会予以说明. 2. OLAP定义 联机分析处理(Online Analysis Pro

数据挖掘就是在数据库中查找所需数据的过程,它是随着数据库产生的一门学科.近几年,数据库的发展还是非常迅速的,数据挖掘也成为热门技术,学习的人络绎不绝.下面给大家介绍的就是数据挖掘经典书籍及数据挖掘书籍下载,对数据挖掘有兴趣的朋友请看下文. (一)数据挖掘经典书籍 数据挖掘经典书籍之——<数据挖掘导论> <数据挖掘导论>全面介绍了数据挖掘的理论和方法,旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识.本书涵盖五个主题:数据.分类.关联分析.聚类和异常检测.除异常检测外,每个主题都包

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

前言 上一篇重点讲解了数据仓库建模,它是数据仓库开发中最核心的部分.然而完整的数据仓库系统还会涉及其他一些组件的开发,其中最主要的是ETL工程,在线分析处理工具(OLAP)和商务智能(BI)应用等. 本文将对这些方面做一个总体性的介绍(尤其是OLAP),旨在让读者对数据仓库的认识提升到一个全局性的高度. 创建数据仓库 数据仓库的创建方法和数据库类似,也是通过编写DDL语句来实现.在过去,数据仓库系统大都建立在RDBMS上,因为维度建模其实也可以看做是关系建模的一种.但如今随着开源分布式数据仓库工

数据仓库知识之ODS/DW/DM - xingchaojun的专栏 - CSDN博客 数据仓库为什么要分层 - 晨柳溪 - 博客园 数据仓库的架构与设计 - Trigl的博客 - CSDN博客 数据仓库主题设计及元数据设计 - 数据库其他综合 - 红黑联盟 数据仓库 主题 标签 设计_百度搜索 数据仓库的模型设计 - zhaojike - CSDN博客 [漫谈数据仓库] 如何优雅地设计数据分层 - 51CTO.COM ODS DW DM 规范_百度搜索 数据仓库规范 数据仓库 规范_百度搜索 [

一.数据仓库安装 安装ORACLE DATABASE 10g Release 2 ORACLE数据库版本是:10.2.0.1.0(服务器).执行基本安装(安装全部的组件)并创建示例数据库. 安装ORACLE Workflow Server 2.6.4 这个软件没有单独的下载,它位于ORACLE DATABASE 10g Release 2 Companion CD中,Companion CD需要到ORACLE网站下载对应的10g Release 2版本.ORACLE Workflow Serve

对于当前热门的大数据.云计算等技术,被百度.阿里等国内互联网巨头炒的非常火,数据挖掘作为一门非常有用的技术,在商业管理.市场分析.科学计算等大数据方面发挥着大作用. 数据挖掘技术也变得非常火,why? 1.数据挖掘作为市场营销的一个手段,能够将潜在的商业信息捕获.指商业公司依据客户曾经的消费记录,预測消费者的喜好.兴趣,能够开展定向营销.以促进两方赢利.典型的尿片+beer组合就不说了:比如,银行系统能够依据客户突然的大范围消费,能够预測该客户可能买房.结婚等,进而向楼盘.婚庆所介绍生意等. 2

阅读目录 前言 创建数据仓库 ETL:抽取.转换.加载 OLAP/BI工具 数据立方体(Data Cube) OLAP的架构模式 小结 回到顶部 前言 上一篇重点讲解了数据仓库建模,它是数据仓库开发中最核心的部分.然而完整的数据仓库系统还会涉及其他一些组件的开发,其中最主要的是ETL工程,在线分析处理工具(OLAP)和商务智能(BI)应用等. 本文将对这些方面做一个总体性的介绍(尤其是OLAP),旨在让读者对数据仓库的认识提升到一个全局性的高度. 回到顶部 创建数据仓库 数据仓库的创建方法和数据

ylbtech-杂项-DB:OLAP(联机分析处理) 联机分析处理OLAP是一种软件技术,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FASMI(Fast Analysis of Shared Multidimensional Information),即共享多维信息的快速分析的特征.其中F是快速性(Fast),指系统能在数秒内对用户的多数分析要求做出反应:A是可分析性(Analysis),指用户无需编程就可以定义新的专门计算,将其作为分析的一部 分,并

自20世纪80年代开始,许多企业利用关系型数据库来存储和管理业务数据,并建立相应的应用系统来支持日常的业务运作.这种应用以支持业务处理为主要目的,被称为联机事务处理(On line Transaction Processing,OLTP)应用,它所存储的数据被称为操作数据或者业务数据.随着数据库技术的广泛应用,企业信息系统产生了大量的业务数据,如何从这些海量的业务数据中提取出对企业决策分析有用的信息,这成为企业决策管理人员所面临的重要难题.因此,人们逐渐尝试对OLTP数据库中的数据进行再加工,以

@ 目录 数据流向 何为数仓DW 主要特点 与数据库的对比 为何要分层 数据分层 数据运营层ODS 数据仓库层 数据细节层DWD 数据中间层DWM 数据服务层DWS(DWT) 数据应用层ADS 事实表 Fact Table 维表层Dimension(DIM) 临时表TMP 数据集市 区别数据仓库 问题总结 ODS与DWD区别? APP层干什么的? 附录 ETL 宽表 主题(Subject) 数据流向 应用示例 何为数仓DW Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据

@ 目录 概述 定义 特性 术语 技术概念 架构和组件 生态圈 部署 Docker部署 基于hadoop环境安装 前置条件 安装 使用步骤 官方样例Cube说明 示例演示 准备演示数据 创建项目 选择数据源 创建Model 创建Cube Cube构建 与Hive查询对比 概述 定义 Apache Kylin 官网中文地址 https://kylin.apache.org/cn/ Apache Kylin 官网中文最新文档 https://kylin.apache.org/cn/docs/ Apa