数据挖掘技术及其在数据仓库和OLAP中的应用

在线分析处理（OLAP）是一种用于数据库管理系统的多维数据分析技术，主要用于商业智能和数据挖掘。它允许决策者以快速、互动的方式访问复杂数据，从不同角度深入理解业务状况。OLAP基于多维数据模型，如星型、雪花型或星座型模式，将数据组织成维度（如时间、地区、产品等）和事实（如销售额、成本等），方便用户进行多角度分析。该技术通过预计算（如立方体或切片）提高了查询性能，支持用户钻取、上卷、切片和dice数据，以便深入研究细节或查看高级别的汇总信息。OLAP还能进行数据聚合，支持各种统计操作，如总和、平均值、最大值和最小值。在数据挖掘中，OLAP与算法结合，通过对历史数据的深度挖掘，发现模式、趋势和关联

本课件全面涵盖数据仓库、OLAP技术和数据挖掘技术及其应用工具。共包含499页内容，提供了详尽的介绍、案例研究和实用指导。

数值归约是通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量的技术。有参的数值归约方法利用模型评估数据，存储参数而非实际数据。常见的有参方法包括线性回归和多元回归，以及对数线性模型，用于近似离散属性集中的多维概率分布。

加载管理器的功能包括支持数据抽取和加载，实现途径有外购的软件工具和根据特殊需求编写的程序、存储过程及脚件。

详细介绍了Adaboost算法作为数据挖掘领域中的重要分类算法之一，包括其起源、发展历程和应用实例。文章首先分析了该算法的主要训练过程及性能改进，最后展望了其未来发展方向。

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黑白分明的建模逻辑，加上比较清晰的数据仓库结构，这份资料讲得还挺扎实的。数据挖掘、数据仓库和建模技术三块内容都分得挺清楚，不管你是搞 BI，还是写数仓 ETL，翻一翻都能学到点东西。 数据挖掘那块，说白了就是“从海量数据里扒规律”，像关联规则、聚类这些都讲到了，嗯，例子不多但思路清晰。你平时搞运营、做营销推荐，这些算法都挺有用。 再说数据仓库，结构设计比较系统，重点放在了星型建模和雪花建模的思路上。你要是之前没搞过建模，看这个能入个门；如果是老手，看到后面几个优化点，也能点点头：比如数据分层、Staging 区、ODS 层，讲得还蛮到位。 建模部分讲得最细，尤其是面对金融业务这种“数据多、表杂

SAS/EM数据筛选工具允许用户从观测值样本中排除不需要的数据，无论是分类变量还是区间变量，都可以根据设定的条件进行筛选。这样可以确保样本数据更加符合数据挖掘的需求。

1960年代，关系数据库的创建者E.F.Codd提出了关系模型，推动了在线事务处理（OLTP）的发展，以表格形式而非文件方式存储数据。1993年，E.F.Codd引入OLAP概念，认为OLTP无法满足终端用户对数据库查询分析的需求。针对大型数据库的简单SQL查询也无法满足用户分析需求。决策者需要大量计算才能得出结果，并非所有查询结果都能满足决策者需求。因此，E.F.Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。