|
106 Рассмотрим применение методов интеллектуального анализа данных (ИАД) к реляционной многомерной модели данных Использование OLAP-анализа Описание операций, применяемых в OLAP-анализе к данным из ХД, будет проводиться на примере гиперкуба, показанного на рис. 30. Измерениями этого гиперкуба являются дата, номер станка и количество деталей с отклонениями по каким-либо параметрам, допущенным на данном станке. Элементами этого куба будут являться значения 1, если для заданного станка и даты существуют сведения о количестве выпущенных деталей с отклонениями нормированных параметров, и 0 в противном случае. Значения измерений в рассматриваемой модели функционально определяют элементы гиперкуба. В результате применения к гиперкубам какой-либо из операций, описанных ниже, возможно отображение нескольких элементов исходных гиперкубов (имеющих одинаковые значения нескольких измерений) в один элемент результирующего. В этом случае для поддержки функциональной зависимости несколько элементов будут объединяться в один при помощи специально выбранной функции объединения элементов, обозначаемой fetem. Описание операторов, применяемых к гиперкубам, приводится с применением математического аппарата реляционной алгебры, учитывая, что модель самого гиперкуба также является реляционной. |
которых по крайней мере один из элементов гиперкуба не равен О.Если все элементы гиперкуба равны 0, то он считается пустым. В приведенной модели гиперкуба не делается различий между измерениями и мерами, которые обычно и являются элементами в традиционном представлении гиперкуба. В данной модели меры выступают в качестве равноправных измерений. Это связано с тем, что приведенное представление гиперкуба является логическим и никак не связано со способами размещения данных в структурах СУБД, физически обеспечивающей хранение и доступ к данным. 2.3.2. Применение методов ИАД к реляционной многомерной модели данных Использование OLAP-анализа Описание операций, применяемых в OLAP-анапизе к данным из ХД, будет проводиться на примере гиперкуба, показанного на рис. 7. Измерениями этого гиперкуба являются дата, номер станка и количество деталей с отклонениями по каким-либо параметрам, допущенным на данном станке. Элементами этого куба будут являться значения 1, если для заданного станка и даты существуют сведения о количестве выпущенных деталей с отклонениями нормированных параметров, и 0 в противном случае. Значения измерений в рассматриваемой модели функционально определяют элементы гиперкуба. В результате применения к гиперкубам какой-либо из операций, описанных ниже, возможно отображение нескольких элементов исходных гиперкубов (имеющих одинаковые значения нескольких измерений) в один элемент результирующего. В этом случае для поддержки функциональной зависимости несколько элементов будут объединяться в один при помощи специально выбранной функции объединения элементов, обозначаемойf eiem. 48 Описание операторов, применяемых к гиперкубам, приводится с применением математического аппарата реляционной алгебры, учитывая, что модель самого гиперкуба также является реляционной. 49 Исходный гиперкуб Дата А Станок 06.07 29.06 22.06 15.06 Кол-во отклонений Рис. 7 Свертка (push) (рис. 8). Операция используется для того, чтобы г преобразовать значения выбранного измерения, сделав их частью элементов гиперкуба. Операнды: гиперкуб С, измерение Д. |