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文档简介

数据仓库技术与联机分析处理DataWarehouseSelectS#,Sum(QTY)asTOTQTYFromSPGroupByS#;.,SQL3对聚集的扩展(在GroupBy中扩展)GroupingSets：支持多个分组同时运算SelectS#,P#,SUN(QTY)asTOTQTYFromSPGroupByGroupingSets(S#),(P#),S#P#TOTQTYS1Null500S2Null700S3Null200S4Null200NullP1600NullP21000,SQL3对聚集的扩展(在GroupBy中扩展)Rollup：上卷SelectS#,P#,SUN(QTY)asTOTQTYFromSPGroupByRollup(S#,P#)等同于GroupByGroupingSets(S#,P#),(S#),(),S#P#TOTQTYS1P1300S1P2200S2P1300S2P2400S3P2200S4P2200S1Null500S2Null700S3Null200S4Null200NullNull1600,SQL3对聚集的扩展(在GroupBy中扩展)Cube：立方体（交叉表）SelectS#,P#,SUN(QTY)asTOTQTYFromSPGroupByCube(S#,P#)等同于GroupByGroupingSets(S#,P#),(S#),(P#),(),S#P#TOTQTYS1P1300S1P2200S2P1300S2P2400S3P2200S4P2200S1Null500S2Null700S3Null200S4Null200NullP1600NullP21000NullNull1600,数据挖掘（DataMining）探测型的数据分析发现信息、发现知识基于人工智能、机器学习、统计学由计算机自动智能地分析数据，获取信息，作出预测或帮助决策需要算法的支持和机器的环境,数据挖掘的常用方法决策树方法利用信息论中的互信息，寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的节点，再根据该属性字段的不同取值建立树的分支在每个分支子集中重复建立下层节点和分支,数据挖掘分析方法关联分析为了挖掘出隐藏在数据间的相互关系支持度/置信度作为输入的条件，进行筛选、分析序列模式分析类似与关联分析着重于分析数据的前因后果分类分析对于不同分类的数据进行分析，找出他们的规律、特征聚类分析是分类的逆过程根据数据特征，进行分类,数据挖掘的步骤数据准备数据集成数据选择和预分析挖掘利用前述的方法对数据进行分析表述利用可视化工具，将结果展现给分析员评价评估结果，递归上述过程,数据挖掘与OLAP都属于分析型工具DM是挖掘型工具DM试图自动地发现隐藏在数据中的模式或规律OLAP是验证型
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