大型資料庫中的概念描述與OLAP有什麼區別？

概念描述

概念描述是一種明確的資料探勘型別。它定義了一組資料，包括常客、畢業生候選人等。它描述了資料的特徵和比較。當要描述的概念定義為一類物件時，它也稱為類描述。這些描述可以在資料特徵的支援下確定。

資料特徵是對目標類資料的總體特徵的總結。與特定使用者定義類相關的資料通常透過資料庫查詢檢索。資料特徵的輸出可以以多種形式呈現，例如條形圖、曲線圖、餅圖和動態圖表等。

特徵支援對給定資料集的簡潔總結，而概念或類比較支援比較兩組或多組資料的描述。

OLAP代表聯機分析處理 (On-Line Analytical Processing)。OLAP是一種軟體技術類別，使分析師、經理和管理人員能夠透過快速、常規、互動式地訪問各種可能的資料庫檢視來獲益於資料的洞察力，這些檢視已從原始資訊更改為反映企業使用者實現的真實維度。

OLAP伺服器為當前業務使用者提供來自資料倉庫或資料市場的多維資料，無需擔心資料如何或在哪裡儲存。OLAP伺服器的物理結構和效能應考慮資料儲存問題。

讓我們看看大型資料庫中的概念描述與OLAP工具之間的比較。

大型資料庫中的概念描述	OLAP工具
資料庫屬性可以是多種型別，例如數字、非數字、空間、文字或影像。	資料倉庫和OLAP工具建立在多維資料模型之上，該模型以資料立方體的形式檢視資料，使屬性和度量以及約束維度成為非數字資料。
透過聚合，資料庫中的概念描述可以管理屬性的複雜資料型別。	由於OLAP對其可能的維度和度量型別的條件限制，因此它定義了一個簡化的資料分析模型。
資料探勘中的概念描述需要一個更自動化的過程，以支援使用者決定哪些屬性應包含在分析中，以及應在多大程度上概括給定資料以對資料進行有趣的總結。	資料倉庫中的OLAP是一個簡單的使用者控制過程。維度的選擇和OLAP操作（包括鑽取、上卷、切片和切塊）的應用由使用者監督和控制。在OLAP中，使用者需要定義一系列的OLAP操作。

Ginni

更新於：2022年2月15日

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