数据仓库和数据挖掘 第三章OLAP
数据仓库、O L A P和数据挖掘的比较分析
数据挖掘：则应用不同的算法，向用户揭示数据间的规律性，从而辅助商业决策。
一、数据仓库、OLAP 和数据挖掘的 关系和区别分析
2. OLAP 和数据挖掘的区别与联系
OLAP:基于用户假设驱动，通过OLAP 证实或推翻这些假设，是演绎推理过程；限于 结构化数据，侧重与用户交互、快速响应及提供多维视图。 数据挖掘:通过归纳方式，海量数据中主动找寻模型，自动发掘数据中价值信息。主 动权交给挖掘工具，能分析文本、空间和多媒体非结构化数据。 OLAP与数据挖掘互补：OLAP 分析结果为数据挖掘提供分析依据；数据挖掘可以拓 展OLAP 分析深度，发掘更复杂、细致信息。
数据仓库、O L A P 和数据挖掘的比较分析
目录
一、数据仓库、OLAP 和数据挖掘的关系 和区别分析 二、数据仓库、OLAP 和数据挖掘在银行 业中的应用与比较
一、数据仓库、OLAP 和数据挖掘的 关系和区别分析
1.数据仓库、OLAP 和数据挖掘的关系
数据仓库：将来自于各种数据源的数据，根据不同的 主题进行存储，并对原始数据 进行抽取、转换和加载等一系列筛选和清理工作。 OLAP ：则将数据通过多维视角和多种层次向用户进行多方式的呈现。
二、数据仓库、OLAP 和数据挖掘在 银行业中的应用与比较
2.OLAP的展现
OLAP 技术提供了对数据仓库中的数据进行复杂显示和分析的方法。 银行管理人员或业务人员可以对数据仓库中的数据进行旋转、切片、钻取等分 析操作，并通过专业图表展现给用户，获取直观的分析结果，得到或验证结论与假
设。
二、数据仓库、OLAP 和数据挖掘在 银行业中的应用与比较
未来，DW(数据仓库) ＋OLAP（联机分析处理）＋ DM（数据挖掘）
-->DSS（决策支持系统）这种模式一定会因其融合三者的特性而产生的强 大辅助决策功能得到广泛应用，成为未来金融信息化发展的焦点所在。
Lecture 3 数据仓库与OLAP技术概述
2011年3月1日星期二
Data Mining: Concepts and Techniques
2
什么是数据仓库?
有多种但并不严格的定义 与操作数据库相隔离并单独维护的一个用来支 持决策过程的数据库 一个用来对整理过的历史数据进行分析以便支 持信息处理的固定平台. “数据仓库是面向主题的、集成的、时变的、非易 失的数据集合，它用来支持管理部门的决策过 程”—W. H. Inmon
location,supplier
2-D cuboids
time,supplier
time,item,location
time,location,supplier
3-D cuboids
time,item,supplier
item,location,supplier
time, item, location, supplier
2011年3月1日星期二 Data Mining: Concepts and Techniques 19
度量的分类 II
整体的（holistic）: 如果描述它的子聚集所需的存 储没有一个常数界，即不存在一个具有M个参数的 代数函数进行这一计算（其中M是常数）。如, median(), mode(), rank()。
2011年3月1日星期二 Data Mining: Concepts and Techniques 15
星型模式
time
time_key day day_of_the_week month quarter year
item
Sales Fact Table time_key item_key branch_key
branch
branch_key branch_name branch_type
4数据挖掘概念与技术_第三章_数据仓库和OLAP技术1
数据挖掘：概念与技术
to_location dollars_cost
units_shipped
shipper
shipper_key shipper_name location_key shipper_type 20
DMQL 中的立方体定义语法
立方体定义 (Fact Table)
