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es olap分析,olap系统能够对大量数据进行分析处理

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什么是联机分析处理当今的数据处理大致可以分为两类:联机事务处理OLTP(onlineTransactionProcessing)和联机分析处理OLAP(onlineanalyticproces 。2.购物篮分析(营销篮分析)购物篮分析主要目的是想弄清楚哪些东西应该放在一起 。
1、数据仓库分层架构深度讲解分层的主要原因是在管理数据时，我们可以对数据有更清晰的控制 。详细来说 ， 有几个原因:清晰的数据结构:每个数据分层都有它的范围，这样我们可以更方便的定位和理解表格 。方便的数据血缘追踪:简单来说，我们最后呈现一个可以直接使用的业务表，但是来源很多 。如果一个源表出现了问题，我们希望能够快速准确的定位问题，知道它的危害范围 。
简化复杂问题:把一个复杂的任务分解成多个步骤，每一层只处理一个步骤 ， 这样更简单，更容易理解 。而且便于维护数据的准确性 。当数据出现问题时，不需要修复所有数据，只需要从有问题的步骤开始修复即可 。屏蔽原始数据的异常:屏蔽业务的影响 ， 需要在不改变一次业务的情况下重新访问数据 。每个企业可以根据自己的业务需求分为不同的层次 ， 但最基本的分层思想是数据理论上分为三层，即数据运营层、数据仓库层和数据服务层 。
2、数据 分析、数据挖掘、数据统计、OLAP之间的差异是什么?OLAP和统计学的区别在于，它的查询需求是由data 分析 teacher灵活定义的，而不是由程序员编写的后台程序 。OLAP的核心是维度，可以说是多维的分析 。它允许分析 personnel从不同角度、不同粒度查看数据仓库中的数据，所以它的本质是查询数据，但这个查询也是有技巧的 。你需要了解业务，了解业务后提出相应的假设，然后通过某个特定维度的数据来验证假设是否正确 。
方法是查询数据 。OLAP的模型是指多维数据模型，用哪些维度来描述分析对象 ， OLAP的建模是指选取哪些维度 。数据挖掘主要不是一个查询 ， 而是更多的计算 ， 比如分类，回归是拟合计算，发现标签等特征的规律，形成模型 。数据挖掘算法会有很多迭代计算，比OLAP计算复杂得多 。另外，数据挖掘更具有探索性分析 ， 没有之前的假设分析 。
3、大数据掘金之中的数据 分析方法不哪些十种最常见的数据挖掘方法:1 。基于历史的MBR分析(memorybasedreasoning；MBR)MBR分析基于历史的方法的主要概念是用已知案例预测未来案例的某种属性，通常寻找最相似的案例进行比较 。2.购物篮分析(营销篮分析)购物篮分析主要目的是想弄清楚哪些东西应该放在一起？
【es olap分析,olap系统能够对大量数据进行分析处理】比如零售店可以利用这个分析来改变货架上商品的排列或者设计吸引顾客的商务包装 。3.决策树(DecisionTre es)决策树在解决分类和预测方面有很大的能力 。它是以规则的形式表现出来的，而这些规则又表现为一系列的问题，通过不断的提问最终可以得出所需要的结果 。典型的决策树在顶部有一个树根，在底部有许多树叶 。它将记录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能包含一个简单的规则 。

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