Abstract-Online Analytic Processing (OLAP) användes i stor utsträckning för att visualisera komplexa data för effektiv, interaktiv och meningsfull analys. Dess kraft kommer i att visualisera enorma operativa data för interaktiv analys. Å andra sidan är datautvinningstekniker (DM) starka när det gäller att upptäcka mönster och gruvkunskap från historiska data. OLAP och DM tros kunna komplettera varandra för att analysera stora datamängder i beslutsstödsystem. Några färska undersökningar har visat fördelarna med att kombinera OLAP med Data Mining. I detta dokument gick vi igenom kopplingen mellan OLAP och datautvinning i litteraturen och identifierade deras begränsningar. Vi föreslog en konceptuell modell som övervinner de befintliga begränsningarna och ger ett sätt att kombinera förbättrad OLAP med datautvinningssystem. Dessutom erbjuder den föreslagna modellen anvisningar för att förbättra kubens konstruktionstid och visualisering över datakuben.
Usman m.fl. REF granskar forskningslitteraturen om koppling av OLAP och DM och föreslår en konceptuell modell för att kombinera förbättrad OLAP med datautvinningssystem.
A Conceptual Model for Combining Enhanced OLAP and Data Mining Systems
{'venue': '2009 Fifth International Joint Conference on INC, IMS and IDC', 'journal': '2009 Fifth International Joint Conference on INC, IMS and IDC', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}