原文:數據挖掘學習筆記 多維數據模型-數據立方體

多維數據模型是為了滿足用戶從多角度多層次進行數據查詢和分析的需要而建立起來的基於事實和維的數據庫模型,其基本的應用是為了實現OLAP Online Analytical Processing 。 其中,每個維對應於模式中的一個或一組屬性,而每個單元存放某種聚集度量值,如count或sum。數據立方體提供數據的多維視圖,並允許預計算和快速訪問匯總數據。 數據挖掘:概念與技術 中例舉如下模型 數據立方 ...

2014-09-17 21:01 1 6228 推薦指數:

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數據挖掘概念與技術12--數據立方體的計算和多路數組聚集詳解

1.冰山立方體的相關概念   部分物化的立方體成為冰山立方體,其中部分物化所使用的標准或最小閾值稱為最小支持度閾值或簡稱為最小支持度。   冰山立方體SQL查詢語句:   conpute cube sales_ice as   select month,city ...

Thu Dec 01 01:05:00 CST 2016 0 1527
數據立方體簡介

假定我們有一個電商的銷售數據集,其中包括時間、產品、地區、三個維度以及銷售額這個度量數據。其中,各維度表構成如下: 時間維度:時間KEY(time_key)、日期(day)、月(month)、季度(quarter)、年(year) 產品維度:產品KEY(product_key ...

Sat May 05 23:53:00 CST 2018 0 1313
數據立方體(Cube)

如上圖所示,這是由三個維度構成的一個OLAP立方體立方體中包含了滿足條件的cell(子立方塊)值,這些cell里面包含了要分析的數據,稱之為度量值。顯而易見,一組三維坐標唯一確定了一個子立方。 多位模型的基本概念介紹:  立方體:由維度構建出來的多維 ...

Sun Oct 16 04:41:00 CST 2016 1 21382
數據立方體----維度與OLAP

前面的一篇文章——數據倉庫的多維數據模型中已經簡單介紹過多維模型的定義和結構,以及事實表(Fact Table)和維表(Dimension Table)的概念。多維數據模型作為一種新的邏輯模型賦予了數據新的組織和存儲形式,而真正體現其在分析上的優勢還需要基於模型的有效的操作和處理,也就是OLAP ...

Thu Dec 11 00:44:00 CST 2014 4 41122
數據挖掘模型

挖掘建模根據挖掘目標和數據形式可建立:分類與預測、聚類分析、關聯規則、時序模式、偏差檢測等模型 1.分類與預測 分類與預測是預測問題的兩種主要類型,分類主要是:預測分類標號(離散屬性);預測主要是:建立連續值函數模型,預測給定自變量對應的因變量的值。 1.1 實現過程 (1)分類 ...

Mon Jan 22 07:25:00 CST 2018 1 10001
數據挖掘筆記(一)

一些概念與定義   數據挖掘是從大量數據挖掘有趣模式和知識的過程。數據源包括數據庫、數據倉庫、Web、其他信息存儲庫或動態地流入系統的數據。   數據倉庫是一個從多個數據源收集的信息存儲庫,存放在一致的模式下,並且通常駐留在單個站點上。通常,數據倉庫用稱做數據立方體(data cube ...

Wed Sep 11 07:16:00 CST 2019 0 400
數據倉庫-多維數據模型

博客分類: 數據挖掘 一、維表、事實表 (1)維是透視或關於一個組織想要記錄的實體,描述試題的元信息。如:item:item 的維表可以包含屬性item_name, branch, 和type。維表可以由用戶或專家設定,或者根據數據分布自動 ...

Fri Jul 01 19:46:00 CST 2016 0 4009
數據倉庫的多維數據模型

可能很多人理解的數據倉庫就是基於多維數據模型構建,用於OLAP的數據平台,通過上一篇文章——數據倉庫的基本架構,我們已經看到數據倉庫的應用可能遠不止這些。但不得不承認多維數據模型數據倉庫的一大特點,也是數據倉庫應用和實現的一個重要的方面,通過在數據的組織和存儲上的優化,使其更適用於分析型的數據 ...

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