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数据挖掘技术中的抽取存储 管理和展现

王朝other·作者佚名  2008-06-01
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在技术上可以根据它的工作过程分为:数据的抽取、数据的存储和管理、数据的展现等关键技术。

数据的抽取

数据的抽取是数据进入仓库的入口。由于数据仓库是一个独立的数据环境,它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入数据仓库。数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度和监控等几个方面的处理。在数据抽取方面,未来的技术发展将集中在系统功能集成化方面,以适应数据仓库本身或数据源的变化,使系统更便于管理和维护。

数据的存储和管理

数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库的特性,也决定了其对外部数据的表现形式。数据仓库管理所涉及的数据量比传统事务处理大得多,且随时间的推移而快速累积。在数据仓库的数据存储和管理中需要解决的是如何管理大量的数据、如何并行处理大量的数据、如何优化查询等。目前,许多数据库厂家提供的技术解决方案是扩展关系型数据库的功能,将普通关系数据库改造成适合担当数据仓库的服务器。

数据的展现

B<>在数据展现方面主要的方式有:

查询:实现预定义查询、动态查询、OLAP查询与决策支持智能查询;报表:产生关系数据表格、复杂表格、OLAP表格、报告以及各种综合报表;可视化:用易于理解的点线图、直方图、饼图、网状图、交互式可视化、动态模拟、计算机动画技术表现复杂数据及其相互关系;统计:进行平均值、最大值、最小值、期望、方差、汇总、排序等各种统计分析;挖掘:利用数据挖掘等方法,从数据中得到关于数据关系和模式的知识。

 
 
 
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