数据仓库综述

数据仓库与数据挖掘研究综述

技术路线和实现方法 数据挖掘应用服务器管理平台 行业应用 阶段一- 模型创建可视化- 服务器调度和监听- 数据抽取工具研制- 用户界面友好 阶段二- 模型显示可视化- 模型组件的应用- 特定行业应用- 组件二次开发应用- 人机接口友好 数据仓库建模数据挖掘算法实现服务器框架构建

数据挖掘 5 2024-05-13

商业智能的核心数据仓库综述

商业智能的核心是从多个企业运营系统中提取数据并进行清理，确保数据准确性。随后，通过ETL过程将数据加载到企业级数据仓库中，形成企业数据的整体视图。利用适当的查询、分析工具、数据挖掘和OLAP工具对数据进行进一步分析和处理，转化为支持决策的关键知识，最终为管理层的决策过程提供支持。

SQLServer 0 2024-08-24

数据仓库与数据挖掘的多维模型综述

多维模型的事实度量在时间维属性上发挥重要作用。

数据挖掘 0 2024-08-12

数据挖掘应用概述-数据仓库与数据挖掘综述

数据挖掘应用比例、Data Mining Upsides、Data Mining Downsides、Data Mining Use、Data Mining Industry and Application、Data Mining Costs

数据挖掘 2 2024-07-12

多维数据模型数据仓库与数据挖掘综述

多维数据模型的事实度量(Metrics)涉及时间维的属性。

数据挖掘 3 2024-07-16

数据仓库与数据挖掘的广泛应用综述

数据仓库与数据挖掘在各个领域的应用比例如下：聚类分析占22%，直销市场占14%，交叉销售模型占12%。详细信息可参考www.kdnuggets.com 2001/6/11 新闻。

数据挖掘 0 2024-08-28

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

数据仓库与数据挖掘综述 - 数据存储体系及其要素

随着数据挖掘和数据仓库技术的迅速发展，数据仓库体系结构及其组成要素正逐步成为信息科技领域的关键话题。数据仓库体系结构包括ETL工具、元数据库及其管理、以及数据访问与分析工具。

数据挖掘 2 2024-07-26

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

数据仓库简介

数据仓库是主题导向、整合、相对稳定、反映历史变化的数据集合。它是一种“数据存储”体系结构，支持结构化、启发式、标准化查询、分析报告和决策支持。

算法与数据结构 2 2024-05-16