【精品报告】韩家炜-数据挖掘：原理与算法
数据挖掘概念与技术 第二版 韩家炜 第十一章a1VisualMine
May 28, 2012
Data Mining: Concepts and Techniques
11
Data Visualization
View data in database or data warehouse
User may control
Different levels of details
onto graphical primitives
Provide qualitative overview of large data sets Search for patterns, trends, structure, irregularities, relationships among data Help find interesting regions and suitablther quantitative analysis
Provide a visual proof of computer representations derived
May 28, 2012
Data Mining: Concepts and Techniques
8
Visual Data Mining & Data Visualization
7
Human Computer Interfaces
May 28, 2012
Data Mining: Concepts and Techniques
Purpose of Visualization
Gain insight into an information space by mapping data
Subset of attributes
实现压缩空气异常数据准确检测和正确拟合
实现压缩空气异常数据准确检测和正确拟合【摘要】针对动力能监控系统出现异常检测数据的现状，分析了造成异常数据出现的原因，提出了基于数据挖掘的异常数据检测方案和基于神经网络的数据拟合方案，为动力能源监控系统能源消耗合理评价提供了科学依据和工具支撑。
【关键词】能源监控异常数据数据挖掘神经网络在软件开发完成并投入使用后，由于多方面的原因，软件不能继续适应用户的要求。
要延续软件的使用寿命，就必须对软件进行维护。
软件的维护包括改进性维护、适应性维护、完善性维护和预防性维护4个方面。
1 能源系统现状及拟合目的从2011年8月份开始，滕州卷烟厂动力能源监控系统对压缩空气的真空总管计量数据进行数据采集时，出现异常监测数据，能源耗用累计量数据异常直接导致每天能源单消耗错误计算，造成空压气电比值精确度下降，从而影响正确的能源消耗评价。
要达到能源监测数据综合、高效利用的目的，首先要求监控系统提供的监测数据是实时的和准确的。
所以，实现压缩空气异常数据的准确检测和正确拟合势在必行。
2 检测与拟合设计与措施的实施通过构建基于数据挖掘的异常数据检测、拟合系统，实现压缩空气异常数据的准确检测和正确拟合。
2.1 数据预处理为了方便进行数据拟合，我们采用最小-最大标准化方法对数据进行规范化处理。
使得规范化后的数据属性在[0，1]之间。
经过数据预处理之后，首先建立sqlserver数据库并进行数据库连接，然后通过eclipse进行导入weka。
2.2 系统概要设计实现压缩空气异常数据准确检测和正确拟合，主要构建异常数据检测子系统和异常数据拟合子系统。
2.3 系统详细设计（1）规则生成模块首先对历史监测数据进行数据预处理，将预处理之后的监测数据记录特征提取，进行聚类。
输入：初始数据集x={}ni=1，聚类类别k；标记数据集；输出：k个类别。
算法步骤：1）通过利用标记数据集，初始化聚类中心：2）重复以下步骤直到收敛：a.分配聚类：重新分配数据到类，使得满足下列条件：b.更新聚类中心：c.更新迭代次数：。
数据挖掘的算法逻辑-概述说明以及解释
