Galina Akimova, Matviy Pashkin

La tecnología de procesamiento de información de pequeños dzherel, incluso de Internet-ЗМІ, no se automatizará (incluido un análisis temático del texto, procesamiento, procesamiento y procesamiento) y la eliminación de datos estadísticos y resúmenes.

En la actualidad, el método principal de procesamiento analítico de matrices de datos de texto es utilizar el documental detrás de las palabras clave. La inteligencia de la operación está avanzando para la clasificación automática de los documentos conocidos de la lista para llegar a los métodos simples de determinar su significado, en el contexto de la morfología del movimiento y (vocabulario más avanzado) semántico.

Sin embargo, para el personal analítico más reciente, especialmente de un vistazo al majestuoso intercambio de información (en Internet), claramente hay una falta. Como el blanco de eso, que se requiere para los diputados actuales, es posible presentar el programa Newsblaster en la Universidad de Columbia. Se han comenzado un puñado de cosas para hacer bromas sobre la información en la Web, pero por una buena razón, puede usar Internet si hay noticias importantes. El sistema de revisión por pares del sitio es nuevo, clasificando la información sobre los temas, las etapas de similitud de los textos y la forma de la novela a la vista del comentario de cinco proposiciones. Aproximadamente el 88% está tranquilo, vikorist el precio de la decisión, viznayut, scho cada vez más eficientemente con todo el programa, ahora "van" a los nuevos sitios web para las novedades.

Deslizar para significar que al problema de la robótica a partir de la gran cantidad de información se le dan dos aspectos: uno es la recuperación automática de información (por otro lado, está hecho, está hecho, el sistema es similar al sistema y los datos son generado automáticamente.) análisis básico del texto del documento.

Bueno, con A. Kharlamov, podemos pasar al análisis de textos en dos clases. Previo a la primera clase, se sugerirá introducirlos con algoritmos, para que no se encuentre en forma de tema, como los métodos estadísticos. Otra clase adopta para lograr vitalidad, lo que da un buen resultado, pero a veces es más común acostarse en esta área temática y basarse en métodos lingüísticos.

No es una suma perversa, que la más efectiva será la de primera clase. prepotencia chatarra del otro.

De los sistemas actuales, a simple vista de los autores, el más complicado es el sistema TERMIN-5, que es un método léxico-estadístico vicario de encabezamiento de textos. La popularidad del método léxico-estadístico - su versatilidad, algunos de los diferentes títulos de una manera nueva - no se inicia con un conjunto de textos primarios. El sistema permite incrementar la automatización del proceso de encabezado, sin configurar la vibración inicial de los textos sobre el encabezado, y cambiando la regla general para la presentación del documento en el mismo encabezado. Vona se dirige a la rubricación de corrientes reales de historias textuales de ZMI.

Vzagal, un segmento de sistemas analíticos, basado en el análisis matemático y estadístico de diferentes indicadores e indicadores, se viene desarrollando en el mercado PZ desde hace mucho tiempo. Sin embargo, las tareas del análisis del magnífico libertinaje información de texto, es posible vengarse de las opiniones del amigo, en las líneas de las nuevas agencias de información, en los sitios temáticos en Internet, pero llegar lejos.

Encabezados automáticos de los sistemas Pobudova

Para la actualización del análisis de la información textual y la distribución automática de información sobre los temas necesarios, es necesario formular un rubricador en Persh, con el fin de establecer una lista de temas o encabezados, de manera que la mejor manera de caracterizar con precisión los área de conocimiento. Es necesario pensar durante una hora para analizar el texto: una educación robótica como con un lineal y con un rubricador jerárquico con un número innecesario de inversiones iguales. El extremo del rubricator de línea apunta en la parte inferior, que se puede encontrar en el sitio web Lenta.ru:

Además, algunos de ellos se pueden cambiar directamente, luego existe la posibilidad de clasificar uno y el mismo conjunto de información introducida para diferentes temas, los cuales son solicitados por diferentes encabezados.

En los sistemas existentes para procesar información de texto, se expanden dos principios: se crean ya sea en la lista de palabras clave, o en la lista de términos (los nombres de los grupos de palabras recibidos), que se llevan al encabezado en el mismo camino. Además, la preparación del robot a partir del análisis de palabras y términos clave, ya sea un encabezado, será realizada con mayor frecuencia por expertos.

Existe un método claro para el desarrollo del sistema TERMIN-5 y le permite formular automáticamente una lista de términos que caracterizan la precisión de la información textual de los títulos cantados. Tal pidhid puede llamarse azafrán en el camino del análisis semántico automático del texto. La lista de términos característicos se basa en el análisis morfológico y sintáctico del texto mediante la forma de ver nombres no triviales y nombres en los valores especificados para la frecuencia de palabras en el movimiento.

Pobudova nueva vibirka

La base de la tecnología del encabezado se basa en la vibración inicial: la lista de archivos o documentos, suministrada en la parte superior de los encabezados del encabezado. El lanzamiento del rubricator es el más efectivo, ya que resulta victorioso para textos informativos breves con las máximas opciones significativas. Usando los rubricadores de la piel para ellos, luego formule su propia vibración.

La precisión de provocar la vibración inicial solo se puede lograr sin la etapa del análisis temático de la información del texto, es decir, antes de la hora de ingresar a la base de datos. Eso provocó la vibración inicial, un proceso iterativo central: es difícil debido a la calidad del tema, durante una hora para analizar el texto, la vibración puede ser coriguvati.

Arranque del rubricator

El proceso de campo rubricator navchannya en la motivación de muchos términos, que caracterizan la precisión de la rúbrica de la piel. La lista de términos iniciales se forma a partir del análisis del texto de los documentos, almacenamiento del almacén, de la rúbrica de piel okremo. Se supone que un término parecido a una piel es un deyak vag, que caracteriza su significado en un texto. El análisis dado de los resultados nos permite aclarar la lista, reducir la importancia de la comprensión y los términos, cómo cambiar y, a menudo, aparentemente.

La jerarquía de encabezados a la vez a partir de encabezados de piel significativos por términos, es decir, comenzar un encabezado, se denomina autoencabezado. Para rakhunok dodatkovyh zasobіv, scho le permite al experto en la operación de la operación degradar, o ver el término, cambio del yogi vagi, es posible infundir los resultados del robot con la formulación de los términos iniciales del auto. -rubricador. Los resultados reportados se almacenan en las principales bases de términos (nombres de grupos), que caracterizan el encabezado de piel, ya que se puede utilizar para la identificación automática del sujeto de información, para que pueda ser encontrado.

Vikoristannya rubricator

Además, como rubricador de motivos, puede resultar victorioso para el análisis de documentos de texto, y puede usarse para ir al sistema. Para el texto completo del documento, se da una muestra de este tipo, al igual que el texto de la vibración inicial cuando lo solicita el rubricador. Como resultado del análisis morfológico y sintáctico automático del texto, se puede reconocer un conjunto de términos característicos (los nombres de grupos y palabras) con la frecuencia de frecuencias. Todo el conjunto de términos se ha convertido en el parámetro de entrada del rubricador para la comunicación de yogo con todo tipo de conjuntos de rúbricas cutáneas. Sobre la marcha, evalúe la relevancia del texto dado para la piel de los títulos. El postprocesador puede ver algunas estimaciones inadecuadas (débiles) y / o ver las estimaciones anteriores (altas) hasta los umbrales de confiabilidad predeterminados.

Descripciones del proceso asignación automática El accesorio de la información de entrada al tercer encabezado se denomina autoencabezado.

Información de procesamiento frontal

La información básica de Yak dzherela se mostrará en Internet-ЗМІ, líneas de noticias, documentos electrónicos, imágenes manipuladas. La base para el procesamiento de tributos se basa en el principio de la máxima automatización posible. Es importante analizar el texto del documento, así como asegurarse de que se hayan introducido nuevos documentos e información por ahora.

Análisis automático del texto y el valor del tema de la información, cómo surgir, correctamente de acuerdo con el formato de la presentación, se enviará al visitante inmediatamente antes de la introducción de la información en el esquema, si frente al ataúd homenajes salientes.

Un elemento funcional necesario de los sistemas de procesamiento de información es la conversión a la duplicación. Es especialmente importante para Internet-ЗМІ, a menudo es necesario crear un nuevo lío de información, en una hora y sin ningún esfuerzo en Internet. No cambie la situación, si el encabezado del artículo y la fecha de publicación en el sitio se eliminarán si hay una pelea. Para ello, será necesario convertirlo a repetición como requisito, así como al texto del almacén del documento, que se ingresa.

Internet-ЗМІ. El procesamiento de nuevos elementos publicados en Internet, no es solo en la lista de la estructura del sitio que la organización del proceso de participación de nuevos elementos, sino las reglas que se han establecido sobre la mano de obra de la computadora, en el La forma de reavivar parece ser un campo adicional de tema, visasnasheno en el sitio también.

Las líneas son nuevas. Los detalles de la estructura de la línea son nuevos: la presencia de documentos en medio de un archivo de texto. Nombra el formato de presentación de documentos en la línea de nueva información para comenzar en el medio de la organización, para hablar de este negocio. El procesamiento de nuevas líneas en la presentación automática de nuevas soluciones, que se guardan en un disco duro, en el formato de nuevas líneas, vistas alrededor de los documentos y almacenes.

Documentos electrónicos y de papeleo. Tecnología de robot con documentos en papel viglyad electrónico, Es decir, desde el funcionamiento del escaneo.

Procesamiento analítico

Aumento de opciones para la automatización de la recopilación de información actualizada y agregación para los almacenes temáticos: es mejor mantener la primera vasija en el caso de robots con flujos de información, para que pueda provenir de la creciente dzherel. El siguiente paso es analizar la información, la mayoría de las veces la transferencia de resultados estadísticos (posiblemente, con los elementos de la previsión) y la estimulación de resúmenes, así como permitir agrupar y publicar los datos de otros temas.

Llamadas estadísticas. Los resultados analíticos, que se basan en el análisis estadístico de la información ingresada, no ayudan a evaluar rápidamente la calidad de los tributos obvios, pero a menudo hacen un pronóstico para el futuro. Dichas llamadas pueden ser de la lista de paquetes estadísticos estándar (especialmente para fomentar los pronósticos), así como el resultado de la exportación de datos a Microsoft Excel.

Pobudova digiere. p align = "justify"> Al formular un resumen (un sonido), es necesario tener un dado nutrición(Para revelar el texto principal del documento), así como la presentación solo en forma breve, si en la información del texto hay una instrucción o un resumen.

Sistema de análisis de información "Astarta"

Los siguientes métodos se describen a continuación para procesar información desde el extremo del sistema de análisis de información "Astarta" (desarrollado por Cognitive Technologies, http://www.cognitive.ru). Tse solución de software estar basado en la tecnología "Efrat", que está destinada a la recopilación, procesamiento y análisis de información no estructurada, para obtener de Internet, otros materiales, 3MI y otros dzherel. Vono gran arquitectura cliente-servidor con la capacidad de publicar en los documentos del servidor, firma para zahalnaya koristuvannya, ese formato es strichok nuevo. El sistema ha transferido tres tipos diferentes de misiones de trabajo y tres tipos de corystuvach: administrador, experto y corystuvach.

Administración

Además de las funciones estándar de gestión de derechos de acceso al sistema y realización de robots reguladores, al administrador de Astarty se le ha asignado la función de publicar en el servidor de requisitos del sistema, formatos ajenos para nuevos ítems y encabezados. Después de la hora del establecimiento de la lista de sistemas, así como el establecimiento de derechos sobre el robot, la estructura de la empresa, el clasificador del aterrizaje, así como los enlaces característicos de la interacción de los niños con los componentes pueden ser establecido. Todos los componentes son formados y procesados ​​por el administrador desde la interfaz del sistema (Fig. 1).

Asumiendo el derecho de acceso, es posible para el sistema koristuvache de piel y okremo, y el grupo de koristuvachiv. Una vez para todos los grupos koristuvachiv, los derechos del grupo se establecerán automáticamente. Como koristuvach se almacena en varios grupos, sus derechos se extienden a los derechos, como en el caso de un grupo de pieles.

El administrador es el objetivo de las visiones del sistema koristuvach, que no es culpable de la madre de los derechos a las funciones del visitante del koristuvach.

Robot con rubricator

La formación del rubricador es uno de los cocodrilos más importantes durante la preparación del sistema al robot, algunos de los temas más importantes, para los cuales se selecciona información. El sistema está adaptado a robots con un rubricador de archivo de no intermedio. El rubricator se puede abrir directamente desde la interfaz del sistema y editor de texto e importarlo al sistema. Antes de la hora de preparación, se permite que el texto del rubricador vikoristovuvatydіlnі razdіlniki rіvnіv ієrarkhії.

Para el inicio de la vibración inicial, la respuesta es un experto en un sistema o una pregunta frecuente, que es un visitante de la función. La vibración inicial se puede plegar en un conjunto de archivos, distribuidos por encabezados y de documentos, previamente introducidos en Astarta. Al mismo tiempo, es posible vibrar el nivel de la evaluación de la relevancia de la asignación de los títulos dados, el establecimiento de la hora de la introducción del documento en el sistema. La posibilidad de participación de documentos en el sistema en forma de vibración inicial es especialmente efectiva cuando se le pide que especifique la vibración.

La naturaleza robótica del categorizador automático solicitado del sistema se basa en los resultados de la asignación automática de los temas de información, de modo que se pueda encontrar. La rubricación automática de documentos se lleva a cabo en la etapa de introducción de información en la base de datos. Los documentos necesitan una evaluación de la relevancia, que caracteriza la presencia de este tipo de títulos (incluidos algunos títulos). Los documentos, cuyo tema no se ha establecido, deben mantenerse al día con el resto en el orden de los títulos del rubricador (por ejemplo, "Rizne"). Si la calidad del tema no es satisfactoria, el auto-categorizador debería haber sido releído, habiendo especificado el almacén de la vibración inicial, luego re-rubricado el mismo conjunto de documentos (Fig. 2).

Pequeña. 2. El proceso de inducir el rubricator.

El resultado es un programa de robótica (conjunto de términos característicos) disponible para su visualización y corrección. El experto esperará ver la posibilidad de ver el mismo término, antes de que el nuevo término no sea necesario.

Preparaciones y aplicaciones, el rubricator se publicará en los servidores del sistema o estará disponible inmediatamente para los otros robots (así como la versión local del sistema).

Robot koristuvach

El robot utilizará el sistema para leer la lista de información dzherel, iniciar la distribución de robots con programas, actualizar Internet-ЗМІ y ordenar la lista de directores, en la que se acumularán nuevas líneas. Además, es necesario girar el rubricator. En los sistemas, se permite que el robot tenga varios encabezados, es decir, si un documento se puede clasificar por varios encabezados, ejecutaremos un encabezado a la hora de la piel.

Para el cambio, el sistema está configurado de tal manera que un documento es pirateado a la vez para varios encabezados. Sin embargo, es muy fácil, y útil para los resultados estadísticos recopilados, configurar los encabezados automáticos para la corrección del documento, en lugar de hasta un encabezado.

Documentos presentados

El sistema para introducir una revisión automática de los lados de los nuevos sitios desde el final del camino desde el período especificado y hasta la distribución plegada. El estancamiento del sistema de distribución permite que el robot crezca a partir de la introducción de nuevos elementos, por ejemplo, durante un tiempo o cada hora.

Frente al procesamiento del nuevo lado de Internet del campo en los okremichs vistos de las noticias en el bloque de noticias y en la selección de la estructura de las noticias de piel, de modo que en el fragmento de texto visto y la lista de requisitos que debe supervisar. Los preparativos por tal rango de noticias se transfieren al sistema y la introducción, durante el proceso de robótica, que se lleva a cabo una conversión a información duplicada, y luego auto-encabezados al texto. Los documentos repetidos antes del sistema no se ingresan. Toda la información sobre el robot de Internet-ЗМІ se muestra en un protocolo especial.

Al procesar nuevas líneas de nuevos formatos en primer lugar, se iniciará el formato de esta línea. Sorprendentemente, en un hilo hay líneas de nuevos formatos. Luego, desde la línea de nuevos artículos, ve nuevos artículos, que se transmiten al sistema de introducción. Las líneas son nuevas, el formato de tales sistemas no pasa a la corriente principal automáticamente, van a la parte posterior de dicha misión. Puedo darte el formato que deseas ingresar. Además, se ha transferido la capacidad de introducir en "Astarta" los llamados documentos no formateados, es decir, documentos cuyo formato el sistema no tiene descripciones. En caso de que a la vez haya algunos documentos sin formato, tendré miedo de hacerlo a mano.

