OLAP概述-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。

数据挖掘是从海量数据中发现有价值知识的过程，结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的方法。《数据挖掘的基本原理与算法》PDF文档深入探讨了关联规则、支持向量机（SVM）、决策树等核心概念及其应用，包括数据预处理、数据集成、数据变换、分类与回归、聚类、模型评估与验证以及领域应用等。此文档还讨论了数据挖掘的最新进展和挑战，如深度学习在数据挖掘中的应用和大数据环境下的技术。通过学习档，读者能全面了解数据挖掘的基本原理和实际应用。

数据库连接是数据库编程中的核心环节，ADO.NET提供了丰富的类和对象用于连接和操作数据库。理解ADO.NET类和对象的基本概述对于数据库编程至关重要。

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

引起的问题: (1)数据冗余：同一门课程由n个学生选修，“学分”就重复n-1次；同一个学生选修了门课程，姓名和年龄就重复了n-1次。 (2)更新异常：若调整了某门课程的学分，数据表中所有行的“学分”值都要更新，否则会出现同一门课程学分不同的情况。 (3)插入异常：假设要开设一门新的课程，暂时还没有人选修。这样，由于还没有“学号”关键字，课程名称和学分也无法记录入数据库。 (4)删除异常：假设一批学生已经完成课程的选修，这些选修记录就应该从数据库表中删除。但是，与此同时，课程名称和学分信息也被删除了。很显然，这也会导致插入异常。

本指南提供了 SQL Server 中数据添加、删除、修改和查询的基本操作的源代码。

遗传算法的基本理念源于生物界的遗传过程，通过模拟自然选择和遗传变异来解决复杂的优化问题。由J.Holland于1975年提出，遗传算法适用于多维度、非线性和局部最优解问题的优化。其核心步骤包括编码解决方案、初始化种群、适应度评估、选择操作、交叉和变异过程等。遗传算法具备全局优化能力、自适应性和鲁棒性，广泛应用于机器学习、网络设计、工程优化等领域。

假设检验的基本原理是利用小概率事件反证，因为小概率事件在一次实验中极不可能发生。根据假设检验，如果观测结果在零假设成立时的概率（即P值）很小，则认为零假设不成立。

SAS/EM数据获取工具允许用户通过对话框指定数据集名称及数据挖掘中所需变量。变量主要分为两类：区间变量（Interval Variable），用于统计处理；这些变量在数据输入阶段可设定最大值、最小值、平均值、标准差等统计指标，并检查缺漏值百分比。这些设定可在数据获取初期即进行质量检查，提供数据质量预览。