三、数据泛化

数据泛化的方法较多，常用且比较有效的方法有数据立方体、面向属性的归纳等。事实表组成数据立方体中度量值，维度组成数据立方体维度，也是进一步泛化数据立方体的依据。紧凑型数据立方体,如condensed cube和quotient cube，利用元组共享原理只实例化数据立方体视图中的某些元组，对稀疏数据（实际应用中，多数都是稀疏数据）形成的数据立方体有很高的压缩比，不需要实时计算，但响应时间比较长。然而，若属性泛化过高，则概念会过于泛化，若属性泛化过低，则概念会泛化不足。通常，运用各种统计图表，如交叉表、饼状图 ......