关于OLAP和数据挖掘的描述错误： 答案选项组A OLAP是数据汇总/聚集工具，帮助简化数据分析 B 数据挖掘要求能够自动的发现隐藏在海量数据中的有用信息和有价值的知识 C数据挖过程不包含数据描述和数据建模 D数据挖掘工具的目标是尽可能自动处理

数据分析过程，从而尽可能地发现数据中的有价值的知识和信息。

A选项描述了OLAP的基本功能，它是一种基于在线分析处理的数据处理方式，可以在大型数据集中进行透彻的分析和查询。而数据挖掘是一种利用各种算法来发现数据集中隐藏的有价值信息的过程，旨在自动化处理数据分析过程，从而发现其中的有用的知识和信息，并生成对业务有用的洞见。因此，选项B是正确的描述。数据挖掘的过程包括数据描述和建模，因此选项C是错误的描述。最后，D选项中提到了数据分析的自动化处理，这与数据挖掘的目标相符。

相关问题

bi dw olap 数据挖掘

BI (Business Intelligence) 是一种通过数据分析和处理帮助企业做出决策的方法。OLAP (Online Analytical Processing) 是一种多维数据分析技术，可以对大量数据进行快速的复杂查询和分析。数据挖掘则是从大量数据中发掘出有价值的信息或模式的过程。在BI系统中，OLAP和数据挖掘通常被用来分析和处理大量的企业数据，以帮助企业做出更好的战略决策。

详细阐述如何构建股票数据仓库和OLAP分析

股票数据仓库的构建：

1. 数据源的选择：股票数据的获取可以通过财经网站、金融数据服务提供商、证券交易所等多种途径获取，需要根据实际需求选择数据源。

2. 数据清洗和转换：获取到的股票数据需要进行清洗和转换，包括去重、缺失值处理、数据格式转换等，以确保数据的准确性和完整性。

3. 数据建模：根据数据需求和业务需求，设计数据模型，包括维度表和事实表。维度表包括时间、证券、行业、地域等信息，事实表包括股票价格、交易量、涨跌幅等指标。

4. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，可采用批量或增量加载方式。

5. 数据质量管理：对数据进行质量管理，包括数据验证、数据审计和数据监控等，以确保数据的质量和可靠性。

OLAP分析的构建：

1. 定义分析需求：明确分析的目的和范围，确定需要分析的指标和维度。

2. 设计OLAP模型：根据分析需求和数据仓库的数据模型，设计OLAP模型，包括维度层、度量层和多维数据立方体。

3. 实现数据挖掘：通过数据挖掘算法，对数据进行分析和挖掘，生成可视化报表和图表。

4. 交互式分析：用户可以通过交互式工具，对数据进行自定义的分析和查询，包括切片、钻取、旋转等操作。

5. 性能优化：优化OLAP查询性能，包括数据压缩、索引、分区等技术，减少查询时间和资源消耗。

6. 安全管理：对OLAP系统进行安全管理，包括用户权限控制、数据加密、审计和监控等，确保数据的安全性和保密性。