联机分析中的切块操作方法
联机分析中的切块操作方法
在联机分析中，切块操作是将数据集分割成更小的块，以便更高效地进行处理和分析。切块操作的方法取决于数据集的类型和分析的需求。
以下是几种常见的切块操作方法：
1. 时间切块：将时间序列数据按照预定义的时间段进行切块，例如按天、按小时、按分钟等。这种方法适用于需要对时间序列数据进行时序分析的场景，例如预测、异常检测等。
2. 空间切块：将空间数据按照预定义的区域进行切块，例如按照网格划分、按照地理区域划分等。这种方法适用于需要对空间数据进行分布模式分析或者区域统计的场景。
3. 数据类型切块：将数据集按照不同的数据类型进行切块，例如将文本数据按照关键词进行切块、将图像数据按照特征进行切块等。这种方法适用于需要对不同类型的数据进行特定处理的场景，例如文本分类、图像识别等。
4. 随机切块：将数据集随机切分成大小相等或大小不等的块。这种方法适用于需要对数据集进行随机采样或者进行并行处理的场景。
5. 依据切块条件切块：将数据集按照预先定义的切块条件进行切块。例如，将
销售数据按照产品类型划分，将用户数据按照地理位置划分等。这种方法适用于根据特定的切块条件进行数据分析的场景。
无论采用哪种切块操作方法，在切块之后，可以对每个块进行独立的处理和分析，从而实现更高效的数据处理和分析。
谈谈联机分析处理
关于数据仓库与联机分析处理的概述 一、数据仓库及数据库的概念及其特点 1、数据仓库的概念及其特点 “什么是数据仓库？”这恐怕是每一个刚刚开始接触数据仓库的技术人员都会提出的一个问题。有人认为数据仓库就是一个大的数据库，也有人认为数据仓库是一项数据管理和分析的技术。这些定义都从一定的侧面反映了数据仓库的概念，但并不全面。 目前，业界公认的数据仓库定义是由数据仓库之父W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》一书中给出：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、稳定的数据集合，用以支持管理中的决策制定过程。” 正如Inmon所描述的，数据仓库具有如下特点： (1)数据仓库的数据是面向主题的 与传统数据库面向应用进行数据组织的特点相对应，数据仓库中的数据是面向主题进行组织的。所谓主题，是指在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。 (2)数据仓库的数据是集成的 建立数据仓库的主要目的就是为用户提供易于访问的商业信息。为了减少用户查询的响应时间，应该把数据从数据源中提取出来，放到数据仓库中去。在数据进入数据仓库之前，必须经过加工和集成，使原始数据结构做一个从面向应用到面向主题的大转变。 (3)数据仓库的数据是不可更新的 数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一般情况下并不进行修改操作。数据仓库的数据不可更新使得数据仓库管理系统DWMS相比数据库管理系统DBMS而言要简单得多，同时也使我们可以对数据仓库进行最大限度的性能优化。 (4)数据仓库的数据是随时间不断变化的 数据仓库中的数据不可更新是针对应用来说的，也就是说，数据仓库的用户进行分析处理时是不进行更新操作的。但并不是说，在从数据集成输入数据仓库开始到最终被删除的整个数据生存周期中，所有的数据仓库数据都是永远不变的。数据仓库会随时间的变化不断增加新的数据内容和删去过时的数据内容。 当然，数据仓库通常还具有一些其它的特点，如数据仓库中的数据量很大、数据仓库对系统软硬件的要求较高等等。 2、数据仓库与数据库的关系及比较 传统的数据库作为数据管理的手段，主要面向一个或一组记录的查询和修改，为企业的特定应用服务，人们关心的是响应时间、数据的安全性和完整性。为此要求数据库提供完善的数据锁、事务日志和并发控制等机制，以便安全可靠地处理具体业务。 数据仓库是在数据库基础之上发展起来的，数据仓库的作用就是为复杂的数据分析和高层决策提供支持。尽管现有的数据仓库大多还是采用传统的关系数据库或改进后的关系数据库来实现，但由于两者面向的应用截然不同，因此不管是在数据模型的设计上还是在数据的物理组织上都存在着相当大的差异，如表1所示。
OLAP(在线分析处理)技术技术白皮书
OLAP（在线分析处理）技术 一、发展背景 60年代，关系数据库之父E.F.Cdd提出了关系模型，促进了联机事务处理(OLTP)的发展(数据以表格的形式而非文件方式存储)。1993年，E.F.Cdd提出了OLAP（联机分析处理）概念，认为OLTP已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大型数据库进行的简单查询也不能满足终端用户分析的要求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。因此，E.F.Cdd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP技术概念。 OLTP与OLAP的不同点： 二、关于OLAP ◆定义 OLAP(联机分析处理) ：是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术——OLAP委员会的定义（请特别注意，这是一类技术，而非特指某软件、或管理方法）。
