数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术
基于数据仓库、OLAP和数据挖掘的智能决策支持系统研究
务， 辅助决策人 员作出决策判断。
库、 模 型库 、 方法库 、 知识库 ） 结构 ， 直到现 在 ， 人们把数据 仓
库、 Ｏ Ｌ Ａ Ｐ 技术引进 到决策 支持系统中， 可 以说， 决策支持系统正
一
步 步走 向完善。 而０ Ｌ Ａ Ｐ 和数据挖 掘是密不可分的， 我们把数
６ 基于数据仓库、 ＯＬ Ａ Ｐ 和数据挖掘的决策支持系统
数据仓 库和０ Ｌ Ａ Ｐ 技术 的发展为决 策支 持系统注 入了新的 活 力， 而Ｏ Ｌ Ａ Ｐ 与数 据挖 掘 的有 机 融合更是 决策支 持系统 的一
技 术主要基于数据仓库执行。
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・
医学科技
数字融合媒体处理器集拼接 与融合于 一身， 可以提 供强大 （ １ ） 可 以显示大分 辨 率 的图像 ； （ ２ ） 可 以显 示一 幅完 整 的画
块） 、 ｔ ｕ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ／ ｐ ｉ ｖ ｏ ｔ（ 旋转／ 转轴、 ｄ ｒ ｉ ｌ ｌ （ 钻 取） 。
４ 数据挖掘
含在 其中的、 人们事先不知道 的但 又可能有用的信息和知识 。
图１基于数据仓库、 该部分提供了一个用户与机器交互的一个平台。 首先， 该部
． １人机交 互接 口 数据挖掘 的任务是从大 量数据中发现有用的数据 ， 提取隐 ６
・
实验研 究
基于数据仓库 、 ＯＬ ＡＰ 和数据 挖 掘 的智能决策支持系统研究
马春艳 曲伟峰 化松收（ 辽 宁轻工职业学院， 辽宁 大 连 １ １ ６ １ ０ ０ ）
摘 要： 介绍 了 数 据仓库 ０ Ｌ Ａ Ｐ 和数 据挖 掘技 术 ， 阐述 了 传统 决 策支持 系统 与数据 仓库 ０ Ｌ Ａ Ｐ 和 数据 挖掘 技 术相 结合 的新型 智能决 策支持
数据仓库、数据挖掘及OLAP之两两关系
ｗ．． ｌｏ 在 他 所 著 的 （ ｕｌｉｇｔｅＤ ｔ Ｗａ ｏｓ） 书 ＨＩ ｎ ｌ ｎ ｌ Ｂ ｉ ｎ ａ ￣ｈｕｅ － ｄ ｈ ａ 中。 给数 据仓 库 作 出 的 定 义 是 ：数 据 仓 库 就 是 面 向主 题 的 、 他 集 成 的 ． 可 更 新 的 、 同 时 问 的 数 据 集 合 ， 以支 持 经 营 管 理 中 不 不 用 的 决 策制 订 过 程 。 据仓 库 的构 建 是 一个 处 理 过 程 。 过 程从 历 数 该
２２联 机 分 析９： Ｏ ｌ ｅＡ ａｙｃｌ ｒｃｓｉｇ Ｌ Ｐ ． ．￣（ｎｉ ｎ ｌ ｉ ｏｅｓ ， Ａ １ １ ｎ ｔａ Ｐ ｎＯ 支持 。而 Ｏ Ｕ 技 术 则 利 用 数 据 仓 库 中 的数 据 进 行 联 机 分 析 ． Ｏ Ｕ 是 一 种 重 要 的 数据 分 析 工 具 ＯＵ 的概 念 最 早 是 由 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ利用 多 维 数 据集 和 数 据 聚 集 技 术 对 数 据 仓 库 中 的数 据 进 关 系数 据 库 之 父 Ｅ Ｆ Ｃ ｄ ．． ｏ ｄ于 １ ９ ９ ３年 提 出 的 ．他 认 为 联 机 事 务 行 组 织 和汇 总 ．用 联机 分析 和可 视 化 工 具 对 这 些 数 据 迅 速进 行
这 三 种 技 术 的 基 本 概 念 及 相 互之 间的 两 两 关 系 。
【 键词】 关 ：数 据 仓 库； 据 挖 掘； Ｌ Ｐ 数 Ｏ Ａ
１ ．引 言
要 求 ． 以 直接 作 为数 据 挖 掘 的 数 据 源 。 果将 数据 仓 库 和 数 据 可 如