数据挖掘的算法逻辑-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据挖掘是一种通过发现并提取隐藏在大量数据背后的有用信息和模式的方法。
在现代信息时代，我们面临着大量的数据积累，这些数据包含着宝贵的知识和见解。
然而，由于数据的庞大和复杂性，直接从中提取出有用的信息变得异常困难。
数据挖掘的出现为我们提供了解决这个难题的有力工具。
它通过应用统计学、人工智能和机器学习等方法，发掘数据中隐藏的模式和关联规则，帮助我们理解和解释数据，并从中获取有价值的信息。
通过数据挖掘，我们可以发现数据的潜在规律，预测未来的趋势，优化决策，改善业务流程以及提升绩效。
数据挖掘的算法逻辑是指实现数据挖掘任务所采用的算法和方法的逻辑过程。
它包含了一系列的步骤和技术，如数据预处理、特征选择、模型构建和评估等，旨在从海量的数据中提取有用的信息。
不同的数据挖掘算法逻辑在处理不同类型的数据和解决不同的问题时展现出不同的效果和性能。
本文将系统地介绍数据挖掘的算法逻辑。
首先，我们将回顾数据挖掘的基本概念，包括数据挖掘的定义、目标和应用领域等。
然后，我们将详细介绍数据挖掘的算法分类，将常用的数据挖掘算法按照不同的技术、任务和方法进行划分和分类。
最后，我们将深入探讨每种算法逻辑的具体实现过程和相应的应用示例，以加深对数据挖掘的算法逻辑的理解。
通过本文的阅读，读者将能够全面了解数据挖掘的算法逻辑，并掌握应用不同算法解决实际问题的能力。
同时，本文还将展望数据挖掘的未来发展趋势，并提出了进一步研究的方向和建议，以推动数据挖掘技术的不断创新和应用。
1.2 文章结构本文将围绕数据挖掘的算法逻辑展开详细的论述。
文章主要分为三个部分：引言、正文和结论。
引言部分将首先给出数据挖掘的概述，介绍数据挖掘的基本概念以及其在实际应用中的重要性。
接着，会对整篇文章的结构做出说明，为读者提供一个整体的概览。
最后，明确本文的目的，即通过介绍数据挖掘的算法逻辑，使读者对此有更深入的理解。
韩家炜：数据挖掘：概念与技术——第3章ppt
1. 数据收集工具可能错误，数据记录中很多人为的或 计算机导致的的错误。 2. 用户也可能在值当他们不愿意暴露个人资料的时候 在一些强制必须填写的栏目故意提交了错误的资料 （如生日直接用默认值1月1日）。这是一些伪装缺 失的数据。 3. 数据在传输时也可能出错。一些技术上的限制，例 如并行同步数据的传输和计算时缓冲区间的有限性。 4. 不正确的数据也可能因为命名习惯或者数据编码的 不一致性，或者输入域的格式不一致。 5. 重复的元组也需要进行数据清洗。
同时，你怀疑一些属性值是由其他属性 值计算的（比如年收入）。有大量的冗余数 据会让知识发现过程速度降低以及产生混乱。 因此，除了数据清洗，必须采取步骤来 避免在数据聚合中出现冗余。通常，数据清 洗和数据聚合在为数据仓库准备数据时被整 合成一个预处理步骤。在数据清洗之外，在 鉴别和去除因聚合导致的冗余数据的步骤。
– 排好序的数据被分布到一系列的“桶”,或箱子中。 因为装箱方法参考值的邻居，所以使用的是局部平 滑。 – 有若干种装箱技术：
• 1）等频装箱。例如，价格属性先被排序，然后被分割到 箱子的大小为3的等频箱子中。 • 2）箱子均值平滑。箱子中的每个值被箱子的均值替代。 • 3）箱子中值平滑。每个箱子值被箱子中值取代。 • 4）箱子边界平滑。箱子值被最靠近的边界值（最大值或 最小值）取代。
数据转换
在神经网络、最近邻分类以及聚类分析中，你 可能使用一个基于距离的挖掘算法。 如果将数 据标准化，按比例缩小到一个更小的范围，如 [0.0，1.0]中，可能会得到更好的效果。 你的顾客数据中可能包含年龄属性和年 薪属性。年薪属性会使用一个比年龄大得多的值 范围。因此，如果属性是左非规范的，距离测量 会在年薪上产生更大的距离权重。
第一章 数据挖掘的基本概念..