OLAP的目标：是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。 ◆OLAP相关基本概念： 1、维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维(时间维、地理维等)。 2、维的层次：人们观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在细节程度不同的各个描述方面(时间维：日期、月份、季度、年)。 3、维的成员：维的一个取值。是数据项在某维中位置的描述。(“某年某月某日”是在时间维上位置的描述) 4、多维数组：维和变量的组合表示。一个多维数组可以表示为：(维1，维2，…，维n，变量)。(时间，地区，产品，销售额) 5、数据单元(单元格)：多维数组的取值。(2000年1月，上海，笔记本电脑，$100000) ◆OLAP的特性 1、快速性：用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求，主要是指计算机的计算的反应速度，系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应，但对业务数据的实时信息却很难反应。 2、可分析性：OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。 3、多维性：多维性是OLAP的关键属性。系统必须提供对数据的多维视图和分析,包括对层次维和多重层次维的完全支持。。 4、信息性：不论数据量有多大，也不管数据存储在何处，OLAP系统应能及时获得信息，并且管理大容量信息。 ◆OLAP多维数据结构 1、超立方结构(Hypercube) ：超立方结构指用三维或更多的维数来描述一个对象,每个维彼此垂直。数据的测量值发生在维的交叉点上,数据空间的各个部分都有相同的维属性。(收缩超立方结构。这种结构的数据密度更大,数据的维数更少,并可加入额外的分析维)。 2、多立方结构(Multicube)：即将超立方结构变为子立方结构。面向某一特定应用对维进行分割, 它具有很强的灵活性,提高了数据(特别是稀疏数据)的分析效率。
系统分析师案例分析考点题目汇总
1．数据仓库与数据挖掘 （1）OLAP与OLTP系统的比较：P424 1．面向的用户和系统：OLTP是面向客户的，由职员、信息技术人员、客户进行事务处理和查询处理；OLAP是面向市场的，由经理、管理人员、分析人员进 行数据分析和决策制定。 2．数据内容：OLTP系统管理当前数据，这些数据很琐碎，难以用于决策；OLAP 系统管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制，并在不同的粒度级别上存储和 管理信息，这些特点使得数据适合于决策分析。 3．数据库设计：通常OLTP采用E-R图和面向应用的数据库设计，而OLAP采用星型模式或雪花模式和面向主题的数据库设计。 4．视图：OLTP系统主要关注一个企业或组织内部的当前数据，不涉及历史数据和不同组织的数据；OLAP系统常常跨越一个企业的数据库模式的多个版本， 处理来自不能同组织的信息，由多个数据源于集成的信息。 5．访问模式：OLTP系统的访问主要由短的原子事务组成，这钟系统需要并发控制和恢复机制。OLAP系统的访问大部分是只读操作，其中大部分是复杂查询。 （2）数据仓库体系结构及三种数据仓库模型定义：P430 1、底层为数据仓库服务器，中间层为OLAP服务器，顶层为前端工具。 2、三种数据仓库模型： （1）企业仓库：收集跨越整个企业的各个主题的所有信息。它提供全企业范围的数据集成，数据通常来自多个操作型数据库和外部信息提供者，并且是 跨多个功能的。 （2）数据集市：包含对特定用户有用的、企业范围数据的一个子集。它的范围限于选定的主题。 （3）虚拟仓库：是操作型数据库上视图的集合。 （3）数据集市特点\数据仓库开发方法优缺点及增量演进步骤、ODS与DW最大差别：P433（04下） [问题1] （1）与数据仓库相比，数据集市有以下特点： 规模小，灵活，可以按照多种方式来组织数据，如按特定的应用、部门、地域、主题等。开发工作可由业务部门定义、设计、实施、管理和维护。 能够快速实现，代价较低，投资回收期短，风险小。 工具集的紧密集成。 有利于升级到完整的数据仓库或形成分布式数据仓库。 （2）[自底向上] 这种方法花费低，灵活性高，并能快速回报投资；但是将分散的数据集市集成起来，形成一个一致的企业仓库可能很困难。 [自顶向下] 最大限度减少集成问题，但费用高高，费时长，并且缺乏灵活性 [问题2]
管理信息系统复习题
