データマイニングでのOLAP操作とは何ですか？

OLAPは、On-LineAnalyticalProcessingの略です。 OLAPは、アナリスト、マネージャー、およびエグゼクティブが、生の情報から実際の次元を反映するように変更されたデータのさまざまなビューで、高速で一貫性のあるインタラクティブなアクセスを通じてデータへの洞察を得ることができるようにするソフトウェアテクノロジーの要素です。クライアントが学んだ企業。

OLAPサーバーは、データが保存される方法や場所を気にすることなく、データウェアハウスやデータマートからの多次元情報をビジネスユーザーに提供します。 OLAPサーバーの物理的な構造と実行では、データストレージの問題を考慮する必要があります。

いくつかのOLAPデータキューブ操作は、これらの複数のビューを引き続き実現し、手元のデータのインタラクティブなクエリと分析を可能にします。したがって、OLAPは、インタラクティブなデータ分析に便利な環境をサポートします。

スライス −より具体的な情報を取得するためのサブキューブについて説明します。これは、1つのディメンションを選択することによって実行されます。

サイコロ −2つ以上の次元で選択を実行することによってサブキューブを記述します。

ロールアップ −ロールアップにより、ユーザーは情報を階層内のより高い一般レベルに要約できます。示されているロールアップ操作は、都市のレベルから国のレベルにエリア階層を拡大することによってデータを集約します。つまり、データを都市ごとにグループ化する代わりに、結果のキューブはデータを国ごとにグループ化します。

次元削減によってロールアップが実行されると、指定されたキューブから1つ以上の次元が削除されます。たとえば、場所と時間の2つのディメンションのみを含む販売データキューブについて考えてみます。時間ディメンションを削除することでロールアップを実行できるため、場所や時間ではなく、場所ごとに総売上高を集計できます。

ドリルダウン −ドリルダウンはロールアップの逆です。それは、より詳細でない情報からより詳細な情報まで動作します。ドリルダウンは、ディメンションの概念階層をステップダウンするか、より多くのディメンションを表示することで完了できます。ドリルダウンは、時間階層を四半期のレベルから月の正確なレベルに降順で行うことによって行われます。結果のデータキューブは、四半期ごとに要約するのではなく、1か月あたりの総売上高を分析します。

視覚化 −視覚化とは、包括的なチャート、画像、リスト、チャート、およびその他の視覚的オブジェクトを使用したデータの視覚的表現を指します。これにより、ユーザーはほんのわずかな時間でデータを簡単に理解し、有用なデータ、パターン、および傾向を抽出できます。さらに、わかりやすいデータを作成します。

つまり、ユーザーがデータの傾向のプロセスを簡単に理解できるように、グラフィカルな構造でデータを表現することをデータの視覚化と呼びます。