Para procesar documentos en papel desde el sistema, puede ejecutar el programa para escanear y usar en la interfaz una forma rápida de crear imágenes gráficas de documentos. Después de la introducción de dichos documentos, el sistema se emitirá manualmente, por parte del visitante. flexibilidad adicional Abrir el texto del documento "sobre la marcha" (arrastrar y reconocer) antes de la hora de guardar los detalles del documento. También es posible rotar automáticamente el índice de texto de un documento gráfico mediante una simple definición de la imagen gráfica completa y la transmisión del texto indexado al módulo del índice de texto.

Documentos poshuk

El sistema del paquete de software Astarta (Fig.3) se ha enrutado, lo que garantizará el plegado de las fuentes de alimentación plegables, lo que permitirá la organización de documentos de texto a texto, contextuales y necesarios, tanto para datos locales como del lado del servidor. colección. Al organizar una broma, se deben usar los métodos de análisis morfológico, de modo que se permita conocer en el texto del documento no solo la palabra (o palabras), sino todas las formas de la palabra. La posibilidad de morfología urahuvannya se puede realizar tanto para el texto del documento como para sus requisitos.

Pequeña. 3. Formación de una tasa por un documental.

La interfaz del sistema le permite formular la entrada a partir de las operaciones lógicas del I, ABO, NOT, y proporcionar una mente más precisa para una broma de información. Є También hay una serie de funciones que pueden ayudar al robot a formular los documentos sobre la marcha:

• la aparición de vocabularios durante los requisitos del sistema (anote la vibración del significado necesario);
• la posibilidad de dar una fecha mediante lenguaje "natural" (por ejemplo, la vibración de la fecha "abedul 2003 r".
• formular una bebida para los resultados;
• asegurando el valor de la fuente de alimentación.

Formación de resúmenes

La formación de sonidos de producción (resúmenes) que se agrupan para diferentes imágenes informativas es una parte incompleta de las capacidades funcionales del sistema (Fig. 4). Para la realización de la posibilidad de flexibilidad en el sistema "Astarta", existe un componente que permite la creación de diferentes plantillas para brindar información en cuanto a información, se especifican los estilos y estructura de todas las partes del almacén, y la forma de clasificación. se aplica documentos. Nayavnі nalashtuvannya le permite digerir solo los resúmenes de documentos o formular un resumen por texto. Con excelentes comunicaciones de información, es posible formular un documento de gran volumen de todos modos, navpaki, privado de un cambio por uno nuevo.

Pequeña. 4. Formación del sonido estrellado (resumen).

Para la sustitución del documento, el formato es válido. Microsoft Word, sin embargo, puede hacer vibrar el formato de los datos presentados en el paso de la plantilla.

Estrellas estadísticas de Pobudova

Básicamente, un análisis estadístico del hecho de que existe una tendencia a desarrollar un problema pre-lento. Naybіlsh onochni formas de producir resultados: una serie de tiempo, que muestra el desarrollo de la magnitud pre-lenta en una hora, y un diagrama, que muestra una parte de la magnitud pre-lenta y valores aún más altos. Además, para el desarrollo de problemas de pronóstico, es necesario usar paquetes estadísticos adicionales, pero también usar algoritmos especiales (por ejemplo, el algoritmo de autorregresión y el ARICC promedio integrado - ARIMA).

El sistema "Astarta" ha implementado formas insultantes para inducir nuevos datos estadísticos: utilizando las capacidades del paquete Statistica 5.5 o el paquete estándar de Excel. Al exportar a Excel desde la interfaz del sistema, puede especificar el tipo de información enviada: gráfico, diagrama circular, tabla. El archivo adjunto de la serie temporal, que se generó a partir del paquete Excel para la lista de encabezados del sitio Lenta.ru, se muestra en la Fig. 5.

Visnovok

Se les dice a los servicios analíticos y de información de las empresas en sus robots que se ciñan a los dzherels de información más populares. El precio del papeleo periódico, periódicos electrónicos, recursos de Internet, correo electrónico, transmisión de flujos de noticias a través de canales IP y ftp, etc. Los carteles temáticos deben reducirse al mínimo y la necesidad de omitir las vistas necesarias. El filtrado automático de flujos le permite recortar rápidamente la imagen de información integral y, para obtener información detallada, es posible que deba utilizar el mecanismo de sonido forzado para inducir el plegado de las fuentes de alimentación.

Proporcionar información sobre los sistemas de análisis de información en las organizaciones empresariales, mostrando la alta eficiencia y simplicidad de adaptar el sistema a las mentes del instituto para la estructura universal fragmentada de la gestión automatizada de textos a gran escala.

Universalesny rozbіrnik formatіv daє mozhlivіst povnіstyu avtomatizuvati administración Electron informatsіynih potokіv de heterogéneamente Jerel de llevar Informácie a єdinogo vnutrіshnogo archivado y takozh zvesti a mіnіmum nosu texto de rutina de administración de rutina de robot de administración de papel, el futuro, que detecta automáticamente la transmisión de información de audio únicamente). Se ha introducido un sistema automático para la publicación de noticias "frescas" en sitios de información en Internet, permitiendo la automatización de una parte de la actividad de información y servicios analíticos de las empresas.

Lo importante es el entumecimiento de la tecnología propuesta de auto-rubricación (filtración temática). Solicitaré la lista de encabezados para este sistema y un experto, un especialista en información y servicio analítico de una empresa en particular, puede verlo para las necesidades de un servicio especial de información y análisis. Un experto también puede disponer de una serie de evaluaciones fiables de la relevancia de los documentos para determinados títulos como herramienta para analizar sistemas autodeterminados basados ​​en nuevos datos.

El bloque analítico sirve para automatizar el proceso de elaboración de sonidos y resúmenes, además de permitir al analista de información y dar una previsión de la imagen en el espacio de información pública (3MI, tendencias de Internet, ..)

La eficiencia de los sistemas analíticos de información de esta clase puede promoverse mediante el desarrollo e implementación de métodos en inteligencia pieza por pieza en el contexto del análisis de textos, preparación para el invierno de métodos de análisis semántico automático de texto.

Ganna Ivanova

Es práctico, ya sea una empresa, quién es excelente, quién no es excelente, si es soberano en privado, quién es victorioso en su propia dignidad. sistemas de información En general, no es el primer riesgo. Esto significa que una gran cantidad de empresas ya han sido recaudadas por la cantidad de dinero que han acumulado; mercado delictivo

Significativamente, el valor de los tributos corporativos no está solo en el sukupn_varosti de los registros, sino que a menudo se transforma en un conjunto de tributos como dzherela. información adicional, ya que es duro rechazar uno o más registros decil en la pantalla, - como en el caso de regularidades, tendencias o interrelación entre ellos, ser los mismos tributos, por lo que puede aceptar decisiones comerciales cantadas. Incluso antes del almacén de la gestión actual de empresas y líneas de suministro, las leyes de los sistemas de información bancaria, y aquellos que no necesitan ser incluidos, no excluyen la introducción y gestión de otros Danih. La temporada más costosa es aún más versátil. Los olores incluyen herramientas para inducir una taxonomía relacional de tributos: bases de datos de tributos especialmente diseñadas, que te permiten beber vibir danih de una alta velocidad de talento; servidor y clientela para inspirar subvenciones ricas y delicadas para vengarse de estructuras no relacionales de datos agregados (sumi, valor medio); programas geniales para proporcionar interfaces desde coristas hasta esquemas relacionales y genéricos; Cree una solución basada en varios esquemas, un análisis de datos ricos e históricos y relacionales, y generaciones de llamadas a datos generosos y relacionales. Se comenta en la parte inferior que son los productos de la piel a partir de los significados de las categorías.

Esquemas de Danikh

El Data Warehouse se denomina la base de datos de los tributos, cuya característica principal es la presentación de feeds analíticos al vibyr danih. Los tesoros daneses pueden ser tanto relacionales como generosos.

Ralph Kimball, uno de los autores del concepto de Danihs, describiendo Danihshische "misce, la gente puede acceder a sus cuotas" (div., Por ejemplo, Ralph Kimball, El kit de herramientas de almacenamiento de datos: tecnologías prácticas para la construcción de almacenes de datos dimensionales, John Wiley & Sons, 1996 ta El kit de herramientas de Data Webhouse: Creación del almacén de datos habilitado para la web, John Wiley & Sons, 2000). Gana también formulando los principales vimogs antes de los homenajes:

• pіdtrimka vysokoї shvidkostі otrimannya danih si skhovishcha;
• recepción de la inconsistencia interna de los tributos;
• Posibilidad de rechazar y dados;
• la visibilidad de la mano a la mirada del tributo al skhovish;
• información y confiabilidad del tributo, que se puede obtener;
• - apoyo al proceso de reposición del tributo.

Viconati todas las transferencias en el marco del mismo producto a menudo no encajan. Por lo tanto, para la implementación del dinero, déles la oportunidad de comprar algunos productos, uno de los cuales es la mejor manera de tomar el dinero, y el tercero es quitar la delgadez de la delgadez.

Significativamente, a la hora de proyectar el dinero, es necesario empezar a pensar en la naturaleza de las interrelaciones de los tributos, en qué se diferencian, y la canela es de la estasis de los tributos, al tomar las decisiones gerenciales, hay un lote en lo que es el deposito correcto.

Familiares schevishcha danih

Con motivo de las denominadas bases operativas de datos, para las de las bases operativas de los datos), para el cambio de datos, se diseñan los esquemas relacionales en tal rango, con el fin de alcanzar la hora mínima de la visita. a las lecturas Llame a los datos a copiar en el esquema de las bases operativas de los donantes en una distribución protegida.

La estructura típica del esquema del sutta dado se ve a partir de la estructura del DBMS relacional específico. Como regla general, la estructura está desnormalizada (hay un aumento en la velocidad del suministro) y se puede tolerar la abrumadora cantidad de datos. La estructura típica de la congestión de Danikh se muestra en la Fig. 1. La estructura principal del almacén es una tabla de hechos y tablas de dimensiones.

Tabla de hechos(En la aplicación de la Fig. 1, se llamará Sales_Fact): la tabla principal de los tributos. Como regla general, antes de que aparezca a la vista de objetos o podios, se analiza el número de dichos nadal. Nombra una tabla de este tipo para revelar una clave de almacén única, que se basa en la misma base que una de las claves principales de la tabla Vimiryuvan. La mayoría de las veces, el número de valores es del tipo "fecha / hora"; incluso una tabla de hechos se puede encontrar en cientos de miles, o hay muchos registros, y se toma en cualquier texto del inventario, que se repite, por regla general, inimaginablemente. Además de la tabla de hechos, para vengarse de uno de los campos numéricos, que están en proceso de determinar la potencia analítica de los datos agregados.

Es significativo que, de hecho, en las tablas, hay muchos tipos diferentes de propiedades, como un grupo de registros al calcular los tributos agregados. El número de casas se encuentra en las tablas de figuras.

Tablas vimiriv Para vengarse del chi invisible de los cambios más ricos en los dones. Tienen un mínimo de un campo descriptivo, como regla, un campo de clave numérica (llame a la clave sustituta completa). No es fácil (si no lo sabe) que la tabla se pueda usar para revenge y field, pero es posible usar atributos adicionales, pero está en la base operativa actual de los datos, o en los atributos que son indicativos de la extinción de los datos del gobierno. Tabla de piel vimiriv maє perebuvati cien por ciento "uno a bagatokh" de la tabla de hechos.

Es significativo que la velocidad de crecimiento de la tabla de hechos no sea muy significativa debido a la velocidad de crecimiento de la tabla de hechos; por ejemplo, la nueva entrada en la tabla es vim_ryuvan, que caracteriza a un amigo, solo cuando aparece uno nuevo, que no se ha vendido antes.

Antes del almacén de tributos de proyección del día a día, como CA AllFusion Modeling Suite, lo invitamos a ingresar plantillas para proyectar proyectos de tributo. Slid dice, cómo se estancará la corriente principal de los esquemas relacionales dados por los DBMS especiales, los datos se tomarán de aquellos que están optimizados en aras de la rapidez del suministro de energía. La aplicación de dicho producto es Sybase Adaptive Server IQ, que implementa una forma poco convencional de recopilar datos de tablas. Sin embargo, los pliegues se pueden encontrar en los DBMS relacionales más avanzados.

OLAP y bagatovimіrnі schevishcha danih

Bagatovimіrnі schevischas danykh forman la base de las herramientas OLAP (procesamiento analítico en línea), que se utilizan para análisis de datos complejos. El concepto OLAP se describió en 1993. EF Koddom, autor del modelo relacional del tributo, y en conjunto se implementó el enfoque OLAP en el sistema de gestión de la base de datos y con el fin de analizar el tributo.

Bagatomirnі schevishchay invoca la venganza de datos agregados (por ejemplo, sumi, valor medio, número de valor) de diferentes vibraciones. Muy a menudo, estas funciones agregadas configuran una rica colección de tributos, títulos como un cubo, ejes (llamados vimirs) para reemplazar parámetros y komirki - tributos agregados, de modo que se puedan encontrar (algunos de ellos se llaman mundos). La forma del eje de la piel del dado se puede organizar en la arquitectura, mostrando el desarrollo de los detalles detallados. Por regla general, el tributo agregado se establece como una forma de dar una serie de fuentes de alimentación a un grupo de tributos del tipo:

Es significativo que, a menudo, sea suficiente para terminar con un tributo por una fuente de alimentación adicional. En el caso general de las tablas en forma de cubo, como regla, tome los datos para la formulación del cubo y la tabla de hechos: los datos de salida para el cálculo del cubo.

En las tiendas más importantes, existen datos agregados de diferente nivel de detalle, por ejemplo, informes de ventas por días, meses, rocas, por categorías de bienes, etc., datos detallados y resumidos. Sin embargo, no se espera que el ahorro de todos los tributos agregados sea cierto, incluso con la adición de nuevo vimiryuvan obsyag danih, lo que hace que un cubo crezca exponencialmente (solo se habla de "crecimiento vibuhove" obsyag danih). Para la solución del problema del "crecimiento de vibukhovoy", es posible utilizar esquemas adaptativos que permitan, cuando se calculan lejos de todos los datos agregados disponibles, alcanzar un nivel aceptable de suministro de energía.

Ambos tipos de datos y datos agregados se pueden adquirir en estructuras relacionales o complejas. En esta hora, tres formas de asegurar el tributo se estancarán:

• MOLAP (OLAP multidimensional): la recopilación y los datos agregados se almacenan en la base de datos de varios tamaños;
• ROLAP (OLAP relacional): estos datos se pierden en la misma base relacional de datos, se saturaron, los datos agregados se proporcionan en una puerta especial para asegurar los servicios de tablas en la misma base de datos;
• HOLAP (OLAP híbrido): estos datos se pierden de la misma base relacional de datos, se han perdido mucho y los agregados se toman de la base de datos.

Deyakі OLAP-sodtryuyut izberіgannya privado de estructuras relacionales, deyakі - privado de bagatomіrnyh. Sin embargo, una gran cantidad de herramientas OLAP de servidor modernas se pueden utilizar de tres formas para recaudar dinero. El ambiente de la forma de asegurar el almacenamiento de la cantidad de dinero y la estructura del tributo actual, que puede depender de la rapidez de la fuente de alimentación y la frecuencia de actualización de los cubos OLAP.

Al extender los últimos cohetes del DBMS de virobniks provinciales - IBM, Microsoft, Oracle, para vengarse del establecimiento de esquemas de tributo a gran escala (esta tradición se ha expandido desde la época de esa corporación Microsoft, he incluido OLAP- servidor 7.0 Obtenga más información sobre los productos para el desarrollo de esquemas OLAP: estos son los productos de Hyperion, Sybase, Business Objects y otros.

Procesamiento de datos

El término Minería de datos (minar en la encrucijada del inglés significa "vista de copalins cursi") significa el proceso de analizar correlaciones, tendencias, interconectar las regularidades entre los datos para el desarrollo adicional de algoritmos matemáticos y estadísticos: Con la ayuda de la información shukano, puede comprar en las casas sobre esas categorías de compras con mayor frecuencia las compras más frecuentes de ese producto en particular, como parte de las compras de un producto específico, como la categoría de clientes, en la mayoría de los casos, la mayoría del tiempo. Para obtener más información, solicite salir victorioso al predecir, planificar estratégicamente, analizar riesgos y valor para la empresa de duzhe visok.

Significativamente, existe una tradición de estadística matemática y OLAP, por lo que no espera optar por tales proyectos. Nombrar métodos estadísticos y métodos OLAP para reconvertir hipótesis formuladas a largo plazo, pero la formulación de hipótesis más bien irrazonable parecerá a los empleados más sofisticados al realizar análisis de negocios por las razones más obvias.

