數據倉庫-筆記

數據倉庫的特點：

1. 面向主題
2. 集成
3. 相對穩定
4. 反映歷史變化

ETL抽取過程：

1. 抽取
2. 轉換
3. 加載

建立數據倉庫的步驟：

1. 收集和分析業務需求
2. 建立數據模型和數據倉庫的物理設計
3. 定義數據源
4. 選擇數據倉庫技術和平臺
5. 從操作型數據庫中抽取，清洗及轉換數據到數據倉庫
6. 選擇訪問和報表工具，選擇數據庫連接軟件，選擇數據分析和數據展示軟件
7. 更新數據倉庫

自動摘要：

1. 主題摘要
2. 信息摘要
3. 綱目摘要
4. 摘錄型摘要
5. 評論型摘要

WEB挖掘

• WEB內容挖掘
  • 文本挖掘
  • 多媒體挖掘
• WEB結構挖掘
  • 超鏈接挖掘
  • 頁面結構挖掘
• WEB使用挖掘
  • 用戶訪問模式挖掘
  • 分析定製WEB站點

神經網絡

1. 計算總體誤差對於每個參數的有序倒數公式（函數）
2. 任意選擇一組數據作爲初始參數
3. 根據當前參數計算總體誤差
4. 計算各參數的增量，並計算調整後的參數大小，把調整後的參數作爲當前參數

ID3：

信息增益的缺點是傾向於取值較多的屬性
只能對描述屬性爲離散型屬性的數據集構造決策樹

支持度≥SUP(min)的項集稱爲頻繁項集。

如果L2 = { {A,B},{A,C},{B,C},{B,D},{A,D} };
則連接產生的C3 = abc ,adb,acd ,bcd //子集沒有cd,去掉CD
修剪C3 = ABC ABD