define cube <cube_name> [<dimension_list>]: <measure_list>
2019/11/13
数据挖掘：概念与技术
12
由表和电子数据表到数据立方体
数据仓库和OLAP工具基于多维数据模型，以数据立方体的方式观察数 据
数据立方体,如销售, 从多维角度对数据建模和观察
维度表, 如 item (item_name, brand, type), or time(day, week, month, quarter, year)
branch
branch_key branch_name branch_type
Measures
2019/11/13
事实星座型例子
Sales Fact Table
time_key item_key
branch_key
item
item_key item_name brand type supplier_type
Measures
Sales Fact Table time_key item_key branch_key
location_key units_sold
dollars_sold avg_sales
2019/11/13
数据挖掘：概念与技术
数据仓库与OLAP技术概述
湘潭大学商学院 管理科学与工程 韦波
■ 数据仓库的设计和构造步骤 为设计有效的数据仓库，需要理解和分析商务需求，并构造商务分析 框架。 ● 关于数据仓库的设计，有四种不同的视角： ◆自顶向下视图 可以选择仓库所需的相关信息，这些信息能够满足 当前和未来商务的需求。 ◆数据源视图 揭示操作数据库系统收集、存储和管理的信息。这 些信息可能以不同的详细程度和精度建档，存放在由个别数据源表 到集成的数据源表中。 ◆数据仓库视图 包括事实表和维表。提供存放在数据仓库内 部的信息，包括预计算的总和与计数，以及提供历史背景 的关于源、原始日期和时间等信息。 ◆商务查询视图 从最终用户的角度透视数据仓库的数据
■、操作数据库系统与数据仓库的区别
联机操作数据库系统的主要任务是执行联机事务和查询处理。 这种系统称作联机事务处理系统（OLTP)。 数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或知识工人提供 服务，这种系统可以用不同的格式组织和提供数据，以满足不同用 户的各种需求。这种系统称作联机分析处理（OLAP)系统。 OLTP和OLAP的主要区别概述如下： ●用户和系统的面向性不同：OLTP系统是面向顾客的； OLAP系统是面向市场的，用于知识工人的数据分析。 ●数据内容不同：OLTP系统管理当前数据。通常，这 种数据太琐碎，难以用于决策；OLAP系统管理大量历史数 据，提供汇总和聚集机制，并在不同粒度级别上存储和管 理信息。
湘潭大学商学院 管理科学与工程 韦波
●从结构的角度看，有三种数据仓库模型 ◆企业仓库 企业仓库收集了整个组织关于主题的所有信息，它提供 企业范围内的数据集成，通常来自一个或多个数据库系统或外部 信息提供者，并且是跨功能的。 ◆数据集成 数据及时包含企业范围数据的一个子集，对于特定的用 户群是有用的，其范围限定于限定的主题。 ◆虚拟仓库 虚拟仓库是操作数据库视图的集合，为了有效地处理查 询，只有一些可能的汇总视图可以物化。虚拟仓库易于建立，但 需要操作数据库服务器具有剩余能力。
数据仓库、OLAP和数据挖掘的比较分析
数据仓库、OLAP和数据挖掘的比较分析我国银行的信息化可以大致划分为3个阶段：业务自动化、数据集中化、管理信息化。
以工、农、中、建、交为代表的综合性大型商业银行都已陆续完成了第二阶段的转变——数据集中。
如何运用银行在历年经营中积累的海量数据，利用信息技术的发展，将数据转变为信息，进而发觉其中存在的商业价值，是各大银行信息化第三阶段转变的关键。
数据仓库、OLAP和数据挖掘等信息技术经历了数年的应用与发展，不断趋于成熟和完善，它们为银行的信息化管理提供了可靠的技术支撑平台。
一、数据仓库、OLAP和数据挖掘的关系和区别分析1.数据仓库、OLAP和数据挖掘三者之间的关系在比较成熟的系统中，数据分析过程都是基于以数据仓库为基础，OLAP和数据挖掘相辅相成的分析模式（如图1所示）。