一 引例
例1 如果你在当当的购书网站购买过书籍或音像制品， 以后再浏览该网站时经常看到类似的提示：“猜您可能会 喜欢”， 然后就可以在网页的某个位置看到网站推荐的 图书的名称及其相关链接。
网站怎么知道读者可能会对这些物品感兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求，比如： 网站从顾客的购买清单中发现你与张三具有相似的兴趣爱好和 购买习惯，但是有些书张三已经买了，而你却还没买，网站会 认定你对这些书可能感兴趣，而对你进行推荐。 网站这种推荐并非漫无边际，而是有一定技术依据的，这种 技术就是数据挖掘技术（DM）。
电信
英国电信需要发布一种新的产品 ，需要通过直邮的方式向客户推 荐这种产品。。。。。。
使直邮的回应率提高了100％
零售商店
GUS（英国的日用品零售商店）需 要准确的预测未来的商品销售 量，降低库存成本。。。。。 。 通过数据挖掘的方法使库存成本比原 来减少了3.8%
税务局
美国国内税务局需要提高对 纳税人的服务水平。。。。 。。
《数据仓库与数据挖掘》
主讲：王名扬 信息学院
参考书目
《数据挖掘：概念与技术》韩家炜著（机械）
2
网络资源
中文（推荐）
日文 英文（课程）
29
29
二、数据挖掘的功能
数据挖掘的功能：
数据挖掘可以挖掘的一些常用模式如下：
关联分析（描述）； 聚类分析（描述）； 分类（预测）； 孤立点分析（预测）
数据挖掘的功能：
1）关联分析
关联规则挖掘：反映一个事件和其他事件之间依 赖或关联的知识。
广泛的用于购物篮或事务数据分析。
数据挖掘都干了些什么？
数据挖掘ppt课件(2024)
医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
Data Mining Concepts and Techniques second edition 数据挖掘概念与技术 第二版 韩家炜 第八章01.PPT
November 28, 2010
Data Mining: Concepts and Techniques
7
Mining Data Streams
What is stream data? Why Stream Data Systems? Stream data management systems: Issues and solutions Stream data cube and multidimensional OLAP analysis Stream frequent pattern analysis Stream classification Stream cluster analysis Research issues
Data mining
Intro. to data mining (CS412: Han—Fall) Data mining: Principles and algorithms (CS512: Han—Spring) Seminar: Advanced Topics in Data mining (CS591Han—Fall and Spring)
Data Mining:
Concepts and Techniques
— Chapter 8 —
8.1. Mining data streams
Jiawei Han and Micheline Kamber Department of Computer Science University of Illinois at Urbana-Champaign /~hanj
November 28, 2010
10. Mining Object, Spatial, Multimedia, Text and Web data Mining object data Spatial and spatiotemporal data mining Multimedia data mining Text mining Web mining 11. Applications and trends of data mining Data mining applications Data mining products and research prototypes Additional themes on data mining Social impacts of data mining Trends in data mining
数据挖掘实训总结范文
