在线分析处理
数据挖掘 填空题
1.知识发现是一个完整的数据分析过程，主要包括以下几个步骤:确定知识发现的目标、数据采集、数据探索、数据预处理、__数据挖掘_、模式评估。
2._特征性描述_是指从某类对象关联的数据中提取这类对象的共同特征(属性)。
3.回归与分类的区别在于：___回归__可用于预测连续的目标变量，___分类__可用于预测离散的目标变量。
4.__数据仓库_是面向主题的、集成的、相对稳定的、随时间不断变化的数据集合，与传统数据库面向应用相对应。
5.Pandas的两种核心数据结构是：__Series__和__DataFrame__。
6.我们可以将机器学习处理的问题分为两大类：监督学习和_无监督学习__。
7.通常，在训练有监督的学习的机器学习模型的时候，会将数据划分为__训练集__和__测试集__，划分比例一般为0.75：0.25。
1.分类问题的基本流程可以分为__训练__和__预测_两个阶段。
2.构建一个机器学习框架的基本步骤：数据的加载、选择模型、模型的训练、__模型的预测_、模型的评测、模型的保存。
3.__回归分析_是确定两种或两种以上变量间相互依赖关系的一种统计分析方法，是应用及其广泛的数据分析方法之一。
4.在机器学习的过程中，我们将原始数据划分为训练集、验证集、测试集之后，可用的数据将会大大地减少。
为了解决这个问题，我们提出了__交叉验证_这样的解决办法。
5.当机器学习把训练样本学得“太好”的时候，可能已经把训练样本自身的一些特点当作所有潜在样本都会具有的一般性质，这样会导致泛化性能下降。
这种现象在机器学习中称为__过拟合__。
6.常用的降维算法有__主成分分析__、___因子分析__和独立成分分析。
7.关联规则的挖掘过程主要包含两个阶段__发现频繁项集_和__产生关联规则__。
1、数据仓库是一个( 面向主题的 ) 、( 集成的 )、( 相对稳定的 )、 ( 反映历史变化 )的数据集合，通常用于( 决策支持的 )目的2、如果df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])，则df1.fillna(100)=？([[1,2,3],[100,100,2],[100,100,100],[8,8,100]])3、数据挖掘模型一般分为(有监督学习 )和( 无监督学习 )两大类4、如果df=pd.DataFrame({'key':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],'data':[0,5,10,5,10,15,10,15,20]})，则df.groupby('key').sum()=？(A:15,B:30,C:45)5、聚类算法根据产生簇的机制不同，主要分成（划分聚类）、（层次聚类）和（密度聚类）三种算法6、常见的数据仓库体系结构包括( 两层架构 )、( 独立型数据集市 )、( 依赖型数据集市和操作型数据存储)、( 逻辑型数据集市和实时数据仓库 )等四种7、Pandas最核心的三种数据结构，分别是(Series)、(DataFrame)和(Panel)8、数据挖掘中计算向量之间相关性时一般会用到哪些距离？（欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、杰卡德距离、余弦夹角、相关距离、汉明距离（答对3个即可））等9、在决策树算法中用什么指标来选择分裂属性非常关键，其中ID3算法使用( 信息增益 )，C4.5算法使用( 信息增益率 )，CART算法使用( 基尼系数) 10、OLAP的中文意思是指( 在线分析处理）1、常见的数据仓库体系结构包括( 两层架构 )、( 独立型数据集市 )、( 依赖型数据集市和操作型数据存储)、( 逻辑型数据集市和实时数据仓库 )等四种2、Pandas最核心的三种数据结构，分别是(Series)、(DataFrame)和(Panel)3、数据挖掘中计算向量之间相关性时一般会用到哪些距离？（欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、杰卡德距离、余弦夹角、相关距离、汉明距离（答对3个即可））等4、在决策树算法中用什么指标来选择分裂属性非常关键，其中ID3算法使用( 信息增益 )，C4.5算法使用( 信息增益率 )，CART算法使用( 基尼系数)5、OLAP的中文意思是指( 在线分析处理）6、如果ser = pd.Series(np.arange(4,0,-1),index = ["a","b","c","d"]),则ser.values=？