"数据立方体的有效计算例题-数据挖掘原理与实践 第三章 ppt"
在数据挖掘和分析领域,数据立方体是一种重要的工具,它用于高效地存储和查询多维数据。本资源主要探讨了数据立方体在数据仓库和在线分析处理(OLAP)中的应用,以及其在数据挖掘原理与实践中扮演的角色。通过一个具体的例题,我们可以深入理解数据立方体的计算方法和特性。
例题中提到,我们要对AllElectronics的销售创建一个数据立方体,其中包括item(商品)、city(城市)、year(年份)和sales_in_dollars(销售额)这四个维度。这个立方体允许我们按照不同的组合进行数据分析,例如按year分组计算销售总额,或者按item、city分组分别进行统计。数据立方体的构建是通过对原始数据进行预处理和聚合,以形成多维的汇总数据结构。
在这个例子中,有四个维(city, item, year, sales_in_dollars)和一个度量(sales_in_dollars)。数据立方体的每个“方体”代表一个特定的维度组合,例如{(city,item,year)}、{(city,item)}等。根据题目描述,可以计算出数据立方体包含的所有可能的维组合,共计8个方体:{(city,item,year),(city,item),(city,year),(item,year),(city),(item),(year),( )}。每个方体对应一个特定的分组和销售总额的计算。
数据仓库是数据立方体得以实现的基础。数据仓库是一个专门设计用于支持决策分析的系统,它不同于传统的事务处理数据库。数据仓库具有以下四个关键特性:
1. 面向主题:数据仓库围绕特定业务领域的主题组织,如销售、客户、市场等,提供针对性的分析视图。
2. 集成的:数据仓库整合来自多个源系统的数据,解决数据不一致性,确保数据的统一性和准确性。
3. 时变的:数据仓库的数据随着新数据的添加和旧数据的淘汰而不断更新,同时保留历史数据,以供趋势分析。
4. 非易失的:数据仓库的数据主要用于分析,一旦加载后通常不做修改,保证了数据的稳定性和可分析性。
OLAP(在线分析处理)是数据仓库的核心技术之一,它允许用户对大量数据进行快速、交互式的多维分析。通过数据立方体,用户可以进行切片、切块、钻取和旋转等操作,以不同角度观察和理解数据,从而进行深度洞察。
在数据仓库的实现过程中,数据首先从各种事务处理系统中抽取出来,然后经过清洗、转换和加载(ETL过程),形成适合分析的数据结构。数据立方体的计算通常采用预先计算(预聚合)的方法,以提高查询性能。此外,数据仓库的体系结构通常包括数据源、数据集市、数据仓库服务器和前端分析工具等多个组成部分,确保高效的数据处理和分析能力。
数据立方体在数据挖掘和OLAP中的作用在于提供快速的多维数据分析能力,而数据仓库则提供了支持这种分析的基础设施和数据环境。通过理解和应用这些概念,我们可以更好地进行商业智能和决策支持。