数据挖掘与OLAP理论与实务目录

Question

如题所述

Answer 1

本文将深入探讨数据挖掘与OLAP理论在实际操作中的应用，帮助读者理解其核心概念和重要性。

首先，我们从数据挖掘的简介开始。数据挖掘，顾名思义，是现代统计科学在新世纪中的一项关键技术，它揭示隐藏在大量数据中的有价值信息，成为企业发现商机的关键手段。点式行销和门户同站的信息挖掘法是其实际应用的生动例子，如著名的"尿布与啤酒"关联销售策略，展示了数据挖掘在个性化推荐中的威力。

然而，随着信息爆炸，"千禧年新问题"不再是信息的缺乏，而是如何从海量数据中提炼出知识。数据挖掘的出现，使得企业能够为客户量身定制服务，实现真正的数字物理学效应。

接着，我们将转向数据仓库，这是一个企业级的解决方案。配备数据仓库能够显著提升产业竞争力，通过数据仓库系统，数据被组织、存储和分析，以支持决策。数据仓库的定义包括其类型，如星型、雪花型等，并介绍数据筛选、过滤和转换的工具，如ETL（提取、转换、加载）过程，以及各类工具的实例分析。

对比传统数据库，数据仓库更侧重于多维数据分析和决策支持。在多维数据仓库中，度量的建模至关重要，它帮助用户从不同角度审视数据。同时，配套的决策支持工具，如OLAP（在线分析处理），提供了直观的数据分析视图。