([4, 3, 2, 1]),ser * 2=([8, 6, 4, 2])7、线性回归最常见的两种求解方法，一种是( 最小二乘法)，另一种是( 梯度下降法)8、对于回归分析中常见的过拟合现象，一般通过引入( 正则化 )项来改善，最有名的改进算法包括( Ridge岭回归)和( Lasso套索回归)9、Python字符串str = 'Hello World!'，print(str[-2])的结果是？(d)10、数据抽取工具ETL主要包括（抽取）、（清洗）、（转换）、（装载）1、数据挖掘中计算向量之间相关性时一般会用到哪些距离？（欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、杰卡德距离、余弦夹角、相关距离、汉明距离（答对3个即可））等2、在决策树算法中用什么指标来选择分裂属性非常关键，其中ID3算法使用( 信息增益 )，C4.5算法使用( 信息增益率 )，CART算法使用( 基尼系数)3、OLAP的中文意思是指( 在线分析处理）4、如果ser = pd.Series(np.arange(4,0,-1),index = ["a","b","c","d"]),则ser.values=？([4, 3, 2, 1]),ser * 2=([8, 6, 4, 2])5、线性回归最常见的两种求解方法，一种是( 最小二乘法)，另一种是( 梯度下降法)6、对于回归分析中常见的过拟合现象，一般通过引入( 正则化 )项来改善，最有名的改进算法包括( Ridge岭回归)和( Lasso套索回归)7、Python字符串str = 'Hello World!'，print(str[-2])的结果是？(d)8、数据抽取工具ETL主要包括（抽取）、（清洗）、（转换）、（装载）9、CF是协同过滤的简称，一般分为基于（用户）的协同过滤和基于（商品）的协同过滤10、假如Li=[1,2,3,4,5,6]，则Li[::-1]的执行结果是([6,5,4,3,2,1])1、数据仓库是一个( 面向主题的 ) 、( 集成的 )、( 相对稳定的 )、 ( 反映历史变化 )的数据集合，通常用于( 决策支持的 )目的2、如果df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])，则df1.fillna(100)=？([[1,2,3],[100,100,2],[100,100,100],[8,8,100]])3、数据挖掘模型一般分为(有监督学习 )和( 无监督学习 )两大类4、如果df=pd.DataFrame({'key':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],'data':[0,5,10,5,10,15,10,15,20]})，则df.groupby('key').sum()=？(A:15,B:30,C:45)5、聚类算法根据产生簇的机制不同，主要分成（划分聚类）、（层次聚类）和（密度聚类）三种算法6、如果ser = pd.Series(np.arange(4,0,-1),index = ["a","b","c","d"]),则ser.values=？([4, 3, 2, 1]),ser * 2=([8, 6, 4, 2])7、线性回归最常见的两种求解方法，一种是( 最小二乘法)，另一种是( 梯度下降法)8、对于回归分析中常见的过拟合现象，一般通过引入( 正则化 )项来改善，最有名的改进算法包括( Ridge岭回归)和( Lasso套索回归)9、Python字符串str = 'Hello World!'，print(str[-2])的结果是？(d)10、数据抽取工具ETL主要包括（抽取）、（清洗）、（转换）、（装载）1、数据仓库是一个( 面向主题的 ) 、( 集成的 )、( 相对稳定的 )、 ( 反映历史变化 )的数据集合，通常用于( 决策支持的 )目的2、数据挖掘模型一般分为(有监督学习 )和( 无监督学习 )两大类3、聚类算法根据产生簇的机制不同，主要分成（划分聚类）、（层次聚类）和（密度聚类）三种算法4、Pandas最核心的三种数据结构，分别是(Series)、(DataFrame)和(Panel)5、在决策树算法中用什么指标来选择分裂属性非常关键，其中ID3算法使用( 信息增益 )，C4.5算法使用( 信息增益率 )，CART算法使用( 基尼系数) 6、如果ser = pd.Series(np.arange(4,0,-1),index = ["a","b","c","d"]),则ser.values=？