浙大关于大数据的元数据解析

根据不同数据库分类，包括关系数据库、事务数据库、流式数据等，以及多种知识类型的分析和方法集成，涵盖面向数据库的挖掘、数据仓库、OLAP、机器学习等技术，应用于金融、电信、欺诈分析等领域。

探索性选择方法（td）涉及到2d个可能的子集。t逐步向前选择，从空属性集开始，选择原属性集中最好的属性，并将其添加到该集合中，重复该步骤。t逐步向后删除，从整个属性集开始，每一步都删除当前属性集中的最坏属性。t向前选择和向后删除相结合，每一步选择一个最好的属性，并删除一个最坏的属性。可以使用临界值来确定上述三种方法的结束条件。t最终形成归纳树。

数据立方体可以被看作是一个方体的格局。最底层的方体是基本方体，最顶端的方体（顶点）只包含一个单元的值。对于一个n维的数据立方体，每维L层，可能产生的方体总数是多少？数据立方体的物化有三种方式：预先计算所有方体（全物化）、不预先计算任何“非基本”方体（不物化）、有选择的计算一个适当子集的方体（部分物化）。在确定物化哪些方体时，需要考虑工作负荷下的查询频率及其开销等因素。

联机分析挖掘的体系结构包括数据仓库、元数据、多维数据库、OLAM引擎、OLAP引擎和用户图形界面。API用于数据方体、数据库和数据清理、集成。Layer3为OLAP/OLAM，Layer2为多维数据库，Layer1为数据存储，Layer4为用户界面。数据过滤与集成、约束数据挖掘以及挖掘结果均包含在内。

数据集成与模式集成 数据集成是指将来自多个数据源的数据整合到一个统一的存储中，而模式集成则是整合不同数据源的元数据，为数据集成提供基础。 实体识别与数据冲突 实体识别是指匹配来自不同数据源的现实世界实体，例如将数据源A中的“cust-id”与数据源B中的“customer_no”匹配。 在数据集成过程中，需要检测并解决数据值的冲突。同一实体在不同数据源中的属性值可能存在差异，其原因可能是不同的数据表示方式或度量标准等。

浙大数据挖掘课件助您掌握数据挖掘技能。

数据挖掘系统的分类涵盖了一般功能、描述性数据挖掘和预测性数据挖掘等不同视角。根据挖掘的数据库类型、知识类型、技术使用和应用等多个维度进行分类。

关于数据访问的复习资料知识点详解####一、回顾和复习##### 1.什么是ADO.NET ADO.NET是Microsoft提供的一组用于访问数据的技术和服务，它为开发人员提供了与各种数据源进行交互的能力。它支持多种数据源，包括SQL Server、Oracle等关系型数据库，XML文档以及其他非关系型数据存储。ADO.NET主要由两个核心组件构成：.NET Framework数据提供程序和DataSet对象。 - .NET Framework数据提供程序：包括针对不同数据库的数据提供程序，如SqlClient（用于SQL Server）、OleDb（用于OLE DB数据源）等。 - DataSet对象：用于在内存中缓存数据，并支持对数据进行离线操作。 ##### 2.什么是.NET Framework .NET Framework是Microsoft为简化Windows应用程序的开发而设计的一个软件框架。它包括两个主要部分：公共语言运行时（CLR）和.NET Framework类库。CLR提供内存管理、线程管理和远程处理等服务，同时确保代码安全执行。.NET Framework类库提供了一套丰富的API，涵盖各种编程领域，包括但不限于数据访问、网络通信和用户界面设计。 ##### 3.什么是OLEDB OLE DB（Object Linking and Embedding Database）是一种用于访问关系型数据库和非关系型数据的服务接口。它允许应用程序以统一的方式访问各种数据源，包括文件系统、电子表格和其他数据库管理系统。OLEDB通过提供者（Provider）模型来实现这一目标，即为每种数据源提供一个特定的提供者，从而使得应用程序能够使用相同的API访问不同的数据源。 ##### 4.什么是ODBC ODBC（Open Database Connectivity）是一种开放的标准应用程序接口（API），用于访问关系型数据库管理系统。它提供了一个标准的数据库访问方式，使应用程序可以与任何遵循ODBC标准的数据库管理系统进行交互。ODBC驱动程序充当了应用程序和数据库之间的桥梁，负责将应用程序的请求转换为特定数据库管理系统所理解的格式。 ##### 5. OLEDB和ODBC有什么区别？ - 目的：OLEDB提供一

事实星座模式示例：以销售数据为例 销售事实表（Sales Fact Table） | 字段名 | 描述 ||---|---|| time_key | 时间维度键 || item_key | 商品维度键 || branch_key | 分支机构维度键 || location_key | 地理位置维度键 || units_sold | 销售数量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售额 | 运输事实表（Shipping Fact Table） | 字段名 | 描述 ||---|---|| time_key | 时间维度键 || item_key | 商品维度键 || shipper_key | 承运商维度键 || from_location | 起始地维度键 || to_location | 目的地维度键 || dollars_cost | 运输成本 || units_shipped | 运输数量 | 时间维度表（Time Dimension） | 字段名 | 描述 ||---|---|| time_key | 时间维度键 || day_of_the_week | 星期几 || month | 月份 || quarter | 季度 || year | 年份 | 地理位置维度表（Location Dimension） | 字段名 | 描述 ||---|---|| location_key | 地理位置维度键 || street | 街道 || city | 城市 || province_or_state | 省/州 || country | 国家 | 商品维度表（Item Dimension） | 字段名 | 描述 ||---|---|| item_key | 商品维度键 || item_name | 商品名称 || brand | 品牌 || type | 类型 || supplier_type | 供应商类型 | 分支机构维度表（Branch Dimension） | 字段名 | 描述 ||---|---|| branch_key | 分支机构维度键 || branch_name | 分支机构名称 || branch_type | 分支机构类型 | 承运商维度表（Shipper Dimension） | 字段名 | 描述 ||---|---|| shipper_key | 承运商维度键 || shipper_name | 承运商名称 || location_key | 承运商地理位置维度键 || shipper_type | 承运商类型 |