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NO.3OLAP能不能代替DataMining？
2014-12-10
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所謂OLAP（Online Analytical Process）意指由數據庫所連結出來的在線分析處理程序。有些人會說：「我已經有OLAP的工具了，所以我不需要Data Mining?！故聦嵣蟽烧唛g是截然不同的，主要差異在于Data Mining用在產生假設，OLAP則用于查證假設。簡單來說，OLAP是由使用者所主導，使用者先有一些假設，然后利用OLAP來查證假設是否成立；而Data Mining則是用來幫助使用者產生假設。所以在使用OLAP或其它Query的工具時，使用者是自己在做探索（Exploration），但Data Mining是用工具在幫助做探索。

舉個例子來看，一市場分析師在為超市規劃貨品架柜擺設時，可能會先假設嬰兒尿布和嬰兒奶粉會是常被一起購買的產品，接著便可利用OLAP的工具去驗證此假設是否為真，又成立的證據有多明顯；但Data Mining則不然，執行Data Mining的人將龐大的結帳數據整理后，并不需要假設或期待可能的結果，透過Mining技術可找出存在于數據中的潛在規則，于是我們可能得到例如尿布和啤酒常被同時購買的意料外之發現，這是OLAP所做不到的。

Data Mining常能挖掘出超越歸納范圍的關系，但OLAP僅能利用人工查詢及可視化的報表來確認某些關系，是以Data Mining此種自動找出甚至不會被懷疑過的數據模型與關系的特性，事實上已超越了我們經驗、教育、想象力的限制，OLAP可以和Data Mining互補，但這項特性是Data Mining無法被OLAP取代的。


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