([4, 3, 2, 1]),ser * 2=([8, 6, 4, 2])7、对于回归分析中常见的过拟合现象，一般通过引入( 正则化 )项来改善，最有名的改进算法包括( Ridge岭回归)和( Lasso套索回归)8、数据抽取工具ETL主要包括（抽取）、（清洗）、（转换）、（装载）9、CF是协同过滤的简称，一般分为基于（用户）的协同过滤和基于（商品）的协同过滤10、假如Li=[1,2,3,4,5,6]，则Li[::-1]的执行结果是([6,5,4,3,2,1])1如果df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])，则df1.fillna(100)=？([[1,2,3],[100,100,2],[100,100,100],[8,8,100]]) 2、如果df=pd.DataFrame({'key':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'], 'data':[0,5,10,5,10,15,10,15,20]})，则df.groupby('key').sum()=？(A:15,B:30,C:45)3、常见的数据仓库体系结构包括( 两层架构 )、( 独立型数据集市 )、( 依赖型数据集市和操作型数据存储)、( 逻辑型数据集市和实时数据仓库 )等四种4、数据挖掘中计算向量之间相关性时一般会用到哪些距离？（欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、杰卡德距离、余弦夹角、相关距离、汉明距离（答对3个即可））等5、OLAP的中文意思是指( 在线分析处理）6、线性回归最常见的两种求解方法，一种是( 最小二乘法)，另一种是( 梯度下降法)7、Python字符串str = 'Hello World!'，print(str[-2])的结果是？(d)8、数据抽取工具ETL主要包括（抽取）、（清洗）、（转换）、（装载）9、CF是协同过滤的简称，一般分为基于（用户）的协同过滤和基于（商品）的协同过滤10、假如Li=[1,2,3,4,5,6]，则Li[::-1]的执行结果是([6,5,4,3,2,1])1、数据挖掘模型一般分为(有监督学习 )和( 无监督学习 )两大类2、聚类算法根据产生簇的机制不同，主要分成（划分聚类）、（层次聚类）和（密度聚类）三种算法3、常见的数据仓库体系结构包括( 两层架构 )、( 独立型数据集市 )、( 依赖型数据集市和操作型数据存储)、( 逻辑型数据集市和实时数据仓库 )等四种4、数据挖掘中计算向量之间相关性时一般会用到哪些距离？（欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、杰卡德距离、余弦夹角、相关距离、汉明距离（答对3个即可））等5、如果ser = pd.Series(np.arange(4,0,-1),index = ["a","b","c","d"]),则ser.values=？([4, 3, 2, 1]),ser * 2=([8, 6, 4, 2])6、对于回归分析中常见的过拟合现象，一般通过引入( 正则化 )项来改善，最有名的改进算法包括( Ridge岭回归)和( Lasso套索回归)7、Python字符串str = 'Hello World!'，print(str[-2])的结果是？(d)8、数据抽取工具ETL主要包括（抽取）、（清洗）、（转换）、（装载）9、CF是协同过滤的简称，一般分为基于（用户）的协同过滤和基于（商品）的协同过滤10、假如Li=[1,2,3,4,5,6]，则Li[::-1]的执行结果是([6,5,4,3,2,1])1、数据仓库是一个( 面向主题的 ) 、( 集成的 )、( 相对稳定的 )、 ( 反映历史变化 )的数据集合，通常用于( 决策支持的 )目的2、如果df=pd.DataFrame({'key':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'], 'data':[0,5,10,5,10,15,10,15,20]})，则df.groupby('key').sum()=？(A:15,B:30,C:45)3、数据挖掘中计算向量之间相关性时一般会用到哪些距离？（欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、杰卡德距离、余弦夹角、相关距离、汉明距离（答对3个即可））等4、在决策树算法中用什么指标来选择分裂属性非常关键，其中ID3算法使用( 信息增益 )，C4.5算法使用( 信息增益率 )，CART算法使用( 基尼系数)5、OLAP的中文意思是指( 在线分析处理）6、如果ser = pd.Series(np.arange(4,0,-1),index = ["a","b","c","d"]),则ser.values=？([4, 3, 2, 1]),ser * 2=([8, 6, 4, 2])7、线性回归最常见的两种求解方法，一种是( 最小二乘法)，另一种是( 梯度下降法)8、对于回归分析中常见的过拟合现象，一般通过引入( 正则化 )项来改善，最有名的改进算法包括( Ridge岭回归)和( Lasso套索回归)9、数据抽取工具ETL主要包括（抽取）、（清洗）、（转换）、（装载）10、CF是协同过滤的简称，一般分为基于（用户）的协同过滤和基于（商品）的协同过滤。
