历史变化在数据仓库中的体现

数据挖掘技术及其在数据仓库和OLAP中的应用

介绍数据挖掘技术及其在数据仓库和OLAP中的基本概念和应用，包括多种数据挖掘算法的简要讨论。

数据挖掘 1 2024-07-18

数据仓库中数据变化特性的时间演化分析-数据仓库与数据挖掘的基本原理及应用

数据仓库中的数据时间特性显著不同于操作型数据库。操作型数据库通常保留60～90天的数据，而数据仓库则保留5～10年的数据。操作型数据库包含当前值数据，可随时更新和访问；而数据仓库则存储某一时刻生成的复杂快照数据。此外，数据仓库的键码结构总是包含时间元素，如年、月、日，而操作型数据库的键码结构则可能不包含时间元素。

数据挖掘 3 2024-07-13

自底向上设计方法在数据仓库与数据挖掘中的综述

自底向上设计方法是创建部门数据集市的有效策略，专注于特定主题区域并迅速实现投资回报率。这种方法支持局部商业需求，保障部门自治，并具备灵活性，适合于其他部门数据集市的引导和复制。需要注意的是，为每个部门进行数据重建可能存在冗余和一致性问题，因此需要实施切实可行的方法来扩展到企业级数据仓库。长期目标包括创建企业数据湖作为整体数据管理的重要组成部分。

数据挖掘 0 2024-08-13

在数据仓库设计中优化规范化维的重要性

图4.9中心数据仓库设计团队经常需要规范化维的例子包括客户、产品、地理、促销和日期维。创建、发布、维护和约束规范化维对于组织非常关键，这在《数据仓库生命周期工具箱》中有详细描述。规范化的客户维作为主表，包含干净的代理客户键和多个维度的维护。

SQLServer 2 2024-07-24

SAS/EM数据筛选工具在数据仓库与数据挖掘中的原理与应用

SAS/EM数据筛选工具允许用户从观测值样本中排除不需要的数据，无论是分类变量还是区间变量，都可以根据设定的条件进行筛选。这样可以确保样本数据更加符合数据挖掘的需求。

数据挖掘 2 2024-07-16

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

PROBE中的Oracle数据仓库用户案例

PROBE中的主题域产品正在广泛应用于网络事件、网元、地域帐务等多个方面，以促进客户交互和营销。

Oracle 0 2024-09-27

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