La tecnología moderna de Data Mining se basa en el concepto de plantillas, cómo representar las leyes, el poder de los dictados. Empuje plantillas para usar métodos que no recogen otras pruebas comerciales sobre el proceso de pidviborki. Incluso con un análisis estadístico, o si OLAP está atascado, debe formular alimentos como "¿Yak el número medio de clientes en el banco, ya que no cambiaron inmediatamente el crédito entre las personas hostiles de 40 a 50 años?" "Isnu Chi є un tipo de categoría de clientes, no entrego créditos en ningún momento? Al mismo tiempo, no estoy seguro del apoyo de otros alimentos para una solución comercial exitosa ".

Lo importante es la peculiaridad de la minería de datos: lo no estándar y no obvio de las plantillas, cómo hacer ruido. En otras palabras, para Data Mining, se ve desde las herramientas en el procesamiento estadístico de los datos y el equipo OLAP, pero para reemplazar las revisiones de antemano, ante el atraso de apesta en el futuro. Sin embargo, la recopilación de minería de datos no incluye estadísticas de herramientas estadísticas y datos OLAP, algunos de los resultados y el procesamiento de datos para el resto del tiempo comenzarán a pensar en la naturaleza corta e inteligente de las regularidades, como las siguientes. A eso є con Data Mining, hay una buena idea de regularidades, correlaciones y tendencias en esquemas de tributos relacionales y a gran escala.

Puede ver cinco tipos estándar de leyes, que se basan en métodos de minería de datos:

• associaciya - visoka ymovіrnіst conexión uno a uno (por ejemplo, girskі lizhi a menudo se baña a la vez de los pinchos rodantes);
• el último: colgar la lanza del tejido a la hora del día (por ejemplo, sostener el término de canto de escribir en la impresora con una alta calidad le agregará vitra de material);
• clasificación - є signos que caracterizan al grupo, ante los cuales establecer quienes están en el proceso de pensar (pregunte a su manera para analizar la clasificación de las reglas para formular las reglas);
• agrupamiento: regularidad, similar a la clasificación y apariencia de un grupo, si no se da, el hedor aparecerá automáticamente en el proceso de procesamiento de los datos;
• regularidades que consumen mucho tiempo: la manifestación de patrones en las acciones del dinamismo de comportamiento de los tributos silenciosos (un trasero típico: el coloquio estacional beberá como el de nuestros compañeros de servicio), de modo que la predicción saldrá victoriosa.

Años del pasado para lograr métodos ricamente versátiles de recibir regalos, el medio puede ver tales.

Análisis de regresión, dispersivo y de correlación- implementado en una gran cantidad de paquetes estadísticos, zokrem, en los productos de las empresas SAS Institute, StatSoft también.

Métodos de análisis de temas específicos, scho basado en modelos empirichny. A menudo estancado, por ejemplo, en formas económicas de análisis financiero.

Algoritmos neurorezhny, Cuya idea se basa en la analogía de las funciones del tejido nervioso y los campos en la forma en que todos los parámetros son vistos como una señal, que se reconfigurará como si apareciera ante la aparente conexión entre los resultados de las "neuronas" Los enlaces se crean con la ayuda del llamado navchannya de la cobertura en el viglyad de la gran vibra para vengar tanto los datos proporcionados como los mensajes correctos.

El método susid más cercano- Vibir de un análogo cercano de tributos salientes de tributos ya explícitamente acumulados.

Árbol resucitado- una estructura arquitectónica, que se basa en un conjunto de alimentos, que puede verse como "chi" ni; Me gustaría saber cómo procesar los datos, está lejos de ser ideal conocer las leyes claras, pero a menudo no se verá en los sistemas de pronóstico debido a la precisión de la evidencia (Fig. 3).

Algoritmos limitados por fuerza bruta- calcular las frecuencias de combinaciones de las vainas lógicas más simples del grupo de donantes.

Programa evolutivo- broma y generación al algoritmo, que se dobla en la interdependencia de los datos, sobre la base del algoritmo dado, que se modifica durante la broma; En algunos casos, las interrelaciones se llevan a cabo en los tipos medios de funciones (por ejemplo, polinomiv).

La minería de datos se instala tradicionalmente antes que las costosas herramientas de software; el precio de algunas de ellas es de hasta decenas de miles de dólares. Hasta hace poco, los bancos, las compañías financieras y de seguros, las grandes empresas comerciales y los principales empleados de Data Mining, eran respetados en la evaluación de las pólizas y pólizas de crédito y seguros. planes de tarifas los mismos principios de los robots con los clientes. En el resto de cohetes, la situación ha cambiado mucho: el mercado de PZ ha aparecido con herramientas de minería de datos bastante económicas de decilkokh virobniks (incluido Microsoft), por lo que se han puesto a disposición muchas tecnologías para pensar en las pequeñas empresas.

Obtenga los resultados de minería de datos y visualización de datos OLAP

Universidades para la visualización de empresas diversificadas OLAP, como Business Objects, Cognos, Panorama, ProClarity. Por regla general, es necesario asegurarse de que estén asegurados sobre la base del conocimiento en el área de bases de datos y métodos estadísticos de análisis. Suscríbase a otras herramientas que le permitan desperdiciar y OLAP-jerels de virus jóvenes (por ejemplo, esquemas a gran escala basados ​​en Oracle, Microsoft e IBM DBMS), elimine la visión de los antiguos sobre la base de Oracle, Microsoft e IBM DBMS. Muy a menudo, los proveedores de software de estas herramientas también suministran servidores de middleware que están diseñados para el análisis de datos y resultados para mostrarlos en complementos del cliente, así como para agregar una solución basada en el middleware de servidor para el aula. En general, la situación con los estándares en análisis de negocios todavía está lejos de ser ideal (en lo que respecta a los DBMS relacionales, para los DBMS modernos, para algunos DBMS modernos, no existe un estándar externo para dispositivos móviles, análogo a SQL, análogo a SQL El estancamiento de algunos de los problemas en este mundo puede ser el problema del establecimiento de información analítica en las empresas, como DBMS y recursos OLAP de algunos de los virobniks más antiguos.

Los limpiadores de software OLAP, los spawns de Oracle e IBM, no suelen estar asegurados en los programas cliente koristuvachiv para acceder a los esquemas OLAP, que se abren sobre la base de su hardware de servidor. Entonces, la corporación Oracle puede encontrar varios de estos productos, compartidos por el paquete Oracle Business Intelligence. Además, durante el resto de la hora, se agregaron una amplia gama de módulos adicionales para tablas electrónicas, destinados a la visualización de datos OLAP. Entonces, tome el punto de vista de estos analíticos Servicios de Microsoft SQL Server disponible para los usuarios Microsoft Excel 2000 y más nuevas versiones, a empresas Oracle Hyperion proporciona módulos adicionales para acceder a esquemas OLAP de energía, que se pueden usar en el mismo Excel.

Varto en términos y expansión en el resto del espectro de rock de productos analíticos, suministrados al servicio de galus cantantes (por ejemplo, distribución y comercio al por mayor, servicios financieros). Х vipuskayut y la lista de productos de la empresa, los de bajo nivel virobnikіv, zokrem, jefe de sistemas de gestión de empresas y en galuzevіh business-complementos.

Captura la generación de sonidos

Suena como un documento, en lugar de tener una forma dinámica sobre la base de la información, que se puede encontrar en la base de datos. Al mismo tiempo, el mercado PZ ha presentado el menor número de veces la fuente de sonidos: tanto algunos de los productos, como también de la distribución de datos adicionales, o el DBMS, que se puede ingresar al almacén con la ayuda de e implementado por los espectadores, ya sea servicios de servidor u otros clientes. Como regla general, para que el inicio de las llamadas acepte una amplia gama de mecanismos universales de acceso a los datos (ODBC, OLE DB, ADO.NET), no es fácil: tener acceso directo al DBMS más popular para El uso adicional de varias APIs oficiales, gráficas Permiten la publicación de llamadas en Internet, incluyen clases o componentes que son designados para el establecimiento de información adicional, para que el establecimiento de llamadas se realice (en orden con la mayor cantidad de posibilidades).

El loco líder del mercado para el inicio de eventos es un producto de Crystal Reports, que es la base de la empresa Business Objects. Los vinos se suministran así como en los almacenes de productos y otros vinos, pueden ser reparados mediante un conjunto de datos adicionales y mediante sistemas de geoinformación. La versión básica del servidor del producto está diseñada para la protección de una gran cantidad de koristuvachiv. Крім Crystal Reports es una pequeña cantidad de productos populares de una clase similar.

Visnovok

Mucha gente examinó las principales tecnologías que se encuentran en la base de los programas analíticos actuales. Se puede ver que la vibración y la tecnología, y los productos, son realizables, para lograr un amplio, especialmente debido al hecho de que dichos datos están presentes en los almacenes de los DBMS de servidor modernos y una amplia gama de aplicaciones cliente para visualizar los resultados. . A pesar de la aceptación generalizada de los estándares en los analistas de negocios, los analistas de negocios están dejando los problemas actuales en el caso de las soluciones establecidas.

Entrada

Este proyecto de diploma promoverá el robot con el desarrollo del sistema automatizado de información y educación "Universidad Internacional de Ciencia y Tecnología de Rusia" En esta etapa, una de las empresas cabecera є la idea de nuevas soluciones, por lo que permiten el rápido procesamiento analítico de la información sobre los grandes contactos de los grandes donantes, la plegabilidad de los enlaces entre ellos, para cubrir una hora.

El proyecto de diploma de asignación de modelos de datos a gran escala para alentar los cubos OLAP, la raíz del mecanismo de software para acceder a los datos, el desarrollo de la interfaz web a la base de datos, lo que permite la formulación de la estructura de datos, el resultado para ser visto en la demanda

Rozrobleny dodatok Je іnstrumentom relevante para zabezpechennya organіzatsіynoї dіyalnostі vіdpovіdnih pіdrozdіlіv Agencia Federal de yak osvіti en robotі schodennіy praktichnіy (Operacional pіdgotovka roscado dovіdok que robochem materіalіv de tranquilas problemas іnshih chi mіzhnarodnogo NAUKOVO-tehnіchnogo spіvrobіtnitstva, danih aleatoriedad a Narada zasіdannya toscho). ), y cuando aumenta el número de personas (pequeñas, trimestrales, pequeñas y pequeñas). Los programas funcionales se pueden realizar en el presente en estadística y analítica.

La decisión de utilizar el formato de suplemento web le permite eliminar el acceso a la base de datos desde cualquier punto del mundo, es necesario establecer una seguridad de software de cliente complementario.

Revisión y análisis de tecnologías de software para el desarrollo de datos WEB para el análisis de datos.

Tecnologías de procesamiento analítico operativo de los datos

modelo de software de datos suplementarios

Nueve grandes debates se acumulan en sistemas regionales pro transaccionales (OLTP).

Dichos sistemas se basarán en el urahuvannya del DBMS moderno, en algunos casos el mecanismo de gestión de transacciones, que destruyó la tarea principal del cierre de los sistemas de procesamiento operativo de transacciones (sistemas OLTP, procesamiento de transacciones en línea).

El personal principal de dichos sistemas es la seguridad de las operaciones de la base de datos. En tales sistemas, existen más funciones de transmisión y sonido, entre las cuales permiten la transferencia de información e información.

Pero las posibilidades de tales sistemas están hasta el nivel de análisis complejo y perdido de los datos, lo que permite aceptar las soluciones recubiertas, cerco.

Sin procesamiento productivo y análisis de colosales flujos de información mineral, tobto. siri danis, nadie necesita un nombre.

En la conexión con el sistema winnickle, la necesidad del establecimiento de sistemas analíticos, ya que se permitiría reconfigurar el sistema. información de korisnu ese conocimiento, a partir del cual es posible adoptar soluciones de gestión.

El análisis del tributo en ese mundo se realiza en los sistemas de información, en los sistemas OLTP. Todo, veo que el análisis de la evidencia surge de las profundidades de la simplicidad del análisis realizado.

Información y análisis de sonido: análisis de los datos, que se lleva a cabo antes del significado, tobto. para los tipos de fuentes de alimentación indicados (fuentes de alimentación reguladas).

Análisis operacional-analítico: análisis de datos, cómo formular fuentes de alimentación no reguladas, si no es prudente transferirlas demasiado pronto, ya que es necesario encender koristuvachev.

El análisis intelectual es un análisis simplista de los tributos, que le permite eliminar los tributos obvios para la persona conocedora, como:

§ leyes funcionales y lógicas en el tributo acumulado;

§ Modelos y reglas que explican las leyes conocidas;

§ predice el desarrollo de procesos.

Medición de indicadores en diferentes tipos de análisis de datos y herramientas Cuadro 1.1.

Tabla 1.1 - Predicción de tipos en el análisis de datos

Según el análisis de los sistemas analíticos dados, las especies se pueden dividir en los siguientes grupos:

1. Sistemas de calificación corporativa:

§ vikoristovuyutsya para controlar la situación operativa y el análisis de vidhilen (consulte la comida "scho vidbuvaetsya");

§ Datos operativos de Nadayut sobre los resultados del desempeño a los ojos del pasado dadas formas de visibilidad;

§ basado en información y análisis sólido de datos;

§ puede vikoristovuvati skhovishche danih y hermanos danny sin sistemas OLTP;

§ Aprobaciones para una amplia gama de Kintsev koristuvachiv (clientes, socios, establecimientos financieros).

2. Sistemas de procesamiento analítico de datos y sensibilidad analítica (sistemas OLAP - sistemas de procesamiento analítico operacional, Procesamiento analítico en línea):

§ permitir el análisis viconuvati bagatovimirny de los datos de la edad temprana;

§ Volodyut por los medios culpables de vitalidad analítica y visualización de los dones del viglyad diferentes tipos tabla, gráfico y diagramas;

§ basado en el análisis operativo y analítico de los datos;

§ la vicorización de donaciones más frecuente, optimizada para la producción de análisis ricos de donaciones;

§Orієntovany sobre koristuvachіv, en el que la necesidad de interacción posinteractiva con la información (administradores, analistas).

3. Sistemas de análisis de datos:

§ instrumentos volodyut rozvinennymi para realizar un análisis profundo;

§ permitir reconocer el conocimiento prikhovani no trivial;

§ vikoristovuyut skhovische danih yak dzherelo información;

§ basado en análisis intelectual de datos;

§ signos para analistas, tales como conocimientos en los métodos de análisis de datos;

§ permitir la realización de terminaciones para koristuvach de resistencia en modelos, plantillas y sonidos motivadores viglyadi.

Una descripción esquemática del subtipo de sistemas analíticos para los grupos guiados se muestra en una pequeña pantalla 1.1.1.

OLAP (On-Line Analytical Processing) es una tecnología de procesamiento analítico operativo de datos, que se basa en métodos vikorist para la recolección, recolección y análisis de datos a gran escala, con la adición de un enfoque al análisis del análisis de los datos. insuficiencia de la forma

Malunok 1.1.1 - Tipos de sistemas analíticos

Los sistemas OLAP se están desarrollando para kintsevs y analistas, proporcionando herramientas para analizar datos y convertir hipótesis.

La prueba Vidomy, realizada en 1995, es un criterio inicial, para el cual el sistema puede estar a la altura de la clase de sistemas OLAP.

Toda la prueba se llama FASMI (un análisis rápido de información victoriosa en espiral) y en esta hora es ampliamente victoriosa.

Quince veces antes de la prueba FASMI OLAP en palabras clave:

§ Rápido rápido);

Análisis (análisis);

§ Compartido (para crecer);

§ Multidimensional (bagatomirny);

§ Información.

En el pequeño 1.1.2 se muestra una presentación esquemática de la prueba.

Malunok 1.1.2 - Prueba FASMI.

1. Rápido

El sistema OLAP puede garantizar que haya más fuentes de alimentación en los límites durante unos 5 segundos. Para fuentes de alimentación simples, el indicador puede ser de 1 segundo y para fuentes de alimentación adicionales, puede tardar 20 segundos.

Antes de mostrarlo, si no lo ha visto durante 30 segundos, el coristuvach dejará de usar el sistema de canela. En zdatniy natisnuty combinación klavіsh ++Si el sistema no puede ser superado, tomará más de una hora procesar los datos.

Pero si el sistema va a adelantarse a los despistados sobre la hora trivial de procesar el poder analítico, el despiste puede ser aceptado e introducido en el pensamiento, por lo que se puede referir negativamente a la calidad del análisis.

No es fácil alcanzar un obrobka de tan alta calidad en los majestuosos conjuntos de tributos, especialmente cuando se necesitan bebidas no estándar y plegables para moldearlas "en una lotta".

Para lograr una amplia gama de proveedores de sistemas OLAP, utilice los siguientes métodos:

Preprocesamiento dinámico de tributos;

apertura de soluciones especiales de software y hardware;

Estancamiento de plataformas hardware por mayor productividad.

El criterio de rendimiento es el más crítico en términos de disponibilidad del sistema hasta la clase OLAP.

2. Análisis.

El sistema OLAP es el culpable de lidiar con cualquier análisis lógico y estadístico, característico de toda la galusa aplicada.