桂电《商务智能与数据挖掘》简答题答案
5.信息性指的是系统处理大量数据、提供用户所需信息的能力。
P121
1、简述可视化技术与商务智能的关系。
答：
可视化技术是将抽象的数据表示为视觉图像的技术，作为商务智能的基础技术和表现之一，辅助商务智能的发现，使数据或知识的表示更加清晰、明了；而商务智能的其他技术为它提供数据存储、数据预处理、数据分析等的能力。二者相互交融、互相促进。
P138
2、借助商务智能进行关系营销的主要目的和方法有哪些？
答：
1.主要目的：培养客户忠诚性，提高客户满意度，维护良好的沟通渠道，有效开发客户生命周期内的价值，在客户所处的各个阶段，借助商务智能技术，可以进行有效的关系营销活动，以达到顾客满意，企业获利的双赢状态。
2.方法：使用操作型系统及外部系统、数据仓库、数据集市存储客户数据；使用OLAP、分类、聚类、数值预测、关联分析、时间序列分析对数据进行处理。
2.缺点：①安全问题，涉及数据的丢失以及敏感数据的泄露等；②网络延迟或中断，由于计算资源是通过互联网等网络提供的，比起局域网肯定存在网络的延迟，如果网络中断，则无法访问服务；③对服务提供商的依赖，如果服务提供商停止服务，则用户无法得到服务；④集成问题，服务提供商提供的软件、业其他系统进行集成等。
2、商务智能可视化有什么作用？
答：
1.通过将数据可视化，便于发现隐藏在数据之间的关系、可以使信息的交流更加清楚、有效；
2.可视化也是一种知识发现的手段，通过将数据以合适的形式展现给用户，通过人的视觉处理能力有时可以发现计算机发现不了的模式。
olap的基本操作
olap的基本操作
OLAP是Online Analytical Processing的缩写，即在线分析处理。
其主要目的是帮助用户进行多维数据分析，从而更好地理解业务数据，支持决策分析。
以下是OLAP的基本操作及介绍：
1. 选择维度：OLAP可通过选择不同维度，如时间、地区、产品等，
来呈现不同的数据视图。
用户可以根据需求选择相应维度进行数据分析。
2. 聚合数据：OLAP可将事实数据进行聚合，如求和、平均数、最大
值等，从而生成汇总的数据视图。
这有利于用户更好地了解数据的总
体情况。
3. 利用钻取：钻取是OLAP的一项重要功能，可以使用户在数据分类
中深入钻取，并获得更详尽的数据分析结果。
用户可以通过钻取命令，进一步了解数据的组成，如了解产品的详细信息等。
4. 过滤数据：过滤是OLAP中的一种基本操作，用户可以根据自己的
需求，通过过滤操作，筛选出特定的数据视图。
如用户可以将数据按
照时间进行过滤，只选择与某个时间段有关的数据。
5. 排序数据：排序是OLAP的常用操作，可以按照维度、度量等不同指标进行排序，以便用户更好地了解数据的排名、比较情况等。
总之，OLAP的基本操作有助于用户更好地分析数据，从而更好地了解数据背后的业务情况，为决策提供更好的数据支持。
OLAP技术已广泛应用于各个行业领域，如金融、医疗、制造业等，成为数据分析领域最为有效的工具之一。
分析仪表第一篇 在线分析仪样品处理系统 (新
第一篇在线分析仪样品处理系统第一章样品处理样品处理的作用是保证分析仪在最短的滞后时间内得到有代表性的工艺样品，样品的状态(温度、压力、流量和清洁程度)适合分析仪所需的操作条件。
在线分析仪能否用好，往往不在分析仪自身，而是取决于样品处理系统的完善程度和可靠性。
因为，分析仪无论如何复杂和精确，分析精度也要受到样品的代表性、实时性和物理状态的限制。
事实上，样品处理系统使用中遇到的问题往往要比分析仪的问题还要多，样品处理系统的维护量也往往超过分析仪本身。
所以，要重视样品处理系统的作用，至少要把它放在和分析仪等同的位置上来考虑。
样品处理的目的是使分析仪得到的样品与工艺管线或设备中物料的组成和含量一致；工艺样品的消耗量最少；易于操作和维护并能长期可靠工作。
该系统力求尽可能简单，采用快速回路，以减少样品传送滞后时间。
通常，分析仪需要不含干扰组分的清洁、非腐蚀性的样品，在正常情况下，样品必须是在限定的温度、压力和流量范围之内。