将 同时 能 大 大 提 高 数 据 随着 管 理 信 息 系统 的广 泛 应 用 和 逐 趋 完 善 ，相 应 的 信 息 数 挖掘 紧密 联 系 在 一 起 ． 获 得 更 好 的 结 果 ， 据 量 也 得 到 了 快速 增 长 ．人 们 所 拥 有 的 数 据 已 经 达 到 了极 大 的 挖掘 的工 作 效 率 。 ２ 数 据挖 掘 的数 据 源 不 一定 必 须 是 数据 仓 库 系统 、 丰 富 。同 时 ， 着 数 据 库技 术 应 用 的 发展 ， 户 对 于 数 据 的应 用 随 用 作 为 数据 挖掘 的数 据 源 不 一 定 必 须 是 数 据 仓 库 它 可 以是 提 出 了更 高 的要 求 ．用 户 己不 仅 仅 满 足 于 对 事 务 处 理 的 电 子 化
数据仓库、OLAP和数据挖掘的比较分析
转 换
、
加
Байду номын сангаас载
字段 ， 或者来 自于 “ 信用卡消费表”中的 “ 消费透支”字段等。
２ 数据转换；由于不同的业务子系统拥有不同的信息数 ） 据表 ，数据结 构不尽相 同，需要建立统一的业务规 则和标准
对数据进行逐个转 换、清洁和集成 。例如各个业务 子系统的
去 除一 系 列 与 信 用 卡 消费 不相 关或 者 不 显 著 的 因 素 或 者 变量
划他 的银行产 品的营销方式 ，最大程度上将营销资源放在最
可能接受他们产品的客户对象上 。对于数据挖掘分析师 ，我
Ｌ 分析师 同样的结论 ，但是他 历史数据建立模 型， 在拟合历 史的基 础上 ， 分析未来趋势 ， 判 们假设他也得 出了和这个 Ｏ ＡＰ
断哪些因素的改 变将很可能意味着客户的最 终流失 ，进而避 们得 出结论的方式却孑然相反 。数据挖掘分析师把各种 因素
考虑进去 。一直这样下去 ，直 到他认为他找到了能够决定 是
然后再根据这些变量， 策 者 ，让他们从多方面 了解 和掌握客户的动态 ，从 而发现客户 否主动进行信用卡消费的各种变量 ，
的交易习性、 客户流失 形式 ， 更好地针对不同类 型的客户 ， 在 不 同时期进行适应性产 品的营销活动。数据挖掘 则可 以通过
针对特定问题 的联机访 问和分析 ，通 过对信息多种可能的观 察形式进行稳定、一致和交互性的存取 ，允许分析人员对数
据进行深入观察 。传统数据库能够满足企业 日常事务处理工 作，但难 以实现对数据分析和多样 化处理的要求 ，数据仓库
数据仓库 ＯＬ Ｐ和数据挖掘的关系和区 Ａ 别分析
一
２ 从数据库到数据仓库
BI、数据仓库、OLTP、OLAP
BI、数据仓库、OLTP、OLAP⼀、BI 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），⼜称商业智慧或商务智能，指⽤现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进⾏数据分析以实现商业价值。
商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了⼀系列的概念和⽅法，通过应⽤基于事实的⽀持系统来辅助商业决策的制定。
商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和⽅法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有⽤的信息，然后分发到企业各处。
⼆、数据仓库 Data Warehouse，可简写为DW或DWH。
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据⽀持的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建。
为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
数据仓库是⾯向主题的；操作型数据库的数据组织⾯向事务处理任务，⽽数据仓库中的数据是按照⼀定的主题域进⾏组织。
主题是指⽤户使⽤数据仓库进⾏决策时所关⼼的重点⽅⾯，⼀个主题通常与多个操作型信息系统相关。
