Minería de Datos Arturo Olvera Lópezaolvera/MD/Ot2015/DiapIII-MDatos.pdf · Autónoma de Puebla...
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1 Benemérita Universidad Autónoma de Puebla Facultad de Ciencias de la Computación Minería de Datos Arturo Olvera López [email protected]
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1
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Facultad de Ciencias de la Computación
Minería de Datos
Arturo Olvera Ló[email protected]
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Data Warehouse and OLAP
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Data Warehouse
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OLTP, OLAP
66
Arquitectura DWH
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Data Warehousing
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Data Warehouse
� Con base a la arquitectura:
– Enterprise– Datamart– Virtual
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Enfoque recomendado DWH
� Incremental
� Evolutivo
� -> Espiral
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Multidimensional Data Model
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Multidimensional Data Model
� 4-D data cube
� Datos n-dimensionales -> serie de cubos n-1 dimensionales
� Cuboide: Cubos de al menos 3 dimensiones
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Lattice
73
Paradigmas DWH
74
Star
75
Snowflake
76
Fact constellation / Galaxy
77
Jerarquía de Conceptos
78
Jerarquía de conceptos
79
Multidimensional Query
Starnet Model
80
Operaciones OLAP
81
Curse of dimensionality
82
Indexing OLAP data
� Bitmap index
� Join index
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Data Warehouse Applications
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OLAP ���� OLAM
85
Herramientas OLAP
� Back-End:
– Informatica– Oracle– DataJunction
� Multi dimensional Enginees:
– Arbor ESSbase– SAS
� Query OLAP reporting:
– Brio
– Business Objects
– Crystal Reports
86
Herramientas OLAP
87
KDNUGGETS
http://www.kdnuggets.com/
88
Cálculo de cubos de datos
89
Métodos eficientes
� BUCMinimun support =33
(a1,*,*,*)
(a1,b1,*,*)
Sup. No satisface umbral
Árbol
