浙大关于大数据的解析和下载

大数据领域中，元数据与数据相辅相成，共同构建数据仓库的模型结构。元数据主要描述数据模型的结构信息。在数据仓库中，元数据的重要用途包括：作为目录，帮助决策支持系统分析数据仓库内容；作为数据仓库与操作性数据库间的映射标准；指导细节数据与稍加综合数据之间的汇总算法，以及指导稍加综合数据与高度综合数据之间的汇总算法。

探索性选择方法（td）涉及到2d个可能的子集。t逐步向前选择，从空属性集开始，选择原属性集中最好的属性，并将其添加到该集合中，重复该步骤。t逐步向后删除，从整个属性集开始，每一步都删除当前属性集中的最坏属性。t向前选择和向后删除相结合，每一步选择一个最好的属性，并删除一个最坏的属性。可以使用临界值来确定上述三种方法的结束条件。t最终形成归纳树。

根据不同数据库分类，包括关系数据库、事务数据库、流式数据等，以及多种知识类型的分析和方法集成，涵盖面向数据库的挖掘、数据仓库、OLAP、机器学习等技术，应用于金融、电信、欺诈分析等领域。

数据仓库和操作数据库系统的任务其实挺简单，主要分为两类：OLTP 和 OLAP。OLTP 是日常操作的数据系统，比如银行、购物、库存管理这些，主要事务操作；而 OLAP 则侧重于数据和决策，适合做大规模的数据和报表。两者的区别其实蛮的，OLTP 的是实时、详细的数据，而 OLAP 则是历史数据和汇总数据。所以，如果你是在做数据，OLAP 是你的好帮手；而日常操作，OLTP 系统更合适哦。想深入了解数据仓库和 OLAP，浙大的这个就挺适合的，深入浅出，不会太难懂。推荐你看看相关的链接，比如OLTP 与 OLAP 数据仓库比较，或者如果你需要一些具体的实例来理解，像星型模式示例也不错。，搞清楚这些

数据立方体可以被看作是一个方体的格局。最底层的方体是基本方体，最顶端的方体（顶点）只包含一个单元的值。对于一个n维的数据立方体，每维L层，可能产生的方体总数是多少？数据立方体的物化有三种方式：预先计算所有方体（全物化）、不预先计算任何“非基本”方体（不物化）、有选择的计算一个适当子集的方体（部分物化）。在确定物化哪些方体时，需要考虑工作负荷下的查询频率及其开销等因素。

联机分析挖掘的体系结构包括数据仓库、元数据、多维数据库、OLAM引擎、OLAP引擎和用户图形界面。API用于数据方体、数据库和数据清理、集成。Layer3为OLAP/OLAM，Layer2为多维数据库，Layer1为数据存储，Layer4为用户界面。数据过滤与集成、约束数据挖掘以及挖掘结果均包含在内。

数据集成与模式集成 数据集成是指将来自多个数据源的数据整合到一个统一的存储中，而模式集成则是整合不同数据源的元数据，为数据集成提供基础。 实体识别与数据冲突 实体识别是指匹配来自不同数据源的现实世界实体，例如将数据源A中的“cust-id”与数据源B中的“customer_no”匹配。 在数据集成过程中，需要检测并解决数据值的冲突。同一实体在不同数据源中的属性值可能存在差异，其原因可能是不同的数据表示方式或度量标准等。

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数据立方体是大数据中一个实用的概念，像一个多维的方体，每一维代表着不同的数据维度。比如时间、地点、供应商等都可以作为维度来构建不同的视角，理解和数据。浙大的数据立方体，结合了实际应用场景，挺适合想深入了解数据和的你。你可以通过它来掌握如何从多维角度解析海量数据，像是搞清楚某产品在不同时间、地点和供应商间的表现，起来会更有深度。除此之外，浙大关于数据立方体的有效计算也是一个不错的学习资源，了如何用优化算法提高计算效率。如果你对 SSAS（SQL Server Analysis Services）也有兴趣，可以参考一下它的开发和部署技巧。，数据立方体是大数据的基础之一，对数据建模、查询优化等方面有