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…

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…

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…

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…

一.前沿 数据挖掘就是从大量的.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的数据中,提取隐含在其中的.人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式.在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种:分类,估值,预测,相关性分析,序列,时间序列,描述和可视化等. 数据挖掘涉及的学科领域和技术很多,有多种分类法.根据挖掘任务分,可分为分类或预测模型发现.数…

一.前 沿 数据挖掘就是从大量的.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的数据中,提取隐含在其中的.人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式.在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种:分类,估值,预测,相关性分析,序列,时间序列,描述和可视化等. 数据挖掘涉及的学科领域和技术很多,有多种分类法.根据挖掘任务分,可分为分类或预测模型发现.…

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍) 1.1.课程的背景           “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库.数据分析.数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点. “大数据” 其实离我们的生活并不遥远,大到微博的海量用户信息,小到一个小区超市的月销售清单,都蕴含着大量潜在的商业价值. 正是由于数据量的快速增长,并且已经远远超过了人们的数据分析能力.因此,科学.商用等领域都迫切需要智能化.自动化的数据分析工具.在这样的背景下,数据挖…

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…

“我们把世界看成数学,并且把你也看成数学”——用这句话来说明数据挖掘技术的复合性和应用的广泛性似乎再好不过.如今,虽然一些行业在应用这一技术上仍然缺乏足够的主动,但一个不能阻挡的趋势是:已经有越来越多的人在快乐并有效地使用这一技术,同时不由自主地成为“挖掘”的对象. 禽流感该如何更好地监控?今天你写Blog了吗? 你是否觉得这两个问题连在一起问很无厘头? 事实上,美国一家公司正在试图让这两个事件之间的关系日渐明了.这家公司目前正在通过从全球的Blog网页中挖掘出和禽流感相关的信息,从而建立一个预…

本文转载自公众号 DBAplus社群 , 作者:谢麟炯 谢麟炯,唯品会大数据平台高级技术架构经理,主要负责大数据自助多维分析平台,离线数据开发平台及分析引擎团队的开发和管理工作,加入唯品会以来还曾负责流量基础数据的采集和数据仓库建设以及移动流量分析等数据产品的工作. 海量数据实时OLAP场景的困境 大数据 首先来看一下我们在最初几年遇到的问题.第一就是大数据,听起来好像蛮无聊的,但大数据到底是指什么呢?最主要的问题就是数据大,唯品会在这几年快速发展,用户流量数据从刚开始的几百万.几千万发展到现在…