数据仓库将来自于各种数据源的数据，根据不同的主题进行存储，并对原始数据进行抽取、转换和加载等一系列筛选和清理工作。
OLAP则将数据通过多维视角和多种层次向用户进行多方式的呈现。
数据挖掘则应用不同的算法，向用户揭示数据间的规律性，从而辅助商业决策。
比如，在银行间盛行的CRM（客户关系管理）的应用中，数据仓库以面向“客户”为主题进行数据筛选、存储；OLAP负责分析客户的基本信息、储蓄账户信息、历史余额信息、银行交易日志等，以动态分析报表、直方图、折线图、饼图等形式展现给管理者，让他们从多方面了解和掌握客户的动态，从而发现客户的交易习性、客户流失形式，更好地针对不同类型的客户，在不同时期进行适应性产品的营销活动。
数据挖掘则可以通过历史数据建立模型，在拟合历史的基础上，分析未来趋势，判断哪些因素的改变将很可能意味着客户的最终流失，进而避免其发生。
2.从数据库到数据仓库传统的数据库技术可以划分为两大类：操作型和分析型。
操作型也称为事务处理，是对数据库联机的日常操作，通常是对一个或一组记录的查询和修改，主要是为企业的特定应用服务，注重响应时间，数据的安全性和完整性；分析型是针对特定问题的联机访问和分析，通过对信息多种可能的观察形式进行稳定、一致和交互性的存取，允许分析人员对数据进行深入观察。
数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术
数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术数据仓库是一个存储大量数据的系统，用来支持管理决策或进行分析工作。
而在数据仓库中，OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术是两个非常重要的组成部分。
本文将分别介绍OLAP和数据挖掘技术在数据仓库中的应用，以及它们之间的关系。
一、OLAP技术在数据仓库中的应用OLAP技术是一种多维数据分析技术，它能够帮助用户从不同的角度来分析大量的数据。
在数据仓库中，OLAP技术通常用来进行交互式的分析，通过多维数据立方体来显示数据的不同维度和度量。
这种分析方式可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。
1.1多维数据立方体在数据仓库中，多维数据立方体是OLAP技术的重要组成部分。
它是一个由多维数据组成的数据模型，可以用来展示多个维度和度量的交叉分析结果。
用户可以通过多维数据立方体来进行交互式的数据分析，例如可以通过不同的时间维度来观察销售额的分布情况，或者通过不同的产品维度来观察销售数据的变化趋势。
1.2 OLAP操作OLAP操作是指用户对多维数据立方体进行的各种分析和查询操作。
常见的OLAP操作包括切片、切块、旋转、钻取和钻取等。
这些操作可以帮助用户对数据进行更加深入的分析，发现数据之间的关联性和趋势性。
例如，用户可以通过切片操作来对数据进行过滤，只展示特定条件下的数据分析结果；通过切块操作来对数据进行分组，观察不同组别之间的数据分布情况。
1.3 OLAP技术的优势OLAP技术在数据仓库中有很多优势。
首先，它可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。
其次，它可以帮助用户进行交互式的数据分析，用户可以根据自己的需求来灵活地对数据进行查询和分析。
最后，它还可以帮助用户进行数据的可视化分析，通过图形化的方式来展示数据的分布情况和变化趋势。
二、数据挖掘技术在数据仓库中的应用数据挖掘技术是一种从大量数据中发现隐藏的模式和规律的技术，它可以帮助用户从海量的数据中发现有价值的信息。
CH2数据仓库和数据挖掘的OLAPPPT课件
概念分层
偏序相关(具体见3,4章) year
quarter
month week
day
多维数据模型的OLAP操作
上卷操作,通过维规约,在数据立方体上进行聚 集.
下钻操作,是上卷操作的逆操作,由不太详细的 数据到更详细的数据.
切片和切块,切片在给定的数据立方体的一个 维上进行选择,切块则是在两个或两个以上的 维进行选择.