Las posibilidades funcionales sin esfuerzo necesarias para el análisis del culpable no se vuelven sensibles para el camino corystuvach.

El sistema OLAP tiene la culpa de la simplicidad de los resultados gráficos en el análisis y de permitir que la formulación se realice de una determinada manera sin necesidad de software.

3. Compartido.

El sistema OLAP es culpable del hecho de que el régimen está asegurado para muchas condiciones espeluznantes, en relación con las cuales, en particular, el suministro de energía y la protección de la confidencialidad de la información y la disponibilidad de información en dichos sistemas ( derechos de acceso, autorización, etc.)

4. Multidimensional.

El sistema OLAP puede asegurarse de que no haya suficientes tributos para imprimir. No se preocupe por la cantidad de diferentes tipos de modelos dados, sino por el tamaño de los cambios de piel. Tse se encuentra en un área aplicada específica y departamentos analíticos desarrollados.

5. Información.

El sistema OLAP es culpable de olvidar la información necesaria para la mente de un informe real.

La necesidad de un sistema OLAP se debe a la cantidad de entradas que se pueden procesar. La utilidad de los sistemas OLAP antes de procesar la información debe ser 1000 veces mayor, para que no existan factores, incluido el necesario RAM, espacio en disco vikorystannya, integración con las herramientas de los componentes analíticos dados y otros

Así, la prueba FASMI tiene un énfasis en la importancia de la potencia de los sistemas OLAP, como la velocidad de procesamiento, el seguro de acceso de alta calidad, la relevancia de la información, la manifestación del análisis estadístico y la confiabilidad. Determinación de los hechos analizados en función de la parte significativa de los parámetros caracterizadores.

Procesamiento analítico de Danikh - el precio del análisis de los datos, que requerirá una conservación metódica definida del nivel de preparación de canto de la facultad.

Contento tecnologías de la información dar la capacidad de automatizar los procesos de análisis de la información primaria acumulada, para poder analizar los modelos, para eliminar las soluciones listas para usar con fines prácticos. Los principales vimogs , que se presentan a métodos de análisis, є eficiencia, sencillez, automatismo. El concepto se basa en dos tecnologías modernas: Data Mining y Knowledge Discovery in Databases (KDD).

Procesamiento de datos - todo el proceso de desarrollo en los sirios que antes no estaban acompañados, no triviales, prácticos y accesibles a la interpretación del conocimiento, necesario para tomar decisiones en otras esferas de la actividad humana (la designación de G.

La tecnología de minería de datos es sencilla para el ruido de regularidades no evidentes. Paso a paso para el análisis de danikh є:

• 1) clasificación ( clasificación) - signo que caracteriza a un grupo de objetos antes que a un conjunto de tributos - clase. Métodos de búsqueda, cómo salir victorioso para dominar la clasificación: métodos para encontrar el más adecuado ( Vecino más cercano)і ^ '- el susid más cercano ( k-vecino más cercano) -, Baysovski merezhi (Redes bayesianas) -, Inducción de árboles; sistemas neuronales (Redes neuronales) -,
• 2) agrupamiento (agrupamiento)- rozbittya ob'єktіv en grupos, oskіlki clasi ob'єktіv sphata no está asignado. Aplicando el método de visualización de tareas agrupadas: las imágenes de Kohonen, que se autoorganizan, son encuadres neuronales sin lector. La característica especial importante de los mapas cich є la construcción de la imagen de una extensión grande y pequeña está marcada en el área, presentando los datos en la vista de la imagen de doble cara;
• 3) asociación (Asociaciones)- Revelar los patrones entre las vainas tejidas en el conjunto de homenajes. Las leyes aparecen no debido a las autoridades del objeto analizado, sino también a la lista de pods, que se muestran instantáneamente, por ejemplo, el algoritmo Apriori;
• 4) consistencia (Secuencia),última asociación (asociación secuencial),- el parloteo de patrones horarios entre transacciones, tobto. La regularidad no surge entre los pasos, sino que viene de inmediato, sino entre los pasos, tejidos en la hora. Associaciya: todo el final de la vida con un retraso de tiempo, que es muy costoso. La regla de la perdurabilidad: envía el mensaje X en la hora del canto, vendrá la podya U;
• 5) previsión (previsión) - Estaré con el urahuvannya de las peculiaridades de los tributos históricos, tobto. estimar los valores numéricos omitidos de todos los indicadores numéricos. Se utilizan métodos de estadística matemática, mediciones de neuronas y otros métodos para hacer un pronóstico para pronosticar;
• 6) vidhilen chi wikidiv (Detección de desviación), análisis de resultados o wikids - el análisis de los datos, que la mayoría de los resultados se ven de la pluralidad atrasada de donaciones;
• 7) evaluación (Estimacion)- peredbachennya bezperervnyh significado de los signos;
• 8) análisis de sonido (análisis de enlaces)- Depósitos de Zakhozhennya zakhozhennya en un conjunto de tributos;
• 9) visualización (visualización, minería de gráficos)- La creación de la imagen gráfica de los homenajes analizados. Utilizar métodos gráficos para mostrar la manifestación de las leyes de los datos, por ejemplo, el envío de datos en vimirah 2D y 3D;
• 10) pidbitty pidsumkiv ( resumen) - Descripción de grupos específicos de objetos del conjunto de tributos analizados.

KDD - El proceso de desvelar los conocimientos de los coriánticos a partir de la recogida de homenajes. Esta tecnología incluye la preparación nutricional de los datos, la selección de carteles informativos, la depuración de los datos, el almacenamiento de los métodos de Data Mining (DM), el posprocesamiento de los datos y la interpretación de los resultados.

El proceso de descubrimiento de conocimientos en bases de datos se basa en los siguientes estafadores:

• 1) declaración del problema: un análisis del establecimiento del empleado y las particularidades de la región de almacenamiento, la selección del conjunto de parámetros de entrada y salida;
• 2) preparación de la recaudación de tributos: la raíz de la recaudación de tributos y la organización del esquema para la recaudación y actualización de tributos;
• 3) el reprocesamiento del dinero - basado en los métodos de minería de datos, desde el punto de vista del método dado, son correctos y correctos;
• 4) transformación, normalización de los datos, reduciendo la información al tipo que se adjunta al análisis;
• 5) Minería de datos: un análisis automático de datos, datos sobre el almacenamiento de nuevos algoritmos para el conocimiento (alturas de neuronas, árboles, algoritmos de agrupamiento, establecimiento de asociaciones);
• 6) post-procesamiento del tributo - interpretación de los resultados de la recopilación de conocimientos de los empresarios.

4. Clasificación de productos OLAP.

5. Principios de los robots clientes OLAP.

7. Esferas de almacenamiento de tecnologías OLAP.

8. Aplicación de tecnologías OLAP para análisis en el ámbito de las ventas.

1. Ratones OLAP en las estructuras de información de la empresa.

El término "OLAP" no está vinculado aleatoriamente del término "schevishche danih" (almacén de datos).

Dani al esquema utiliza sistemas operativos (sistemas OLTP), que se utilizan para automatizar los procesos comerciales. Además, el esquema puede ser más popular para el rakhunok del último dzherel, por ejemplo, los sonidos estadísticos.

El gerente del skhovyshcha - nadati "sirovin" para el análisis en una escena en estructuras de sonido simples.

Otra razón para la aparición de un entorno es vívidamente: la fuente de alimentación analítica plegable para la información operativa está galvanizada para el robot de la empresa, es necesario bloquear las tablas y los recursos del servidor.

Desde el receptor es posible comprender la necesidad de una compra gigantesca de dinero: obscenidad, es muy fácil de analizar.

La centralización y la estructura no es todo lo que requiere un analista. Además, todavía necesita una herramienta para echar un vistazo, visualización de información. Las tradiciones son impulsadas, impulsadas sobre la base de un skhovishche, dejando ir uno: la travesura. Їx no se puede "torcer", "torcer" o "zgornuti"; ¡De bi yomu tal instrumento, como si permitiera bi rosgortati y zgortati dans exactamente así! Yak una herramienta de este tipo y un visor OLAP.

Si OLAP no es un atributo necesario de la recaudación de cuotas, se utiliza cada vez más para el análisis de vistas acumuladas.

Ratones OLAP en las estructuras de información de una empresa (Fig. 1).

Malunok 1... MisceOLAP en las estructuras de información de la empresa

Los datos operativos se recopilan del dzherel en crecimiento, se limpian, integran y almacenan en el relé. Con mucho hedor, ya está disponible para análisis de motivación de desarrollo adicional para inducir sonidos. Dal (más o menos a menudo) están preparados para análisis OLAP. El hedor puede estar ligado a una base de datos OLAP especial o innecesario en un esquema relacional. Con la ayuda del elemento de metadatos, es decir, información sobre la estructura, distribución y transformación de los datos. Los gerentes їm se encargan de la interacción efectiva de los diferentes componentes del skovishcha.

Pidsumovuchi, es posible utilizar OLAP como la suma del rico análisis de los datos acumulados en la tienda.

2. Procesamiento analítico operativo del tributo.

El concepto OLAP se basa en el principio de generosa presentación de homenajes. En 1993, EF Codd observó la insignificancia del modelo relacional, en primer lugar, y dijo que era desafortunado, mirar y analizar los datos desde el punto de vista de la multiplicidad de los datos, con el fin de utilizar la mayor cantidad posible de datos. Amplios sistemas para OLAP corporativo la funcionalidad del DBMS relacional y además incluye un análisis integral de una de sus características.

Detrás de Codd, una vista conceptual multidimensional, una vista conceptual multidimensional, es una vista conceptual multidimensional, con una perspectiva multidimensional, que se basa en vímires independientes de deciles, que pueden ser analizados y analizados.

Un análisis de una hora de varias veces comenzará como un análisis bagatovymirny. El vimir dérmico incluye una consolidación directa de los datos, que se almacena en una serie de los últimos días del país, de cozhen es un rivn real en el mundo mayor de la agregación de los datos para el último vim.

Entonces, Vimir Vikonavets puede comenzar con la consolidación directa, de modo que pueda almacenarse desde el hogar "empresa - pidrozdil - viddil - serviceman". Vimir Hour puede incluir dos consolidaciones directas: "Rik - Trimestre - Mes - Día" y "Semanal - Día", algunos de los rakhunok hora tras mes y el momento es una locura. Al final del día, estamos recibiendo una fuerte vibración de información de buena calidad sobre las afecciones de la piel.

La operación de perforación conduce al colapso de las etapas más avanzadas de consolidación a las más bajas; navpaki, la operación de enrollado significa moverse de abajo hacia arriba (Fig. 2).

Malunok 2.Vimiryuvannya y directamente a la consolidación de donaciones.

3. Vimogi antes de utilizar el procesamiento analítico operativo.

Bagatomirniy pidkhid vinik prácticamente una hora y en paralelo a la relacional. Sin embargo, solo se han reparado desde mediados de los 90, o mejor dicho,
1993 r., Intereses hasta MSUBD sintiendo el carácter nabuwati zagalny. El mismo destino ha aparecido un nuevo programa del artículo de uno de los fundadores del enfoque relacional. e. codda, en yaky vin habiendo formulado 12 vimogs principales antes de darse cuenta OLAP(Tabla 1).

Tabla 1.

Reglas para evaluar productos de software en la clase OLAP

Numerosos vimogs, que sirvieron como valores reales de OLAP, fueron luego considerados como recomendaciones, y productos específicos fueron evaluados por el nivel de cercanía a absolutamente la misma visibilidad para todos los vimogs.

Como resultado del valor de Codd, se ha reorganizado en la llamada prueba FASMI, que se puede usar para suplementos OLAP, lo que brinda el poder de un análisis rápido de información rica.

La memoria de las 12 reglas de Codd está ocupada para mucha gente. Parece que es posible resumir el valor OLAP en menos de cinco palabras clave: Shvidkiy Analiz Rozdiluvanoi Bagatomirnoi Іnformation - abo, shortly - FASMI (en el travesaño en inglés:F ast A análisis de S odiado METRO ultidimensional I información).

El precio por primera vez se formó en la mazorca de la roca de 1995 y no requirió un vistazo en esa hora.

Rápido rápido)- significa que el sistema es culpable de no imprimir una gran cantidad de respuestas a koristuvach en los límites durante unos cinco segundos. Al mismo tiempo, es muy simple beberlo en un segundo, y aún más desagradable, durante 20 segundos. Anteriormente, demostraron que el proceso no está lejos, pero los resultados no se descartan después de 30 segundos.

A primera vista, puede ser increíble, pero cuando rechaza la llamada por enfermedad, hace un tiempo, necesitábamos algunos días, el secretario lo arreglaría demasiado rápido durante una hora y el proyecto surgirá en muchos niños. , no tendremos éxito en el futuro.

ANÁLISISsignifica que el sistema puede hacer frente a cualquier característica de análisis lógico y estadístico de muchos suplementos, que se encargará del viglyad, disponible para el kintsev koristuvach.

No es tan importante que el análisis del análisis de las poderosas habilidades instrumentales del supervisor no sea tan importante, para el producto software conocido del tipo de tablas electrónicas, es solo que todas las funcionalidades necesarias del análisis del culpable de la manera intachable. El análisis puede incluir procedimientos de canto, el tipo de análisis de las filas de vigilancia, el cambio en la cantidad de vitratos, el tipo de cambio, el cambio en la estructura de la cantidad de dinero, el modelo no procesal, la identificación de las situaciones, la operación de tal Estas posibilidades se ven ampliamente entre los productos que se quedan dormidos en toda la organización.

COMPARTIDO Esto significa que el sistema brindará toda la seguridad para la confidencialidad (puede ser hasta el nivel de la comisaría) y que hay múltiples accesos para anotar los necesarios, sin bloquear las modificaciones en la fecha actual. No todos los programas є necesitan escribir tributos. Sin embargo, varios de estos suplementos de crecimiento y el sistema pueden diseñarse para procesar muchas modificaciones de una manera rápida y sin cocción.

MULTIDIMENSIONAL (bagatomirny) - tse clave vimog. Yakby necesitaba mucho OLAP en una palabra, lo eligieron. El sistema puede encargarse de la presentación rica y menos conceptual de los datos, incluido el soporte adicional para las jerarquías y múltiples jerarquías, la forma más lógica de analizar el negocio y la organización. No se ha fijado la cantidad mínima de productos, ya que puede haber algún deterioro, algunos de ellos también se pueden almacenar en los programas, y la mayoría de productos OLAP tienen tiempo suficiente para pistas tranquilas, para el gusto.

INFORMACIÓN - eso es todo. La información es necesaria, pero se sacará, se necesita al diablo. Sin embargo, es mucho para establecer en programas. La necesidad de nuevos productos debe determinarse en términos del hecho de que se puede oler parte del hedor antiguo, o no se pueden tomar algunos gigabytes. La necesidad de productos es aún más económica: la mayoría de los productos OLAP se pueden operar mil veces más que aquellos que son actualmente los menos populares. La unidad tiene muchos factores, incluido el doblaje de dinero, necesito memoria operativa, espacio en disco, indicadores de explotación e integración con recursos de información.

La prueba FASMI es un objetivo cada vez más inteligente para cualquier organización OLAP.

4. ClasificaciónOLAP-productos

Lo mismo, la esencia de OLAP En este caso, es útil para el análisis de la información que se proporcionará desde la vista de un cubo grande, y se brinda la oportunidad de manipularlo por completo y eliminar la información necesaria. Al mismo tiempo, kintsevy corystuvach para respaldar un cubo yak una tabla dinámica bagatovimirnu, ya que automáticamente podsumovu dans (hechos) en los jóvenes (vimіryuvannyah), y permite calcular de forma interactiva keruvati en esa forma. Viconannya qih ops OLAP -máquina (o por máquina Cálculo OLAP).

Para el día de este año, hemos roto productos sin OLAP -tecnología. Shcheb lighter bulo oryєntuvatis entre ellos, clasificaciones de vicoristoyut OLAP -productos: para el método de recaudación de dinero para el análisis y para el mes de conocimiento OLAP -máquinas. El informe es claro para la categoría de la piel. Productos OLAP

Clasificación para el método de asegurar el Danih.

Los cubos de Bagatovimirnі se basarán en tributos externos y agregados. En primer lugar, los datos agregados para cubos se pueden obtener de bases de datos relacionales y de gran escala. Tom, durante el día, hay tres formas de ahorrar dinero: MOLAP (OLAP multidimensional), ROLAP (OLAP relacional) y HOLAP (OLAP híbrido ). Como una cuestión de hecho, OLAP -los productos, según el método de obtención de los datos, se dividen en tres categorías análogas:

1. A veces MOLAP , la salida y los datos agregados se almacenan en una base de datos a gran escala o en un cubo local a gran escala.

