什么是数据立方体聚合?
数据集成是合并来自多个不同来源的数据的过程。进行数据集成时,必须处理数据的冗余、不一致、重复等问题。数据的视角。
数据集成在医疗保健行业尤为重要。来自多个患者记录和诊所的综合数据通过将来自多个系统的信息整合到一个有益信息的单一视角中来帮助临床医生识别医学障碍和疾病,从中可以得出有用的见解。
有效的数据收集和整合还可以提高医疗保险理赔处理的准确性,并确保一致、准确地记录患者姓名和联系信息。互操作性是指跨不同系统共享信息。
当我们拥有与所需形式不同的数据时,可以将聚合方法应用于属性以获得所需的属性。例如,一家商店的数据包括其 2010 年至 2012 年的季度销售额。该数据以季度形式提供,但需要检索其年销售额。因此,需要聚合数据以找到所需的输出。
四分之一 | 销售量 | 四分之一 | 销售量 | 四分之一 | 销售量 | 年 | 销售量 |
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2010年 | 2011年 | 2012年 | 年销售额 | ||||
Q1 | 10000 卢比 | Q1 | 8000 卢比 | Q1 | 15000 卢比 | 2010 | 1,30,000 卢比 |
Q2 | 50000 卢比 | Q2 | 15000 卢比 | Q2 | 20000 卢比 | 2011 | 53000 卢比 |
Q3 | 40000 卢比 | Q3 | 10000 卢比 | Q3 | 40000 卢比 | 2012 | 1,05,000 卢比 |
Q4 | 30000 卢比 | Q4 | 20000 卢比 | Q4 | 30000 卢比 |
从 2010 年到 2012 年每季度的销售额汇总到一个单一的年度销售记录中。
每个属性都可能存在概念层次结构,从而允许在多个抽象级别上分析数据。例如,分支的层次结构可以允许根据它们的地址将分支分组到区域中。数据立方体支持快速访问预先计算、汇总的数据,从而有利于在线分析处理和数据挖掘。
在最低抽象级别生成的立方体被定义为基础立方体。基本长方体应对应于单个感兴趣的实体,包括销售或客户。换句话说,最低级别必须是可用的,或者对分析有帮助。最高抽象级别的立方体是顶点立方体。
为多个抽象级别生成的数据立方体被定义为立方体,以便数据立方体可以定义立方体的格子。每个更大的抽象级别进一步减少了结果数据的大小。在回复数据挖掘请求时,应使用与给定任务相关的最小可用长方体。
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