- 数据仓库并非虚构的概念
- 数据仓库与 OLAP、星型数据模型、多维分析有关
- 数据仓库需要采用非范式化处理,与范式理论相悖
数据仓库的常见误解
相关推荐
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
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
企业数据仓库
企业数据仓库是一个集成和存储企业各种数据的系统,用于支持决策制定和业务分析。它能够整合来自多个源头的数据,提供统一的数据视图和分析能力,帮助企业管理者更好地理解和利用数据资产。数据仓库的建设优化数据管理流程,提升信息利用效率。
MySQL
0
2024-08-04