样品处理的基本任务和功能如下：（1）压力调节，包括降压、抽吸和稳压；（2）温度调节，包括降温和保温；（3）流量调节，包括快速回路和分析回路；（4）除尘；（5）除水、除湿；（6）去除有害物，包括对分析仪有危害的组分和影响分析的干扰组分。
如表1-1-1，样品处理在样品取出之后立即进行或在进入分析仪之前进行。
为了便于区分，习惯上把前者叫做样品前处理，而把后者叫做样品的后处理。
前处理对取出的样品进行初步处理，使样品适合于传输，缩短样品的传送时间，减少滞后，减轻后处理的负担，如减压、降温、除尘、除水、汽化等。
后处理对样品作进一步处理和调节，如温度、压力、流量的调节，过滤、除湿、去除有害物等，安全泄压、限流和流路切换一般也包括在该单元之中。
表1-1-1样品处理系统的划分及功能图1-1-2取样根据介质的性质不同，取样点的选取也是多种多样的。
一般探头要伸进管线一定距离，最少等于管线直径的三分之一。
最常用的是敞口式探头，如图1-3所示。
sql数据在线分析课程设计
sql数据在线分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解SQL语言的基本概念和功能，掌握常用的SQL语句及其用途；2. 学会使用SQL语句进行数据的查询、插入、更新和删除操作；3. 了解数据库的数据表结构和关系，能够运用SQL进行多表联合查询；4. 掌握SQL中的数据分组、聚合函数和子查询等高级查询技术；5. 掌握基本的数据库在线分析处理技术，能够运用SQL进行数据挖掘和分析。
技能目标：1. 能够独立使用SQL语句对数据库进行常规操作；2. 能够运用多表联合查询解决实际问题，提高数据处理能力；3. 能够运用聚合函数和子查询进行数据的高级分析和处理；4. 培养学生运用数据库在线分析技术解决实际问题的能力，提高数据思维和逻辑思维能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据库在线分析技术的兴趣和热情，激发学习积极性；2. 培养学生的团队合作意识，学会在团队中分享和交流；3. 增强学生的信息意识，培养严谨、细致、负责任的学习态度；4. 通过实际案例分析，使学生认识到数据库在线分析技术在现实生活中的应用和价值，提高社会责任感。
二、教学内容1. SQL语言基础：介绍SQL语言的基本概念、功能及用途，包括数据定义语言（DDL）、数据操纵语言（DML）、数据查询语言（DQL）等；教材章节：第一章 SQL语言概述2. 常用SQL语句：讲解SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等SQL语句的使用方法；教材章节：第二章 常用SQL语句3. 数据表结构与关系：分析数据库中的数据表结构，讲解表与表之间的关系，为多表联合查询打下基础；教材章节：第三章 数据表结构与关系4. 多表联合查询：介绍JOIN语句的使用方法，包括内连接、外连接、交叉连接等；教材章节：第四章 多表联合查询5. 高级查询技术：讲解聚合函数、分组查询、子查询等高级查询技术；教材章节：第五章 高级查询技术6. 数据库在线分析处理：结合实际案例，介绍数据库在线分析处理技术，如数据挖掘、数据可视化等；教材章节：第六章 数据库在线分析处理7. 教学进度安排：共8课时，分配如下：- SQL语言基础：1课时- 常用SQL语句：2课时- 数据表结构与关系：1课时- 多表联合查询：2课时- 高级查询技术：1课时- 数据库在线分析处理：1课时教学内容确保科学性和系统性，结合教材章节，帮助学生掌握数据库在线分析的基本知识和技能。
数据挖掘十大算法
5、群集侦测技术(Cluster Detection)
这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。
6、连结分析(Link Analysis)
(1) 找出预测变量的线性组合，使组间变异相对于组内变异的比值为最大，而每一个线性组合与先前已经获得的线性组合均不相关。 yixieshi
(2) 检定各组的重心是否有差异。 yixieshi
(3) 找出哪些预测变量具有最大的区别能力。
(4) 根据新受试者的预测变量数值，将该受试者指派到某一群体。
9、区别分析(Discriminant Analysis)
当所遭遇问题它的因变量为定性(categorical)，而自变量(预测变量)为定量(metric)时，区别分析为一非常适当之技术，通常应用在解决分类的问题上面。若因变量由两个群体所构成，称之为双群体 — 区别分析 (Two-Group Discriminant Analysis);若由多个群体构成，则称之为多元区别分析(Multiple Discriminant Analysis;MDA)。