定义模式的例子
定义图2-4的星型模式: 定义立方体: Define cube
sales_star[time,item,branch,location]: dollars_sold=sum(sales_in_dollars), units_old=count(*)
定义维
Define dimension time as (time_key,day,day_of_week,month,quarter, year)
s.item_key=i.item_key and s.branch_key=b.branch_key and s.loation_key=l.location_key Group by s.time_key,s.item_key,s.branch_key,s.location_ke y
全序相关 Country City
数据库设计: OLTP采用实体-联系ER模型和面向应用的 数据库设计. OLAP采用星型或雪花模型和面向主题的数 据库设计. 视图: OLTP主要关注一个企业或部门内部的当前 数据,不涉及历史数据或不同组织的数据 OLAP则相反.
访问模式: OLTP系统的访问主要由短的原子事务组成. 这种系统需要并行和恢复机制. OLAP系统的访问大部分是只读操作.
数据存储从历史的角度提供信息.数据仓 库的关键结构,隐式或显式地包含时间元 素.
2023年数据仓库与数据挖掘讲课笔记
第二周: 2023/9/4第三讲: 数据仓库的多维数据模型数据仓库多维数据模型（Multi-Dimensional Data Model）是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型, 其基本的应用是为了实现OLAP（Online Analytical Processing）。
1.度量值（Measure）度量值是决策者所关心的具有实际意义的数值。
例如, 销售量、库存量、银行贷款金额等。
度量值是所分析的多维数据集的核心, 它是最终用户浏览多维数据集时重点查看的数值数据。
2.事实数据表（Fac.Table）度量值所在的表称为事实数据表, 事实数据表中存放的事实数据通常包含大量的数据行。
事实数据表的重要特点是包含数值数据（事实）, 而这些数值数据可以记录汇总以提供有关单位运作历史的信息。
3.维度成员（Dimension Member）维的一个取值称为该维的一个维度成员（简称维成员）。
假如一个维是多级别的, 那么该维的维度成员是在不同维级别的取值的组合。
例如, 考虑时间维具有日、月、年这3个级别, 分别在日、月、年上各取一个值组合起来, 就得到了时间维的一个维成员, 即“某年某月某日”。
4.维度表（Dimensio.Table）包含维度信息的表是维度表, 维度表包含描述事实数据表中的事实记录的特性。
1.维度表和事实表互相独立,又互相关联并构成一个统一的模式。
构建多维数据集时常用的架构:2.星型模式星型模式是一种多维的数据关系,它由一个事实表(Fact Table)和一组维表(Dimens ion Table)组成。
每个维表都有一个维作为主键, 所有这些维的主键组合成事实表的主键。
事实表的非主键属性称为事实 (Fact),它们一般都是数值或其他可以进行计算的数据; 而维表大都是文字、时间等类型的数据, 按这种方式组织好数据我们就可以按照不同的维(事实表的主键的部分或所有)来对这些事实数据进行求和(summary)、求平均(average)、计数(count)、比例(percent)的聚集计算, 甚至可以做20-80 分析。
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术[1]
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数据仓库和数据挖掘的OLAP技术[1]
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OLTP系统和OLAP系统的比较
特征
任务特点 面向 用户 功能 DB设计 数据 视图 任务单位 访问数据量 用户数 DB规模 优先性 度量
OLTP
操作处理 事务 办事员、DBA、数据库专业人员 日常操作 基于E-R，面向应用 最新的、详细的 详细的、二维关系型 简短的事务 数十个 数千个 100M-数GB 高性能、高可用性 事务吞吐量
define dimension time as (time_key, day, day_of_week, month, quarter, year define dimension item as (item_key, item_name, brand, type, supplier(suppl supplier_type)) define dimension branch as (branch_key, branch_name, branch_type) define dimension location as (location_key, street, city(city_key, province_or
雪花模式实例 time time_key day day_of_the_week month quarter year
branch
branch_key branch_name branch_type
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Measures
Sales Fact Table
time_key item_key branch_key location_key units_sold dollars_sold avg_sales
[计算机硬件及网络]3、数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
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2019/2/18
3.1 什么是数据仓库？
2019/2/18
3
什么是数据仓库?