数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来⾃于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进⾏加⼯与集成，统⼀与综合之后才能进⼊数据仓库 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：1、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。
2、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。
3、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⾏应⽤分割，例如：销售分析、市场推⼴分析、客户利润率分析等等，每⼀个分析的主题形成⼀个OLAP应⽤，⽽所有的OLAP应⽤实际上只是数据仓库系统的⼀部分。
数据挖掘及OLAP技术
数据挖掘及OLAP技术姓名：邓晨慧班级：1141302 学号：201140130209 江西抚州344000摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。
数据总结是对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。
数据挖掘是从数据泛化的角度来讨论数据总结。
数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。
数据挖掘、OLAP是当前基于大型数据库或数据仓库的新型信息分析技术，在许多领域得到广泛应用，取得了很好的成效。
如何将其应用于财务决策以提高决策的正确性、及时性，降低决策的风险，已成为财务管理领域的重要研究课题。
本文在介绍数据挖掘、OLAP技术及其相互关系的基础上，分析了财务决策领域应用这两种技术的现实必要性。
关键字：数据挖掘、OLAP。
1、引言：数据是知识的源泉。
但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。
过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。
广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。
计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。
收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。
尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。
在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。
然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。
OLAP是在多维数据结构上进行数据分析的。
同时对多维数据进行分析是复杂。
一般在多维数据中取出（切片、切块）二维或三维数据来进行分析，或对层次的维进行钻取操作，向下钻取获得更综合的数据。
OLAP要适应大量用户同时使用同一批数据，适用于不同地理位置的分散化的决策。
Chapter 3. 数据仓库与OLAP技术概述-20110922
— 第3章 —
数据仓库与OLAP概述
1
第3章 数据仓库与OLAP技术概述
什么是数据仓库? 多维数据模型 数据仓库系统结构 数据仓库实现 从数据仓库到数据挖掘
2
ห้องสมุดไป่ตู้
数据仓库的发展
