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怎么理解數(shù)據(jù)挖掘和olap 數(shù)據(jù)挖掘與OLAP的區(qū)別?

數(shù)據(jù)挖掘與OLAP的區(qū)別?OLAP與數(shù)據(jù)挖掘DM具有本質(zhì)區(qū)別(1)功能不同數(shù)據(jù)挖掘DM的功能在于知識發(fā)現(xiàn)KDD。如:數(shù)據(jù)挖掘DM中的“分類”包括:貝葉斯分類、粗糙集分類、決策樹分類等,是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知

怎么理解數(shù)據(jù)挖掘和olap 數(shù)據(jù)挖掘與OLAP的區(qū)別?

數(shù)據(jù)挖掘與OLAP的區(qū)別?

OLAP與數(shù)據(jù)挖掘DM具有本質(zhì)區(qū)別

(1)功能不同

數(shù)據(jù)挖掘DM的功能在于知識發(fā)現(xiàn)KDD。如:數(shù)據(jù)挖掘DM中的“分類”包括:貝葉斯分類、粗糙集分類、決策樹分類等,是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識規(guī)則,是“透過現(xiàn)象看本質(zhì)”;

而聯(lián)機(jī)分析OLAP的功能在于“統(tǒng)計”和統(tǒng)計結(jié)果的展示,是“現(xiàn)象”和“表象”,不能實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘DM的知識發(fā)現(xiàn)KDD功能。

(2)數(shù)據(jù)組成不同

數(shù)據(jù)挖是從混沌的、具有巨大噪聲的數(shù)據(jù)中提煉知識規(guī)則;

而聯(lián)機(jī)分析OLAP只是從已經(jīng)規(guī)范化的、純凈的關(guān)系數(shù)據(jù)庫中組織數(shù)據(jù)。

(3)知識與數(shù)據(jù)的關(guān)系不同

數(shù)據(jù)挖掘DM是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識KDD;

而聯(lián)機(jī)分析OLAP是利用人已知的知識來有意識地組織和使用數(shù)據(jù)。

(4)基本方法不同

數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)模型和算法;

而OLAP不需要數(shù)學(xué)模型和算法支持,只與數(shù)據(jù)倉庫和OLAP自身知識相關(guān)。