数据仓库的定义很多，但很难给出一种严格的 定义
它是一个提供决策支持功能的数据库，它与组织机 构的操作数据库分别维护。 它允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史 数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。
11
OLTP VS. OLAP(2)
数据视图
当前的、企业内部的数据 VS. 经过演化的、集成的 数据 事务操作 VS. 只读查询（但很多是复杂的查询）
访问模式
任务单位
简短的事务 VS. 复杂的查询
数十个 VS. 数百万个
12
访问数据量
2019/2/18
OLTP VS. OLAP(3)
16
多维数据模型围绕中心主题组织，该主题用事实表表示
2019/2/18
多维数据模型 (2) ——示例
time 维表
time_key day day_of_the_week month quarter year
item 维表 Sales 事实表 time_key
item_key item_name brand type supplier_type
异构数据库的集成方法
传统的异构数据库集成:（查询驱动）
在多个异构数据库上建立包装程序（wrappers）和中介程 序（mediators ）。 查询驱动方法——当从客户端传过来一个查询时，首先使 用元数据字典将查询转换成相应异构数据库上的查询；然 后，将这些查询映射和发送到局部查询处理器。 将来自多个异构源的信息预先集成，并存储在数据仓库中， 供直接查询和分析。
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
OLTP 和 OLAP
操作数据库系统的主要任务是联机事务处 理OLTP 数据仓库在数据分析和决策方面为用户提 供服务,这种系统称为联机分析处理OLAP
OLTP 和 OLAP的区别
特性 特性 面向 用户 功能 DB设计 OLTP 操作处理 事务 办事员 DBA 日常操作 E-R 面向应用 OLAP 信息处理 分析 知识工人 决策支持， 星型/雪花 面向主题
访问记录 数十个 数量 用户数 数千 DB规模 优先 度量 100MB到 GB 高性能，高可靠 事务吞吐量
为什么需要分离的数据仓库
分离操作数据库系统和数据仓库的主要 原因是提高两个系统的性能.操作数据库系 统是为已知的任务和负载设计的,而数据仓 库的查询通常是复杂的,涉及大量数据在汇 总级的计算,在操作数据库系统上处理 OLAP查询,可能会大大降低操作任务的性 能.
数据立方体
数据立方体可以看作 (维1，维2,…维n, 事实1，..事实m)
N-D立方体。
方体格
给定一个维的集合，我们可以构造方体的 格，每个在不同的汇总或group by 显示数 据。方体的格称作数据立方体。 基本方体
• 存放最低层汇总的方体
顶点方体
• 最高层次的汇总
多维数据库模式
星型,雪花和事实星座模式是主要的存在形式 星型模式包含一个大的包含大批数据的事实 表和一系列维表. 雪花模式是星型模式的变种,不同的是将某 些维表规范化. 事实星座模式对应多个事实表共享维表.
多维数据模型
数据仓库和OLAP工具基于多维数据模型, 该模型将数据看作数据立方体形式 数据立方体允许以多维对数据建模和观察.
