数据仓库的常见误解

消除数据仓库的误解深入解析数据仓库与数据挖掘关系

数据仓库并非一个虚构概念，而是数据挖掘与OLAP的基础。它采用星型数据模型进行多维分析，需要进行非范式化处理，与范式理论有所不同。

数据挖掘 1 2024-07-20

揭秘数据挖掘的常见误解

很多人误以为数据挖掘的结果总是准确无误的。 然而，数据挖掘的结果通常是基于经验的，并非经过严格数学证明的定理。 大多数情况下，数据挖掘生成的规则无法被证明。 例如，数据挖掘声称可以通过分析历史数据来预测客户行为，但实际上客户自己可能都不确定下一步行动。 挖掘算法并不能保证结果完全正确，挖掘结果只具有概率意义，仅供参考。

数据挖掘 4 2024-05-19

数据仓库应用的范围-BI数据仓库培训

在数据仓库应用的范围中，IT人员为业务用户开发支持独立分析的系统，满足不同用户群体的需求。主要应用包括： 专业分析人员：为这些用户提供复杂分析工具和资源。 标准报表：针对常规数据分析需求，提供稳定的报表输出。 即席查询分析：为用户提供灵活、实时的查询分析功能，支持即时决策。 复杂分析：通过深度分析工具，帮助专业人员进行数据挖掘和高级分析。

Oracle 0 2024-11-05

数据仓库

全面的数据集合，涵盖广泛主题，满足您的各种需求。

DB2 4 2024-05-15

数据仓库建模方法论的数据仓库总线

数据仓库总线方法论是数据仓库建模的核心理念之一，它通过定义一种结构化的方法来指导数据仓库的设计和构建过程。

算法与数据结构 2 2024-07-26

数据仓库的定义

数据仓库是一个面向主题、集成、相对稳定，且能反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。

算法与数据结构 3 2024-05-01

数据仓库的特点与集成 - 第3章数据仓库

数据仓库的特点包括面向特定应用的集成，每个数据库针对特定应用，彼此独立。数据仓库中的数据面向企业级的分析处理，已经实现了数据的集成，从而消除了数据不一致性。与操作型数据库相比，数据仓库具有显著的集成优势。

算法与数据结构 0 2024-08-23

数据仓库简介

数据仓库是主题导向、整合、相对稳定、反映历史变化的数据集合。它是一种“数据存储”体系结构，支持结构化、启发式、标准化查询、分析报告和决策支持。

算法与数据结构 2 2024-05-16

数据仓库实例

该数据仓库实例可从网络中获取。

Access 2 2024-05-25