管理信息系统 1．管理信息系统是什么？它和一般的计算机应用有什么不同？ 管理信息系统是一个以人为主导，利用计算机硬件、软件、网络通信设备以及其他办公设备，进行信息的收集、传输、加工、储存、更新和维护，以企业战略竞优、提高效益和效率为目的，支持企业高层决策、中层控制、基层动作的集成化的人机系统。? 管理信息系统与计算机应用的不同：计算机只是管理信息系统的一种工具。没有计算机也有管理信息系统，管理信息系统只有优劣之分，不存在有无的问题。 2．如何理解管理信息系统不仅仅是一个技术系统，而且是社会技术系统？ 管理信息系统和所有系统工程一样，由人类通过组织、管理、协作而建立形成并不断发展。管理信息系统的目的在于辅助决策，而决策只能由人来做，因而管理信息系统必然是一个人机结合的系统。在管理信息系统中，各级管理人员既是系统的使用者，又是系统的组成部分。因参与建立和发展管理信息系统而联系起来的人群，在组织管理下形成了一个社会系统。建立、发展管理信息系统是这个社会系统的目标，也是其产出。对这个社会系统运行控制的效果是影响管理信息系统优劣的决定因素。因为社会系统的介入，管理信息系统才成了一个有机结合、可持续发展的整体系统工程。否则，它将只是一堆机器的拼凑组合。在管理信息系统开发过程中，要根据这一特点，正确界定人和计算机在系统中的地位和作用，充分发挥人和计算机各自的长处，使系统整体性能达到最优。 3．什么是信息？什么是数据？信息与数据有何区别和联系？ 信息：是指经过某种方式加工的，能对接收者的行为和决策产生影响的数据，或称对事实、状态特征的认识和解释。 数据：是指未经加工的事实或着重对一种特定现象的描述，或称对原始事实、状态的记录符号。 区别：数据是符号，是物理性的，信息是加工过并能对接受者的行为和决策产生影响的数据，是逻辑性（观念性）的；信息具有与数据不同的基本属性，即信息具有：事实性、等级性、可压缩性、扩散性、分享性、增值性、转换性。 联系：信息来源于数据，同时数据又是信息的载体。数据的质量直接影响到信息的质量。信息的属性克通过数据的形式表现出来。 4．信息的价值如何衡量？如何才能正确地实现其价值？ 衡量信息的价值通常有两种方法： （1）按照花费的社会必要劳动量计算：计算方法与计算其他产品价值的方法相同，即：V=C+P（其中V —信息产品的价值；C—生产该信息所花费的成本；P—利润） （2）按照使用的效果计算：此方法认为，信息的价值体现在决策过程中应用信息后增加了收益，用这增加的收益减去获取信息所花费用就得到信息的价值：V=R-C（其中V—信息产品的价值；R—应用信息所获得的收益；C—获得信息所花的费用） 正确地实现其价值： （1）运用技术高速度高质量获取信息。 （2）提高信息内容使用的深度，提高驾驭信息的能力，及时转化信息。 （3）信息系统是深化信息的重要手段，有助于信息价值的实现。 5．人们获得了信息，是否就一定能够保证管理决策效率的提高？ 不一定，必须要有配套的信息处理的技术，信息要通过高效的收集、加工、存储、和传递过程、才能保证管理决策效率的提高。 6．有人说：“信息系统建设是三分技术，七分管理”。你是否同意该观点？试说明理由。 同意。信息系统在技术上依靠计算机网络和数据库，但是信息系统不单纯是一个技术系统，而是一个一体化的“人－机”合成系统，需要在不同的人之间协调，需要管理者的积极参与，需要强有力的组织领导，并制定合理的管理制度和考核办法，建立统一的信息标准。从信息系统的定义可以看出，这个系统是广大管理者使用的工具，是为管理者服务的，尤其是为决策层的管理者服务。 国内外正反两方面的大量实践和经验证明，只有管理者包括各级领导进入角色，在信息系统建设和使
OLAP 技 术 介 绍
OLAP 技术介绍 刘可2004-08-20 OLAP (on-line analytical processing) 联机分析处理，这一概念是由关系型数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。20世纪60年代末Codd提出关系型数据模型以后，关系型数据库与OLTP（on-line transaction processing）得到了快速的发展。随着关系型数据库的快速发展，全球的数据量急剧膨胀，越来越多的数据被生产出来，同时人们对信息的需求也在快速的提升；而信息来源的最主要途径便是已掌握的海量数据，于是管理人员对数据的查询需求变得越来越复杂，他们贪婪的希望能够快速的尽可能多的从GB、TB甚至PB级数据中直观的了解到隐藏在这些数据背后的信息。通俗的OLTP技术越来越力显得不从心。于是数据仓库体系结构与OLAP技术应运而生。数据仓库体系结构不是我在这里说的重点，这里我旨在从OLAP技术的特性（总体把握），OLAP技术的常用操作（前台分析操作），OLAP技术中数据存储方式（后台数据存储）三个角度全面介绍介绍OLAP技术。 一、O LAP技术的特性 OLAP技术不同于OLTP技术，有非常多的特性，概括起来主要有如下几点特性：OLAP 技术是面向分析人员、管理人员的；OLAP技术对数据访问通常是只读的，并且一次访问大量数据；OLAP技术是面向主题的多维数据分析技术。 OLAP技术是面向分析人员、管理人员的 区别于OLTP面向操作人员，OLAP技术主要面向分析人员、管理人员，他是提供 分析人员、管理人员快速直观访问数据的一种途径。使分析人员、管理人员能直观 的从海量数据中获得有用信息以提供决策依据。 OLAP技术对数据访问通常是只读的，并且一次访问大量数据。 OLAP技术主要是针对海量数据的查询，通常不对数据做修改。这种数据访问有别 于OLTP中不断的对数据进行增删改操作。同时这种查询不是简单的记录属性的检 索，而是为了从海量数据中获取有用信息的针对大量数据的查询，通常一次需要查 询会涉及到上百万条以上数据。 OLAP技术是面向主题的多维数据分析技术。 主题涉及业务流程的方方面面，是分析人员、管理人员进行进行决策分析所关心的 角度。