OLAP与数据挖掘的融合：OLAM-techpackage.net

随着数据挖掘技术的进步，OLAP（在线分析处理）算法正逐步演化。OLAP主要限于少量维度和数据类型，由用户控制其流程，包括假设、验证和结论。而数据挖掘则在不明确假设的情况下，探索信息并发现知识，具有未知、有效和实用的特点。它能自动发现隐藏在数据中的规律，比OLAP更复杂和细致。数据挖掘的归纳过程通过发现未知的联系，丰富了分析的结论。

在线分析处理（OLAP）是一种用于数据库管理系统的多维数据分析技术，主要用于商业智能和数据挖掘。它允许决策者以快速、互动的方式访问复杂数据，从不同角度深入理解业务状况。OLAP基于多维数据模型，如星型、雪花型或星座型模式，将数据组织成维度（如时间、地区、产品等）和事实（如销售额、成本等），方便用户进行多角度分析。该技术通过预计算（如立方体或切片）提高了查询性能，支持用户钻取、上卷、切片和dice数据，以便深入研究细节或查看高级别的汇总信息。OLAP还能进行数据聚合，支持各种统计操作，如总和、平均值、最大值和最小值。在数据挖掘中，OLAP与算法结合，通过对历史数据的深度挖掘，发现模式、趋势和关联，为决策提供支持。

结合数据挖掘和蜜罐技术，提出了一种新型入侵检测系统。该系统融合了入侵检测和蜜罐的优势，采用数据挖掘技术分析攻击数据，提高了蜜罐的资源保护能力和入侵检测系统的防护能力。

在数据挖掘的技术应用中，精准营销案例展示了如何利用296个数据项构建彩铃增量销售模型。其中，68项数据被确定为彩铃使用倾向性的重要评分标准。关键数据包括：三个月平均声讯台业务使用次数、三个月平均音信户动业务使用次数、三个月平均语音普通业务使用次数、三个月平均梦网彩信业务使用次数、三个月平均网内主叫通话关联号码开通彩铃数、三个月平均日间网内被叫普通通话次数。

这份PDF文档探讨了OLAP（在线分析处理）和数据挖掘技术在Web日志分析中的应用。

数据仓库：存储历史数据，为数据分析提供基础。 OLAP（联机分析处理）：基于数据仓库构建的多维数据结构，支持快速、交互式数据分析。 数据挖掘：从大数据中提取模式和知识。 统计分析：数据分析的一种方法，使用数学和统计技术分析数据。 关系：- 数据仓库是数据挖掘和统计分析的基础。- OLAP增强了数据仓库的分析能力。- 数据挖掘和统计分析是数据仓库利用的主要方法。 区别：- 目的：数据仓库存储数据，OLAP支持快速分析，数据挖掘提取知识，统计分析检验假设。- 方法：OLAP使用多维数据模型，数据挖掘使用机器学习算法，统计分析使用统计推断。

本课件全面涵盖数据仓库、OLAP技术和数据挖掘技术及其应用工具。共包含499页内容，提供了详尽的介绍、案例研究和实用指导。

1960年代，关系数据库的创建者E.F.Codd提出了关系模型，推动了在线事务处理（OLTP）的发展，以表格形式而非文件方式存储数据。1993年，E.F.Codd引入OLAP概念，认为OLTP无法满足终端用户对数据库查询分析的需求。针对大型数据库的简单SQL查询也无法满足用户分析需求。决策者需要大量计算才能得出结果，并非所有查询结果都能满足决策者需求。因此，E.F.Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。

本课分四章讲解第一章数据仓库与OLAP概述第二章多维数据分析基础与方法第三章数据仓库的构建（示例）第四章数据仓库的高级话题