数据挖掘实训总结范文目录1. 内容概要 (2)1.1 实训背景 (3)1.2 实训目的 (4)1.3 实训基础知识概述 (4)2. 数据挖掘基础理论 (6)2.1 数据挖掘的定义与核心任务 (6)2.2 数据挖掘的主要技术方法 (7)2.3 数据挖掘的常用工具与平台 (10)3. 实训项目准备工作 (11)3.1 数据来源与收集 (12)3.2 数据预处理方法 (13)3.3 数据质量控制与验证 (14)3.4 数据挖掘流程设计 (15)4. 数据挖掘实训实施 (17)4.1 数据清洗与转换 (17)4.2 特征工程 (18)4.3 模型选择与训练 (20)4.4 模型评估与优化 (21)4.5 结果分析与解释 (23)5. 实训成果展示 (24)5.1 数据分析报告 (25)5.2 数据挖掘模型演示 (26)5.3 实训视频或幻灯片介绍 (27)6. 实训反思与经验分享 (28)6.1 实训中的收获与体会 (29)6.2 分析与解决问题的策略 (31)6.3 遇到的挑战与解决方案 (32)6.4 未来改进方向 (33)1. 内容概要本次实训旨在帮助学员掌握数据挖掘的基本理论和实际操作技能，通过实际操作提升数据处理和分析能力。
通过本次实训，学员能够了解数据挖掘技术在各行业的实际应用，并掌握相关技术和工具。
数据预处理：包括数据清洗、数据转换和数据标准化等步骤，为数据挖掘提供高质量的数据集。
特征工程：通过特征选择、特征构建和特征转换等技术，提取数据中的有价值信息，为模型训练提供有效的输入。
模型构建与评估：使用各种数据挖掘算法（如决策树、神经网络、聚类等）构建模型，并通过实验验证模型的性能。
实战案例：结合具体行业案例，进行数据挖掘实战演练，提高学员实际操作能力。
通过本次实训，学员们对数据挖掘流程有了深入的理解，掌握了数据挖掘的核心技术，并能够在实际问题中灵活运用。
学员们还提高了团队协作能力和沟通能力，为未来的职业发展打下了坚实的基础。
Data Mining Concepts and Techniques second edition 数据挖掘概念与技术 第二版韩家炜 第四章PPT
b3
B
b2 b1 b0
A
11/28/2010
Data Mining: Concepts and Techniques
8
Multi-way Array Aggregation for Cube Computation
C
c3 61 62 63 64 c2 45 46 47 48 c1 29 30 31 32 c0 B 13 9 5 1 a0 2 a1 3 a2 4 a3 14 15 16 28 24 20 40 36 52 60 44 56
11/28/2010 Data Mining: Concepts and Techniques 12
H-Cubing: Using H-Tree Structure Hall
Bottom-up computation Exploring an H-tree structure If the current computation of an H-tree cannot pass min_sup, do not proceed further (pruning) No simultaneous aggregation
C
62 63 64 c3 61 c2 45 46 47 48 c1 29 30 31 32 c0
b3
B 13
9 5 1 a0
14
15
16
B
b2 b1 b0
2 a1
3 a2
4 a3
60 44 28 56 40 24 52 36 20
What is the best traversing order to do multi-way aggregation?
Usually, entire data set can’t fit in main memory Sort distinct values, partition into blocks that fit Continue processing Optimizations Partitioning External Sorting, Hashing, Counting Sort Ordering dimensions to encourage pruning Cardinality, Skew, Correlation Collapsing duplicates Can’t do holistic aggregates anymore!
数据挖掘浅析
（ａ Ｍ ｉ） Ｄｔ ｉ ｇ． ａ ｎ ｎ 数 掘（ ｔ ｉ ｇ一词是在 １ ９ 月 ａ Ｍ ｉ） 据挖 Ｄ ａ ｎ ｎ ９ 年８ ８
于美国 底特律市召开的第十一界国际联合人工智 能学术会议上正式形成的， 常常与 ＫＤ ｏｌｇ Ｄ （ｎ ｅ ｅ Ｋ ｗｄ
决的问题作为范例输人计算机， 机器通过学习这些 范例总结并生成相应的规则， 这些规则具有通用 性， 使用它们可以解决某一类的问题． 随后， 随着专家系统技术的形成和发展， 人们 的注意力转向知识工程， 知识工程不同于机器学习 那样给计算机输人范例， 让它生成出规则， 而是直 接给计算机输人已被代码化的规则， 而计算机是通 过使用这些规则来解决某些问题． 专家系统就是这
