解决蜘蛛网问题数据仓库新视角

研究表明，逻辑曲线蜘蛛网图可以通过调整其增长率系数（1-x）来实现多样化。这种方法在Matlab开发中得到了广泛应用。

随着数据管理需求的增长，Oracle数据仓库解决方案在业界备受关注。该方案不仅提供了强大的数据管理功能，还支持业务智能需求的高效实现。

数据仓库的三大技术层面 数据仓库的功能和逻辑结构决定了其三大技术层面：数据抽取、存储和管理以及数据分析和展现。 1. 数据抽取层 负责设计和实现ETL过程。 完成数据仓库的数据加载和更新。 数据源包括行内业务系统和行外相关数据。 2. 存储和管理层 采用ODS-DW二层结构。 存储的数据具有以下特性： 面向主题 集成 相对稳定（不可删改） 随时间不断变化 支持多维分析的查询模式。 存储内容包括业务数据和元数据。 保存的数据类型包括结构化数据和非结构化数据。 3. 数据分析和展现层 提供OLAP设计、分析和展现手段。 包括联机分析和数据挖掘两大技术。 ETL过程 ETL包括数据抽取、转换和装载三个过程，技术上主要涉及增量、转换、调度和监控等方面的处理。 数据挖掘 数据挖掘是从数据仓库中发现并提取隐藏信息的全新技术，利用人工智能、统计分析等多种技术和各类挖掘工具及数据算法，分析企业历史数据，进行深层次挖掘，实现规则性发现及预测功能，侧重于对事务中蕴涵的未知规律进行发现。 案例：广东发展银行 行为计分机制: 跟踪和监控每个信用卡持卡用户的行为、消费模式和还款数据，并根据相应的数学模型，智能化地调整用户的信贷额，同时亦可从而找出高增值客户，向他们推广新产品或服务。 申请计分机制: 透过先进的数据挖掘技术对大量信用卡客户数据进行分析，寻找客户信用风险的特征和规律，建立相应的数学模型，为新的信用卡申请者或已有的客户进行信用评分。 常用BI厂商和产品 ETL: Informatica, SQL Server Analysis Server, datastage DW: IBM DB2, Oracle, Sybase IQ, NCR Teradata OLAP: Cognos, Business Objects, MicroStrategy, Hyperion, IBM Data Mining: IBM, SAS, SPSS

传统的防御措施已无法完全应对恶意攻击者，安全分析逐渐成为业界关注的焦点。在大数据、安全智能、情景感知、威胁情报、数据挖掘和可视化技术的支持下，安全分析师们拥有了更多应对挑战的手段。将深入探讨安全分析的背景理念及其在实践中的应用。

更新视图（续）。例如，将信息系学生视图IS_Student中学号200215122的学生姓名改为“刘辰”。转换后的语句为：UPDATE Student SET Sname='刘辰' WHERE Sno='200215122' AND Sdept='IS'。

Ora数据仓库解决方案采用PDF格式，涵盖了高层次的数据仓库解决方案及其架构，强调了其概念性质而非具体实施细节。

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模式矩阵通常采用矢量表示数据对象，每个矢量在多维空间中描述对象的多方面特征。每个维度代表一个特征，多个对象的矢量形成模式矩阵（Pattern Matrix），即（xij）mn。每行表示一个对象，每列描述一个特征。这种方法在数据挖掘中具有重要应用价值。