olap数据挖掘（laplace 数据挖掘）

数据挖掘DM与联机分析处理OLAP的区别

显然，从对数据分析的深度的角度来看，OLAP位于较浅的层次，而DM所处的位置则较深。如果按数据分析模型来区分这两者，那么应该说OLAP实现了解释模型和思考模型，而DM则实现了更深的第四层—公式模型。所处分析模型层次的不同决定了这两者的分析能力和所能回答的问题种类也不相同。

二者的实施和项目结果输出都不同。OLAP一般是当前事务型项目的辅助和补充（经常一个项目中需要用到报表工具就是OLAP），而DM一般是一个独立的，较为大型的IT项目，独立于当前的事务型应用。

数据挖掘与OLAP不同的地方是，数据挖掘不是用于验证某个假定的模式（模型）的正确性，而是在数据库中自己寻找模型。他在本质上是一个归纳的过程。比如，一个用数据挖掘工具的分析师想找到引起贷款拖欠的风险因素。

数据挖掘DM是从数据中发现知识KDD；而联机分析OLAP是利用人已知的知识来有意识地组织和使用数据。（4）基本方法不同 数据挖掘的基础是数学模型和算法；而OLAP不需要数学模型和算法支持，只与数据仓库和OLAP自身知识相关。

OLAP和数据挖掘的区别：OLAP与数据挖掘都是数据库或数据仓库的分析工具，是相辅相成，都是决策分析不可缺少的工具。但他们又有不同，OLAP是验证型的分析工具，而数据挖掘是预测型的工具。

商业领域中，数据仓库技术正成为企业成功投资的重要驱动力。随着业务数据的爆炸性增长，如何从海量数据中提炼出有价值的信息，转化为决策支持，需要依赖数据仓库（DW）、商业智能（BI）、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）等技术的整合应用。

简述数据仓库、数据挖掘和OLAP的关系。

1、但他们又有不同，OLAP是验证型的分析工具，而数据挖掘是预测型的工具。

2、数据挖掘是一种数据分析技术， 可针对数据仓库中的数据进行分析。数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维的关系。

3、目的不同：数据仓库是为了支持复杂的分析和决策，数据挖掘是为了在海量的数据里面发掘出预测性的、分析性的信息，多用来预测。阶段不同：数据仓库是数据挖掘的先期步骤，通过数据仓库的构建，提高了数据挖掘的效率和能力，保证了数据挖掘中的数据的宽广性和完整性。

4、还有数据仓库和数据库的关系，这里在网上找了个图，讲的还是比较清楚的。面向业务的数据库常称作OLTP，面向分析的数据仓库亦称为OLAP 数据挖掘：数据挖掘看穿你的需求，广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI。

5、数据挖掘和统计 统计也开始支持数据挖掘。统计本包括预言算法（回归）、抽样、基于经验的设计等 4）数据挖掘和决策支持系统 数据仓库 OLAP（联机分析处理）、DataMart（数据集市）、多维数据库 决策支持工具融合 将数据仓库、OLAP，数据挖掘融合在一起，构成企业决策分析环境。

6、OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

OLAP的中文解释是什么?

OLAP，即“On-Line Analytical Processing”的缩写，直译为“在线分析处理”。这是一种广泛应用于数据仓库和决策支持系统的核心技术，其主要目标是提供实时的多维度数据分析。OLAP通过多维数据模型，使用户能够快速、直观地理解和分析大量复杂数据。

OLAP，全称为On-Line Analytical Processing，中文直译为“在线分析处理”。它是一个核心概念，特别在数据仓库和决策支持系统中扮演着重要角色。这个英文缩写词背后，它代表着在实时环境中对大量数据进行深入分析的能力。

OLAP是Online Analysis Processing的缩写，直译为“在线分析处理”。它是一种重要的多维度数据分析技术，近年来发展迅速，特别在数据仓库和空间信息领域中广泛应用。OLAP技术通过处理大量数据，提供实时分析和决策支持，突破了关系数据库的局限性，对于分析加壳文件和动态信号处理等场景具有重要作用。