摘要:商业智能应用中的数据挖掘 智能应用的平台 在过去的二十年中,经济快速发展,组织机构普遍都收集了大量的商业数据。然而,拥有大量的数据并不意味着拥有了丰富的商业信息。
智能应用的平台 在过去的二十年中,经济快速发展,组织机构普遍都收集了大量的商业数据。然而,拥有大量的数据并不意味着拥有了丰富的商业信息。因此,商业智能需要进展到下一步——数据挖
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一、数据归约基本知识: 对于小型或中型数据集,一般的数据预处理步骤已经足够。但对真正大型数据集来讲,在应用数据挖掘技术以前,更可能采取一个中间的、额外的步骤-数据归约。本步骤中简化数据的主题是维
数据挖掘是SQL Server 2000中最令人激动的新功能之一。我将数据挖掘看作是一个能够自动分析数据以获取相关信息的过程,数据挖掘可以和任一关系数据库或者OLAP数据源集成使用,但它和OLAP
BI是商业智能(Busines lntelgellce)的缩写。这一概念最早在1990年提出。就是能够将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。BI的真正价值主要体现BI
图4显示的就是OLAP挖掘模式编辑器,中间的窗口显示了结果决策树的几个结点(图5显示的是一棵完整的决策树)图4右上方标题为“Content Navigator”(内容导航员)窗口用颜色表示数
本文主要讨论可以使决策支持系统(DSS)中的大型查询高效地执行的一些方法。这些查询通常都是访问较多数据的单纯 select 查询。下面是我们要讨论的一些方法: 1、建立适当的参照完整性约束;