7、在线分析处理(On-Line Analytic Processing;OLAP)
严格说起来，在线分析处理并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵。如同一些视觉处理技术一般，透过图表或图形等方式显现，对一般人而言，感觉会更友善。这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。 互联网的一些事
3、决策树(Decision Trees) yixieshi
决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元树、三元树或混和的决策树型态。
OLAP和DM的区别和联系
OLAP和DM的区别和联系1.基本概念OLAP（Online Analysis Processing）：在线分析处理。
侧重于对信息的分析，通常涉及对信息的切分、多维化、前推和回溯，以及回答what-if问题。
更与中高管理层的业务范围相关，并更集中于对企业管理决策的支持。
常见的分析处理应用如多维视图、预测、敏感性分析、成本控制等。
同时，在线处理往往需要较强大的软、硬件及复杂的分析方法与工具的支持。
DM：2.区别和联系所谓OLAP（Online Analytical Process）意指由数据库所连结出来的在线分析处理程序。
有些人会说：我已经有OLAP的工具了，所以我不需要Data Mining。
事实上两者间是截然不同的，主要差异在于Data Mining用在产生假设，OLAP 则用于查证假设。
简单来说，OLAP是由使用者所主导，使用者先有一些假设，然后利用OLAP来查证假设是否成立；而Data Mining则是用来帮助使用者产生假设。
所以在使用OLAP或其它Query的工具时，使用者是自己在做探索（Exploration），但Data Mining是用工具在帮助做探索。
举个例子来看，一市场分析师在为超市规划货品架柜摆设时，可能会先假设婴儿尿布和婴儿奶粉会是常被一起购买的产品，接着便可利用OLAP的工具去验证此假设是否为真，又成立的证据有多明显；但Data Mining则不然，执行Data Mining的人将庞大的结帐数据整理后，并不需要假设或期待可能的结果，透过Mining技术可找出存在于数据中的潜在规则，于是我们可能得到例如尿布和啤酒常被同时购买的意料外之发现，这是OLAP所做不到的。
Data Mining常能挖掘出超越归纳范围的关系，但OLAP仅能利用人工查询及可视化的报表来确认某些关系，是以Data Mining此种自动找出甚至不会被怀疑过的数据模型与关系的特性，事实上已超越了我们经验、教育、想象力的限制，OLAP可以和Data Mining互补，但这项特性是Data Mining无法被OLAP取代的。
商务智能名词解释
商务智能名词解释
商务智能是指通过数据分析、数据挖掘等技术手段，将企业内部和外部的数据转化成有价值的信息，为企业决策提供支持和帮助的一种信息化解决方案。
下面是一些常见的商务智能名词解释：
1. 数据仓库（Data Warehouse）：指用来存储企业各种数据的中心化存储系统，为企业的数据分析和决策提供基础。
2. 数据挖掘（Data Mining）：指通过分析大量数据，发现其中的潜在模式和关系，为企业提供决策支持。
3. 大数据（Big Data）：指海量、多样、高速流动的数据集合，需要使用特定的技术和工具进行处理和分析。
4. 数据可视化（Data Visualization）：指将数据以图表、图形等形式展现出来，使人们更容易理解和分析数据。
5. 分析报告（Analytical Report）：指通过对数据的分析和处理，生成的结论和建议，为企业的决策提供参考。
6. 指标（Metric）：指衡量企业绩效的一组数据或量度标准，如销售额、利润率等。
7. 仪表板（Dashboard）：指以图形化方式展示企业的关键业务指标和数据信息的一种应用程序，方便企业管理者快速了解企业运营状况。
8. OLAP（在线分析处理，Online Analytical Processing）：指一种多维数据分析技术，可以对数据进行多维度的分析和查询。
9. 数据清洗（Data Cleansing）：指对数据进行清理和整理，
去除不准确、不完整或无效的数据，确保数据的质量和准确性。
10. 数据模型（Data Model）：指描述数据之间关系和结构的一种概念模型，如关系型数据模型、面向对象数据模型等。
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• OLAP的基本思想