IBM: 在其 在其DB2UDB发布一年后的 发布一年后的1998年9月发布 月发布5.2 发布一年后的 年 月发布 并于1998年12月推向中国市场，除了用于 月推向中国市场， 版，并于 年 月推向中国市场 除了用于OLAP 联机分析处理）的后台服务器DB2 OLAP Server外， （联机分析处理）的后台服务器 外 IBM还提供了一系列相关的产品，包括前端工具，形成 还提供了一系列相关的产品， 还提供了一系列相关的产品 包括前端工具， 一整套解决方案。 一整套解决方案。 Informix公司 在其动态服务器 公司: 在其动态服务器IDS（Informix 公司 （ Dynamic Server）中提供一系列相关选件，如高级决 ）中提供一系列相关选件， 策支持选件（ 策支持选件（Advanced Decision Support Option）、 ）、OLAP选件（MetaCube ROLAP 选件（ ）、 选件 Option）、扩展并行选件（Extended Parallel ）、扩展并行选件 ）、扩展并行选件（ Option）等，这种体系结构严谨、管理方便、索引机 这种体系结构严谨、管理方便、 ） 制完善，并行处理的效率更高， 制完善，并行处理的效率更高，其中数据仓库和数据库 查询的SQL语句的一致性使得用户开发更加简便。 语句的一致性使得用户开发更加简便。 查询的 语句的一致性使得用户开发更加简便
分析型处理
分析型处理：用于管理人员的决策分析，例如 分析型处理：用于管理人员的决策分析，例如DSS、 、 EIS、和多维分析等。它帮助决策者分析数据以察看趋 、和多维分析等。 判断问题。分析型处理经常要访问大量的历史数据， 向、判断问题。分析型处理经常要访问大量的历史数据， 支持复杂的查询。在分析型处理中， 支持复杂的查询。在分析型处理中，并不是对从事务型 中得到的细节数据进行分析。 处理环境 中得到的细节数据进行分析。细节数据量太 会严重影响分析的效率， 大，会严重影响分析的效率，而且太多的细节数据不利 于分析人员将注意力集中于有用的信息。 于分析人员将注意力集中于有用的信息。分析型处理过 程中经常用到外部数据， 程中经常用到外部数据，这部分数据不是由事务型处理 系统产生的，而是来自于其他外部数据源。 系统产生的，而是来自于其他外部数据源。
数据仓库、数据挖掘和OLAP分析及其应用实例
ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： 饱 Ｗ ａｅｈ ｕｓ Ｄ ａ Ｍ ｉ ｎ ＯｎＬｉ Ｄａ ｒ ｏ ｅ； ｎｉｇ； ｎｅ Ａｎａｙ ｉａ ｌｔ ｌ ｃ Ｐｒｃ ｓｉ ｇ（） ｏ ｅ ｓｎ （Ｌ ）
中 图 分 类号 ： ３ ； ９ ９ ３ ＴＰ ９１ＴＮ １ ．
文献 标识 码 ： Ａ
２ １ 数 据仓 库 ．
张 升 文 。张 少仲 １ 大 连 海 事 大 学 计 算 机 科 学 与技 术 学院 ， 宁 大 连 １ ６ ２ ；． 连 海 事 大 学 海 ， （． 辽 １０ ６２ 大
辉 科 技 开 发 有 限 公 司 。 宁 大 连 １ ６２ ） 辽 １ ０ ６
Ｚ Ａ Ｈ ＮＧ ｈ ｎ － ｎ Ｚ ＡＮＧ ｈ ｏｚ ｏ ｇ（ ｄ ｎ Ｍａ ｉ ｍｅＵｎｖ ｒ ｔ ， ＇￣ｔ Ｌ １ ０ ６ Ｃ ｉａ Ｓ ｅ ｇ ｗｅ ， Ｈ Ｓ ａ － ｈ ｎ Ｄｕ ａ ｒ ｉ ｉ ｔ ｉｅＡ ｙ Ｄｄ ｌ Ｎ １ ６ ２ ， ｈｎ ） ＊ ｌ 摘 要 ； 日益激 烈 的市 场 竞 争 中． 量信 息的 存储 、 在 海 挖掘 而
个 性 化 的 服 务 。 因 此 。 户 会 把 业 务 交 给 那 些 能 满 足 客
为中心 。 行 事 务处理 、 处理 到 决 策分 析 等各 种 类型 进 批 的数 据 处 理 工 作 。 要 提 高 分 析 及 决 策 的 效 率 和 有 效 性 ， 析 型处 理 及其 数 据 必 须 与 操 作 型 处 理 及 其 数 据 分 相分 离 。这 种分 离 ． 清 了 数 据 处 理 的分 析 型 环 境 与 划 操 作型 环 境 之 间的界 限 ， 而 由原 来 的 以单 一 数 据 库 从 为 中心的 数据 环境 发 展 为一 种 新 的体 系化 环 境 把 分 析型 数据 从 事 务处理 环 境 中提 取 出 来 ， 立 单 独 的 分 建 析处 理环 境 ． 据 仓 库 正 是 为 了构 建 这 种新 的 分 析 处 数 理 环境而 出现 的一 种 数据 存储 和 组 织技 术 。 