Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Khai phá dữ liệu trong kinh doanh - Chương 3: Sử dụng công cụ OLAP trong khai phá dữ liệu

Bài giảng Khai phá dữ liệu trong kinh doanh - Chương 3: Sử dụng công cụ OLAP trong khai phá dữ liệu. Chương này cung cấp cho học viên những kiến thức về: tổng quan chung SQL server analysis service; xây dựng OLAP Cube; xây dựng Report; . Mời các bạn cùng tham khảo! | Association rules at the 1-item values of X Có thể sử dụng cách như trên đểtìm luật kết hợp của 1-item VD Consider the rule Milk Bread. Out of total 12 transactions Milk occurs 9 times while Milk Bread occurs 7 times. The rule has a support level of 7 12 or 58 percent and a confidence level of 7 9 or 77 percent . Thus the next valid association rule is as follows Milk Bread S 58 C 77 . KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH 133 Chương 3 Sử dụng công cụ OLAP trong khai phá dữ liệu 3.1. Tồng quan chung về SQL server analysis service 3.1.1. Một số khái niệm liên quan 3.1.2. Tổ chức mô hình cơ sở dữ liệu đa chiều 3.1.3. Giới thiệu và cài đặt công cụ OLAP 3.2. Xây dựng OLAP Cube 3.2.1. Xây dựng DB Engine 3.2.2. Thiết lập nguồn bảng Fact 3.2.3. Thiết lập các chiều cho Cube 3.2.4. Xây dựng Cube 3.3. Xây dựng Report 3.3.1. Thiết lập nguồn cho Report 3.3.2. Lập Report từ cơ sở dữ liệu nhiều chiều 3.3.3. Quản lý Report bảo mật- security truyền- KHAI PHÁ subscription DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH quản lý thực thi excution . 134 67 3.1. Tổng quan chung về SQL server analysis service 3.1.1. Một số khái niệm liên quan SQL Server Analysis Service là một công cụ phân tích dữ liệu được sử dụng trong hỗ trợ quyết định và phân tích kinh doanh. Dữ liệu phân tích được lưu trữ dưới mô hình bảng hình khối đa chiều cubes và các mô hình khai phá dữ liệu mà NSD có thể truy cập từ các báo cáo bảng tính và bảng điều khiền. KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG KINH DOANH 135 OLAP Cube là thuật ngữ dùng để chỉ dữ liệu có nhiều chiều Cube mà có thể xử lý phân tích online OLAP . Thường số chiều của Cube là 3 còn nếu số chiều của dữ liệu lớn hơn 3 dữ liệu này còn được gọi là hypercube. Dữ liệu nhiều chiều multi-dimension có thể hiểu đơn giản là dữ liệu mà người dùng muốn nhóm theo các tiêu chí khác nhau. Ví dụ dữ liệu tài chính của một công ty được nhóm theo sản phẩm khung thời gian thành phố. để so sánh. Mỗi tiêu chí sản phẩm khung thời gian địa điểm. là một chiều dữ liệu vì nó cung cấp một góc nhìn khác đến dữ liệu .