统的统计方法主要有： 常用统计、 相关分析、 回归分 析、 差异分析、 聚类分析、 判别分析等． （） ４模糊数学方法． 客观事物往往具有某种不 确定性， 系统的复杂性越高， 则其精确性越低， 也就 意味着模糊性越强． 在数据挖掘过程中， 利用模糊 数学方法对实际问题进行模糊评判、 模糊决策、 模 糊识别和模糊聚类， 往往能够取得更好的效果． （） ５可视化技术． 可视化技术在数据挖掘过程 中的数据准备阶段是非常重要的， 它能够帮助人们 进行快速直观地分析数据． 利用可视化方法， 很容 易找到数据之间可能存在的模式、 关系和异常情况 等． 由于在模型中的数据一般都是多维的， 因此如 何将 ｎ 维空间上的数据在二维空间上展示出来， 是可视化方法的重要内容． 采用上述技术的某些专门的分析工具已经发 展了大约 １年的历史， ０ 不过这些工具所面对的数 据量通常较小． 而现在这些技术已经被直接集成到 许多大型的工业标准的数据仓库和联机分析系统
挖掘．
先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料 到的， 即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的 信息或知识， 甚至是违背直觉的信息或知识， 挖掘 出的信息越是出乎意料， 就可能越有价值． 在商业 应用中最典型的例子就是一家连锁店通过数据挖
《文本数据挖掘》由清华大学出版社出版
《文本数据挖掘》由清华大学出版社出版文本数据挖掘是通过机器学习、自然语言处理和推理分析等方法，根据文本内容完成信息抽取、关系发现、热点预测、文本分类和自动摘要等具体任务的信息处理技术。
随着互联网和移动通信技术的快速发展和普及应用，这项技术已在众多领域得到了广泛应用。
三位作者历时两年多，全面梳理了该领域技术发展的“前生今世”，向读者展现了一个全新的视角。
数据挖掘领域国际著名学者、伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校Abel Bliss特聘教授韩家炜先生为该书作序。
在大数据时代，现实世界中80%以上的信息是以自然语言文本形式（如书籍、新闻报道、研究论文、社交媒体和网页等）记载的非结构化数据。
尽管数据挖掘和机器学习已经成为数据分析的主要手段，但是大部分数据挖掘方法只能处理结构化的或半结构化的数据。
与结构化的数据挖掘任务相比较，非结构化的文本挖掘具有更大的挑战性，而且这项技术能够在将海量数据转化为结构化知识的过程中发挥巨大的作用。
目前已经有不少关于数据挖掘、机器学习和统计自然语言处理的专著和教材，但是，尚没有一部系统介绍文本挖掘重要主题和最新方法的学术专著，这本《文本数据挖掘》很好地填补了这一空缺。
”内容简介：该书全面介绍了与文本数据挖掘相关的基本概念、理论模型和实现算法，包括数据预处理、文本表示、文本分类、文本聚类、主题模型、情感分析与观点挖掘、话题检测与跟踪、信息抽取以及文本自动摘要等。
开篇从文本预处理（包括英文的和中文的文本预处理）方法介绍开始，随后给出文本表示方法，包括向量空间模型和词汇、短语、句子及文档的分布式表示，都从统计建模和深度学习建模两个角度进行了阐述。
之后针对文本分类问题介绍了特征选择方法、统计学习方法和深度神经网络方法。
接下来是文本聚类，包括简单的类别相似性度量和各种聚类算法以及性能评价方法。
在对上述文本挖掘基础理论和方法进行介绍之后，该书用5章介绍了文本挖掘技术的具体应用，包括主题模型、情感分析和观点挖掘、主题发现与跟踪、信息抽取及自动文摘。
数据挖掘概念与技术 第二版 韩家炜 第九章03
Concepts and Techniques
— Chapter 9 —
9.3. Multirelational Data Mining
Jiawei Han and Micheline Kamber
Department of Computer Science
University of Illinois at Urbana-Champaign /~hanj
© 2006 Jiawei Han and Micheline Kamber. All rights reserved. Acknowledgements: Xiaoxin Yin
8/2/2013 Data Mining: Principles and Algorithms 1
Multi-Relational and Multi-DB Mining
Examples covered by Rule 2 Examples covered Examples covered by Rule 1 by Rule 3
All examples