分析人员、管理人员使用OLAP技术，正是为了从多个角度观察数据，从 不同的主题分析数据，最终直观的得到有效的信息。 二、O LAP技术提供给分析人员的常用操作 OLAP技术是面向主题的多维数据分析技术。那么这种多维分析技术提供哪些操作辅助分析人员进行决策分析呢？常用的操作有：普通钻取（roll up、drill down）、穿透钻取(drill through)、切片和切块（slice and dice）、以及旋转（pivot）等。 普通钻取 普通钻取是改变维的层次，包括上卷（roll up）与下钻（drill down）。这两种操作 不改变观察的角度（维度），而是改变观察数据的颗粒大小。上卷是从维的细节层 向颗粒较大高层钻取，以便宏观把握数据的汇总情况；下钻是从维的高层向颗粒较 小的细节层钻取，以便观察数据明细情况。举例来说：某电信运营商在分析2003
连续流动分析仪操作步骤
1.将泵管拉紧，并压上泵盖。 2.打开所有电源，所有管道放入蒸馏水中。如果更换测试指标请注意更换相应波长滤光片。 滤光片：660nm：氨态氮，全氮，全磷，磷酸盐550nm：硝态氮 420nm：硼480nm：氯 3.双击AACE软件（无密码，直接点击ok），在主菜单中单击“图表（charting）”进行联机，如果更换测试指标，请点击“改变（change）”改变测定方法。联机后会出现各通道运行情况。（如果没有设立方法，请参考——） 4.激发灯源。关闭不必要的通道。在通道中单击右键，单击“设定灯强度（set light power）”，这时通道左下角会出现“set light power in progress”，稍等，会出现灯值“Light power value : V ”。如果连续测定同一指标不必经常“set light power”，以保护灯源。当“长期如一个月不使用”、“更换测试指标”“更换滤光片”时需要“set light power”。 5.设定基线。在各个通道中点击右键，进行“建立基线set base”，等待基线到达5%，在各个通道中右键，设定“smoothing”值，进行基线平滑，范围为0-40，40为平滑度最大，可根据需要调整。 6.检查试剂吸收。等待基线平稳后，将各管路放入相应试剂瓶中，等待试剂通过检测器（可将泵速调至快速，但调至正常后需等待一段时间以等待检测器对试剂正常响应），等待试剂平稳后，检查试剂吸收（通道右上方百分数），如果超过10%并且基线不稳定则需要更换试剂。检查后，进行“建立基线set base”。
7.设定增益。 在主菜单中双击进样器“XY2 sampler”，出现一个新的界面，单击“sample”，样品针开始吸样，保持约2分钟（可以时间稍长一点），再单击“wash”，使样品针回到清洗处。等待出峰，当峰上升至最高点并保持平稳时，单击右键，在下拉菜单中调节增益，单击“set gain”。 8.设完增益，再次等待基线平稳，然后“set base”。 9.在主菜单中单击“run”，选择设定好的运行文件。运行开始。 10.运行结束后，会自动出现提示对话框，按“OK”，完全结束分析。 11.导出数据 点击File—Export to—ASCII，选择已经完成的文件，格式选择Excel 导出。 清洁所有管路。首先检查方法，使用方法所描述的专门的系统清洗液，假如方法没有具体指出某种清洗液，使用去离子水和活化剂清洁系统。注意，清洁过程中，活化剂不能进入蒸馏器和消化器。 如需要特殊的清洁，使用以下溶液： 1 N NaOH ?40 g/L NaOH 1 N HCl ?约83 mL 浓盐酸/ L 1 : 10 稀释的次氯酸盐 通常情况下，用碱性洗液清洁使用酸试剂的管道，用酸性洗液清洁使用碱性试剂的管道。 12.把泵的速度调到快速，吸入清洁液约10分钟以上，直到管道清洁干静。然后再用蒸馏水或二次水清洁15分钟以上（如果长时间不使用，把所有管路置于空气中，排干水份）。 13.关掉泵的电源，取下泵的压盖，放松泵管，把压盖倒扣在泵上。 14.关闭所有电源。
联机分析处理
联机分析处理 简介 联机分析处理，英文名称为On-Line Analysis Processing，简写为OLAP。 随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合，关系数据库系统已不能全部满足这一要求。操作型应用和分析型应用，特别是在性能上难以两全，人们常常在关系数据库中放宽了对冗余的限制，引入了统计及综合数据，但这些统计综合数据的应用逻辑是分散而杂乱的、非系统化的，因此分析功能有限，不灵活，维护困难。在国外，不少软件厂商采取了发展其前端产品来弥补关系数据库管理系统支持的不足，他们通过专门的数据综合引擎，辅之以更加直观的数据访问界面，力图统一分散的公共应用逻辑，在短时间内响应非数据处理专业人员的复杂查询要求。1993年，E.F.Codd（关系数据库之父）将这类技术定义为“联机分析处理”。 作用 联机分析处理是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。决策数据是多维数据，多维数据就是决策的主要内容。OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。 联机分析处理具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点，从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。它可用于证实人们提出的复杂的假设，其结果是以图形或者表格的形式来表示的对信息的总结。它并不将异常信息标记出来，是一种知识证实的方法。 起源 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。 Codd提出OLAP的12条准则来描述OLAP系统： 准则1 OLAP模型必须提供多维概念视图 准则2 透明性准则 准则3 存取能力推测 准则4 稳定的报表能力 准则5 客户/服务器体系结构
