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联机分析处理包括

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联机 分析处理和OLTP有什么区别？OLAP(联机分析处理钻孔可以改变维度的级别 ， 转换分析的粒度 。数据仓库中的业务处理称为联机分析processing，联机 分析处理OLAP的逻辑概念为用户呈现多维视图，数据挖掘DM和联机 分析处理OLAP一个常见的问题是数据挖掘和OLAP有什么区别 。

1、数据仓库上的业务处理称作数据仓库中的业务处理称为联机分析Processing 。数据仓库的主要作用仍然是通过数据仓库理论特有的数据存储架构，对组织通过信息系统的联机 transaction积累的大量数据进行系统整理 。为了便于联机-1分析等各种分析方法的处理和数据挖掘，进一步支持决策支持系统和胜任信息系统的创建 ， 帮助决策者从大量数据中快速有效地提取有价值的信息，分析 。

数据仓库中的分析数据一般分为日、周、月、季、年等 。可见 ， 以日为周期的数据要求效率最高，要求客户在24小时甚至12小时内看到昨天的数据分析 。2.数据质量 。数据仓库提供的各种信息必须准确 。3.扩展性 。一些大型数据仓库系统的架构设计之所以复杂，是考虑到未来三到五年的可扩展性，让数据仓库系统在未来能够稳定运行，而不需要花太多的钱去重建 。

2、OLAP( 联机 分析处理 Drilling可以改变维度的级别 ， 转换分析的粒度 。It 包括向下钻取和向上钻取)/汇总 。Rollup: Rollup是沿着维层次向上聚合汇总数据 。例如，可以通过沿时间维度上滚产品销售数据来获得所有地区所有产品的月(或季、年或总)销售额 。向下钻取:向下钻取是向上滚动的反向操作 ， 即沿着维度的层次向下看 ， 以查看更详细的数据 。
3、数据挖掘DM与 联机 分析处理OLAP的区别数据挖掘与在线分析处理(OLAP)一个常见的问题是数据挖掘和OLAP有什么区别 。如下所述，它们是完全不同的工具 ， 基于它们的技术也大不相同 。OLAP是决策支持领域的一部分 。传统的查询和报告工具告诉你数据库中发生了什么，而OLAP进一步告诉你接下来会发生什么，如果我采取这样的措施会怎么样 。

例如，如果a 分析老师想找出贷款违约的原因，他可能会做出一个低收入人群信用低的初始假设 ， 然后用OLAP来验证他的假设 。如果这个假设没有得到证实，他可能会看看那些负债很高的账户 。如果没有，他可能不得不把收入和负债放在一起考虑，继续下去，直到找到想要的结果或者放弃 。换句话说，OLAP 分析老师建立了一系列假设，然后通过OLAP来证实或推翻这些假设，最终得出自己的结论 。

4、 联机 分析处理和OLTP有什么不同?OLTP(在线事务处理)翻译成联机 transaction 。OLAP(在线分析处理)翻译成联机 分析处理 。OLTP主要用于记录某些业务事件的发生 ， 比如购买行为 。当行为发生时，系统会记录下谁在何时何地做了什么 。这样的一行(或多行)数据会以添加、删除、修改的形式在数据库中更新 ， 对实时性和稳定性要求很高，并保证数据能及时更新成功 。常见的业务系统如ERP、CRM、OA等都属于OLTP 。

5、 联机 分析处理的逻辑概念OLAP为用户呈现多维视图 。维度:是人们从特定角度观察数据时的一种属性，属性的集合构成一个维度(时间维度、地理维度等 。).维度的层次:人们可以从某个角度(即某个维度)观察数据 ， 可能会有各种不同详细程度的描述方面(时间维度:日、月、季、年) 。维度成员:维度的值，描述数据项在维度中的位置 。
【联机分析处理包括】
Measure:多维数组的值 。(2000年1月 ， 上海，笔记本电脑，0000) 。OLAP的基本多维操作包括向上钻取和向下钻取、切片和切割以及旋转 。钻取:是改变维度的级别和分析的粒度 。It 包括向下钻取和向上钻取)/汇总 。

6、 联机 分析处理的特点在过去的二十年中 ， 大量的企业使用关系数据库来存储和管理业务数据 ， 并建立了相应的应用系统来支持日常的业务运营 。这种以支持业务处理为主要目的的应用称为联机事务处理(OLTP)应用，它存储的数据称为运营数据或业务数据 。随着市场竞争的日益激烈 ， 企业更加注重决策的及时性和准确性，使得以支持决策管理分析为主要目的的应用迅速兴起 。这种应用叫做联机 分析处理，它存储的数据叫做信息数据 。
比如分析的销售数据，可能会综合时间段、产品类别、分销渠道、地域分布、客户群体等诸多因素来考虑 。虽然这些分析 angle可以通过报表来反映，但是每个分析 angle都可以生成一个报表，每个分析angle的不同组合可以生成不同的报表，这使得IT人员的工作量相当繁重 ， 往往难以跟上管理决策者的思维节奏 。

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