深度学习在MRI数据中的阿尔茨海默病识别：内部与外部数据对比研究

本篇论文探讨了内部数据与外部数据在数据仓库中的角色及其比较。首先，章节8.6强调了间接报告的重要性，即数据仓库不仅收纳原始数据，还通过时间序列分析生成基于详细数据的汇总报告，如道·琼斯平均指数的月度总结。这些间接报告作为外部数据的一部分，提供了长期趋势信息。 8.7部分介绍了外部数据的生命周期管理，包括数据的使用期限和归档策略。当数据超出其有效周期，成本效益分析就会促使决策关于是否保存或归档。外部数据可能会从数据仓库转移到低成本存储设备，同时元数据需要更新以反映新的位置，确保未来仍可通过元数据访问。 章节8.8深入对比了内部数据和外部数据，指出将外部数据与内部数据定期比较是最有价值的应用。通过这种比较，可以发现新的洞察，特别是在商业智能和数据分析中，可以帮助企业做出更明智的决策。例如，道·琼斯平均指数与公司内部财务数据对比，可以揭示市场动态对公司业绩的影响。 外部数据通常来源广泛，如报告、市场数据等，它们可能随着时间变化，而内部数据则是企业日常运营产生的结构化或半结构化数据。处理这两种数据的关键在于有效整合，以便提取价值并支持决策支持系统的功能。早期的信息系统，如20世纪60年代的主文件和磁带，虽然效率不高，但随着技术发展，数据仓库的概念应运而生，强调数据的一致性和维护性，以及大规模、集中式的数据管理，以支撑复杂的决策支持过程。 这篇论文讨论了数据仓库如何处理内外部数据的不同方面，包括数据的获取、存储、管理和分析，以及如何通过比较内外部数据来提升业务价值和决策质量。这不仅展示了数据仓库技术的发展历程，也突显了在信息技术领域中持续创新和优化的重要性。