数据仓库与OLAP技术：未来趋势与产品分析

"本资料主要涵盖了数据挖掘中的关联规则学习，数据仓库的基本概念、分类及其未来发展趋势，以及几种典型的数据仓库产品及其优缺点。" 在数据挖掘领域，关联规则是一种重要的分析方法，用于发现数据集中不同项目之间的有趣关系。关联规则分为单层关联规则和多层关联规则，前者在单一抽象层次上寻找规律，后者则跨越多个层次进行分析。此外，根据处理的变量类型，关联规则还可以分为布尔型，即涉及二元属性（如是/否，存在/不存在），以及数值型，涉及连续或离散数值。 数据仓库是数据挖掘的重要来源，它是一个专门设计用于支持决策制定的系统，具有面向主题、数据集成、稳定性高和记录历史变化等特点。数据处理通常分为两类：联机事务处理(OLTP)关注日常业务操作，而联机分析处理(OLAP)则侧重于复杂的查询和分析。 数据仓库的未来发展趋势包括： 1. 数据抽取的集成化，以应对数据源和数据仓库本身的动态变化，提高管理和维护效率。 2. 数据仓库引擎的发展，数据库厂商会推出专用的仓库引擎，增强决策支持能力。 3. 数据表现方面，统计分析功能将更深入地集成到OLAP产品中，并与互联网技术结合，提供行业定制的前端软件。 4. 方法论的普及，数据仓库设计将成为数据库设计不可或缺的一部分。 举例来说，IBM的商业智能解决方案中，VW环境支持数据仓库建模和元数据管理，同时提供数据抽取等功能。Essbase/DB2 OLAP Server是一种混合的HOLAP服务器，结合了ROLAP和MOLAP的优势。另一方面，Oracle的数据仓库解决方案包含Oracle Express和Oracle Discoverer，前者提供多维数据库管理，后者提供报告和分析工具，但大多仅支持Windows平台。 了解这些知识点，对于准备数据挖掘考试或深入理解数据仓库技术至关重要，它们涵盖了从基础理论到实际应用的多个层面，有助于提升数据挖掘和决策支持系统的理解和应用能力。