Business Intelligence and Data Mining
4
BI&DM
在线分析处理(OLAP)简介
定义1 OLAP是一种针对企业进行数据复杂分析的软件技术。
• OLAP的定义
定义2 定义3
OLAP是利用多维数据库技术使用户以不同角度观察取得数据。
OLAP是一种数据分析技术，它能够完成基于某种数据存储的数 据分析功能。
数据的一个子集，经过必要的聚集存储到OLAP存储器中供前 端分析工具读取。
• OLAP系统一般以数据仓库作为基础，从数据仓库中抽取详细
• 为了保证信息处理所需的数据以合适的粒度、合理的抽象程度
和标准化程度存储，OLAP可分为关系OLAP(ROLAP)、多维 OLAP(MOLAP)、混合OLAP(HOLAP)、桌面OLAP(DOLAP)和 客户OLAP(COLAP)。
OLAP的数据模型
– 若增加汇总，存储空间的占用情况也不同。
产品
糕点
• 数据存储
销售地区
北京 上海 浙江 汇总 北京 上海 浙江 汇总 北京 上海
销售金额
230 840 780 1850 660 650 970 2280 890 1490
关 系 数 据 库 存 储 数 据 的 方 式
糕点 糕点 糕点 饮料 饮料 饮料 饮料 汇总 汇总
BI&DM
商务智能与数据挖掘
第六讲 在线分析处理
1
BI&DM
主要内容
• 在线分析处理(OLAP)简介 • OLAP的基本概念和基本操作 • OLAP的数据模型 • 典型OLAP模型的数据组织与应用(ROLAP & MOLAP) • OLAP的发展——OLAM
Business Intelligence and Data Mining
• OLAP的基本分析操作
Business Intelligence and Data Mining
11
BI&DM
Chicago Vancouver
Q1
time
Q2
计 电 算 话 机
切块 按locations上 钻(从城市到国 家)
item
location
New York Toronto Chicago Vancouver Q1 825 14
– 若增加一个时间维——季度，采用关系数据库存储时仍使用二维 表，多维数据库则采用数据立方体这样的三维数组来存储。
• 数据存储
产品 关 系 数 据 库 存 储 数 据 的 方 式
糕点
销售地区
北京
时间(季度)
1
销售金额
50
糕点
糕点 糕点 糕点
北京
北京 北京 上海
2
3 4 1
40
60 80 200
销 售 地 区
7
特殊特性 S
报表特性 R 维控制特性 D
Business Intelligence and Data Mining
BI&DM
在线分析处理(OLAP)简介
• BI survey系列调研报告的作者Nigel Pendse将OLAP的 特征概括为FASMI。
– 快速性(Fast)：用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。系统能在5s 内响应用户请求，最长不超过20s。 – 可分析性(Analysis)：OLAP系统应能处理任何逻辑分析和统计分析。 – 共享性(Shared) :支持多用户并发访问系统，具有可靠的安全性。
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OLAP的数据模型
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OLAP的数据模型
– 在存储方式上，多维数据库与关系数据库是不同的。
产品 销售地区 北京 销售金额 230 糕点 表中数据涉及产品和销售地区两 个维。对关系数据库来说，任何 数据集均用二维表来存放；对多 维数据库也是用二维表来存放的， 但其存放方式和效率不同。
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在线分析处理(OLAP)简介
– 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的目标
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OLAP的基本概念和基本操作
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在线分析处理(OLAP)简介