数据立方体
第三章 OLAP
4
3.1.1 联机分析的概念
一、. OLAP的概与操作 1、OLAP的概念
A.变量：变量是数据的实际意义，它主要描述数据“是什么”。 B.维：维是人们观察数据的特定角度。是考虑问题时的一类属
性，该类属性的集合就构成一个维(时间维、地理维等)。 C.维的层次：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可
客户端 软件
客户端 软件
28
OLTP、ROLAP与MOLAP模式
29
ROLAP的星型模式(Star Schema)
Budget
事实表：用来存储事实的度量值和各个维的码值。
维 表：用来存放维的元数据（维的层次、成员类别等描述信息）。
30
MOLAP的多维立方体(Multicube)
31
数据组织形式
上等同。
25
OLAP的准则(E.F.Codd 1993)
准则7 : 动态的稀疏矩阵处理准则－OLAP服务器的物理结构 适用于特定的发现模式，能提供优化的稀疏矩阵处理 （有效存储数据）。
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术(武汉大学李春葆)
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术(武 汉大学李春葆)
n 不同的功能和不同的数据: q 历史数据：决策支持需要历史数据，而这些数据在操作 数据库中一般不会去维护。 q 数据汇总：决策支持需要将来自异种源的数据统一（如 聚集和汇总）。 q 数据质量：不同的源使用不一致的数据表示、编码和格 式，对这些数据进行有效的分析需要将他们转化后进行 集成。
据。例如，某超市确定以分析客户的购买行为为主题建 立数据仓库，则我们只需将与客户购买行为相关的数据 提取出来，而超市服务员工的数据就没有必要放进数据 仓库。
现有的数据仓库产品几乎都提供各种关系型数据接口， 提供提取引擎，从关系型数据中提取数据。
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术(武 汉大学李春葆)
（2）数据转换（Data Transform） 由于业务系统可能使用不同的数据库厂商的产品，比
张三 1201
┇ ┇ ┇┇
成绩事实表
学生 1001 1002 1005 ┇
课程 2001 2002 2004
┇
分数 89 83 90
┇
课程维表
课程 编号 名称
2001 1
C++
┇ ┇┇
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术(武 汉大学李春葆)
两个系统数据组织模式比较示例1
OLTP系统是为了快速回答简单查询，而不是为了存储 分析趋势的历史数据而创建的。一般的OLTP提供了大量的 原始数据，这些数据不易被分析。
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术(武 汉大学李春葆)
数据仓库中的OLAP技术与数据挖掘应用实践
数据仓库中的OLAP技术与数据挖掘应用实践在当今信息化的时代，数据成为了企业运营和决策的重要依据。
为了更好地管理和利用数据，数据仓库的建设成为了各大企业的重要任务之一。
数据仓库中的OLAP技术和数据挖掘技术则成为了企业数据分析和决策支持的重要工具。
本文将从数据仓库中OLAP技术的基本概念和应用、数据挖掘的基本概念和技术以及数据仓库中的OLAP技术与数据挖掘的应用实践这三个方面进行探讨，以帮助读者更好地理解数据仓库中的OLAP技术与数据挖掘的应用实践。
一、数据仓库中的OLAP技术的基本概念和应用1.数据仓库中OLAP技术的基本概念OLAP（On-Line Analytical Processing）是一种用于多维数据分析的技术。
通过对数据进行多维分析，OLAP技术能够帮助企业更好地理解数据，发现数据之间的关联关系和规律。
OLAP技术可以帮助企业进行数据切片、数据切块、数据旋转和数据钻取等操作，以实现对数据的全方位、多角度的分析。
在数据仓库中，OLAP技术通常被用于决策支持系统。
数据仓库中的数据多为历史数据，而决策支持系统需要对历史数据进行分析和挖掘，以帮助企业领导层进行决策。
OLAP技术能够帮助企业领导层对数据进行直观、快速的分析，从而更好地理解企业的运营和发展状况，为决策提供更科学、更准确的依据。
2.数据仓库中OLAP技术的应用在数据仓库中，OLAP技术通常被应用于数据分析、报表生成和数据可视化等方面。