联机分析技术
1.特点：OLAP在以数据仓库为数据源时，它有两个特点： ?在线性（On Line）：由客户机/服务器这种体系结构来完成的； ?多维分析：这也是OLAP的核心所在。 2作用：.联机分析处理是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。决策数据是多维数据，多维数据就是决策的主要内容。OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。 3. OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down）、切片（Slice）和切块（Dice）、以及旋转（Pivot）等。 钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取（Drill-down）和向上钻取（Drill-up）/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。 旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 4.五、联机分析处理的实现方式 同样是仿照用户的多角度思考模式，联机分析处理有三种不同的实现方法： ·关系型联机分析处理(ROLAP,Relational OLAP) ·多维联机分析处理(MOLAP,Multi-Dimensional OLAP) ·前端展示联机分析处理(Desktop OLAP) 其中，前端展示联机分析需要将所有数据下载到客户机上，然后在客户机上进行数据结构/报表格式重组，使用户能在本机实现动态分析。该方式比较灵活，然而它能够支持的数据量非常有限，严重地影响了使用的范围和效率。因此，随着时间的推移，这种方式已退居次要地位，在此不作讨论。 以下就ROLAP和MOLAP的具体实施方法进行讨论： 1、关系型联机分析处理的具体实施方法： 顾名思义，关系型联机分析处理是以关系型数据库为基础的。唯一特别之处在于联机分析处理中的数据结构组织的方式。 让我们考察一个例子，假设我们要进行产品销售的财务分析，分析的角度包括时间、产品类别、市场分布、实际发生与预算四方面内容，分析的财务指标包括：销售额、销售支出、毛利(=销售额-销售支出)、费用、纯利(=毛利-费用)等内容，则我们可以建立如下的数据结构：
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)陈文伟版课后答案
第一章数据仓库与数据挖掘概述 1.数据库与数据仓库的本质差别是什么？ 答：数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析;数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既保存过去的数据又保存当前的数据;数据仓库的数据是大量数据库的集成;对数据库的操作比较明确，操作数据量少,对数据仓库操作不明确，操作数据量大。 数据库是细节的、在存取时准确的、可更新的、一次操作数据量小、面向应用且支持管理；数据仓库是综合或提炼的、代表过去的数据、不更新、一次操作数据量大、面向分析且支持决策。 6.说明OLTP与OLAP的主要区别。 答：OLTP针对的是细节性数据、当前数据、经常更新、一次性处理的数据量小、对响应时间要求高且面向应用，事务驱动； OLAP针对的是综合性数据、历史数据、不更新，但周期性刷新、一次处理的数据量大、响应时间合理且面向分析，分析驱动。 8.元数据的定义是什么？ 答：元数据（metadata）定义为关于数据的数据（data about data），即元数据描述了数据仓库的数据和环境。 9.元数据与数据字典的关系什么？ 答：在数据仓库中引入了“元数据”的概念，它不仅仅是数据仓库的字典，而且还是数据仓库本身信息的数据。 18.说明统计学与数据挖掘的不同。 答：统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数据（如年龄、工资等），进行数值计算（如初等运算）的定量分析，得到数量信息。 数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等）进行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知识。 19.说明数据仓库与数据挖掘的区别与联系。 答：数据仓库是一种存储技术，它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信；数据挖掘研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。 