2. En ROLAP -los productos de los últimos datos se almacenan en bases de datos relacionales o tablas locales planas en servidores de archivos. Los datos agregados se pueden ver en las tablas de servicio de esta base de datos. Recuperación del tributo de la base de datos relacional a cubos a gran escala Servicios OLAP.

3. Tener un estilo victoriano HOLAP la arquitectura de los datos dados se pierde en la base relacional y las unidades se desplazan del bagatovimirniy. Pobudova OLAP -cube vikonutsya para tomar una copa OLAP -Koshty sobre la base de homenajes relacionales y generosos.

Clasificación para el lugar de distribución. OLAP-máquinas.

Para un buen conocimiento de OLAP -los productos están disponibles en Servidores OLAP y clientes OLAP:

Servidor OLAP -asobach del cálculo y recaudación del tributo agregado al visitante en torno al proceso - el servidor. El programa de clientela eliminará los resultados de encender cubos grandes, que se almacenan en el servidor. Deyaki OLAP -Los servidores se pueden utilizar para recopilar datos solo en bases de datos relacionales; Bagato de los Afortunados OLAP -los servidores aceptan tres formas de recaudar dinero: MOLAP, ROLAP y HOLAP.

MOLAP.

MOLAP - tse Procesamiento analítico multidimensional en línea, Tobto Bagatovimirny OLAP. Tse significa que el servidor zberigannya danih vikoristovuyu bagatovimirnu base danih (MBD). El sentido del triunfo de los BMD es obvio. Puede tomar de manera eficiente una gran cantidad de dinero para sus cuotas, sin preservar un servicio rápido a la base de las cuotas. Los datos se transfieren del dzherela danih al bagatov y la base de datos, luego la base de datos se envía a la agregación. Los primeros rosters son los que acelerarán la alimentación OLAP, los fragmentos del rosario de las cuotas dadas ya están rotos. La hora contará con un centenar de funciones cada hora, lo que es necesario para acceder al siguiente fragmento del homenaje al mensaje. Todo el método está adaptado al concepto, es necesario realizar el robot una vez, y los resultados se vuelven familiares y familiares. Bagatomirnі base danikh sodo nueva tecnología. Vikoristannya MBD es breve, así como muchas nuevas tecnologías. Y el hedor en sí no es tan apestoso, como la base de datos relacional (RDB), y no está tan optimizado. Si hay una debilidad en el MDD, la mala salud de los vicaristas tiene una gran cantidad de grandes bases en el proceso de agregación de datos, por lo que se necesita una hora para que la nueva información esté disponible para su análisis.

ROLAP.

ROLAP - tse Procesamiento analítico relacional en línea, tobto OLAP relacional. El término ROLAP significa que el servidor OLAP se basa en una base de datos relacional. Vykhidnі danі se ingresa en la base de datos relacional de danikh, zazvychay, para el esquema "zirka" o para el esquema "snіzhinka", tan pronto como comienza la hora. El servidor conservará el modelo de datos genérico para fuentes SQL optimizadas adicionales.

Hay una razón baja para la elección de lo muy relacional, pero no de la base rica y diversificada del danikh. RBD: toda la tecnología se ha desarrollado bien, por lo que no hay posibilidades de optimización. Vikoristannya en mentes reales resultó en más operaciones de productos. Hasta entonces, el RBD aceptará más obsyagi danih, sin MBD. Los apestosos todavía están diseñados para tal obsyagiv. El principal argumento en contra de la RDB es la capacidad de almacenamiento, la necesidad de eliminar información de la gran base de datos con la ayuda de SQL. Falta de información El programador SQL de mi bi es fácil de cubrir los recursos del sistema central con la ayuda de un visitante, que es más poderoso, que es más simple para el MDB.

Datos agregados agregados / frontales.

Implementación rápida de fuentes de alimentación para OLAP. Uno de los principios básicos de OLAP es la construcción de información manipulada intuitivamente sobre la información. En general, si se requieren más cálculos, es necesario editar el fragmento de información, luego más a menudo será devuelto a la pantalla. Para eso, debes ahorrar una pequeña hora de realización de suministros de energía, fragmentos de información, y la destrucción de quienes los quieren ver con mayor frecuencia, si no hay que contarlos, adelante con la agregación. De modo que el hedor de ser drenado y guardado en la base del yak nuevo dan dado. Yak un stock del tipo de tributo, que se puede desarrollar con anticipación, es posible establecer datos de producción, por ejemplo, indicadores de ventas por meses, trimestres o, para aquellos con una introducción efectiva de datos, tales indicadores.

Los gerentes de aprendizaje buscan diferentes métodos para elegir un conjunto de parámetros, que se pueden usar para avanzar en la agregación del número de valores calculados de antemano. Pidhid antes de la agregación se inyecta una hora y a la base de los datos, y durante una hora la implementación de la fuente de alimentación. Si hay más valores para contar, es tanto como la cantidad se alimenta, pero la hora lo veo rápidamente, por lo que no es posible obtener el valor para el cálculo. Sin embargo, si puede contar todos los valores posibles, mejor solución- A la vez, el tamaño del danih base crece muy a menudo, cómo hacer el no enraizado, esa hora de agregación será genial. Hasta entonces, si se llega a la base del dato con el valor numérico, o si el hedor fluctúa, la información es culpable de visualizarse sobre los valores previamente calculados, por lo que se pueden encontrar nuevos datos. Con tal rango, la actualización de la base también puede tomar mucha hora a partir de un gran número de valores calculados previamente. Oskilki pide una hora de agregación base danykh pratsyu de forma autónoma, bazhano, por una hora de agregación buv zanadto trivial.

OLAP -Klієnt vashtovany in-іnshomu. Cubo de Bagatovimir Pobudova que OLAP -País para visitar la memoria del ordenador del cliente.OLAP -Los clientes también están disponibles en ROLAP y MOLAP.Y deyakі puede pіdtrimuvati de las opciones ofensivas disponibles para homenajear.

La piel tiene sus propios "más" y "menos". Todas las extensiones de la Duma sobre las repeticiones de servidores frente a los clientes, en toda la serie de servicios OLAP. -El cliente para koristuvachіv puede aparecer de manera eficiente y vigilar para victoriannya Servidor OLAP.

El desarrollo de suplementos analíticos para la ayuda adicional de las herramientas OLAP del cliente es un proceso rápido, que no es una capacitación especial de un visitante. Koristuvach, que conoce la implementación física de la base de los datos, puede desarrollar un programa analítico de forma independiente, sin aprender las funciones de TI.

Cuando un servidor OLAP sale victorioso, es necesario recuperar dos sistemas de desarrollo, algunos de ellos de otros proveedores, para abrir cubos en el servidor y para distribuir programas de cliente.

El cliente OLAP ha proporcionado una única interfaz visual para describir cubos y configurar para ellos las interfaces de un corystuvach.

Otzhe, ¿en qué tipo de problemas de almacenamiento de clientes OLAP para quienes los necesitan, pueden ser efectivos y quiénes son vistos para los sistemas victoriosos de servidores OLAP?

· Asociatividad económica OLAP -servidores vinikє, si las obligaciones de las cuotas son aún mayores, son insoportables para OLAP -Klієnta, innakshe bіlsh vypravdane zasosuvannya ostannogo. En todo el vipad OLAP -Limpieza es igual en sus características de alta productividad y baja calidad.

· Analistas de PC requeridos: otro argumento para cursi OLAP -Klієntіv. Cuando estasis OLAP -Servidores y esfuerzos para no ser viciosos.

La mitad de los clientes OLAP se puede llamar de la siguiente manera:

· Vitrati sobre vprovadzhennya y suprovid OLAP -Klієnta іstotno vitrati inferior, inferior en Servidor OLAP.

· Cuando Vikoristan OLAP -Cliente con máquina incorporada, el traspaso de tributo según seto se realiza una vez. En las Viconnes OLAP -operación de nuevos flujos de donaciones para que no surjan

5. Principios de la robótica OLAP-Klієntіv.

El proceso de complemento OLAP es fácil de ver detrás de la ayuda de la caja de herramientas del cliente (Fig. 1).

Malunok 1.Suplemento OLAP para la ayuda adicional del cliente ROLAP

El principio de los robots de clientela ROLAP es una descripción de la bola semántica, detrás de la cual se rastrea la estructura física de los datos. Hay muchos tributos dzherelami: tablas locales, RDBMS. La lista de dzherel danih, scho es personalizable, está designada por un producto de software específico. Los primos escritores pueden manipular de forma independiente objetos inteligentes en términos del área temática para el establecimiento de cubos e interfaces análogas.

El principio del cliente de robótica OLAP-server por qué. En el servidor OLAP, la hora de apertura de los cubos se utiliza para gestionar las descripciones físicas de la base de datos. Al mismo tiempo, el inventario del koristuvach aparece en el propio cubo. El cliente del servidor OLAP se ajustará por metro cúbico.

Cuando la bola semántica dzherela danih - las tablas Sales y Deal - se describen con los asombrosos términos de Kintsev koristuvachev y se reinventan en "Productos" y "Ugodi". El campo "ID" de la tabla "Productos" cambiará de nombre a "Código", y "Nombre", a "Producto", etc.

Luego está el objeto comercial "Ventas". Business-ob'єkt es una mesa plana, con urahuvannya cómo formar un cubo bagatovimirny. Al configurar las tablas business-ob'kta "Productos" y "Ugodi", combine el campo "Código" para el producto. No se requiere Oskilki para mostrar todos los campos de la tabla: business-ob'єkt vikoristovuє en lugar del campo "Producto", "Fecha" y "Suma".

Nuestro stock sobre la base del objeto comercial "Ventas" comenzó a vender productos durante meses.

Durante una hora de robots con un sonido interactivo, se puede pedir a la mente del filtro que ugrupovannya con ruchs tan simple "mishey". Por el momento, el cliente ROLAP recurre al tributo del caché. El cliente del servidor OLAP se alimenta a una base genérica. Por ejemplo, después de haberse detenido a la vista sobre las ventas de filtros para productos, puede tomar nota sobre las ventas de filtros para nosotros.

Todas las configuraciones del programa OLAP se pueden tomar de los repositorios de metadatos vistos, de los complementarios o en el repositorio del sistema de la base genérica de datos. Implementación de un producto de software.

Todo, que se incluye antes del almacén, se proporciona con un vistazo estándar a la interfaz, la función y la estructura detrás de él, así como soluciones avanzadas para situaciones estándar más grandes. Por ejemplo, paquetes financieros populares. Detrás de las escenas de los programas financieros, los especialistas podrán utilizar los instrumentos financieros sin la necesidad de diseñar la estructura de la base de la forma y el sonido dados o inverosímiles.

Internet є nueva forma cliente. Además, llevamos nuevas tecnologías por nuestra cuenta; bezlich solución de internet A menudo, buscan sus posibilidades como solución OLAP: zokrem. Es fácil cambiar la forma de las llamadas OLAP a través de Internet. Naybilsh suttuvim є la necesidad de un especial programáticamente seguro Acceso a la información. Para ahorrar dinero para la empresa durante una hora y un centavo.

6. Complemento OLAP de arquitectura Vibir.

Al realizar un sistema analítico de información, es importante no tener piedad de la arquitectura OLAP. El cambio preexistente del término Proceso analítico en línea - "procesamiento analítico operativo" - a menudo es tomado literalmente por quien tiene la oportunidad de ser analizado rápidamente. Tsya pomilka: la eficiencia del análisis no está ligada a la hora real de actualización de los datos del sistema. El rasgo característico es la hora de la reacción de los sistemas OLAP al poder del koristuvach. En el análisis más frecuente de los datos є con conocimiento de la información "del último día", como, por ejemplo, los datos en el skvishchi se repetirán una vez para doba.

En el contexto general, la traducción OLAP es más precisa como "procesamiento analítico interactivo". La misma posibilidad de análisis de datos en modo interactivo está en el procesamiento de sistemas OLAP desde los sistemas para la preparación de llamadas regulatorias.

Una de las características especiales del procesamiento interactivo en la formulación del fundador de OLAP E. Codd es la capacidad de “revisar, revisar y analizar datos desde el punto de vista de múltiples vistas, para ser el más inteligente para los analistas corporativos”. Para el propio Codd, el término OLAP significa una forma específica de presentar homenajes sobre una base conceptual: bagatovimirny. Físicamente, los datos se pueden almacenar en bases de datos relacionales, protestando por las herramientas OLAP, por regla general, se pueden usar con grandes bases de datos, en las que los datos se ordenan en el visor de hipercubo (Fig. 1).

Malunok 1. OLAP- cubo (hipercubo, metacubo)

Al mismo tiempo, la relevancia del tsikh viene dada por el momento en que se memoriza el hipercubo con un nuevo tributo.

Obviamente, es hora de formar una base rica y conocida para el dinero; Y si no tiene la capacidad de analizarlo y no permite que el empleado tenga acceso a toda la información, ¿cómo puede hacerlo? Hay dos caminos alternativos: Analizar y luego consultar ("Analizar los datos - luego ingresar la información adicional") y Consultar luego analizar ("El suministro de los datos - luego analizar").

Los embajadores del First Way podrán hablar en la parte trasera del bagatov y la base de datos se entrega al público información, por ejemplo, bolsas pequeñas mensuales, trimestrales para niños. Y si es necesario, los detalles del corystuvache dado se formularán y formularán de acuerdo con la base relacional, de modo que la vibración necesaria se elimine, por ejemplo, en días para toda la familia, o en meses y por los adherentes.

Prihilniki de la otra manera, navpaki, huele koristuvachev, persh para todo, preste atención a los danims, ya que llegan a analizar ese mismo zavanazhuvati en el microcubo, una pequeña base rica de danikhs. El resentimiento surge en el nivel conceptual y puede ser abrumado e inadecuado.

Hasta otro pase, traeré la "frescura" de la información, quitaré el koristuvach del sonido bagatovimirny - "microcubo". El microcubo se forma sobre la base de nueva información de la base relacional actual de los datos. El robot con el microcubo funcionará en modo interactivo, eliminando la información visual y los detalles dentro del microcubo. Por otro lado, quienes diseñan la estructura de un microcubo como un microcubo son bienvenidos "por gusto", sin la participación del administrador de las bases de datos. Sin embargo, hay una falta de éxito a la mitad del día. Koristuvach, que no se molesta en pintar un cuadro, es culpable durante mucho tiempo de partir de sus propias ideas preconcebidas. En la última gota en la fuente de alimentación del microcubo, es posible volver a maliy o no vengarse de todos los donantes, sino alimentar el microcubo, pero en lugar de uno nuevo, más a menudo. Підхід Query luego analiza realizando el soporte instrumental de Business Objects de la misma empresa y las plataformas instrumentales de Intersoft Lab Company Contour.

Cuando vas a Analizar y luego consulta, puedes rendir tributo, puedes ingresar a la rica base de datos de tributos, puedes terminar el gran, como puedes hacerlo durante una hora. Sin embargo, todas las deficiencias se compensan en un año, si el koristuvach tiene acceso práctico a todas las cuotas necesarias, ya sea una combinación. Inferior al tributo final en la base relacional de los datos dados, debe omitirse en el extremo, si se requiere información detallada, por ejemplo, en facturas específicas.

En los robots de una sola base a gran escala, es prácticamente imposible reconocer el número de corystuvacs, pero morir antes. No tiene que leer los dictados en la pantalla de Query y luego analizar allí, en un cierto número de microcubos en el límite, puede haber crecimiento de este tipo de shvidkistyu, como y varios microcubos.

Al mismo tiempo, seremos nominados para servicios de TI, como, además de relacional, mensaje de proveedores de servicios y base de datos. El propio servicio es responsable de Actualización automática Danih en las ricas bases de datos diversificadas.

No hay representantes del enfoque "Analizar y luego consultar" y PowerPlay e Impromptu de la empresa Cognos.

La vibración y el acercamiento, y la herramienta, que es realizable, deben mantenerse antes de la reutilización: el equilibrio debe ser puesto en conocimiento del presupuesto económico y la prestación de la calidad de servicio de la canela canela. Al mismo tiempo, existe la necesidad de vrahovuvati, pero en el plan estratégico, el establecimiento de sistemas analíticos de información puede tener como objetivo lograr ventajas competitivas, y no vitratos únicos para la automatización. Por ejemplo, el sistema de información-analítica corporativa puede brindar la información necesaria, oportuna y confiable sobre la empresa, la publicación de dicha información para potenciales inversionistas con el fin de asegurar la transparencia de la comunicación de la empresa.

7. Esferas de almacenamiento de tecnologías OLAP.

OLAP se quedará atascado, de є vdannya, en el análisis de tributos de factores ricos. Debido a la obviedad de las tablas de datos, quiero una columna descriptiva (vimiruvannya) que una columna con números (ingrese los hechos) La herramienta OLAP, como regla, será una forma efectiva de analizar y generar sonidos.

Es fácil comprender los conceptos de las tecnologías OLAP, tomados de la vida real.