数据 仓 库 不是 为 了 存 储 数 据 ， 是 为 决 策 支 持 更 而 好地 组织 企 业 内所有 可能 收集 到 的 数据 。建 立 数 据仓 库 不是 目的． 是进 行决 策 支持 的 中 间环 节 ， 证 数 据 只 保 的一致性 、 确 性 、 合性 、 准 综 易用 性 、 为各 种决 策 支 持方 案提 供 统 一 的数 据潭 。 倒 如 ， 客 户 为 中 心 的数 据 仓 以 库 是根 据 客 户管理 的需 求 ． 企 业 所 有 可 能 和 客 户 相 对 关 的 数据 进 行重 组 ． 得 企 业 对 自己的 客 户具 有 统 一 使 的认 识。 数 据仓库 的 要 素包 含 以下 几 十方 面 ：
数据仓库第二章——OLAP联机分析处理
析。
（3）多维性：系统必须提供对数据分析的多维视图和分析。 （4）信息性：OLAP系统应能及时获得信息，并且管理大容量
的信息。
4.1.2 OLAP准则
1993年，E.F.Codd提出OLAP的12条准则，其主 要的准则有：
6
4.1.1 OLAP的定义
1. OLAP理事会给出的定义 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。 这些信息是从原始数据转换过来的，按照用 户的理解，它反映了企业真实的方方面面。
7
2. OLAP的简单定义
联机分析处理是共享多维信息的快速分析。 它体现了四个特征：
同时计算一些可能同时的聚集，避免不必要 的单元再次访问。
总结：
由于分块技术设计“重叠”某些聚集计算， 称该技术为多路数组聚集（Multiway array aggregation）
它同时聚集——即同时对多个维计算聚集。
44
4.2.4 MOLAP与ROLAP的比较
1.数据存取速度 2.数据存储的容量 3.多维计算的能力 4.维度变化的适应性 5.数据变化的适应性 6.软硬件平台的适应性 7.元数据管理
图4.4多维类型结构中的空间数据点
4.3.3多维数据的分析视图
在平面的屏幕上显示多维数据，是利用行、 列和页面三个显示组来表示的。例如，对上 例的四维MTS实例，在页面上选定商店维度 中“商店3”，在行中选定时间维的“1月、2 月、3月”共3个成员，在列中选定产品维中 的“上衣、裤、帽子”三个成员，以及指标 维中的“固定成本、直接销售”二个成员。 该四维数据的显示如图4.6所示。
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数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术数据仓库是一个存储大量数据的系统，用来支持管理决策或进行分析工作。
而在数据仓库中，OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术是两个非常重要的组成部分。
本文将分别介绍OLAP和数据挖掘技术在数据仓库中的应用，以及它们之间的关系。
一、OLAP技术在数据仓库中的应用
OLAP技术是一种多维数据分析技术，它能够帮助用户从不同的角度来分析大量的数据。
在数据仓库中，OLAP技术通常用来进行交互式的分析，通过多维数据立方体来显示数据的不同维度和度量。
这种分析方式可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。
1.1多维数据立方体
在数据仓库中，多维数据立方体是OLAP技术的重要组成部分。
它是一个由多维数据组成的数据模型，可以用来展示多个维度和度量的交叉分析结果。
用户可以通过多维数据立方体来进行交互式的数据分
析，例如可以通过不同的时间维度来观察销售额的分布情况，或者通
过不同的产品维度来观察销售数据的变化趋势。
1.2 OLAP操作
OLAP操作是指用户对多维数据立方体进行的各种分析和查询操作。
常见的OLAP操作包括切片、切块、旋转、钻取和钻取等。
这些操作可
以帮助用户对数据进行更加深入的分析，发现数据之间的关联性和趋
势性。
例如，用户可以通过切片操作来对数据进行过滤，只展示特定
条件下的数据分析结果；通过切块操作来对数据进行分组，观察不同
