Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
ROZDZIAŁ1.WPROWADZENIE
keciejestzapytanieołącznąsprzedażproduktówwkolejnychkwartałach,mie-
siącach,tygodniachitp.,zapytanieosprzedażproduktówzpodziałemnarodzaje
produktów(AGD,produktyspożywcze,kosmetykiitp.),czywreszciezapytanie
osprzedażproduktówzpodziałemnaoddziałysupermarketu.Odpowiedzinapo-
wyższezapytaniaumożliwiajądecydentomokreśleniewąskichgardełsprzedaży,
produktówprzynoszącychdeficyt,zaplanowaniezapasówmagazynowychczypo-
równaniesprzedażyróżnychgrupproduktówwróżnychoddziałachsupermarketu.
ZgodniezmodelemOLAPanalizadanychwhurtownidanychjeststerowana
całkowicieprzezużytkownika.Użytkownikformułujezapytaniaidokonujeanali-
zydanychzawartychwhurtowni.ZtegopunktuwidzeniaOLAPmożnainterpreto-
waćjakorozszerzeniestandardujęzykadostępudobazdanychSQLomożliwość
efektywnegoprzetwarzaniazłożonychzapytańzawierającychagregaty.Niestety,
analizaporównawczazagregowanychdanych,którajestpodstawąmodeluOLAP,
operujenazbytszczegółowympoziomieabstrakcjiiniepozwalanaformułowanie
bardziejogólnychzapytań,naprzykład:
•Jakieczynnikikształtująpopytnaprodukty?
•CzymróżniąsiękliencisupermarketuwPoznaniuiWarszawie?
•Jakieproduktykupująkliencisupermarketunajczęściejwrazzwinem?
•Jakieoddziałysupermarketumiałyanormalnąsprzedażwpierwszymkwar-
tale2007r.?
•Czymożnaprzewidziećpopytklientównaokreśloneprodukty?
•Czyistniejekorelacjapomiędzylokalizacjąoddziałusupermarketuaasor-
tymentemproduktów,którychsprzedażjestwyższaodśredniejsprzedaży
produktów?
Cowięcej,nręczny”charakteranalizyOLAPuniemożliwiaautomatyzację
procesuanalizyiograniczatymsamymzakrestejanalizy.
Odpowiedziąnapotrzebębardziejzaawansowanejiautomatycznejanalizy
danychprzechowywanychwbazachihurtowniachdanychjesttechnologiaeks-
ploracjidanych(ang.datamining).Zadaniemmetodeksploracjidanych,nazywa-
nejrównieżodkrywaniemwiedzywbazachdanych(ang.knowledgediscoveryin
databases,databasemining),jestautomatyczneodkrywanienietrywialnych,do-
tychczasnieznanychzależności,związków,podobieństwlubtrendów–ogólnie
nazywanychwzorcami(ang.patterns)–wdużychrepozytoriachdanych.Odkry-
wanewprocesieeksploracjidanychwzorcemają,najczęściej,postaćregułlogicz-
nych,klasyfikatorów(np.drzewdecyzyjnych),zbiorówskupień,wykresówitp.
Automatycznaeksploracjadanychotwieranowemożliwościwzakresieinterakcji
użytkownikazsystemembazyi/lubhurtowniądanych,aprzedewszystkimumożli-
wiaformułowaniezapytańnaznaczniewyższympoziomieabstrakcji,niżpozwala
natostandardSQL.Analizadanychsterowanazapytaniami(OLAP)zakłada,że
użytkownik,popierwsze,posiadapełnąwiedzęoprzedmiocieanalizy,ipodru-
gie,potrafisterowaćtymprocesem.Eksploracjadanychumożliwiaanalizędanych
dlaproblemów,którezewzględunaswójrozmiarsątrudnedoprzeprowadzenia
3
