OLAP与数据挖掘

随着数据挖掘技术的进步，OLAP（在线分析处理）算法正逐步演化。OLAP主要限于少量维度和数据类型，由用户控制其流程，包括假设、验证和结论。而数据挖掘则在不明确假设的情况下，探索信息并发现知识，具有未知、有效和实用的特点。它能自动发现隐藏在数据中的规律，比OLAP更复杂和细致。数据挖掘的归纳过程通过发现未知的联系，丰富了分析的结论。

OLAM将OLAP与数据挖掘相结合，打造了一款新型的OLAP数据仓库，专为数据挖掘而设计，以满足实际需求。OLAM（联机分析挖掘）正是这种融合的成果。

在线分析处理（OLAP）是一种用于数据库管理系统的多维数据分析技术，主要用于商业智能和数据挖掘。它允许决策者以快速、互动的方式访问复杂数据，从不同角度深入理解业务状况。OLAP基于多维数据模型，如星型、雪花型或星座型模式，将数据组织成维度（如时间、地区、产品等）和事实（如销售额、成本等），方便用户进行多角度分析。该技术通过预计算（如立方体或切片）提高了查询性能，支持用户钻取、上卷、切片和dice数据，以便深入研究细节或查看高级别的汇总信息。OLAP还能进行数据聚合，支持各种统计操作，如总和、平均值、最大值和最小值。在数据挖掘中，OLAP与算法结合，通过对历史数据的深度挖掘，发现模式、趋势和关联，为决策提供支持。

本课件全面涵盖数据仓库、OLAP技术和数据挖掘技术及其应用工具。共包含499页内容，提供了详尽的介绍、案例研究和实用指导。

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

这份PDF文档探讨了OLAP（在线分析处理）和数据挖掘技术在Web日志分析中的应用。

数据仓库：存储历史数据，为数据分析提供基础。 OLAP（联机分析处理）：基于数据仓库构建的多维数据结构，支持快速、交互式数据分析。 数据挖掘：从大数据中提取模式和知识。 统计分析：数据分析的一种方法，使用数学和统计技术分析数据。 关系：- 数据仓库是数据挖掘和统计分析的基础。- OLAP增强了数据仓库的分析能力。- 数据挖掘和统计分析是数据仓库利用的主要方法。 区别：- 目的：数据仓库存储数据，OLAP支持快速分析，数据挖掘提取知识，统计分析检验假设。- 方法：OLAP使用多维数据模型，数据挖掘使用机器学习算法，统计分析使用统计推断。

OLTP面向操作人员，支持事务型操作；OLAP面向决策人员，支持分析性管理需求。OLTP数据为当前值和细节，OLAP数据为历史值和综合值。OLTP处理小量数据，OLAP处理大规模数据。OLTP关注事务吞吐量，OLAP关注查询吞吐量和响应时间。

OLAP (在线分析处理) 和 OLTP (在线事务处理) 是两种截然不同的数据处理系统，它们在设计目的、数据结构、查询类型和应用场景等方面存在显著差异。 1. 目的: OLTP: 面向日常业务操作，例如订单处理、库存管理、银行交易等，侧重于高效地执行大量短小的事务。 OLAP: 面向数据分析和决策支持，例如销售趋势预测、客户行为分析、市场调研等，侧重于快速地处理复杂的多维查询。 2. 数据结构: OLTP: 通常采用关系型数据库，数据以规范化的二维表形式存储，注重数据完整性和一致性。 OLAP: 通常采用多维数据模型，例如星型模式或雪花模式，将数据组织成事实表和维度表，便于多维度分析。 3. 查询类型: OLTP: 以简单查询为主，例如插入、更新、删除和检索单条或少量记录，通常涉及单表或少量表的连接操作。 OLAP: 以复杂查询为主，例如聚合、切片、切块、钻取等，通常涉及多表连接和聚合操作，查询范围更大，计算更复杂。 4. 应用场景: OLTP: 适用于高并发、高吞吐量的业务系统，例如电子商务网站、银行系统、航空订票系统等。 OLAP: 适用于数据仓库、商业智能、数据挖掘等领域，为企业提供决策支持和洞察力。 总而言之，OLTP 和 OLAP 是两种互补的数据处理系统，它们服务于不同的业务需求。OLTP 关注于数据的记录和维护，而 OLAP 则关注于数据的分析和挖掘。

1960年代，关系数据库的创建者E.F.Codd提出了关系模型，推动了在线事务处理（OLTP）的发展，以表格形式而非文件方式存储数据。1993年，E.F.Codd引入OLAP概念，认为OLTP无法满足终端用户对数据库查询分析的需求。针对大型数据库的简单SQL查询也无法满足用户分析需求。决策者需要大量计算才能得出结果，并非所有查询结果都能满足决策者需求。因此，E.F.Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。