1. Ventas.

Sobre la base del análisis de la estructura de ventas, la nutrición es necesaria para aceptar las decisiones de gestión: sobre cambiar el surtido de productos, precios, cerrar y abrir tiendas, archivar, desarrollar y registrar publicidad, acuerdos con distribuidores.

2. Adquirido.

Venta de Zavdannya protylezhne analiz. Empresas Bagato para comprar complementos y materiales de los proveedores. Empresas comerciales para comprar un camarada para la reventa. Durante el análisis del motivo, la compra es sin control sobre los gerentes, scho select postchalnikiv.

3. Tsіni.

El análisis de compras se basa en el análisis de precios de mercado. Métodos para el análisis de la optimización de vitratos, vibrando nuevas propuestas.

4. Comercialización.

Para el análisis de marketing, estaremos interesados ​​en la región para el análisis de clientes y clientes. A los responsables de todo el análisis є la posición de los productos es correcta, la identificación de los grupos de compras para el conjunto de la publicidad, la optimización del surtido. Gestión de OLAP en este vypadku: fecha koristuvachevі inіdіnіy, sіshіdkіstyu pensamientos, otrimannya opiniones sobre la comida, pero intuitivamente, extendiendo el análisis de tributos.

5. Almacén.

Análisis de la estructura de excedentes en almacenes en el desarrollo de tipos de bienes, almacenes, análisis de los términos de recolección de bienes, análisis de la recolección de bienes, que son muy importantes para la empresa de tipos en el análisis de posibles almacenes.

6. Rukh kosht_v.

Toda el área estaba destinada al análisis, por lo que no hay necesidad de una escuela de métodos. La tecnología OLAP puede ser una herramienta para la implementación de métodos más detallados, pero no de ninguna manera. Analice la facturación sin un centavo de los casos que no cumplen y están listos para usar en el negocio minorista, las contrapartes, las divisas y por hora con el método de optimización de los flujos, lo que garantiza la asequibilidad del dinero. Almacén vivo para abastecerse de características especiales de negocios, métodos de galusa.

7. Presupuesto.

Uno de los pasillos más bendecidos de las tecnologías OLAP. No es una coincidencia que el sistema presupuestario no se involucre en una herramienta OLAP completa para analizar el presupuesto. La mayoría de los presupuestos ajustados son fáciles de encontrar con los sistemas OLAP. Al mismo tiempo, hay una gama aún más amplia de nutrición: un análisis de la estructura de vitrate y los ingresos, un análisis de vitrate cantando artículos en niños pequeños, un análisis de la dinámica y tendencias de vitrate sobre la base de datos, un análisis.

8. Contabilidad rakhunki.

Un balance general clásico, que se puede almacenar a partir del número del rakhunku y para revelar los excedentes de entrada, la rotación y el excedente de producción, puede hacer un buen análisis en los sistemas OLAP. Además, el sistema OLAP puede calcular automáticamente los saldos consolidados de la organización a gran escala, los saldos del mes, el trimestre y el mercado, los saldos agregados de las jerarquías de las funciones, los saldos análogos de los registros históricos.

9. Finanzas.

Tecnológicamente, el sistema de visibilidad está motivado, ya que hay una serie de indicadores cambiados en función de los valores de la fecha, ya que es necesario aumentar y disminuir el número de nuevos para rechazar sonidos específicos. Si es así, la imagen y el sonido amigo son los más simples y económicos de implementar en los sistemas OLAP. En cualquier caso, el sistema de viabilidad interna de la empresa no es tan conservador y puede estar atrasado con la ayuda de la economía. robots tecnicos desde el inicio de los resultados y el rechazo de las posibilidades de un análisis operativo complejo.

10. Invencibilidad del sitio.

El archivo de registro del servidor de Internet es bastante pequeño por naturaleza, y eso significa que es adecuado para el análisis OLAP. Hechos є: número de visitas, número de accesos, hora, realización en el lateral e información, que se encuentra en la viña.

11. Obligación virobnitstva.

Hay un extremo del análisis estadístico. En tal rango, es posible analizar la obshygia de viroscheno cartoplas, viplavlenoi steel, virobled Goods.

12. Rescate de materiales vitrificados.

Descubra una planta que se puede almacenar en decenas de talleres, en los que se tiñen en frío (juvenil, industrial, viejo, viejo, papel de esmeril, papel de esmeril) cientos de diferentes materiales vítreos. Para una planificación precisa, la optimización de los vitratos, se requiere un análisis retiniano de la vida real de los vitratos.

13. Vikoristannya prim_schennya.

Otro tipo de análisis estadístico. Aplicar: análisis de la participación de los auditorios principales, que se alquilan para reuniones de empresa y conferencias.

14. El número de personal de la empresa.

Análisis de la plineness de los marcos para la empresa en los límites de las ramas, viddiliv, profesiones, rivnya de educación, stati, viku, hora.

15. Transporte de pasajeros.

Análisis del número de billetes vendidos y sumas por subida de temporadas, directamente, tipos de coches (clase), tipos de viajes (lituania).

La lista no se limita a las esferas de almacenamiento de OLAP - tecnología. Tecnología aplicada OLAP -análisis en el ámbito de la venta.

8. Butt vicoristannya OLAP -tecnología de análisis en el ámbito de la venta

Proyectos de tributo OLAP -Análisis a partir de la forma de una imagen de un vimiryuvan. Por ejemplo, al analizar las ventas, es posible hacer un buen trabajo, ver alrededor de una parte del mercado (en desarrollo, estable, excelente y otros sobrevivientes, es suficiente ver nuevos clientes) y evaluar el número de ventas de segmentos para productos Configure directamente la cuadrícula de coordenadas de varias representaciones de ventas: la estructura de estas cifras de ventas.

Oskіlki se distingue de cualquier empresa en contra de la hora, por el bien de la nutrición, en cuanto al análisis, el precio por la dinámica del desarrollo del negocio. Correcta organización del eje de la hora para permitir una visión clara del precio de los alimentos. Llame por una hora para ir a rock, cuartos y meses. Es posible más aplastamiento en días apretados. La estructura del vimir de hora-tiempo se forma con la urgencia de la periodicidad de las cuotas esperanzadoras; También puede acercar y alejar la imagen periódicamente para aumentar la información.

Los "grupos de bienes" de Vimiryuvannya se distribuyen de tal manera que la estructura del producto se visualiza al máximo, de modo que pueda venderse. Al mismo tiempo, es importante aplicar el equilibrio de canto, por un lado, no hay detalles interesantes (hay una serie de grupos que están disponibles para ver), y por el otro, no se pierda el segmento Sutta del mercado.

Vimir "Clienti" describe la estructura de ventas para la familiaridad territorial y geográfica. El tipo de piel puede tener su propia arquitectura, por ejemplo, todo el cuerpo puede tener una estructura: Tierra - Región - Mista - Klinti.

Para el análisis de la efectividad del rendimiento del podrozdіlіv después del establecimiento de su vimіr. Por ejemplo, puede ver dos jerarquías: departamentos y viddіli, cómo ingresar antes que ellos, pero culpable de conocer la imagen en el "Pidrozdili".

Según el día, "Hora", "Bienes", "Zamovniki" llenarán el espacio del área temática.

Dodatkovo, cursi, divide el espacio en el área de limpieza, tomando como base las características, que se calculan, por ejemplo, el rango y el rango del giro a la derecha. Todi todo el negocio se puede distribuir a la gama baja, en cuyo caso es posible trabajar. Al mismo tiempo, puede estar rodeado de tales indicadores: la cantidad de ventas de bienes, la cantidad de bienes vendidos, la cantidad de ingresos, la cantidad de terrenos, la cantidad de clientes, la cantidad de compras de virobniks.

OLAP: un cubo para análisis matime viglyad (fig.2):

Malunok 2.OLAP- cubo para análisis venta obsyagu

La misma matriz trivial en términos OLAP se llama cubo. En aras de la verdad, de un vistazo al cubo matemático de suvor, tal matriz no estará lejos de ser esperada: el cubo de la derecha tiene una cantidad de elementos para todos los vimirs, pero lo mismo, y para los cubos OLAP, no existe tal cerco. . Un cubo OLAP no es necesariamente trivial sino trivial. Win puede ser de dos o dos, y rico: se ha caído de la fábrica para que pueda salir. Los productos OLAP serios están asegurados por un número de días cercano a 20. Los programas sencillos en línea están disponibles aquí 6 veces.

No todos los elementos del cubo tienen la culpa: no hay información sobre las ventas del Producto 2 a Clint 3 en el tercer trimestre, lo que significa que no será reconocido en el próximo trimestre.

Sin embargo, el cubo en sí no es adecuado para el análisis. Tan pronto como sea posible mostrar adecuadamente cómo dibujar un cubo trivial, luego en seis o diecinueve a la derecha hay un girsha. Para eso, antes de implantar desde un cubo de gran tamaño, es necesario utilizar tablas bidimensionales. La operación Qia se denomina "desarrollo" del cubo. El analista yak bi bere en "rozrіza" vimіryuvannya cube para mіtkami, sho yo tіkіkvlyat. De esta manera, el analista negará la visión de doble cara del cubo (zvit) y con él pratsyuє. Malunk 3 presenta la estructura del zvit.

Malunok 3.La estructura del sonido analítico

Nuestro OLAP se muestra como un cubo y se muestra sobre las ventas del tercer trimestre, tal vista se muestra (Fig. 4).

Malunok 4.Sonido sobre las ventas para el tercer trimestre

Puede distribuir un cubo de información sobre la venta de un grupo de bienes 2 seguidos (Fig. 5).

Malunok 5.Llamada trimestral sobre ventas de productos 2

Del mismo modo, puede analizar la salida del azul del cliente 4, habiendo distribuido el cubo para la clientela(Figura 6)

Malunok 6.Sonido sobre el suministro de bienes al cliente 4

Puede llamar en detalle por mes o hablar sobre el suministro de mercancías al archivo de canto del cliente.

A lo largo del folleto de tecnologías de la información, se trasladaron a los incentivos de los sistemas para el procesamiento de transacciones corporativas. Dichos sistemas son culpables de ser visualmente estables a la apariencia y sin la apariencia de un mensaje rápido. La solución está protegida de manera eficiente por OLTP, ya que se transfirió a una base de datos relacional distribuida.

La incorporación de la arquitectura cliente - servidor se ha convertido en un gran éxito para tsiy galuzi. He visto muchas herramientas en el desarrollo de datos OLTP.

El acceso a los datos suele ser necesario tanto para los programas OLTP como para los sistemas de información para preparar soluciones. Es una lástima, intentar ayudar al personal de servicio puede resultar problemático. Con ese fin, la empresa ha creado una ruta de base de datos para los tipos OLTP y OLAP.

OLAP (procesamiento analítico en línea)- Todo el proceso informativo, que da la posibilidad del sistema koristuvachev inimagati, para realizar el análisis, etc. operating mode (en línea). Los resultados se generan en segundos.

Desde el lateral, en el sistema OLTP, las majestuosas deudas de los tributos son tan veloces que el olor llega a la entrada.

Para asegurar OLAP, es necesario usar un tributo (o mucho dinero), así como un conjunto de herramientas instrumentales, para ponerse al día con muchas ventajas. Además, puede utilizar herramientas de alimentación, tablas electrónicas, agregar un video de datos (Data Mining), visualizar datos y otros.

En la gran cantidad de publicaciones, la abreviatura OLAP significa que hay una mirada rica a los datos, y la recopilación de las donaciones en sí es para la base de datos enriquecida. Aparentemente, está mal, las probabilidades del propio Codd son bajas, pero intimidan a las bases de datos relacionales, y será la tecnología más hermosa para asegurar tributos corporativos. La necesidad no está en la nueva tecnología DB, sino antes, en la forma de análisis, para complementar las funciones de los DBMS existentes y embotarlos, para transferir y automatizar el desarrollo del análisis inteligente.

Detrás de Codd, que tiene una perspectiva un tanto conceptual y multidimensional, es posible construir vimirivs independientes de la calcomanía, que se pueden analizar y analizar. Un análisis de una hora de varias veces comenzará como un análisis bagatovymirny. El vimir dérmico incluye una consolidación directa de los datos, que se almacena en una serie de los últimos días del país, de cozhen es un rivn real en el mundo mayor de la agregación de los datos para el último vim. Para que Vimir Vikonavets pueda comenzar a consolidar directamente, de modo que pueda almacenar desde la oficina "empresa - pidrozdil - viddil - servicio". Vimir Hour puede incluir dos consolidaciones directas: "Rik - Trimestre - Mes - Día" y "Semanal - Día"; Al final del día, estamos recibiendo una fuerte vibración de información de buena calidad sobre las afecciones de la piel. La operación del descenso se lleva hasta el fondo desde los grupos de consolidación más exitosos; navpaki, la operación es pidyomu significa bajar de abajo hacia arriba.

Codifique asignando 12 reglas para satisfacer el producto de software de clase OLAP. Reglas de tsi:

2. Transparencia.

3. Disponibilidad.

6. Igualdad de la época.

Análisis intelectual de los datos.

El análisis inteligente de datos (ІАД), o Minería de datos, es un término que se puede utilizar para describir el conocimiento del conocimiento en las bases de datos, conocimiento visto, después de recibir datos, después de recibir datos, limpiar datos, limpiar datos; Confíe inmediatamente en uvazi supputnє PZ. Todos los eventos se generan automáticamente, lo que le permite recortar resultados rápidos y ayudar a los no programadores.

La comida se lleva a cabo k_ntsev koristuvach, mozhlno natural myova. Escrito para convertir a formato SQL. SQL se activará lo antes posible desde el DBMS, como una base de datos keruє, o tomando un tributo. El DBMS conoce la fuente de alimentación y la devuelve. Koristuvach también puede hacer la presentación, siempre y cuando sea llamado a su propia capacidad.

Hay muchas decisiones importantes en la mente de las esferas social y empresarial que se basan en el análisis de bases de datos excelentes y plegables. IAD puede ser aún más cursi en cich vipadkah.

Los métodos de análisis intelectual de datos están estrechamente vinculados con las tecnologías OLAP y las tecnologías para estimular el dinero. Tomás la mejor opciónє pidhid complejo a vprovadzhennya.

Para que los moradores acepten las decisiones de manejo, la información es culpable pero el analista se presenta en la forma requerida, por lo que la madre es culpable del desarrollo y herramientas de acceso a los dunnies.

En la mayoría de los casos, los sistemas analíticos e informativos, creados para la sustitución no mediada por personas, que toman decisiones, parecen superficialmente simples en estasis, un poco duros en funcionalidad. Estos sistemas estáticos se denominan sistemas de información básicos. El hedor para vengarse de la propia fuente de energía impotente y, siendo suficiente para una manera infructuosa y con los ojos muy abiertos de ir a toda la comida hasta las cuotas obvias, ya que podría haber ganancias cuando se toma una solución. Los resultados de tal sistema robótico, por regla general, son resultados a gran escala, para un nuevo tipo de nutrición del analista. Sin embargo, la nueva fuente de alimentación de la piel, la no transmisión durante el diseño de dicho sistema, es culpable de una colección de descripciones formales, códigos del programador y solo después del vikoniy. Una hora de ochіkuvannya en ese momento puede convertirse en un año ese día, pero no siempre es agradable. En tal rango, el nombre de la simplicidad de las soluciones estadísticas de ІC es que un gran número de diputados de los sistemas analíticos de información están luchando activamente por el yak, para envolverlos en el segundo entumecimiento.

Soluciones dinámicas de ІС, navpak, directas al procesamiento de la fuente de alimentación no regulada (ad hoc) de análisis hasta la fecha de vencimiento. Robot de analistas con sistemas de polaridad múltiple en la forma interactiva de postproducción de la fuente de alimentación y la implementación de los resultados.

Junto con las soluciones de ІC dinámicas, hay muchas cosas que se pueden hacer en el pasillo del procesamiento analítico operativo (OLAP). La mejora de las decisiones de gestión basadas en las donaciones acumuladas se puede encontrar en tres áreas básicas.

1. Esfera de homenajes detallados. Toda el área está inyectada con una gran cantidad de sistemas, organizados según un capricho de información. La mayoría de los DBMS relacionales son buenos para lidiar con la cantidad de personas que se encuentran aquí. Estándar generalizado para la gestión de datos móviles є SQL. Información: sistemas de sonido, ya que no les importa la interfaz del Kintsev koristuvach;

2. Esfera de indicadores agregados. Una mirada completa a la recopilación de información, agregación y análisis integral de los sistemas OLAP. Aquí puede utilizar sistemas especiales de gestión de bases de datos o perderse en el marco de las tecnologías relacionales. Por otro lado, los datos agregados pueden registrarse en la base de datos de la vista similar a un espejo, o la agregación de información puede usarse en el proceso de escaneo de las tablas detalladas de la base de datos relacional.

