Раздел 1. Накопление и обработка данных
Пензенский государственный университет
Макарычев П.П, Афонин А.Ю
ОПЕРАТИВНЫЙ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ
АНАЛИЗ ДАННЫХ
Содержание
Предисловие ………………………………………………………………
Раздел 1. Накопление и обработка данных .…………………………… 5
Лекция 1. Информационно-аналитические системы …………………. 5
Операционная обработка данных
Оперативный анализ данных
Интеллектуальный анализ данных
Лекция 2. Концепции хранения данных ……………………………….. 17
Организация реляционных баз данных
Организация хранилищ данных
Концепция многомерной модели данных
Лекция 3. Интеграция и трансформация данных …………………… 33
Платформа SQL Server 2008
Среда SQL Server Management Studio
Служба SQL Server Integration Services
Раздел 2. Оперативный анализ данных ….…………………………… 43
Лекция 4. Концептуальная модель данных …………………………… 43
Измерения в концептуальной модели
Атрибуты измерения и их свойства
Иерархии измерений и атрибутов
Лекция 5. Кубы и многомерный анализ данных ……………………… 57
Измерения куба. Атрибуты измерения куба
Иерархии измерений куба
Ролевые измерения и перспективы.
Лекция 6. Меры и группы мер в многомерном кубе …………………. 64
Измерения группы мер
Гранулярность факта
Измерения группы мер и куба
Лекция 7. Службы SQL Server Analysis Services ………………..…… 71
Организация и объекты служб Analysis Services
Источники данных для служб Analysis Services
|
|
|
Поддержка оперативного анализа данных
Поддержка интеллектуального анализа данных
Раздел 3. Интеллектуальный анализ данных ………………………… 82
Лекция 8. Кластерный анализ данных ………………………………… 82
Формальная постановка задачи кластеризации
Меры близости в кластерном анализе
Иерархические алгоритмы кластеризации
Неиерархические алгоритмы кластеризации
Представление результатов кластеризации
Лекция 9. Классификация и регрессии ………………………………… 91
Деревья решений. Математические функции
Методы построения деревьев решений.
Алгоритмы построения деревьев решений ID3
Алгоритмы построения деревьев решений C4.5
Лекция 10. Поиск ассоциативных правил …………………………… 102
Формальная постановка задачи
Обнаружение закономерностей в последовательностях данных
Алгоритм поиска ассоциативных правил Apriori
Представление результатов поиска
Раздел 4 Загрузка данных и программирование запросов ...………… 110
Лекция 11. Основы языка Multidimensional Expressions ..…………… 110
Оператор SELECT
Алгебра множеств и основные операции с множествами
Функции MDX
Лекция 12. Вычисления MDX, основанные на кубе …………………. 119
Создание вычисляемых элементов и присваивание
|
|
|
Способы задания вычисляемых ячеек
Выполнение вычислений куба
Лекция 13. Язык операций Data Mining ..……………………………… 127
Ключевые концепции и объекты DMX
Синтаксис запросов DMX
Создание моделей и структур
Раздел 5. Подготовка отчетов по результатам анализа …….……… 136
Лекция 1 4. Служба отчетов SQL Server Reporting Services (SSRS) … 136
Архитектура системы подготовки отчетов
Компоненты службы отчетов
Утилиты администрирования
Лекция 1 5. Источники данных для отчётов ………………………….… 150
Общие источники данных
Источники поддерживаемые Reporting Services
Создание, изменение и удаление источников
Лекция 16. Конструирование и создание отчётов …………………….. 161
Основы конструирования отчётов
Создание нерегламентированных отчётов
Создание отчётов с применением конструктора
Глоссарий ………………………………………………………………. 169
Список литературы
1. Тейлор Д., Рейден Н. Почти интеллектуальные системы. Как получить конкурентные преимущества путём автоматизации принятия решений. – Пер. с англ. – СПб: Символ Плюс, 2009. – 448 с.
1. Microsoft SQL Server 2008: Data mining – интеллектуальный анализ данных. Пер. с англ. / Дж. Макленнен, Чж. Танг, Б. Криват. – БХВ-Петербург. 2009. – 720 с.
2. Бергер А.Б. Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных / Бергер А.Б, Горбач И.В., Меломед Э.Л, Щербинин В.А., Степаненко В.П. / Под общ. Ред. А.Б. Бергера, И.В. Горбач. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 928 с.
|
|
|
3. Барсегян А.А. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 336 с.
4. Оутей М., Конте П. Эффективная работа: SQL Server 2000. – СПб.: Питер; К.: Издательская группа BHV, 2002. – 992 с.
5. Малыхина М.П. Базы данных: основы, проектирование, использование. – Спб.: БХВ-Петербург, 2004. – 512 с.
6. Ларсон Б. Разработка бизнес-аналитики в SQL Server 2005. – СПб.: Питер, 2008. – 684 с.
7. Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. – СПб.: Питер, 2009 год. – 624 с.
8. Карпова Т.С. Базы данных: модели, разработка, реализация. – СПб.: Питер, 2002. – 304 с.
9. Мандель И.Д. Кластерный анализ. – М.: финансы и статистика. 1988. – 176 с.
Раздел 1. Накопление и обработка данных
Дата добавления: 2018-10-26; просмотров: 285; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!