資料結構
網路
關係型資料庫管理系統
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C語言程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
時尚研究
法律研究資料倉庫和OLAP與資料探勘有什麼關係？
資料倉庫和資料集市被廣泛應用於各個領域。企業高管利用資料倉庫和資料集市中的資料來實施資料分析並制定戰略決策。在一些公司中，資料倉庫被用作企業管理的計劃-執行-評估“閉環”反饋系統的一個組成部分。
資料倉庫廣泛應用於銀行業和金融服務業、消費品和零售分銷行業以及受控制造業，包括按需生產。一般來說，資料倉庫的使用時間越長，其發展程度就越高。這種演變貫穿於各個階段。
最初，資料倉庫通常用於生成文件和回答預定義的查詢。它可以用來分析彙總和詳細的資訊，並將結果以文件和圖表的形式顯示。後來，資料倉庫被用於戰略目標，實施多維分析和複雜的切片和切塊操作。
最後，資料倉庫可以用於使用資料探勘工具進行知識發現和戰略決策。在這個框架中，資料倉庫的工具可以分為訪問和檢索工具、資料庫文件工具、資料分析工具和資料探勘工具。
業務使用者需要有方法來了解資料倉庫中存在什麼（透過元資料），如何建立資料倉庫的內容，如何使用分析工具測試內容，以及如何顯示此類分析的結果。
資料倉庫應用主要有三種類型：資訊處理、分析處理和資料探勘。
**資訊處理** - 它提供查詢、基本統計分析和使用交叉表、表格、圖表或圖形進行文件編制。資料倉庫資料處理的最新趨勢是建立低成本的基於 Web 的訪問工具，然後將其與 Web 瀏覽器統一起來。
**分析處理** - 它提供基本的 OLAP 操作，包括切片和切塊、鑽取、上卷和旋轉。它通常對彙總和詳細結構的歷史資訊進行操作。聯機分析處理相對於資料處理的主要優勢在於對資料倉庫資訊進行多維資料分析。
**資料探勘** - 它透過查詢隱藏的模式和關聯、構建分析模型、實施分類和預測以及使用視覺化工具顯示挖掘結果來提供知識發現。
資料探勘包含比 OLAP 更自動化和更深入的分析，預計資料探勘將擁有更廣泛的軟體。資料探勘可以幫助業務經理找到並接觸到更合適的使用者，並獲得可以支援推動市場份額和提高利潤的關鍵業務洞察力。
787 次瀏覽
