原文:数据挖掘学习笔记 多维数据模型-数据立方体

多维数据模型是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型,其基本的应用是为了实现OLAP Online Analytical Processing 。 其中,每个维对应于模式中的一个或一组属性,而每个单元存放某种聚集度量值,如count或sum。数据立方体提供数据的多维视图,并允许预计算和快速访问汇总数据。 数据挖掘:概念与技术 中例举如下模型 数据立方 ...

2014-09-17 21:01 1 6228 推荐指数:

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数据挖掘概念与技术12--数据立方体的计算和多路数组聚集详解

1.冰山立方体的相关概念   部分物化的立方体成为冰山立方体,其中部分物化所使用的标准或最小阈值称为最小支持度阈值或简称为最小支持度。   冰山立方体SQL查询语句:   conpute cube sales_ice as   select month,city ...

Thu Dec 01 01:05:00 CST 2016 0 1527
数据立方体简介

假定我们有一个电商的销售数据集,其中包括时间、产品、地区、三个维度以及销售额这个度量数据。其中,各维度表构成如下: 时间维度:时间KEY(time_key)、日期(day)、月(month)、季度(quarter)、年(year) 产品维度:产品KEY(product_key ...

Sat May 05 23:53:00 CST 2018 0 1313
数据立方体(Cube)

如上图所示,这是由三个维度构成的一个OLAP立方体立方体中包含了满足条件的cell(子立方块)值,这些cell里面包含了要分析的数据,称之为度量值。显而易见,一组三维坐标唯一确定了一个子立方。 多位模型的基本概念介绍:  立方体:由维度构建出来的多维 ...

Sun Oct 16 04:41:00 CST 2016 1 21382
数据立方体----维度与OLAP

前面的一篇文章——数据仓库的多维数据模型中已经简单介绍过多维模型的定义和结构,以及事实表(Fact Table)和维表(Dimension Table)的概念。多维数据模型作为一种新的逻辑模型赋予了数据新的组织和存储形式,而真正体现其在分析上的优势还需要基于模型的有效的操作和处理,也就是OLAP ...

Thu Dec 11 00:44:00 CST 2014 4 41122
数据挖掘模型

挖掘建模根据挖掘目标和数据形式可建立:分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测等模型 1.分类与预测 分类与预测是预测问题的两种主要类型,分类主要是:预测分类标号(离散属性);预测主要是:建立连续值函数模型,预测给定自变量对应的因变量的值。 1.1 实现过程 (1)分类 ...

Mon Jan 22 07:25:00 CST 2018 1 10001
数据挖掘笔记(一)

一些概念与定义   数据挖掘是从大量数据挖掘有趣模式和知识的过程。数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。   数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库,存放在一致的模式下,并且通常驻留在单个站点上。通常,数据仓库用称做数据立方体(data cube ...

Wed Sep 11 07:16:00 CST 2019 0 400
数据仓库-多维数据模型

博客分类: 数据挖掘 一、维表、事实表 (1)维是透视或关于一个组织想要记录的实体,描述试题的元信息。如:item:item 的维表可以包含属性item_name, branch, 和type。维表可以由用户或专家设定,或者根据数据分布自动 ...

Fri Jul 01 19:46:00 CST 2016 0 4009
数据仓库的多维数据模型

可能很多人理解的数据仓库就是基于多维数据模型构建,用于OLAP的数据平台,通过上一篇文章——数据仓库的基本架构,我们已经看到数据仓库的应用可能远不止这些。但不得不承认多维数据模型数据仓库的一大特点,也是数据仓库应用和实现的一个重要的方面,通过在数据的组织和存储上的优化,使其更适用于分析型的数据 ...

Sun Apr 24 06:12:00 CST 2016 0 3364
 
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