3. El ámbito de las leyes. El tratamiento intelectual se lleva a cabo mediante los métodos de análisis intelectual dados por el responsable del departamento de algunas regularidades funcionales y lógicas en la acumulación de información, induciendo modelos y reglas que expliquen el conocimiento de anomalías en el desarrollo de tal / y en todo caso .

En la fig. 3.2. En implementaciones específicas de los componentes circundantes, el esquema a menudo es visible.

Figura 3.2. La estructura del sistema de información-analítico corporativo.

La estructura de la base danikh skhovyshchayah para desarrollarse de tal manera, para maximizar el análisis de la información. Dani maє buti manualmente "raskladati" detrás de las pequeñas hebras (llamadas vimirs). Por ejemplo, al koristuvach de este año le gustaría sorprenderse con el establecimiento del suministro de piezas según los proveedores, para que funcione. Mañana, muchos koristuvachev conocerán una imagen de un cambio para construir piezas por mes, para coser una construcción dinámica. La estructura de los datos base se puede proporcionar para llevar a cabo este tipo de análisis, viendo permisivamente los datos, para un conjunto de valores dado.

El principio de organización e información de un modelo de hipercubo está en el corazón del procesamiento analítico operativo de datos. El cubo trivial más simple de detalles dados se muestra en la fig. 3.11. La piel está aproximadamente en la mitad de la declaración "al hecho", por ejemplo, el desguace de los detalles. Una cara de un cubo (un vimir) se expandirá en un mes, con un tramo del cual se muestran los suministros, que aparecerán como un cubo. La otra forma es determinar el tipo de detalles, y la tercera se entrega a los supervisores. En el medio cutáneo, hay una abundancia de combinación constante de valor para los tres vimires. Deslizar significa que cuando los cubos se almacenan en una agregación de viconano, se da el valor del suministro de carne de piel de la base de prueba.

Los sistemas OLAP se desarrollan según el método de presentación del homenaje.

Bagatovimirny OLAP (MOLAP) - la base de los sistemas cich se establece en un bagatovymirnu, basado en las matrices dinámicas la estructura de los datos con los métodos de acceso adecuados. MOLAP se implementa en tecnologías patentadas para organizar DBMS a gran escala. A gran ritmo, la visibilidad se calcula sobre los medios medios del hipercubo, porque antes del final del día en el establecimiento de los siguientes intervalos (como tablas electrónicas). La mayoría de estos sistemas pueden ser adquiridos por Oracle Express, SAS Institute MDDB.

OLAP relacional (ROLAP)- Modelos analíticos Pidtrimy bagatovimirni sobre bases de datos relacionales. Meta Cube Informix, Microsoft OLAP Services, Hyperion Solutions, SAS Institute Relational OLAP se pueden agregar a la clase de sistemas.

Escritorio OLAP (escritorio OLAP)- Crear una generación de fuentes de alimentación flexibles y conexiones para sistemas de información locales (tablas electrónicas, archivos planos). Puede ver estos sistemas: Business Objects, Cognos Power Play.

E.F. El código, habiendo firmado doce reglas, es responsable de satisfacer el producto a la clase OLAP, incluyendo la riqueza y presentación conceptual de los datos, transparencia, accesibilidad, productividad, arquitectura cliente-servidor, igual calidad de eficiencia, eficiencia. , el desagradable mecanismo de generación de sonidos, no hay lugar para el número de veces de agregación.

Pequeña. 3.12. Diagrama del tipo "zirka" de vitrina analítica de la producción de piezas.

Hay muchas máscaras dadas en la forma más eficiente de modelar el cubo del N-mundo є "zirka". En la Fig. 3.11, se introdujo un modelo de hipercubo para analizar la oferta de repuestos, para lo cual se consolidó información para el coro de los vimires (proveedor, parte, mes, ric). En la base del esquema "estrella" hay una tabla de hechos. La tabla de hechos se encuentra en la lista, se indica el monto de la entrega, así como el número de claves asignadas para todas las tablas en el nombre. El aspecto vimir del cubo está representado por un valor de tabla, que es un compañero de tablas de hechos al cien por cien. Para organizar la información sobre los visitantes, se organizan las categorías de entradas (por ejemplo, "material-detail", "misto-postachalnik").

La razón, a través del diagrama de yaku de la fig. 3.12 se llama "zirkoyu", es obvio para terminar. Kinzi "zirki" son aprobados por las tablas de vimiriv, como un enlace a la tabla de hechos, roztasvanoi en el centro, establecieron intercambios. Con una estructura de base de este tipo, hay muchas fuentes de alimentación en el análisis de la tabla central de hechos con una o más tablas decilcom en el análisis de datos. Por ejemplo, se alimentará para las entregas otrimannya obsyag_v de estas partes en 2004 se pudre_ en meses con un desglose según los líderes de la vigleadє de la siguiente manera:

SELECCIONAR SUMA (VALOR), PROVEEDOR.SUPPLIER_NAME, FACT.MONTH_ID

DE HECHO, PROVEEDOR

DONDE FACT.YEAR_ID = 2004

Y FACT.SUPPLIER_CODE = SUPPLIER.SUPPLIER_CODE

GROUP_BY SUPPLIER_CODE, MONTH_ID

ORDER_BY SUPPLIER_CODE, MONTH_ID.

En la Fig. 3.13, se apunta un fragmento del sonido, formado después del suministro dado.

3.4 Métodos para el procesamiento analítico de Danihs

Para que los moradores acepten las decisiones de gestión, la información es culpable pero se le presenta al analista en la forma requerida, de modo que la culpa es culpa de la madre del desarrollo y las herramientas de acceso a los dunnies.

La mayoría de las veces, los sistemas de análisis de información, creados para personas victoriosas no mediocres, que toman decisiones, parecen súper simples en estasis, un poco duros en funcionalidad. Estos sistemas estáticos se denominan Core Information Systems (ICP) o Executive Information Systems (EIS). El hedor para vengarse de su propio suministro de energía impotente y, siendo suficiente para que todos miren a su alrededor, no se informa a todos los alimentos, ya que es posible que pueda aceptar una solución. El resultado del sistema robótico de dicho sistema, por regla general, es una gran cantidad de cambios en la entrega, que el analista tiene una nueva serie de alimentos. Sin embargo, la nueva fuente de alimentación de la piel, la no transmisión durante el diseño de dicho sistema, es culpable de una colección de descripciones formales, códigos del programador y solo después del vikoniy. Una hora de ochіkuvannya en ese momento puede convertirse en un año ese día, pero no siempre es agradable.

Procesamiento analítico operativo... Abogado del procesamiento analítico en línea, OLAP es un componente clave de la organización del dinero. El concepto OLAP se describió en 1993. Edgar Codd y maє takі vimogi a los suplementos para un análisis completo:

- una rica presentación conceptual del tributo, que incluye soporte adicional para las jerarquías y múltiples jerarquías (clave OLAP vimoga);

- Obtenga más resultados del análisis en una hora razonable (no espere más de 5 segundos), no necesita encontrar un análisis de precio menos detallado;

- la capacidad de crear cualquier análisis lógico y estadístico, característico de este programa, y ​​el ahorro disponible para el Kintsev koristuvach viglyadi;

- seguro para una gran cantidad de acceso a los datos con un mecanismo adicional de bloqueo y para el acceso autorizado;

- la oportunidad de desperdiciarse antes de que cualquier información necesaria sea independiente de obsyagu y zberigannya.

El sistema OLAP se almacena sin componentes. En la mayoría alto rivn El sistema de envío incluye dzherelo danih, la base de datos (MDB), que necesitamos para implementar el mecanismo de plegado de llamadas sobre la base de la tecnología OLAP, el servidor OLAP y el cliente. El sistema está motivado por el principio de un cliente-servidor y no proporcionará actualizaciones ni cobertura de seguro para una gran cantidad de acceso al servidor MDB.

Los almacenes de los sistemas OLAP son fácilmente visibles.

Dzherela. Dzherelom en los sistemas OLAP es un servidor que proporciona datos para su análisis. Regularmente desde el oblast, el producto OLAP puede ser servido por la base donante, la base donante,

una tabla que se puede utilizar para verificar los datos financieros de una combinación.

El esquema de Danikh. Vykhіdnі danі se toman y se alojan en el schevishche, proyectado de acuerdo con los principios que impulsan al schevisch danikh. HD є danih base relacional (RDB). La tabla principal de CD (tabla de hechos) es para revelar los valores numéricos de los indicadores, que son información estadística.

Bagatovimirna base danih El encanto del danich es servir como un post-líder de la información para la base rica y diversificada de danikh, que es un conjunto de objetos. Las principales clases de tsikh ob'єktіv є vimіryuvannya e indicadores. Antes del período, se proporciona un valor sin valor (parámetros), para el cual se muestran datos, por ejemplo, la hora, la región, el tipo de configuración y el tipo de configuración. Kozhen vimir será recordado con los significados de las tablas generales de vimiryuvan danikh. Sukupn_st vimіrіv viznacha el espacio de los preliminares del proceso. Según los indicadores de crecimiento, hay bagatovimirnі cubi danih (hipercubo). Entre los hipercubos, se encuentran los propios dans y las sumas agregadas de los vimirs, que ingresan al almacén del indicador. Los indicadores de la definición básica del MBD se almacenan de acuerdo con la tabla de hechos. El crecimiento del eje de la piel del hipercubo se puede organizar en la vista de la arquitectura, que se presenta con una variedad de detalles detallados. Al mismo tiempo, es posible crear una descripción general de los datos, para lo cual, con un análisis adicional de los datos, hay una agregación o los detalles de los datos presentados. Trasero típico Servir como lista de entidades territoriales que se agrupan por distritos, oblasts, distritos, servir como lista de entidades territoriales.

Servidor Parte de la aplicación OLAP є Servidor OLAP. El almacén mostrará todo el robot (almacenado en el modelo del sistema) y guardará toda la información en él, hasta que tenga acceso activo. La arquitectura del servidor está controlada por conceptos de desarrollo. Zokrem, básico caracteristicas funcionales Productos OLAP

Programa Klієntska Los datos, estructurados por un rango específico y almacenados en el MDB, están disponibles para su análisis utilizando programas de cliente adicionales. Koristuvach negará la posibilidad de acceso a larga distancia a las cuotas, la forma de las fuentes de alimentación plegables, la apertura de los sonidos y el rechazo de las grandes cuotas diversificadas. Otrimannya zvіtu se hace a la elección de valores específicos vimіryuvan e induce rerіzu gіpercubus. Peretin viznachatsya valores vibrantes вимірів. Dani por primera vez en venir.

OLAPen el cliente y en el servidor. El análisis bagatómico de estos se puede realizar además de otros eventos, ya que es hábilmente posible enviarlos a clientes y servidores OLAP.

Clientes herramientas OLAP (por ejemplo, tablas dinámicas en Excel 2000 de Microsoft o ProClarity de Knosys) є complementos para calcular datos agregados y mostrarlos. Al mismo tiempo, los datos agregados se pueden encontrar en la caché en el medio del espacio de direcciones OLAP.

Tan pronto como los datos proporcionados se puedan encontrar en el DBMS en tiempo real, el sistema OLAP mismo puede calcular los datos agregados. Bueno, dzherelo vikhidnih danih es un DBMS de servidor, muchas entradas OLAP del cliente se envían al servidor con SQL-feed y, como resultado, se recibirán datos agregados, calculados en el servidor.

Como regla general, la funcionalidad OLAP se implementa en forma de procesamiento de datos estadísticos y tablas electrónicas.

Hay mucho espacio para reemplazar bibliotecas de clases o componentes, por lo que puede abrir complementos adicionales, para que pueda implementar fácilmente la funcionalidad OLAP (como, por ejemplo, como un componente de Decision Cube Borland Delphi y Borland C + + Constructor). Además, la compañía es rica en promover los elementos de ActiveX keruvannya y otras bibliotecas, para que realicen la misma funcionalidad.

Klієntskі OLAP-zasobi zastosovuyutsya, yak por lo general a malіy kіlkostі vimіryuvan (zazvichay no bіlshe seis) que rіznomanіtnostі nevelikіy valora Tsikh parametrіv - oskіlki otrimanі agregatnі danі povinnі vmіschatisya en la dirección prostorі podіbnogo zasobu y їh Cantidad zrostaє eksponentsіyno en zbіlshennі kіlkostі vimіryuvan.

Bagato klієntskih OLAP-zasobi le permite guardar en lugar del caché con datos agregados en el archivo del visor, no los vuelva a calcular. Sin embargo, no es a menudo una posibilidad de triunfar en la recopilación de datos agregados para su transmisión a otras organizaciones o para la publicación.

La idea de guardar el caché con datos agregados del archivo ha perdido su desarrollo dado para tareas de servidor OLAP (por ejemplo, Oracle Express Server o Microsoft OLAP Services), en las que ahorros y tributos agregados, así como la apariencia del almacén, para vengarnos de ellos, estaremos conectados a un proceso complementario , llamado servidor OLAP. Los programas de Klієntski pueden vimagati como un esquema bagatovimirne y, en todos los casos, se debe recortar y dar. Los programas de Deyakі kієntskі también pueden abrir tales tesoros, tan pronto como se tomen, siempre que los tributos hayan cambiado.

Abrumador del almacenamiento de DBMS del servidor de los antiguos de los métodos OLAP del cliente, hasta la sobrecarga de los DBMS del servidor de los antiguos: desde el momento en que los servidores están estancados, el resultado de la cantidad de agregados que se recopilan en ellos es en el zagalny vipadku para reducir el tráfico de cicuta, una hora de alimentación de ese vimogi a los recursos, suministrados por el cliente.

3.5 Aspectos técnicos de la recaudación integral de donaciones

El valor del equipaje en suplementos OLAP se puede dividir en tres partes iguales:

1... Homenaje a Bagatovimirne- zoby kintsevoy koristuvach, seguramente obtendrá mucha visualización y administración de dinero; la bola de la manifestación a gran escala de abstracciones de las estructuras físicas del dany yak bagatovimirni dado y dinámico.

Bagatovymіrna obrob- con una fórmula (mova) para fuentes de alimentación ricas (la fuente de alimentación SQL relacional tradicional aquí parece no pagarse) y un procesador que se puede utilizar para procesar ese tipo de fuente de alimentación.

Bagatomirne zberigannya- Recolecta la organización física de las donaciones, para que no puedas sacar el máximo partido a la oferta monetaria.

Los dos primeros siempre están presentes en todas las aplicaciones OLAP. En el tercer nivel, nos gustaría expandir, no necesariamente vinculantes, fragmentos de la evidencia de una manifestación a gran escala que se pueden encontrar en las estructuras relacionales tradicionales. El procesador de fuentes de alimentación a gran escala, en una amplia variedad de formas, traduce las fuentes de alimentación a gran escala antes que las fuentes de alimentación SQL, como lo muestra un DBMS relacional.

Ya se trate de cualquier tipo de recopilación de datos, tanto en el específico como en el de gran escala, el orden con datos detallados, que se utiliza de los sistemas operativos, los indicadores recopilados y agregados (indicadores totales), como los resumidos para la venta. para meses de bienes, categorías en estas categorías.Los agregados obviamente están asegurados por un método: acelerar el suministro. Además, desde un lado, para acumular en el skhovischі, por regla general, incluso un gran intercambio de tributos, y desde el segundo, los análisis del diablo no son detallados, sino indicaciones valientes. En primer lugar, para el cálculo de la suma de las ventas por el precio, traje muchas ventas individuales, velocidad, más para todo, sería inaceptable. Para eso, cuando se obtiene el tributo de la base de datos, se calculan todos los indicadores resumidos y se toman en cuenta todos los indicadores totales.

Tim no mensch; Las principales deficiencias son la mejora de la información, cómo asegurar (con la adición de nuevos vimiryuvans, la cantidad de dinero para hacer el cubo crece exponencialmente) y durante una hora al final. Además, el intercambio de información se puede obtener de decenas y de cientos de veces. Por ejemplo, en una de las pruebas estándar publicadas, hay agregados adicionales para 10 MB de datos de salida en una computadora de 2,4 GB, ¡de modo que los datos han aumentado 240 veces!

El paso para aumentar la cantidad de dinero, al calcular las unidades, es establecer el número de cubos vimiryuvan y estructuras del cich vimiryuvan, para ahorrar el número de lotes y áreas en los mercados de invierno. Para solucionar el problema de aseguramiento de agregados, los circuitos de plegado están estancados, por lo que es posible, cuando no se calculan todos los agregados disponibles, alcanzar un aumento significativo en la productividad de la fuente de alimentación.

