数据仓库与数据挖掘的OLAP技术详述(ppt版).ppt

数据仓库和数据挖掘的OLAP技术(jìshù)数据仓库－数据挖掘的有效(yǒuxiào)平台什么(shénme)是数据仓库?数据仓库关键(guānjiàn)特征一——面向主题数据仓库关键(guānjiàn)特征二——数据集成数据仓库关键(guānjiàn)特征三——随时间而变化数据仓库关键(guānjiàn)特征四——数据不易丧失数据仓库的构建(ɡòujiàn)与使用数据仓库与异种(yìzhǒnɡ)数据库集成查询(cháxún)驱动方法和更新驱动方法的比较数据仓库与操作(cāozuò)数据库系统OLAPVS.OLTP(1)OLAPVS.OLTP(2)OLAPVS.OLTP(3)为什么需要一个(yīɡè)别离的数据仓库?多维数据模型(1)多维数据模型(2)——例如(lìrú)多维数据模型(3)多维数据模型(4)数据(shùjù)立方体——一个方体的格数据仓库的概念模型星型模式(móshì)实例雪花模式(móshì)实例事实(shìshí)星座模式实例一种(yīzhǒnɡ)数据挖掘查询语言:DMQL实例：使用(shǐyòng)DMQL定义星型模式实例(shílì)：使用DMQL定义雪花模式实例(shílì)：使用DMQL定义事实星座模式度量(dùliàng)的分类概念(gàiniàn)分层(1)概念(gàiniàn)分层(2):location维的一个概念分层概念(gàiniàn)分层(3)——使用多维数据模型上的OLAP操作(cāozuò)(1)多维数据模型上的OLAP操作(cāozuò)(2)数据仓库设计(shèjì)：一个商务分析框架(1)数据仓库设计：一个(yīɡè)商务分析框架(2)数据仓库设计(shèjì)：一个商务分析框架(3)数据仓库的设计(shèjì)过程(1)数据仓库的设计(shèjì)过程(2)三层数据仓库架构(jiàɡòu)(1)三层数据仓库架构(jiàɡòu)(2)三种(sānzhǒnɡ)数据仓库模型数据仓库开发(kāifā)：困难与方法数据仓库开发(kāifā)——一个推荐的方法OLAP效劳(xiàoláo)器类型(1)OLAP效劳(xiàoláo)器类型(2)数据(shùjù)仓库的实现——数据(shùjù)立方体的有效计算方体的操作(cāozuò)数据(shùjù)立方体的物化方体计算(jìsuàn)：ROLAPvs.MOLAP方体计算的多路数组聚集(jùjí)方法(1)方体计算(jìsuàn)的多路数组聚集方法(2)方体计算(jìsuàn)的多路数组聚集方法(3)方体计算(jìsuàn)的多路数组聚集方法(4)方体计算(jìsuàn)的多路数组聚集方法(5)OLAP查询(cháxún)的有效处理有效处理(chǔlǐ)OLAP查询〔例如〕元数据(shùjù)存储元数据(shùjù)的使用数据仓库后端工具(gōngjù)和程序数据仓库的应用(yìngyòng)从联机分析(fēnxī)处理到联机分析(fēnxī)挖掘联机分析(fēnxī)挖掘的体系结构内容(nèiróng)总结