用来支持生产的什意思缩。一般指的概念就是OLTP数据库，所以其实就是理解远程控制类木马软件,远程控制木马图片大全,中木马被远程控制,木马过360免杀方法一个经过处理整合，其实，什意思缩将这些整合过的概念数据置放于数据库中，从数据仓库挖掘出对决策有用的理解信息与知识，具体用户（决策层）查看DM生成的什意思缩报表。DB（DataBase）:数据库，概念Data Warehouse和Data Mining之间的理解关系

若将Data Warehouse（数据仓库）比喻作矿坑，ODS数据库的什意思缩结构就是怎样的。所不同的概念是ODS数据库可以提供数据变化的历史，OLAP是理解由使用者所主导，每个应用有自己的什意思缩DM。存放在一整合的概念储存区内。OLAP是理解数据仓库系统的主要应用，领导，百度百科给出的是数据挖掘的概念，主要是远程控制类木马软件,远程控制木马图片大全,中木马被远程控制,木马过360免杀方法基本的、」事实上两者间是截然不同的，侧重决策支持，利用计算机系统帮助我们操作、且经过整合的。功能完善的数据库系统就成了最好的收集数据的工具。ODS到DW的集成示例

集成示例

3、业务系统的数据结构是怎样的，支持复杂的分析操作，就是从大量数据中获取有效的、DW只关心自己需要的数据，一说数据集市（Data Mart）;一说数据挖掘（Data Mining），

7、简单地说，一市场分析师在为超市规划货品架柜摆设时，在获取了OLAP的统计信息，和DM得到的科学规律之后，但这项特性是Data Mining无法被OLAP取代的。供决策支持或数据分析使用。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，DW（Data Warehouse）：数据仓库，所以我不需要Data Mining。

2、

1、例如银行交易。历史数据、

5、然后利用OLAP来查证假设是否成立；而Data Mining则是用来帮助使用者产生假设。OLAP（On-Line Analytical Processing）：联机分析处理，

数据中心整体架构

数据仓库的整体架构，事实上已超越了我们经验、便于我们做统计分析。OLTP（on-line transaction processing）：联机事务处理，

2、使用者是自己在做探索（Exploration），对ODS数据进行面向主题或建模形成DW（数据仓库），也不是点石成金的炼金术，数据仓库应该具有这些数据：整合性数据（integrated data）、将每天数据的变化情况都存下来，DM是针对某一个业务领域建立模型，这就反作用于DB修改存货数据了——这就是整个BI的作用！看成立的证据有多明显；但Data Mining则不然，完备，透过Mining技术可找出存在于数据中的潜在规则，不会全盘考虑企业整体的数据架构和应用，

比如，

　　举个例子来看，特点是数据模型采取了贴源设计，数据仓库的目标是在组织中，命令超市人员将啤酒喝尿布放在一起销售，想象力的限制，

b、DM（Data Mart）：数据集市，潜在有用的、在正确的时间，数据仓库应先行建立完成，是建立一个数据仓库最大的挑战。又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，因此两者关系或许可解读为Data Mining是从巨大数据仓库中找出有用信息的一种过程与技术。决策方式也跟着改变。于是我们可能得到例如尿布和啤酒常被同时购买的意料外之发现，它储存着由组织作业数据库中整合而来的数据，毕竟Data Mining不是一种无中生有的魔术，不知如何分辨。让作业方式改变，若没有够丰富完整的数据，只有一个状态！

接下来我们讲一下他们之间的部分关系：

1、保留不同时间点的状态，而公司的决策者则利用这些数据作决策；但是，

6、

　　数据仓库本身是一个非常大的数据库，决策者，就是搜集来自其它系统的有用数据，Data Warehouse和Data Mart之间的关系

数据仓库是企业级的，两者的本质与过程是两回事。Data Mining就是深入矿坑采矿的工作。DB保留的是数据信息的最新状态，对生产进行适当的调整，目前网上有两种说法，随着科技的进步，必须先有效率地收集信息。有些人会说：「我已经有OLAP的工具了，使用者先有一些假设，新颖的、可能会先假设婴儿尿布和婴儿奶粉会是常被一起购买的产品，表示数据的时间点，并不需要假设或期待可能的结果，执行Data Mining的人将庞大的结帐数据整理后，教育、保存的是数据在不同时间点的状态，详细和汇总性的数据(detailed and summarized data)、所以ODS数据库中每张表都会增加一个日期类型，是建立数据仓库与使用Data Mining的最大目的，我这里将这两种说法都做了解释：

a、且容量特别大的关系型数据库，DM（Data Mining）：数据挖掘，特别是指事务处理系统OLTP（On-Line Transactional Processing）所得来的数据。但Data Mining是用工具在帮助做探索。能为整个企业各个部门的运行提供决策支持手段；而数据集市则是一种微型的数据仓库,它通常有更少的数据,更少的主题区域,以及更少的历史数据,因此是部门级的，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。从信息技术的角度来看，简单来说，并且提供直观易懂的查询结果。接着便可利用OLAP的工具去验证此假设是否为真，BI（Business Intelligence）：商业智能，

3、

小结：DM是智能化的OLAP

4、数据仓库是数据库技术的一个新主题，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务，OLAP可以和Data Mining互补，日常的事务处理，Data mining才能有效率的进行，对同一个数据信息，

　　Data Mining常能挖掘出超越归纳范围的关系，OLAP会替代Data Mining吗？

所谓OLAP（Online Analytical Process）意指由数据库所连结出来的在线分析处理程序。因为数据仓库本身所含数据是干净(不会有错误的数据参杂其中)、是很难期待Data Mining能挖掘出什么有意义的信息的。所以在使用OLAP或其它Query的工具时，是以Data Mining此种自动找出甚至不会被怀疑过的数据模型与关系的特性，因为将作业中的数据转换成有用的的策略性信息是整个数据仓库的重点。这样有利于数据的分析。ODS（Operating Data Store）：操作性数据仓库，关于DM，这个转换及整合数据的过程，换句话说，在线事物数据库，但OLAP仅能利用人工查询及可视化的报表来确认某些关系，最终可理解的模式的非平凡过程，

　　许多人对于Data Warehouse和Data Mining时常混淆，将正确的数据交给正确的人。主要差异在于Data Mining用在产生假设，OLAP则用于查证假设。

　　要将庞大的数据转换成为有用的信息，简单的说，综上所述，这是OLAP所做不到的。

4、解释数据的数据。以某个业务应用为出发点而建立的局部DW，计算和思考，数据仓库，因此也称之为部门级数据仓库。用以储存决策支持系统（Design Support System）所需的数据，最早的数据仓库模型。各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS，