OLAP Miner utiliza un sofisticado algoritmo multidimensional basado en estadísticas que explora todos los valores en un área específica de un cubo de OLAP (base de datos multidimensional) para encontrar las desviaciones. Un valor en una celda es una desviación si difiere de forma significativa del valor esperado, que el algoritmo de OLAP Miner calcula. El algoritmo calcula el valor esperado de una celda en función del contexto de la posición de la celda en el cubo y combina las contribuciones de todas las dimensiones a la que la celda pertenece. OLAP Miner lista las desviaciones, presenta diferentes vistas de cada desviación y cuantifica el tamaño de la diferencia entre el valor esperado y el valor real (magnitud). OLAP Miner lista las desviaciones en orden de la importancia de las mismas.
En primer lugar, OLAP Miner utiliza un cubo calculado y cargado que crea DB2 OLAP Server. A continuación, debe seleccionar un subcubo de datos que se extrae del cubo en el que se ha realizado la minería. Este subconjunto de datos recibe el nombre de subcubo. El subcubo no se crea como un cubo de DB2 OLAP Server (base de datos multidimensional).
El subcubo contiene miembros para cada dimensión en el cubo origen, como miembros con descendientes (Miembro y descendientes) o miembros sin descendientes (Miembros solamente). Por ejemplo, si desea analizar datos de beneficios para encontrar las desviaciones, debe seleccionar Profit como Miembro solamente desde la dimensión Accounts. A continuación, seleccione otros miembros del cubo como Miembro solamente o como Miembro y descendientes. En la definición de detección de desviaciones debe especificar cada miembro de una dimensión como Miembro solamente o como Miembro y descendientes. Un subcubo es un subconjunto de datos y una definición de detección de desviaciones define cómo se combinan los datos.
OLAP Miner calcula las desviaciones en el subcubo en función de los valores adyacentes, de manera que es importante asegurarse de que el subcubo contenga datos de naturaleza similar. Por ejemplo, no debe crear un subcubo que contenga cifras de ventas en dólares y cifras de crecimiento en porcentajes, ya que es posible que las cifras de ventas en dólares estén en decenas de miles y las cifras de crecimiento en porcentajes tengan sólo uno o dos dígitos. Además, debe excluir datos de la definición de detección de desviaciones que estén incompletos o no sean exactos.
Cuando ejecuta una definición de detección de desviaciones, OLAP Miner extrae los valores de las dimensiones definidas del cubo de OLAP. A continuación, aplica el algoritmo de detección de desviaciones a estos valores para determinar si están desviados y hasta qué grado están desviados (magnitud).
Después de finalizar la ejecución de minería, la aplicación de cliente de OLAP Miner muestra un informe que contiene una fila para cada desviación que se ha encontrado en el subcubo. A continuación, puede visualizar cada desviación más detalladamente abriendo el Visor de desviaciones. El Visor de desviaciones muestra una o más vistas en dos dimensiones del valor desviado en el contexto de sus valores adyacentes.
También puede visualizar las desviaciones en el contexto de sus valores adyacentes en una aplicación estándar de hojas de cálculo.
Para obtener una descripción más completa de cómo funciona OLAP Miner,
consulte la publicación OLAP Miner Guía del usuario.
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