数据归约

数据归约 为什么要进行数据归约？ 数据仓库中存储着海量数据，对整个数据集进行复杂的数据分析和挖掘非常耗时。 数据归约可以得到数据集的简化表示，该表示规模更小，但能产生相同或近似的分析结果。 数据归约策略 数据立方体聚集 维归约 数据压缩 数值归约

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。

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方法。它包括参数模型估计、线性回归、多元回归、对数线性模型等技术，用于近似离散的多维数据概率分布和无参方法如直方图和聚类。

如果你对数据挖掘感兴趣，是维归约（属性选择）方法，第二章 PPT 简直是必备参考资料哦。这里面了启发式（探索式）搜索方法，逐步向前选择和逐步向后删除，结合归纳树的判定方式，相当实用。如果你对这些方法有点模糊，可以参考一些相关资源，比如Matlab 启发式算法应用示例，或者看一下基于启发式算法的属性约简在数据挖掘中的应用，这些都能你更好理解这个过程。嗯，实操起来挺有趣的，掌握了这些，你的数据挖掘能力会提升不少！

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

数据的多样性，数据库的底子就扎实。无论是数字还是图像、音频，甚至是雷达信号，都能整整齐齐地存在数据库里。你要搞清楚“数据”这玩意儿是干啥的，建议从“数据的定义”和“特点”入手，基本概念吃透了，后面建表、查库才顺手。嗯，这节内容虽然看着基础，其实挺关键，别跳过。

超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。 前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。 准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。 文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少

通过ADO.NET访问SQL Server 2008数据库，可在学生信息表S中插入记录信息。

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