Файл: 22 Кластеранализ.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Решение задач

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 25.10.2023

Просмотров: 22

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
стандартными реляционными базами данных, такими как Access или SQL Server, и базами данных OLAP.

OLAP предоставляет удобные быстродействующие средства доступа, просмотра и анализа деловой информации. Пользователь получает естественную, интуитивно понятную модель данных, организуя их в виде многомерных кубов (Cubes). Осями многомерной системы координат служат основные атрибуты анализируемого бизнес-процесса. Например, для продаж это могут быть товар, регион, тип покупателя. В качестве одного из измерений используется время. На пересечениях осей измерений (Dimensions) находятся данные, количественно характеризующие процесс — меры (Measures). Это могут быть объемы продаж в штуках или в денежном выражении, остатки на складе, издержки и т. п. Пользователь, анализирующий информацию, может "разрезать" куб по разным направлениям, получать сводные (например, по годам) или, наоборот, детальные (по неделям) сведения и осуществлять прочие манипуляции, которые ему придут в голову в процессе анализа.

28 Виды аналитической обработки данных

аналитическая обработка — технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу.

Виды аналитической обработки данных

-Хранилища данных

-Реляционные хранилища данных

-Таблица фактов

-Таблицы измерений

-OLAP и многомерные хранилища данных

-Data Mining

-Регрессионный, дисперсионный и корреляционный анализ

-Методы анализа в конкретной предметной области

-Метод "ближайшего соседа"

-Кластерные модели

-Алгоритмы ограниченного перебора

-Эволюционное программирование