Yak vikhіdni, por lo que los datos agregados se pueden obtener de todos modos en

relacional, chi bagatomirnyh estructuras. Hay tres formas de deshacerse de los ricos tributos a la melodía del tsim nin:

MOLAP (OLAP multidimensional): la recopilación y los datos agregados se toman de la base de datos de datos históricos. Zberigannya danikh de estructuras a pequeña escala permite manіpuluvati danimy yak una rica variedad de zavdyaki por qué el número de valores agregados es el mismo para cualquier z vimiryuvan. Sin embargo, al final del día, la base de los buzos parece sobrenatural;

El sistema proporcionará un nuevo ciclo de procesamiento OLAP. Olor, ya sea, incluye, a excepción del componente servidor, una poderosa integración de la interfaz del cliente, o un vikorist para la conexión con los programas maliciosos del robot y las tablas electrónicas.

ROLAP (OLAP relacional): estos datos se pierden de las bases de datos más relacionales, se han visto abrumados. Los datos agregados lo ayudarán en una puerta especial de la selección de tablas de servicio en la misma base de datos.

HOLAP (OLAP híbrido): estos datos se pierden de la misma base relacional de datos, muchos de ellos se han desbordado y los datos agregados se toman de la base de datos consecutiva.

Deyakі OLAP-sodtryuyut izberіgannya privado de estructuras relacionales, deyakі - privado de bagatomіrnyh. Sin embargo, una gran cantidad de herramientas OLAP de servidor modernas se pueden utilizar de tres formas para recaudar dinero. El ambiente de la forma de asegurar el almacenamiento de la cantidad de dinero y la estructura del tributo actual, que puede depender de la rapidez de la fuente de alimentación y la frecuencia de actualización de los cubos OLAP.

3.6 Análisis inteligente de datos (DatosMinería)

El término Data Mining significa el proceso de hacer correlaciones, tendencias e interconexiones para algoritmos matemáticos y estadísticos adicionales: agrupamiento, análisis regresivo y correlativo, pero solo para que los sistemas de imágenes acepten soluciones. Con mucha acumulación de visitas, se publica automáticamente en información, que se puede caracterizar como conocimiento.

La tecnología moderna de Data Mining se basa en el concepto de plantillas, cómo representar las leyes, las autoridades para los datos dados y los depósitos de conocimiento.

Dispara plantillas para usar métodos, ya que no es despiadado trabajar con los premios actuales de abril sobre el proceso de pidviborki. Una característica importante de la minería de datos es que las plantillas no son estándar ni obvias, por lo que se puede hablar mucho. Es decir, para Data Mining, se puede ver desde las herramientas de procesamiento estadístico de datos y desde el equipo OLAP, de modo que las conversiones pueden ser reemplazadas de antemano antes de que las conversiones hayan sido transferidas por los usuarios.

mіzh danimi, el hedor proviene de los obvios tributos del edificio que conoce de forma independiente y, por lo tanto, en conjunto, y para encontrar hipótesis sobre el carácter.

El proceso de análisis inteligente de datos (Data Mining) toma tres etapas

detección de leyes (ruido espantoso);

leyes vikoristannya vyavlenih para la transferencia de valores no domiciliarios (modelo predictivo);

análisis de viñetas, signos de detección y mal funcionamiento de anomalías en patrones conocidos.

En algunos casos, en una obvia vigilancia, veo la etapa intermedia de reconversión de la validez de las regularidades conocidas entre lo conocido y los vencedores (la etapa de validación).

Hay cinco tipos estándar de regularidades que se pueden ver con los métodos de minería de datos:

1 social Permitiendo la visibilidad de los grupos de objetos de estilo, y también los que ven las llamadas establecidas implícitamente. La frecuencia de aparición de un objeto adyacente, un grupo de objetos, se denomina ensanchamiento. Bajo nivel de amplitud (menos de una milésima de altura) para hablar de esos, pero tal asociación no es un sutta. Asociaciones para registrarse con las reglas: A=> B, de A - configuración, V - slidstvo. Para el significado de la importancia de la regla asociativa adquirida por la piel, es necesario calcular el valor, que se denomina fideicomiso. A antes de Tengo(para la conexión Y eso B). La confiabilidad del espectáculo, ya que a menudo apareceré. A a aparecer Arte. Trasero, yaksho d (A / B)= 20%, precio medio, para la compra de bienes A en el tipo de piel para bañarse en productos Arte.

Asociaciones típicas de almacenamiento a tope є análisis de la estructura de compras. Por ejemplo, durante una sesión previa en un supermercado, puede quedarse hasta un 65% tranquilo, pero si compra chips cartopean, tome "Coca-Cola" también, y por la obviedad de un descuento para un conjunto de " cola ”puedes conseguir el 85% de ellos. Resultados adicionales є valor en la formulación de estrategias de marketing.

2.Siguiendo - todo el método de detección de asociaciones a la hora. Una vez que comiencen las reglas, cómo describir los últimos grupos de canto de podys. Tales reglas son necesarias para inducir escenarios. Además, es posible vikoristovuvati, por ejemplo, para la formación de un conjunto estándar de ventas previas, ya que puede basarse en la venta de un producto en particular.

3.Clasificación - herramienta іzagallennya. Vaughn le permite pasar por la mirada de los objetos individuales al público para comprender cómo caracterizan las acciones de los objetos y son suficientes para el desarrollo de los objetos, que deben depender del número de éxitos (clases). La esencia del proceso de formación es comprender la polaridad de las leyes conocidas que gobiernan las clases. Para la descripción de objetos vikoristovyutsya bezlichi diferentes signos (atributos). El problema de la formulación de la comprensión detrás de las descripciones de signos fue formulado por M.M. Bonhart. La solución se basa en dos procedimientos básicos: inicialización y reversión. Los nuevos procedimientos tendrán una regla clásica basada en el procesamiento de una gran cantidad de objetos. El procedimiento para recalcular (ubicar) un campo en el victoriano de la regla denegada, así como la clasificación, para la identificación de objetos de la nueva (intercambio) vibración. Tan pronto como los resultados de la reconsideración se consideren verdaderos, el proceso de iniciación terminará, la misma regla clásica se aclarará en el proceso de reiniciación.

4. Agrupación - un conjunto de información (registros) de la base de datos para grupos (clústeres) y segmentos con valores de una hora de los grupos. En la parte superior de las clasificaciones, para el análisis, no es necesario establecer las clases de antemano.

5.Predicción de filas de relojes є La herramienta para determinar las tendencias del cambio de atributos en los objetos analizados en una hora. El análisis del comportamiento de la serie de relojes permite predecir el valor de los indicadores anteriores.

Para la creación de tales empresas, utilice los métodos de desarrollo y algoritmos de Data Mining. Nos apasionan aquellos que Data Mining ha desarrollado y desarrollado en el bastón de disciplinas como la estadística, la teoría de la información, máquina ahora La teoría de las bases de datos es bastante natural, pero existen más algoritmos y métodos de Data Mining desglosados ​​en base a diferentes métodos de estas disciplinas.

Con la ayuda de métodos avanzados, puede ver lo siguiente:

análisis de regresión, dispersión y correlación(realizaciones en un gran número de paquetes estadísticos, zokrem, en los productos de las empresas SAS Institute, StatSoft, etc.);

métodos de análisis para materias específicas, se basa en modelos empíricos (a menudo está estancado, por ejemplo, en métodos económicos de análisis financiero);

algoritmos neurológicos- el método de simulación de procesos y manifestaciones, que permite la formación de barbechos plegables. El método de imprimir en el modelo simulado victorioso del cerebro biológico y el campo en el hecho de que las señales se ven en los parámetros dados, de modo que se reconfiguran como resultado de las conexiones aparentes entre las "neuronas", y como el resultado de todo Los enlaces se crean con la ayuda del llamado navchannya de la cobertura en el viglyad de la gran vibra para vengar tanto los datos proporcionados como los mensajes correctos. Las redes neuronales se fijan ampliamente sobre la base de la clasificación;

lógica difusa Permanezca para procesar los datos de los valores más amplios de la verdad, ya que puede ser presentado por los cambios lingüísticos versátiles. Un conocimiento presentado de manera confusa se usa ampliamente para actualizar la clasificación y el pronóstico, por ejemplo, en el sistema XpertRule Miner (Attar Software Ltd., Gran Bretaña), así como en AIS, NeuFuz e ін;

visnovka inductivo le permiten corregir información sobre hechos, como la de la base de datos. El proceso de navchannya inductivo puede tener el destino de un especialista que proporciona hipótesis. Tal método se llama maestro. Las reglas de publicidad de Poshuk pueden prescindir de un visitante mediante la generación automática de hipótesis. En el caso del software moderno, conviene admitir que los métodos son ofensivos y, para conciliar hipótesis, utilizar métodos estadísticos. La aplicación del sistema desde la instalación de dispositivos inductivos є XpertRule Miner, desglosado por Attar Software Ltd. (Gran Bretaña);

mirkuvannya basado en vistas análogas(El método del "razonamiento más cercano") (Razonamiento basado en casos - CBR) se basó en una broma en la base de datos de situaciones, un inventario de tales presentaciones para una serie de signos de una situación determinada. El principio de analogía permite concesiones, pero los resultados de situaciones similares también pueden estar cerca unos de otros. La escasez del poste está en el hecho de que aquí no hay modelos actuales, sino las reglas que seguirá la puerta de entrada. Además, la esperanza de que los resultados se tengan en cuenta y describan la situación, como en los procesos de vivedennya inductivo. Sistemas de aplicación para CBR, є: KATE Tools (Acknosoft, Francia), Pattern Recognition Workbench (Unica, EE. UU.);

solución de madera- el método de estructuración de la creación de un gráfico en forma de árbol, cuyos vértices corresponden a las reglas de producción, que permiten tener en cuenta la clasificación de los datos en el análisis de la herencia de las soluciones. Todo el método da una clara indicación del sistema de reglas clásicas, que es aún más abundante. Es una tarea sencilla seguir el método adicional más rápidamente, pero no con la ayuda de vallas neuronales. Para problemas de plegado y ciertos tipos de árboles determinados, las soluciones pueden parecer inaceptables. Por otro lado, este método se caracteriza por el problema de la significación. Una de las herencias del agrupamiento jerárquico de regalos є es la disponibilidad de un gran número de colillas primarias para baguettes, pero debido a la clasificación, no es posible relacionarlo con lo anterior. El método de los árboles se implementa en aplicaciones de software, pero en sí mismo: С5.0 (RuleQuest, Australia), Clementine (Integral Solutions, Gran Bretaña), SIPINA (Universidad de Lyon, Francia), IDIS (Information Discovery, EE. UU.);

Programa evolutivo- broma y generación al algoritmo, que se dobla en la interdependencia de los datos, sobre la base del algoritmo dado, que se modifica durante la broma; Las poses inocentes de las interrelaciones son buenas para los tipos intermedios de funciones (por ejemplo, polinomías);

algoritmos de búsqueda limitada, cómo enumerar la combinación de vainas lógicas simples en los grupos de personas

3.7 IntegraciónOLAPіDatosMinería

Procesamiento analítico en línea (OLAP) y análisis intelectual de datos (Data Mining): dos almacenes para el proceso de recepción de decisiones. Sin embargo, la gran cantidad de sistemas OLAP actual pulir el respeto por la falta de acceso seguro a grandes cantidades de dinero, y hay una gran cantidad de sistemas de Data Mining, así como en el ámbito de las regularidades, puedo pensar en las mismas perspectivas. de los datos. Para mejorar la eficiencia del procesamiento de datos para los sistemas de recepción, existen dos formas de analizarlo.

En esta hora, habrá un término de almacén OLAP Data Mining (análisis intelectual integral) para tal arreglo.

Hay tres formas principales de formular "Minería de datos OLAP":

"Cubo y luego minería". La capacidad de visualizar el análisis intelectual puede encargarse de cualquier resultado que se alimente a una rica presentación conceptual, de modo que sobre cualquier fragmento de una proyección de un hipercubo de demostraciones.

"Minería luego cubicando". Asimismo, ante los moradores de la escuela, los resultados del análisis intelectual se presentan en forma hipercuberal para un análisis genérico y complejo.

"Cubo mientras se extrae". Toda una forma desagradable de integración permite activar automáticamente el mismo tipo de mecanismos de procesamiento intelectual sobre el resultado de un análisis de piel de cocodrilo (transición) entre los bordes del análisis, rechazando un nuevo fragmento del hipercubo).

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OLAP (Procesamiento analítico en línea - procesamiento analítico en línea) es todo un proceso informativo, que brinda la posibilidad de encender el sistema, realizando únicamente el análisis. operating mode (en línea). Los resultados se generan en segundos.

Los sistemas OLAP son para vikonanі para kіntsevykh koristuvachіv, al mismo tiempo que los sistemas OLTP se instalan para kіntsevachіv ІС profesional. En OLAP, la transferencia de cosas tales como la generación de fuentes de alimentación, suministro de energía de sonidos no regulados, realización de un análisis estadístico y estimulación de programas multimedia.

Para asegurar OLAP, es necesario utilizar un tributo (o una gran cantidad de dinero), así como un conjunto de características instrumentales, necesita divertirse mucho. Además, puede utilizar herramientas de alimentación, tablas electrónicas, agregar un video de datos (Data Mining), visualizar datos y otros.

El concepto OLAP se basa en el principio de generosa presentación de homenajes. E. Kodd, habiendo observado la insignificancia del modelo relacional, en primer lugar, habiendo dicho que era difícil de entender, volver a examinar y analizar los datos desde el punto de vista de lo múltiple en Un análisis integral es una de sus características.

12 reglas que hacen feliz a un producto de software con la clase OLAP. Reglas de tsi:

1. Presentación conceptual de Bagatovimirne de homenajes.

2. Transparencia.

3. Disponibilidad.

4. Apuesta por la productividad.

5. Arquitectura cliente - servidor.

6. Igualdad de la época.

7. Procesamiento dinámico de matrices de distribución.

8. Pidtrimka rozrahovannyh para una gran cantidad de régimen koristuvachiv.

9. Aparición ininterrumpida de operaciones transfronterizas.

10. Gestión de datos intuitiva.

11. El inmundo mecanismo de apertura de los sonidos.

12. No hay intercambio entre el número de unidades y la cantidad de agregación.

La acumulación de vimogs, que se ha convertido en el valor real de OLAP, es seguida por la mirada de recomendaciones, y el producto específico se estima por el nivel de cercanía idealmente más visible para todos los vimogs.

Minería de datos y minería del conocimiento. Gestión y análisis del gran obsyagiv danih (Big data). Sistemas de analítica empresarial (Business Intelligence, BI).

El análisis intelectual de datos (IAD) es un término extranjero para el significado del análisis de datos de pruebas activas de métodos y algoritmos matemáticos (métodos de optimización, algoritmos genéticos, el desarrollo de imágenes, métodos estadísticos, Data Mining es demasiado pequeño), pero los resultados y el almacenamiento de métodos de presentación visual de los datos.

El proceso IAD de Zagalom se almacena en tres etapas:

1) detección de leyes (ruido vilny);

2) regularidades vikorystannya vyavlennyh para la transferencia de valores no domiciliados (pronóstico);

3) el análisis de errores en la detección y mal funcionamiento de anomalías en los patrones conocidos.

Un día veo la etapa intermedia de reconvertir la validez de las regularidades conocidas (la etapa de validación) entre los que saben y los que salen victoriosos.

Los métodos IAD se basan en el principio de robótica y los datos de salida se dividen en dos grupos:

El método de mirkuvan basado en el análisis de precedentes: los datos proporcionados se pueden tomar de una vista explícitamente detallada y sin vikoristovuvat a priori para el pronóstico y / o análisis de viñetas. La escasez del grupo de métodos є la plegabilidad de sus victorias de los grandes debates de homenajes.

Métodos para identificar y registrar leyes formalizadas, cómo obtener información de los primeros datos y reinventarlos en el diseño formal, el tipo de los cuales se pueden encontrar en un método en particular.

Data Mining (DM) es un proceso de tecnología emergente en el "sirih" de interpretaciones del conocimiento previamente poco atractivas, no triviales, prácticas y accesibles, necesarias para la toma de decisiones en otras esferas de la actividad humana. Los algoritmos, que se pueden usar en Data Mining, son una gran cantidad de cálculos, que antes se convirtieron en un factor de flujo de un amplio almacenamiento práctico de estos métodos, la protección de la productividad de los procesos modernos tomó la grandeza de todo el problema.

Rinok Business Intelligence se almacena en 5 sectores:

1. Productos OLAP;

2. Instrumento vidobutku danih;

3. Obtenga el almacenamiento y el almacenamiento de datos;

4. Sistemas y complementos de información gerencial;

5. Instrumentos de kintsevoy koristuvach para alimentar y estimular los sonidos.

En la primera hora de la mitad de los líderes de las plataformas de BI corporativas, puede ver MicroStrategy, Business Objects, Cognos, Hyperion Solutions, Microsoft, Oracle, SAP, SAS Institute y otros (el complemento B tiene un análisis detallado de las capacidades funcionales de Sistemas de BI).