# OLAP如何与数据挖掘相结合
## 引言
在线分析处理（OLAP）和数据挖掘是数据分析领域两个重要的组成部分。OLAP主要用于快速查询和报告，帮助用户从多维视角分析数据。而数据挖掘则是从大量的数据库中发现各种模式和知识的过程。结合这两者，可以更全面深入地理解数据，提取有价值的信息。
## OLAP与数据挖掘简介
### OLAP
在线分析处理（OLAP）是一个快速、交互式的数据查询和
综述：数据挖掘是指以某种方式分析数据源，从中发现一些潜在的有用的信息，所以数据挖掘又称作知识发现，而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个很重要的课题，顾名思义，它是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系。关联规则的目的在于在一个数据集中找出项之间的关系，也称之为购物蓝分析 (market basket analysis)。例如，购买鞋的顾客，有10%的可能也会买袜子，60%的买面包的顾客，也会买
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2024-08-20 20:22:38
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OLAP定义OLAP（Online analytical processing，在线分析处理）是用于快速通过计算完成多维度分析性（MDA）数据查询功能的一种方法，它吸取了导航型数据库（Navigational Database）、分级型数据库（ Hierarchical Database）和关系型数据库（Relational Database）的特点，通过累积数据的多维度的视图来为未来的分析提供对
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2024-01-03 16:51:18
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要说明他们的关系，不得不说说商务智能。从技术角度看，商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础，经由联机分析处理工具、数据挖掘工具加上决策规划人员的专业知识，从数据中获得有用的信息和知识，帮助企业获取利润。 数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的的数据集合，它有面向主题、集成、相对稳定、随时间不断变化四个特性，将数据仓库与传统的面向事务处理的数据库区分开来。数据仓库的关
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2023-07-14 16:44:47
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一、数据仓库、 OLAP和 数据挖掘的关系和区别分析 1.数据仓库、OLAP和数据挖掘三者之间的关系 在比较成熟的系统中，数据分析过程都是基于以数据仓库为基础，OLAP和数据挖掘相辅相成的分析模式（如图1所示）。数据仓库将来自于各种数据源的数据，根据不同的主题进行存储，并对原始数据进行抽取、转换和加载等一系列筛选和清理工作。OLAP则将数据通过多维视角和多种
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2023-07-29 21:18:22
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从技术角度看，商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础，经由数据挖掘工具、联机分析处理工具加上决策规划人员的专业知识，从数据中获得有用的信息和知识，帮助企业获取更多的利润。
数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的的数据集合，它有面向主题、集成、相对稳定、随时间不断变化四个特性，将数据仓库与传统的
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2024-01-11 12:39:38
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数据分析数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。 从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为以下4个层次：数据统计，OLAP，数据挖掘，大数据。数据统计 数据统计是最基本、最传统的数据分析，自古有之。是指通过统计学方法对数据进行排序、筛选、运算、统计等处理，从而得出一些有意义的结论。 举例，对全年级学生
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2024-01-12 14:21:39
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在javasctipt里遍历是必不可少的一项重要内容， 从刚入前端坑开始，就会学到遍历的方法，就是for循环，while循环和do while循环，然后就是慢慢的接触，forEach和for in 刚开始，笔者在自学时，用过for in感觉效果和for循环（下面就简称for了）一样，当时就是认为for和for in的效果一样，就是写法不同，但是呢？在一次案例里，才发现有很大的区别，然后
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2024-07-15 23:43:23
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总结来说：数据仓库提供了一个分析的数据源数据挖掘能分析出未知的信息，提出假设OLAP能通过分析，验证假设从技术角度看，商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础，经由数据挖掘工具、联机分析处理工具加上决策规划人员的专业知识，从数据中获得有用的信息和知识，帮助企业获取更多的利润。 数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分
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2023-11-12 08:01:09