通过OLAP技术，企业可以实现对数据的灵活、多维分析，帮助企业更好地理解数据，发现数据之间的规律和关联关系，从而为企业的决策提供更有力的支持。
数据仓库中OLAP技术的应用主要包括以下几个方面：（1）数据分析：数据仓库中的数据通常包含大量的历史数据，企业需要对这些数据进行深入的分析，以发现数据之间的关联关系和规律。
通过OLAP技术，企业可以实现对数据的多维分析，帮助企业更好地理解数据，为企业的决策提供更科学、更准确的依据。
数据仓库_olap和数据挖掘之间的关系
数据仓库，olap与数据挖掘之间的关系要说明他们的关系，不得不说说商务智能。
从技术角度看，商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础，经由联机分析处理工具、数据挖掘工具加上决策规划人员的专业知识，从数据中获得有用的信息和知识，帮助企业获取利润。
数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的的数据集合，它有面向主题、集成、相对稳定、随时间不断变化四个特性，将数据仓库与传统的面向事务处理的数据库区分开来。
数据仓库的关键技术包括数据的抽取、清洗、转换、加载和维护技术。
联机分析处理（OLAP）是以海量数据为基础的复杂分析技术。
它支持各级管理决策人员从不同的角度、快速灵活地对数据仓库中的数据进行复杂查询和多维分析处理，并且能以直观易懂的形式将查询和分析结果展现给决策人员。
OLAP使用的逻辑数据模型为多维数据模型。
常用的OLAP多维分析操作有上卷、下钻、切片、切块、旋转等。
多维数据模型在物理实现时，主要有三种方式：ROLAP结构、MOLAP结构和HOLAP结构。
其中ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，MOLAP是基于多维数据组织的OLAP实现，HOLAP是基于混合数据组织的OLAP实现。
数据挖掘(Data Mining)是从海量数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识的过程。
数据挖掘的数据有多种来源，包括数据仓库、数据库或其他数据源。
所有的数据都需要再次进行选择，具体的选择方式与任务相关。
挖掘的结果需要进行评价才能最终成为有用的信息，按照评价结果的不同，数据可能需要反馈到不同的阶段，重新进行分析计算。
数据挖掘的常用方法包括关联分析、分类和预测、聚类、检测离群点、趋势和演变分析等。
可以说：联机分析处理和数据挖掘是数据仓库之上的增值技术。
在理论研究上，OLAP技术的研究人员主要来自数据库界，重点研究CUBE 压缩与计算、实体化视图的选择与维护、多维数据的索引和多维查询处理等技术，以便能够在海量数据上提供秒级的分析请求响应时间。
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3.1.1 联机分析的概念
2、OLAP的基本操作 OLAP的基本操作是指对以多维形式组织起来的数据采取
切片、切块、旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使最终 用户能从多个角度、多侧面地观察数据仓库中的数据，从而 深入地了解包含在数据中的信息和内涵。
3.1.1 联机分析的概念
A.多维的切片：在多维分析过程中，如果对多维数据集的某个 维选定某一维成员，这种选择操作就称为切片。
3.1 联机分析的概念与特性
定义1 ：联机分析处理(On- Line Analytical Processing, OLAP) 是一类软件技术，它针对特定问题的联机数据访问和分 析，可使决策者通过对信息的多种观察角度进行快速、一致和 交互的存取，以获得对信息的深入理解。 OLAP的特点：
➢ 在线：快速响应、交互操作（可由C/S结构实现） ➢ 多维：信息已变换，可以在不同维观察数据
在切片的概念中，有以下两个重要的概念必须掌握： ➢ 多维数据集的切片数量多少是由所选定的那个维的维成 员数量的多少所决定的。 ➢ 进行切片操作的目的是使人们能够更好地了解多维数据 集，通过切片的操作可以降低多维数据集的维度，可使 人们将注意力集中在较少的维度下进行观察。
OLAP的分析方法(一)切片、切块
139
97
69
62
4季度 55 82 94
2002年 2003年
1季度 2季度 3季度 4季度
1季度 2季度 3季度 4季度北京市 123 56 45 66 134 56 23 55
上海市 134 103 98 87 102 139 97 82
天津市 67 73 59 96 73 69 62 94
二、维关系
