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文檔簡(jiǎn)介
1、該論文首先對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、多維分析和數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了深入的分析與說(shuō)明,在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)方面,從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義出發(fā)對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作了全面的論述,并對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)組織作了描述;在多維分析上,對(duì)多維分析中的相關(guān)概念進(jìn)行的解釋,對(duì)多維分析和聯(lián)機(jī)事務(wù)分析進(jìn)行了對(duì)比;在數(shù)據(jù)挖掘中,對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的算法進(jìn)行了介紹和比較.其次,提出了一種從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取數(shù)據(jù)的最短路方法,以此方法便可完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)的提取以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建造,同時(shí)從多維分析中的各種操作出發(fā),對(duì)多維分
2、析中的切片、切塊、上卷、下鉆和旋轉(zhuǎn)操作進(jìn)行了剖析,并在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了市場(chǎng)營(yíng)銷中數(shù)據(jù)的分析和處理.再次,對(duì)數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘進(jìn)行了較深入的研究,引入了兩種對(duì)Apriori算法的優(yōu)化,第一種是AprioriTB算法,此算通過(guò)減少對(duì)掃描數(shù)據(jù)庫(kù)的大小實(shí)現(xiàn)了對(duì)Apriori算法效率的提高;第二種是TID算法,此算通過(guò)減少對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的掃描次數(shù)完成了對(duì)Apriori算法優(yōu)化.最后,從分類和聚類這兩種對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘方法出發(fā),研究了對(duì)客戶類型
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