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PID 是三种算法的合称：如下P (Proportional) 比例I (Integral) 积分D(Derivative) 微分Kp 比例增益Ki 积分增益Kd 微分增益e ： 误差=设定值（期望值）-回授值（实际值）其中 积分、微分都是偏差对时间t的积分或微分P(比例)和I（积分）都会降低系统稳定性（不会发散性的震荡）， D（微分）提高系统稳定性P(比例)和I（积分） 会提高稳态精度 ， 此时
目录导读：一、BI可视化工具二、OLAP基本操作和类型2.1 OLAP基本操作：2.2 OLAP分类：三、OLAP数据库选型PrestoDruidKylinClickhouseADB（AnalyticDB for MySQL）四、结束语 导读：数据应用，是真正体现数仓价值的部分，包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询，实时大屏，用户画像，推荐系统，数据分析，数据挖掘，人脸识别，风
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2023-12-06 16:40:06
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relative会把别人挤下去，absolute会跑偏。两者结合就会很好的解决问题。span灵活，随li变动，但是不占空间，不会把其挤下去，如果里面的img设为absolute的话。
原创
2021-08-05 16:07:20
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作者简介：贺华瑞，2020年毕业于西安电子科技大学，获得工学学士学位。现于中国科学技术大学电子工程与信息科学系的 MIRA Lab 实验室攻读研究生，师从王杰教授。研究兴趣包括图表示学习与知识推理。目录GNN简介GNN与CNN、RNN的区别GNN的应用场景为什么说药物研发是GNN的杀手级应用GNN在药物研发中的应用GNN辅助制药的挑战高质量数据的可得性训练过程的可解释性预测结果的可信任性未来展望参
Mamba与Diffusion相结合
在当今的IT技术领域，Mamba和Diffusion的结合为数据处理和机器学习任务开启了新的可能性。Mamba作为一种高效的包管理工具，为Diffusion提供了方便的环境管理与依赖解决方案。而Diffusion则在统计模型和机器学习中展现出强大的性能，能够通过高效的随机过程来模拟复杂现象。通过这篇博文，我们将深入探讨Mamba与Diffusion相结合的实
随着云计算的不断普及和发展，企业越来越依赖云服务来提高效率、降低成本并扩展其业务。而软件定义广域网SD-WAN作为网络技术的新进展，也在企业网络领域崭露头角。本文将探讨SD-WAN如何与云相结合，以提高网络性能、安全性和灵活性，使企业能够更好地利用云服务来实现业务目标。1、SD-WAN和云的协同作用SD-WAN是一种网络技术，它通过智能路由、流量优化和安全性来改善广域网连接的性能。与此同时，云计算
原创
2023-12-21 18:28:41
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随着互联网技术的发展，数据已经成为了人类社会中不可或缺的一部分。在这样的背景下，Python爬虫和机器学习成为了两个非常有用的工具。Python爬虫可以用于数据采集和处理，而机器学习则可以用于模型训练和预测。本文将介绍如何将Python爬虫和机器学习相结合，以实现更加高效的数据处理和分析。一、Python爬虫的数据采集和处理在进行机器学习之前，我们需要准备好数据集。Python爬虫是一个非常有用的
原创
2023-11-27 14:49:47
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一、挖掘数据存在问题：1、把来自各个数据源的数据汇集到一个中心仓库中，即数据仓库。数据仓库位于一个单独的节点上，使用同一的模式从多个数据源收集数据，给用户提供一个单独的、统一的数据接口，目的是能在不同的数据上高效执行查询。 数据仓库处理相关问题：脏数据处理（某些带有错误的数据）技术，对大量数据的高效存储和索引技术2、分析收集到的数据发现可以成为商务决策基础的信息或知识。数...
原创
2022-01-11 16:55:30
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数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理（OLAP）OLAP是一种分析技术，具有汇总，合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。但，对于深层次的分析，如数据分类，聚类和数据随时间变化的特征，仍然需要其他 分析工具。尽管市场上已有许多“数据挖掘系统”，但是并非所有的 都能进行真正的数据挖掘。不能处理大量数据的数据分析系统，最多称为机器学习系统，统计数据分析工具。
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2023-06-24 18:26:19
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# OLAP 和数据挖掘入门指南
## 目录
1. 什么是 OLAP 和数据挖掘
2. 实现流程
3. 各步骤详细说明
4. 结论
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## 1. 什么是 OLAP 和数据挖掘
**OLAP（联机分析处理，Online Analytical Processing）** 是一种用于快速查询和分析数据的方法，尤其适用于多维数据模型。它允许用户从多种维度查看数据，为分析和报告提供灵活性。
数据挖掘-Task2 数据分析EDA-数据探索EDA目标内容介绍载入各种数据科学以及可视化库载入数据判断数据缺失和异常预测值的分布用pandas_profiling生成数据报告总结代码示例载入各种数据科学以及可视化库载入数据载入训练集和测试集；简略观察数据(head()+shape)总览数据概况通过describe()来熟悉数据的相关统计量通过info()来熟悉数据类型判断数据缺失和异常查看每列
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2024-02-05 12:57:23
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