解的信息。 （3） 维度表中不要出现无关的数据。 （4）事实表中不要包含汇总数据，事实表中所包含的用户需要访问的数据应该具有
必需的粒度，这些数据应该是同一层次的数据。 （5）对事实表和维度表中的关键字必须创建索引，同一种数据尽可能使用一个事实
表。 （6）保证数据的参照完整性，是事实表中的所有数据都出现在所有的维度表中，避
OLAP的分析方法(二)钻取
按
1995年
时
间
按
60
维
时
向
间
上
维
卷
向
取
下
钻
取
OLAP的分析方法(三)旋转
北京市 上海市 天津市
2002年 1季度 123 134 67
2季度 56 103 73
3季度 45 98 59
4季度 66 87 96
1季度 134 102 73
2003年
2季度
3季度
56
23
视图和分析，包括对层次维和多重层次维的支持。事实上，多维分析 是分析企业数据最有效的方法，是OLAP的灵魂。 （4）信息性。不论数据量有多大，也不管数据存储在何处，OLAP系统应能 及时获得信息，并且管理大容量信息。 （5）共享性。共享性是在大量用户间实现潜在地共享秘密数据所必须的安 全需求。
2. OLAP与数据仓库
3.1.1 联机分析的概念
一、. OLAP的概念与操作 1、OLAP的概念
A.变量：变量是数据的实际意义，它主要描述数据“是什么”。 B.维：维是人们观察数据的特定角度。是考虑问题时的一类属性，该类属性
的集合就构成一个维(时间维、地理维等)。 C.维的层次：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程
维成员的类进行分析。这两种分析的操作是不同的。
3.1.2 联机分析的特性
1.OLAP特性 （1）快速性。用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。要求系统能在几
秒钟内对用户的多数分析要求做出反应。 （2）可分析性。OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。
尽管系统可以事先编程，但并不意味着系统定义了所有的应用。 （3）多维性。多维性是OLAP的关键属性。系统能够提供对数据分析的多维
在数据仓库中，OLAP和数据仓库是密不可分的，但是两者是不同的概 念。
数据仓库是一个包含企业历史数据的大规模数据库，这些历史数据要 用于对企业的经营决策提供分析和支持。
2. OLAP与数据仓库
业务处理系统
第三层
第二层
数据抽取
数据准备区
数据清理、转换
数据加载
第一层 客户端
数据仓库
OLAP服务器 多维化
免事实表中的某些数据行在立方体进行聚集运算时没有参加过来。
3.1.3 联机分析准则
OLAP是介于客户与数据仓库之间的数据分析处理系统，它需要对来自 数据仓库的数据进行多维处理和分析，因此在系统的构造中常常采用 三层客户/服务器结构。
1、维的层次关系 在OLAP应用中，经常涉及对维的层次关系分析。 这种不同层次关系的出现完全取决于用户的分析应用需要以及对数据
组织的详略要求。 有关维的层次信息需要存储在元数据中。 2、维的类关系 在OLAP的应用中，常常涉及对维成员的分类与归纳，即在查询中根据
用户关于类别的要求对所有维成员进行分类。 在OLAP应用中，有的需要按照维的层次关系进行分析，有的需要按照
度不同的多个描述方面，这时称这多个描述方面为维的层次。(时间 维：日期、月份、季度、年)。
3.1.1 联机分析的概念
D.维成员：维的一个取值称为该维的一个维成员、如果一个维 是多层次的，那么该维的维成员是由各个不同维层次的取值组 合而成。 E.多维数组：一个多维数组可以表示为：维1，维2，…，维n ，变量。(时间，地区，产品，销售额) F.数据单元（单元格）。多维数组的取值称为数据单元。 (2000年1月，上海，笔记本电脑，$100000)
处理
可视化处理
图3-2 数据仓库与OLAP关系
2. OLAP与数据仓库
从OLAP使用的效率角度考虑，在设计数据仓库是应该考虑如下因素： （1）尽可能使用星型架构，如果采用雪花结构，就要最小化事实表底层维度表以后
的维度表数量。 （2）为用户设计包含事实表的维度表，这些维度表应该包含有意义的、用户希望了
第三章 联机分析处理
第3章 联机分析处理
3.1 联机分析的概念与特性 3.1.1 联机分析的概念 3.1.2 联机分析的特性 3.1.3 联机分析准则
3.2 多维OLAP和关系OLAP 3.2.1 MOLAP和ROLAP的概念 3.2.2 OLAP选择评价 3.2.3 OLAM
3.3 OLAP服务器及其工具评价