数据仓库与数据挖掘都是决策支持新技术。但它们有着完全不同的辅助决策方式。在数据仓库系统的前端的分析工具中，数据挖掘是其中重要工具之一。它可以帮助决策用户挖掘数据仓库的数据中隐含的规律性。数据仓库和数据挖掘的结合对支持决策会起更大的作用。 23.数据仓库与联机分析处理、数据挖据在决策知识方面有什么不同？ 答：数据仓库中有大量的综合数据，为决策者提供了综合信息。数据仓库保存有大量历史数据，通过预测模型计算可以得到预测信息。 联机分析处理（OLAP）对数据仓库中的数据进行多维数据分析，即多维数据的切片、切块、旋转、钻取等，得到更深层中的信息和知识。 数据挖掘（DM）技术能获取关联知识、时序知识、聚类知识、分类知识等。 数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等结合，形成决策支持系统。 25.画出基于数据仓库的决策支持系统的结构图。 答：
切块机操作规程
切块机操作规程 1. 引言 切块机是一种用于将食材切割成块状的设备，广泛应用于各类厨房和食品加工场所。为确保操作安全和生产效率，本文档旨在规范切块机的操作规程，以提供操作者清晰明确的操作指导。 2. 操作准备 在操作切块机之前，操作者应做好以下准备工作： - 检查切块机的电源是否连接正常； - 确保切块机刀片的锋利度和固定性； - 清洁切块机的工作台面和刀片，确保无杂物。 3. 操作步骤 3.1 打开电源 - 操作者应确保切块机的电源开关处于关闭状态； - 将切块机的电源插头插入电源插座； - 打开电源开关，切块机将开始运行。 3.2 放置食材
- 将待切割的食材放置在切块机的工作台面上； - 根据需要，将食材切成适当大小的块状。 3.3 调整切割参数 根据食材的不同特性和所需切块的大小，操作者需要调整切块机的一些参数，如切块速度、刀片角度等，以确保切割效果。 3.4 进行切割操作 - 确保手部安全，将食材逐个放置在切块机的切割区域； - 注意手指和手掌远离切割区域，以免造成伤害； - 按下切块机的切割按钮，切块机将自动完成切割过程。 3.5 完成切割 - 当切割完成后，停止切割机的运行，按下电源开关，关闭切块机； - 将切割好的食材从切块机的工作台面上取出； - 断开切块机的电源连接。 4. 操作注意事项
- 在操作切块机时，务必遵循安全操作规程，切勿将手指、手掌等身体部位靠近切割区域； - 在清洁刀片时，务必断开切块机的电源连接，以免发生意外伤害； - 定期检查切块机的电源线、刀片等是否有损坏或松动现象，如有需要及时更换或修理； - 操作者应定期参加切块机的操作培训，提高安全意识和操作技能。 5. 总结 本文档简要介绍了切块机的操作规程，包括操作准备、操作步骤、注意事项等内容。操作者应认真遵守本规程，以确保切块机的安全运行和操作效果。
数据挖掘实验二数据立方体与联机分析处理
数据挖掘实验二数据立方体与联机分析处理引言 数据挖掘是一种通过发现和提取数据中隐藏模式和信息的过程。数据挖掘技术广泛应用于各个领域，旨在提供有关数据集的深入洞察。其中一个重要的数据挖掘技术是数据立方体与联机分析处理。 本文将介绍数据立方体的概念、原理和应用，以及联机分析处理的 步骤和意义。 一、数据立方体 1.1 概念 数据立方体是一种多维数据模型，通常用于存储和分析大规模 数据集。它的基本结构是一个多维数组，可以通过多个维度进行灵 活的切片和切块。数据立方体允许用户从不同角度观察数据，并从 中发现模式和关联。 1.2 原理 数据立方体的构建基于OLAP技术（Online Analytical Processing）。OLAP技术是一种面向用户的数据分析方法，通过构
建维度和度量，利用数据立方体进行数据的快速查询和分析。数据立方体中的维度表示数据的不同特征，例如时间、地理位置、客户等。而度量则是用于度量和计算的数值，例如销售额、利润等。 1.3 应用 数据立方体广泛应用于商业智能和决策支持系统中。它可以帮助用户发现市场趋势、了解客户行为、进行销售预测等。通过使用数据立方体，用户可以轻松地根据不同的维度和度量进行多维度查询和分析，提取有用的信息。 二、联机分析处理 2.1 概念 联机分析处理（Online Analytical Processing）是一种对数据进行快速查询和分析的方法。它广泛应用于数据仓库和数据挖掘领域。通过联机分析处理，用户能够对大规模数据集进行交互式的查询和分析，从而获得即时的结果。 2.2 步骤 联机分析处理包括以下步骤：
- 数据准备：将原始数据导入到数据仓库中，并进行清洗和转换，以适应联机分析处理的需求。 - 维度设计：根据分析需求，设计合适的维度，并建立维度表。 - 事实表设计：根据分析需求，设计合适的事实表，并建立事实表。 - 数据填充：将数据填充到维度表和事实表中。 - 联机分析：根据用户的查询需求，对数据进行多维查询和分析。 - 结果呈现：将分析结果以可视化的形式展示给用户。 2.3 意义 联机分析处理能够帮助用户从大规模数据中快速获取有用的信息。它可以帮助用户分析市场趋势、预测销售量、了解产品偏好等。通过使用联机分析处理，用户可以更好地理解数据，做出更明智的 决策。 结论
简述olap的基本操作
简述olap的基本操作 OLAP(联机分析处理)是一种数据处理技术，它允许用户通过非常具有 交互性的界面查询或分析数据，而无需编写复杂的SQL语句或程序。因此，OLAP系统已成为商业智能的核心组成部分。 OLAP的基本操作通常包括以下几个方面： 1. 切片(slice)：即选定一个二维表，然后选取其中一行、一列或一个单元格，从而得到一个更小的子表。切片操作可以帮助用户在数据集中 快速找到特定行、列或单元格，从而更好地理解数据。 2. 切块(dice)：即选定一个多维数据集，然后根据用户的选择，从中选择一个或多个维度和相应的切片，得到一个新的多维子集。切块操作 可以帮助用户更好地理解数据的关联关系。 3. 旋转(pivot)：即将多维数据集的某些维度交换，以便更好地观察不 同维度之间的关系。例如，在一个销售数据库中，用户可以将销售日 期作为列，将不同地区作为行，以便更好地分析不同地区的销售情况。 4. 过滤(filter)：即根据用户的要求，从数据集中筛选特定的数据子集，该子集符合特定的条件或条件。例如，在一个销售数据库中，可以根
据特定的地区、时间范围或产品类型过滤数据，以便更好地分析数据。 5. 聚合(aggregate)：即使用各种函数(如求和、平均值或计数)将多个数据点或值合并为一个值或汇总数据，以便更好地分析更大的数据集。例如，在一个销售数据库中，可以根据某个地区、某个产品或某个时 间段聚合数据，以便更好地理解数据。 总之，OLAP是一种非常强大的数据处理技术，它允许用户通过简单 易用的界面快速地查询、分析和理解数据。通过使用OLAP的基本操作，用户可以更好地了解数据，并在商务决策中做出更明智的选择。
切块拼接法
切块拼接法 作者：王燕茹 来源：《校园英语·上旬》2017年第08期 【摘要】切块拼接法（Jigsaw）作为合作学习的方法之一，主要强调课堂上教师与学生之间，学生与学生之间、以及学生与教材之间的交流与互动，相对于传统的以教师为中心的教学模式，切块拼接法更符合初中生生理心理的发展需求，对于提高他们的学习动机，课堂参与度以及人际交往和自我认知能力有极大的促进作用，因此在初中英语课堂中使用切块拼接法是一种行之有效的教学方法。 【关键词】切块拼接法初中英语课堂教学合作学习 为了适应社会的高速发展以及满足社会对于人才培养的需要，初中英语教育正不断的进行着自我更新与完善，不断探索着更多有效且适用的教学方法；传统的以教师为中心的教学方法，是由教师作为课堂的主导者和掌控者，教师向学生传授教学内容，学生被动的接受，在这种教学方法的课堂中，学生学习热情不高，学习动力不足，师生之间，生生之间缺少互动，课堂两极分化严重等问题日益暴露。因此寻找一种新型的教学方法来提高初中英语课堂教学效率，是初中英语课堂动起来就成了一种势在必行的趋势。本文旨在探讨切块拼接法（Jigsaw）在初中英语课堂的应用。 一、切块拼接法理论背景 切块拼接法（Jigsaw）教学模式最初是由美国教育家和社会学家Aronson在20世纪70年代早期在德克萨斯州首先倡导起来的，目的在于使不同民族的学生可以消除由长期以来的民族隔阂造成的缺乏交流信任，不友好相处甚至敌对状态以及课堂教学混乱的情况。Aronson 和他的学生因此共同开创了切块拼接法，成功的建立了一种学生之间相互信任，合作互助的和谐的课堂教学学习氛围，极大地改善了课堂环境。 二、切块拼接法基本操作方法 切块拼接法的基本操作模式是首先（1）由教师把一个大的学习任务分解成若干个难度相当的小任务，（2）再把全班学生分成若干小组（基本组），每组的人数应和分成的任务数相等，（3）接着教师把任务分配给各小组成员；（4）基本组里拿到相同任务的学生再组成专家组，并就他们拿到的任务进行共同的学习与探讨直至掌握，（5）接着专家组成员回到原来的基本组，并把自己学到的内容向原组同学进行讲解，（6）在学习后，对他们的掌握程度进行测评。 三、切块拼接法在初中英语课堂中的应用优势
利用OLAP进行数据分析的实例
利用OLAP进行数据分析的实例 —基于foodmart数据库 专业：地理信息系统学号：0210614 姓名：王威数据仓库技术越来越受到广泛的关注，越来越多的公司意识到建立OLAP 所能带来的好处。利用OLAP机型数据分析，可以帮助决策者从多个角度观察数据，帮助公司管理特定领域的目标销售、项目进展，以及预测发展趋势。多维数据分析工具就是帮助进行多角度的数据分析。 FoodMart 是一家大型的连锁店，在美国、墨西哥和加拿大有销售业务。现在假定我是FoodMart Corporation 的数据库管理员。市场部想要按产品和顾客分析1998 年进行的所有销售业务数据。使用存储在公司数据仓库中的数据，建立多维数据结构（多维数据集），以便在市场分析人员查询数据库时获取快速的响应。 在进行分析之前，现拟定分析需求。这样就有针对性和目的性了。因为foodmart数据库是一个大型数据库，里面有20多张表的数据，根据分析需求，只需要找到跟我的需求相关的表和字段，这样就可以做到高效、省时、准确。 下面是我拟定的分析需求，它从主题、数值、角度、粒度等几个方面进行需求分析，为后面的工作做好准备。 分析的主题：按产品、顾客分析98年的销售业务 分析的数值（事实）：销售、成本和预算数据 分析的角度（维度）：时间、商品、客户、商店、促销 分析的粒度：时间—年、季度、月 产品—种类、子类、商标名 顾客—国家、州、城市、姓名 商店—国家、州、城市、商店名、促销 经过和源数据的连接，准备好数据后。开始进行建立多维数据集。 多维数据集是数据的一种多维结构。多维数据集由维度和度量值的集合进行定义。以多维方式建立数据模型可简化联机业务分析，提高查询性能。通过创建数据多维数据集，Analysis Manager 可将存储在关系数据库中的数据转换为具有实际含义并且易于查询的业务信息，用于进行业务分析。