Build each rule by heuristics Foil gain – a special type of information gain
8/2/2013
Data Mining: Principles and Algorithms
Mining across multiple heterogeneous data and information repositories
Summary
Data Mining: Principles and Algorithms 3
头歌实践教学数据挖掘(3篇)
第1篇摘要：随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术已经成为当今社会的重要技术之一。
在头歌实践教学过程中，数据挖掘技术能够帮助我们更好地理解和分析数据，提高教学效果。
本文将从数据挖掘的基本概念、在头歌实践教学中的应用以及实施策略等方面进行探讨。
一、引言数据挖掘是指从大量数据中提取有价值信息的过程。
在头歌实践教学过程中，数据挖掘技术可以帮助教师和学生更好地理解教学数据，发现教学过程中的问题和不足，从而提高教学质量。
本文旨在探讨数据挖掘在头歌实践教学中的应用及其实施策略。
二、数据挖掘的基本概念1. 数据挖掘的定义数据挖掘是指利用统计学、机器学习、数据库等技术，从大量数据中提取有价值信息的过程。
它旨在发现数据中的规律、趋势和模式，为决策提供支持。
2. 数据挖掘的方法数据挖掘的方法主要包括以下几种：（1）关联规则挖掘：通过挖掘数据中的关联规则，发现不同属性之间的关系。
（2）分类挖掘：将数据分为不同的类别，预测新数据的类别。
（3）聚类挖掘：将相似的数据归为一类，发现数据中的自然分组。
（4）异常检测：识别数据中的异常值，分析其产生的原因。
三、数据挖掘在头歌实践教学中的应用1. 教学资源分析通过对教学资源的分析，可以了解教学资源的使用情况，为教学资源的优化提供依据。
例如，通过关联规则挖掘，发现哪些教学资源被学生频繁使用，哪些资源使用率较低，从而调整教学资源分配。
2. 学生学习行为分析通过对学生学习行为的分析，可以了解学生的学习特点、学习需求和存在的问题。
例如，通过分类挖掘，将学生分为不同的学习类型，针对不同类型的学生制定个性化的教学策略。
3. 教学效果评估通过数据挖掘技术，可以对教学效果进行评估。
例如，利用聚类挖掘，将学生按照学习效果分为不同的群体，分析不同群体之间的差异，为教学改进提供参考。
4. 教学资源推荐根据学生的学习特点和需求，利用数据挖掘技术为学生推荐合适的教学资源。
例如，通过关联规则挖掘，为学生推荐与其学习兴趣相关的课程、资料等。
韩家炜-数据挖掘概念与技术-第1章
1.1.2 数据挖掘是信息科技的进化
数据挖掘技术可以被发展的几个阶段： 数据收集和数据库创建、数据管理（数据存储， 检索和数据库事务处理）、高级数据分析（数据 仓库和数据挖掘）。
从1960年开始，数据库和信息科技开始从 最初的文件处理系统进化到更复杂和功能更强大 的数据库系统。
• 这个领域是年轻、动态变化并且前景乐观 的。
• 数据挖掘正在并且将会持续的将我们大踏 步的从数据时代跃入即将到来的信息时代。
• 举例1.1 数据挖掘将一个大数据集转化成知识
– 搜索引擎（例如google)每天接收到数以亿计的查询请 求。每一个请求都看成是用户描述他（她）需要的信 息的一个事务。搜索引擎能从如此巨大的查询请求的 数据集中学习到什么样新的有用的知识呢？
关系数据库是一系列的表，表都有表名，一系 列的属性，和一系列的记录。关系数据库可以通 过数据库查询语句来检索记录。
对关系数据库挖掘时，是想要发现趋势或者数 据模式。比如，分析客户数据预测新用户的信用 风险，基于他们的收入、年龄和以前的信用信息。 还可以用来发现差异，比如，发现包装商品或者 显著提升价格的变化。
• 1.4 What kinds of Patterns Can be Mined? • 1.5 Which Technologies Are Used? • 1.6 Which Kinds of Applications Are Target? • 1.7 Major Issues in Data Mining • 1.8 Summary
数据描述
数据描述是总结目标类别数据的一般特征。 数据一般通过查询来收集。例如，想研究上一 年销售额增长了10%的软件产品，可以通过SQL查询语 句来进行。 有多种数据描述的方法。可以使用基于统计测 量和散点图的简单数据总结。基于数据立方的OLAP操 作可以使用在特定维度空间的用户控制的数据摘要。 面向属性的归纳技术也可以用来描述数据。 描述的结果可以通过多种图表展现，包括饼图、 柱状图、曲线、高维数据立方体和多维表、交叉表等。 也可以使用规则形式的广义关系来表示。