神经网络是一系列算法，旨在通过模仿人脑运作方式的过程来识别一组记录中的基本关系。在这种方法中，神经网络定义了神经元系统，无论是生物的还是人工的。神经网络是根据认知系统中学习过程和大脑神经功能的（假设）过程建模的分析技术，并且能够在实施所谓的从现有信息中学习的过程后，从其他观察结果预测新的观察结果（关于特定变量）。神经网络是数据挖掘技术之一。第一阶段是… 阅读更多

相似性度量提供了某些数据挖掘决策所依据的框架。分类和聚类等任务通常会考虑某些相似性度量的存在，而缺乏评估相似性的良好技术的领域通常会发现搜索信息是一项繁琐的功能。相似性度量的应用如下：信息检索 - 信息检索 (IR) 系统的目标是满足用户的需求。换句话说，需求通常以在线搜索引擎文本框中输入的简短文本查询的形式体现。IR 系统通常不会直接回答… 阅读更多

数据挖掘的优势数据挖掘的优势如下：市场营销/零售数据挖掘可以通过为直接营销人员提供有关其用户购买行为的有用且准确的趋势来帮助他们。基于这些趋势，营销人员可以更精确地将营销重点放在他们的客户身上。例如，软件公司的营销人员可以向购买软件历史记录较多的消费者宣传其新软件。此外，数据挖掘还可以帮助营销人员预测用户可能感兴趣购买的产品。通过这种预测，营销人员可以给用户惊喜，并创建用户购物… 阅读更多

数据挖掘是从存储在存储库中的大量数据中筛选，使用模式识别技术以及统计和数学技术，发现有意义的新关联、模式和趋势的过程。它是对观测数据集的分析，以发现意想不到的关系，并以对数据所有者既易于理解又有效的方式总结数据。它是选择、探索和建模大量信息以查找最初未知的规律或关系以获得对数据库所有者清晰且有益的结果的过程。数据挖掘… 阅读更多

OLAM 服务器在数据立方体中执行分析挖掘，类似于 OLAP 服务器执行联机分析处理。一个集成的 OLAM 和 OLAP 机制，其中 OLAM 和 OLAP 服务器都通过图形用户界面 API 接受用户联机查询（或命令），并通过立方体 API 在数据分析中操作数据立方体。元数据目录可用于指示数据立方体的访问。可以通过 MDDB API 访问和集成多个数据库来创建数据立方体，并通过可以提供 OLE 的数据库 API 过滤数据仓库… 阅读更多

关系型 OLAP (ROLAP) 服务器这些是位于关系后端服务器和客户端前端工具之间的中间服务器。它们促进关系或扩展关系 DBMS 保存和管理仓库数据，以及 OLAP 中间件提供缺失的项目。ROLAP 服务器涉及针对每个 DBMS 后端的优化、聚合导航逻辑的实现以及更多工具和服务。ROLAP 技术往往比 MOLAP 技术具有更高的可扩展性。例如，Micro strategy 的 DSS 服务器采用了 ROLAP 技术。ROLAP 系统通常从驻留在关系数据库中的数据工作，其中基本数据和维度表… 阅读更多

OLAM 代表在线分析挖掘。它也称为 OLAP 挖掘。它将联机分析处理与数据挖掘和多维数据库中的挖掘知识相结合。数据挖掘系统有几种范式和结构。各种数据挖掘工具必须在集成、一致和清理的数据上工作。这需要昂贵的数据清理、数据转换和数据集成预处理。因此，通过这种预处理构建的数据仓库是 OLAP 和数据挖掘的宝贵高质量信息来源。数据挖掘可以作为数据清理和数据集成的一个有价值的工具。OLAM 对… 阅读更多

数据仓库和数据集市用于广泛的应用领域。业务主管使用数据仓库和数据集市中的数据来实施数据分析并制定战略决策。在某些公司中，数据仓库被用作企业管理计划-执行-评估“闭环”反馈系统的组成部分。数据仓库广泛用于银行和金融服务、消费品和零售分销行业以及受控制造业，包括按需生产。一般来说，数据仓库的使用时间越长，它的发展程度就越高。这种演变贯穿于各个阶段。最初，数据仓库是… 阅读更多

数据仓库包含大量数据。OLAP 服务器要求决策支持查询在几秒钟内得到确认。因此，数据仓库系统必须提供高效的立方体计算技术、访问技术和查询处理技术。数据立方体的有效计算多维数据分析的核心是在许多维度集中进行有效聚合计算。用 SQL 术语来说，这些聚合称为 group-by。每个 group-by 可以用一个 cuboid 来表示，其中 group-by 的集合形成了一个 cuboid 格，定义了一个数据立方体。有三种选择用于数据… 阅读更多

OLAP 代表联机分析处理。OLAP 是一种软件技术类别，它允许分析师、经理和高管通过快速、一致、交互的方式访问各种可能的视图信息，从中获益并获得洞察力，这些信息已从原始数据转换而来，以反映企业在用户学习过程中的真实维度。OLAP 服务器为业务用户提供来自数据仓库或数据中心的多分维数据，而无需考虑数据存储方式或位置。OLAP 服务器的物理架构和实现必须考虑数据存储问题。OLAP 主要有三种类型... 阅读更多