组别之间的数据分布情况。
1.3 OLAP技术的优势
OLAP技术在数据仓库中有很多优势。
首先，它可以帮助用户从不
同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者
做出更加准确的决策。
其次，它可以帮助用户进行交互式的数据分析，用户可以根据自己的需求来灵活地对数据进行查询和分析。
最后，它
还可以帮助用户进行数据的可视化分析，通过图形化的方式来展示数
据的分布情况和变化趋势。
二、数据挖掘技术在数据仓库中的应用
数据挖掘技术是一种从大量数据中发现隐藏的模式和规律的技术，它可以帮助用户从海量的数据中发现有价值的信息。
在数据仓库中，
数据挖掘技术通常用来进行数据的预测和分类分析，帮助用户对数据
进行深入的挖掘和分析。
2.1数据挖掘的技术方法
数据挖掘技术可以采用多种方法来进行数据的挖掘和分析。
常见
的数据挖掘方法包括聚类分析、关联规则挖掘、分类分析和预测分析等。
这些方法可以帮助用户对数据进行不同层次和不同角度的分析，
发现数据之间的关联性和趋势性，以及预测未来的发展趋势。
2.2数据挖掘的应用场景
在数据仓库中，数据挖掘技术可以有很多应用场景。
例如，它可
以用来对销售数据进行聚类分析，发现不同类别的客户群体；可以用
来进行关联规则挖掘，发现不同产品之间的购买关联性；可以用来进
行分类分析，发现不同类型客户的特征和行为规律；还可以用来进行
预测分析，预测未来销售额的发展趋势。
这些分析可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，制定更加准确的销售策略和营销计划。
2.3数据挖掘技术的优势
数据挖掘技术在数据仓库中有很多优势。
首先，它可以帮助用户对海量的数据进行深入的分析和挖掘，发现数据之间的关联性和趋势性。
其次，它可以帮助用户进行数据的预测和分类分析，帮助企业更好地了解市场和客户需求，制定更加准确的决策。
最后，它还可以帮助用户发现隐藏在数据中的有价值的信息，帮助企业更好地把握业务机会，提高竞争力。
三、OLAP与数据挖掘技术的关系
OLAP和数据挖掘技术都是在数据仓库中进行数据分析和挖掘的重要工具。
它们之间存在着一定的联系和区别。
3.1关系
首先，OLAP和数据挖掘技术都是用来对数据进行分析和挖掘的工具，它们都可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性。
其次，它们都是在数据仓库中进行运用的技术，可
以帮助用户对海量的数据进行深入的分析和挖掘。
最后，它们都可以帮助用户进行数据的可视化分析，通过图形化的方式来展示数据的分布情况和变化趋势。
3.2区别
然而，OLAP和数据挖掘技术在功能和应用方面也存在一些区别。
首先，OLAP技术更加侧重于对数据的交互式分析，用户可以灵活地对数据进行查询和分析，基本上不涉及模型的建立和训练。
而数据挖掘技术更加侧重于对数据的挖掘和模式的发现，用户需要先建立模型并对模型进行训练，才能进行数据的预测和分类分析。
其次，OLAP技术更加注重用户的实时交互和数据的可视化分析，使用户可以更直观地理解数据的变化趋势；而数据挖掘技术更加注重数据的深层次挖掘和模式的发现，帮助用户发现隐藏在数据中的有价值的信息。
四、结论
数据仓库中的OLAP和数据挖掘技术是两个非常重要的组成部分，它们都可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。
在实际应用中，用户可以根据自己的需求来选择合适的技术，进行数据的分析和挖掘。
同
时，OLAP和数据挖掘技术也可以相互结合，通过OLAP技术对数据进行交互式的分析，发现数据之间的关联性和趋势性，然后再通过数据挖掘技术对数据进行深层次挖掘和模式的发现，帮助用户发现隐藏在数据中的有价值的信息，从而更好地了解市场和客户需求，制定更加准确的决策。
数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术对于企业管理者的决策制定和市场营销具有非常重要的意义。