– OLAP(On-Line Analytical Processing)是由关系数据库之父 E.F.Codd于1992年首先提出的，是针对特定问题的在线数据访问 和分析，通过对信息的多种可能的观察形势进行快速存取，允许 管理决策人员对数据进行深入的、多方面的探察。 – OLAP是在企业信息系统内积累的数据不断增多，查询要求越来越 复杂，分析需求越来越多，操作型信息系统中的查询和报表功能 已不能满足要求的背景下产生的。 – 目的是解决如何利用OLTP系统产生的大量数据为组织的决策提供 信息。
多维数据库存储数据的方式
北京 糕点 饮料 汇总 230 660 890 上海 840 650 1490 浙江 780 970 1750 汇总 1850 2280 4130
汇总
汇总
浙江
汇总
1750
4130
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OLAP的数据模型
– 多维性(Multidimensional)：系统必须提供对数据分析的多维视图和分
析。(最关键的特性) – 信息性(Information)：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，并且管理大容量的信息。
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item
605 400
切片Q1 旋转
Q2 Q3 Q4 计 电 娱 安 算 话 乐 全 机
按time下 钻(从季度 到月份)
time
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OLAP的数据模型
个维上取得的值称为维成员，在一个维上，不同层次的维成员构成 它们的一个组合。
多维数据集——一个多维数据库的数据集合。在多维数据集中，各
个维和变量的数组形式称为多维数组。多维数组的值称为一个数据 单元。
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OLAP的基本概念和基本操作
• OLAP的由来
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在线分析处理(OLAP)简介
– 联机分析处理在数据仓库系统中是重要的数据分析工具。 – OLAP的基本思想是从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的 状态和了解企业的变化。 – OLAP是独立于数据仓库的一种技术概念 – 当OLAP与数据仓库结合时，OLAP的数据源为数据仓库，数据仓库 的大量数据是根据多维方式组织的。
饮料
饮料
上海
浙江
650
970
储多 数维 据数 的据 方库 式存
数据 较大冗余，占 但可能形成稀疏 冗余 空间大 矩阵
北京
糕点 饮料 230 660
上海
840 650
浙江
780 970
查询 单项查询简单 效率更高 效率
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– OLAP的基本分析功能包括切片、切块、旋转、上钻、下钻等. 切片(Slicing)——在多维数组的某一维上选定一个维成员后所 得到的结果。 切块(Dicing)——在多维数组的某一维上选定一个维成员区间 的操作。 钻取(Drilling)——主要包括上钻(Drilling-up)和下钻(Drillingdown)操作。下钻指从概括性的数据出发获得相应的更详细的 数据，上钻是下钻的逆操作。 旋转(Pivoting)——从不同的角度观察同一个数据立方体。 除了以上分析功能，还有分组、突出显示、数据函数及聚焦 或隐藏标签等。
如： 如：时间维上的层次有年、 (时间、地点、商店、 季、月、天等；地理维上的 商品、销售额 )，(2005,双 如：时间、部门、商品等 销售额、销售量等
层次如中国四川成都双流航 流，万达家电，冰箱，500) 空港开发区等
• OLAP的基本概念
变量——数据库中数据所描述的实体。在多维数据中，是用户所关
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OLAP的数据模型
– 在存储方式上，多维数据库与关系数据库是不同的。
产品 销售地区 北京 销售金额 230 糕点
• 数据存储
储关 数系 据数 的据 方库 式存
糕点
糕点 饮料
上海
浙江 北京
840
780 660 结构
关系数据库 存储数据
各维和销售额 分别对应列
多维数据库存 储数据
地区对应行，产 品对应列，中间 为变量值 基本没有冗余，
– 基本特性B
• OLAP的特性
– 特殊特性S
– 报表特性R – 维控制特性D
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