07-企业信息化-BI知识体系

商业智能 BI

    BI是数据仓库、数据挖掘、OLAP的综合应用，将数据仓库、数据挖掘、OLAP打包为解决方案，用于解决问题。

        OLAP： 数据立方体作为基础， 可以进行切片

        数据仓库： OLTP服务器数据的汇总

        数据挖掘： 挖掘未知的信息，比如关联分析

BI的架构体系

    数据仓库：面向主题的，数据按主题来组织， 按某个主题提取数据， 从不同的源头，获取某个主题的数据信息，然后组织起来。

    数据集市： 部门级的数据仓库，比数据仓库小一个级别

    OLAP： 数据立方体， 原来的基础上加了时间维度， 分为三个维度， 可以从时间上进行切片等，

    数据挖掘： 挖掘人类未知的规律或知识， 关联分析、 下钻分析、卷曲分析

数据库和数据仓库的区别

数据挖掘涉及的算法和方法

    决策树：通过树形结构进行分析

    神经网络：判别、回归、聚类分析

    遗传算法：繁殖、交叉、变异

    关联规则挖掘算法： 数据之间存在关联关系

    关联分析：挖掘出数据之间的相互关系

    序列模式分析： 挖掘出数据之间的因果关系

    分类、聚类的区别： 前提是有没有分类的标签，有标签就是分类

    分类分析： 已有分类方法， 对事物进行分类

    聚类分析：  将类似特征归为一类， 前提是不知道什么类别。按表象定义出分类的 规则

数据仓库与数据集市区别

数据湖

    数据湖是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输，是介于单个数据库和数据仓库之间的

    数据湖从企业的多个数据源获取原始数据，并且针对不同的目的，同一份原始数据还可能有多种满足特定內部模型格式的数据副本。因此，数据湖中被处理的数据可能是任意类型的信息，从结构化数据到完全非结构化数据，数据湖中都会有

    数据仓库仅支持分析处理，数据湖既支持分析处理，也支持事务处理，因为数据湖中有完整的数据副本