Содержание
- Введение 1
- Теоретические основы кубов данных и OLAP-технологий 2
- - Понятие многомерных данных и их структура 2.1
- - OLAP операции: Roll-up, Drill-down, Slice, Dice, Pivot 2.2
- - Связь между кубами данных и реляционными базами данных 2.3
- Методы агрегации данных в кубах 3
- - Базовые агрегатные функции: SUM, AVG, MIN, MAX, COUNT 3.1
- - Методы предварительного вычисления агрегатов 3.2
- - Оптимизация агрегации данных 3.3
- Обнаружение ассоциативных правил и трендов в кубах данных 4
- - Алгоритм Apriori 4.1
- - Алгоритм FP-Growth 4.2
- - Анализ временных рядов и прогнозирование трендов 4.3
- Практическое применение методов извлечения информации 5
- - Анализ данных о продажах и маркетинге 5.1
- - Финансовый анализ и отчетность 5.2
- - Инструменты визуализации данных и OLAP-клиенты 5.3
- Заключение 6
- Список литературы 7