决策支持系统 考试重点
决策支持系统（DSS）与管理信息系统（MIS）的区别： （1）MIS是面向中层管理人员，为管理服务的系统。DSS是面向高层人员，为辅助决策服务的系统。 （2）MIS综合了多个事务处理功能。DSS是通过模型计算辅助决策。 （3）MIS是以数据库系统为基础，以数据驱动的系统。DSS是以模型库为基础的，以模型驱动的系统。 （4）MIS分析着重于系统的信息的需求，输出报表是固定的。DSS分析着重于决策者的需求，输出的数据是计算的结果。 （5）MIS系统追求的是效率，即快速查询和产生报表。DSS追求的是有效性，即决策的正确性。 （6）MIS支持的是结构化决策。DSS支持的是半结构化决策。 决策的分类： （1）按决策的作用分类 a.战略决策 b.管理决策 c.业务决策 （2）按决策的性质分类 a.程序化决策匕非程序化决策 （3）按决策问题的条件分类 a.确定性决策 b.风险型决策 c.不确定性决策 决策过程：（1）确定决策目标（2）拟定各种被选方案（3）从各种被选方案中进行选择（4）执行方案 数据是对客观事物的记录，用数字、文字、图形、图像、音频、视频等符号表示。数据经过二值化后能够被计算机存储、处理和输出。数据是信息的载体，数据本身是没有意义的。 数据按精度分类（由粗到细）：定类数据、定序数据、定距数据和定比数据。 模型的种类：统计学模型、运筹学模型、经济数学模型和预测模型。 经济数学模型主要有计量经济模型、投入产出模型、经济控制模型和系统动力模型。 人工智能的行为： （1）通过学习获取知识 （2）利用知识进行逻辑思维（推理） （3）通过自然语言理解进行人机之间的交流 （4）通过图像理解进行形象思维（联想） （5）利用启发式（经验）方法，解决新问题 （6）利用试探性（创新性）方法，解决新问题 智能行为概括为：获取知识，进行推理、联想或交流，解决随机问题或新问题。 决策支持系统的三部件结构：对话部件（人机交互系统）、数据部件（数据库管理系统DBMS和数据库DB）、模型部件（模型库管理系统MBMS和模型库MB）。
OLAP简介
OLAP是一个赋予动态的、企业分析的名词，这些分析是注释的、熟悉的、公式化数据分析模型的生成、操作、激活和信息合成。能够在变量间分辨新的或不相关的关系，能够区分对处理大量数据必要的参数，而生成一个不限数量的维和指明跨维的条件表达式。 OLAP是针对特定问题的联机数据访问和分析。通过信息（维数据）的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。 OLAP特点： 1．假定性：需要初始的假设来给出导航数据分析的方向，最终用分析的结果来验证初始的假设。 2．快速性：用户对OLAP的快速反映能力有很高的要求。 3．可分析性：能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。用户可以在OLAP平台上进行分析，也可以连接到其他外部分析工具上。 4．多维性：是OLAP的关键属性，系统提供对数据分析的多维视图和分析，如对层次维和多重层次维完全支持。 5．信息性：系统能及时获取信息，并能管理大容量的信息。 OLAP分类： 1．关系OLAP（ROLAP）结构：使用关系或扩充关系DBMS存放并管理数据仓库，采用基于稀疏矩阵表示方法的星形结构或雪花结构存储多维数据，数据检索比MOLAP低效。 2．多维OLAP（MOLAP）结构：核心是其数据存储采用矩阵（可能是多维方阵）方式，数据检索高效。3．混合OLAP（HOLAP）结构：结合ROLAP和MOLAP技术，在MOLAP立方体中存储高级别的聚集，在ROLAP中存储低级别的聚集。 4．桌面OLAP结构：没有自己的数据存储库，把用户的查询翻译为对数据源的查询，然后再把结果合成返回给用户。 5．客户OLAP：相对与Server OLAP，把部分数据下载到本地，为用户提供本地的多维分析。 OLAP常用分析方法： 1．数据切片（Slicing）和数据切块（Dicing） 2．钻取：数据上钻（Drilling-up）、数据下钻（Drilling-down）、数据上卷（Rolling-up） 3．数据旋转（Pivoting/Rotating） -概括来说，数据仓库系统是指具有综合企业数据的能力，能够对大量企业数据进行快速和准确分析，辅助做出更好的商业决策的系统。它本身包括三部分内容： 数据层。实现对企业操作数据的抽取、转换、清洗和汇总，形成信息数据，并存储在企业级的中心信息数据库中。 应用层。通过联机分析处理，甚至是数据挖掘等应用处理，实现对信息数据的分析。 表现层。通过前台分析工具，将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的结论展现在用户面前。 从应用角度来说，数据仓库系统除了联机分析处理外，还可以采用传统的报表，或者采用数理统计和人工智能等数据挖掘手段，涵盖的范围更广；就应用范围而言，联机分析处理往往根据用户分析的主题进