Cuprins
Introducere 3
Construcţia şi structura unui data warehouse 5
Integrarea datelor 5
Principalele deosebiri dintre OLTP şi OLAP 6
2.3 Modelul multidimensional 8
Schema stea 8
Agregarea în schema multidimensională 8
Normalizare parţială; schema fulg 10
Stocarea datelor în vectori multidimensionali 11
2.4 Indecşi 14
Indecşii în sistemele OLTP 15
Indecşii în sistemele OLAP 15
2.5 View-uri 21
Materializarea view-urilor 21
Problema MVC - Multiple View Consistency 22
2.6 Structura unui Data Warehouse 23
3 Interogarea unui depozit de date 26
3.1 Probleme legate de cererile tipice OLAP 26
3.1.1 Extinderea SQL 29
3.2 Calculul cubului de date 31
Cazul relaţional 31
Cazul multidimensional 33
4 Exploatarea unui Data Warehouse - câteva elemente de data mining
38
4.1 Motivaţie 38
4.1.1 Statistică inferenţială versus data mining 38
4.2 Formalizarea matematică a problemei. Terminologie 39
Indivizi 39
Variabile 41
4.3 Metode de analiză factorială 42
4.3.1 Analiza în componente principale 42
4.3.2 Analiza de corespondenţă simplă (ACS) 48
4.4 Exemplu de analiză AGP 49
Prezentarea datelor 49
Rezultatele analizei 51
4.5 Clasificare automată (cluster analises) 54
Metode neierarhice 55
Metode ierarhice 56
Concluzii si perspective 58
Inteligenţa artificială şi depozitele de date 58
Statistica şi depozitele de date 59
încheiere 59