数据预处理在商业企业数据仓库的应用

数据预处理是数据挖掘过程中重要环节 ,对数据预处理技术进行研究具有现实意义。文章在介绍数据预处理方法的基础上 ,结合大型商业营销企业数据仓库数据的特点和数据挖掘过程中对数据的要求 ,详细论述了数据预处理技术在大型商业营销企业数据仓库中的应用 ,提出改善数据质量是预处理技术的关键。     

基于DataGuard的Oracle RAC高校数据保护研究

数据是高校管理信息化产生的最重要的无形资产,数据的丢失或者损坏都将极大地损害教学、管理和科研工作的正常开展．Oracle RAC是目前使用最为广泛的数据库集群化管理方式,在此基础上开展DataGuard数据保护技术的应用研究,可以弥补集群数据库环境在数据容灾、备份和故障恢复方面的不足,提升数据的安全性,确保高校各类应用系统的正常运行．     

人工智能赋能高校数据治理:逻辑、挑战与实践

随着人类社会逐步迈入以情感计算、自然语言处理等智能技术为核心支撑的人工智能时代,数据的战略资源地位日益凸显,数据治理已成为推进高校教育治理现代化的关键工具。人工智能赋能高校数据治理的基本逻辑主要体现在数据管理、数据质量、数据决策与数据服务4个层面。高校数据管理忽视“多方协同管理”、缺乏相对统一的数据质量标准、数据决策在权责限定与顶层设计方面存在缺失、数据服务潜能激发不力制约数据价值高效释放等可被视为人工智能赋能高校数据治理的现实挑战。对此,应创设落位智能共管的高校数据管理职能优化机制、完善校本化高校数据挖掘与共享质量标准、构建基于责权厘定的智能化数据决策体系、优化指向数据价值释放的智能数据服务体系。     

Microsoft Excel的数据库管理方法

从一般数据库管理的角度出发,论述Excel管理数据库的方法。这种“表格”式的数据库管理方法将提供给用户一种新颖的设计方法和简单的使用操作。具有很大的推广价值。     

中小油田地震数据计算机管理方法研究

石油勘探技术发展迅速 ,需要一个集地震、测井、地质 3种数据为一体的勘探数据库来支持新的研究工作 .对包括地震资料处理、解释等资料的存储、应用方法进行了探索 ,提出了一种适合于中小油田的地震数据管理方案 .通过分析地震资料处理、解释产生的各类数据及其特点 ,从存储管理方法、数据规范化、质量控制方法、应用支持方法、数据服务方法等方面进行了详细论述     

化工物性数据库CPPDB在IBM-PC/XT机上的实现

讨论了文题实现方法,介绍了该数据库的总体结构。CPPDB利用dBASE Ⅲ支持建库,数据独立性高,修改、扩充方便。CPPDB存储了468种物质的29种物性数据,具有较强的物性估算和图形输出功能。     

数据仓库清洗技术讨论

数据仓库建设过程中最关键的环节是数据集成,本文重点分析了数据清洗需要解决的问题及涉及的主要技术,针对数据库的数据模型与数据仓库模型的区别讨论了利用元数据的映射规则的数据清洗方法.     

数据挖掘和数据仓库的关系研究

阐述了数据挖掘和数据仓库的有关技术,研究了数据挖掘和数据仓库的相互关系,说明了数据挖掘系统和数据仓库应统一分析和设计.     

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要，紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点及拥有的数据类别及组成，重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略，具体给出了数据仓库中5种不同类别数据的加载方法。     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.     

基于PCL818HG高速数据采集系统的设计

前端数据采集的速度关系到检测和控制系统的性能．数据采集卡一旦选定,要从硬件上提高系统对数据采集的速度较困难．文中基于ＰＣＬ８１８ＨＧ数据采集卡建立的数据检控系统,提出了运用软件技术提高数据采集速度,进而实现系统对数据的高速采集．结果显示,对机械运动部件动态特性的快速检测具有较高的实用价值,对传感器及其系统的设计也有着较高的参考价值．     

基于数据仓库的数据清理技术概述

数据清理在数据仓库与数据挖掘中有着重要而广泛的应用。作者论述了数据清理的基本概念、作用和方法。     

数据虚拟化研究综述

大数据系统中数据源多,数据规模大,且数据具有异构异质的特点,为满足各种数据集成需求,如何快速高效地整合数据就显得越来越重要且具有挑战性。数据虚拟化能够灵活地实现各种数据集成需求,介绍数据虚拟化的概念、优势及应用需求,给出一种数据虚拟化系统架构,并对其中的数据虚拟化平面与管理平面以及各层的功能进行了阐述。重点针对数据虚拟化系统中存在的一些关键问题与挑战进行了详细分析,给出了需要进一步研究的课题与方向。     

聚数融智的应用与挑战

数据的融合与应用与日常生活有着多方面的联系,尤其是在大数据和智能化时代,促进多元异构数据的融合和智能化的数据处理,对发挥数据作为生产要素的作用具有十分重要的理论意义和实际价值.介绍了大数据在城市、交通、医疗、电商等领域的融合及可视化应用.重点说明了海量数据、小数据分析面临的难题,并讨论了人与数据融合、数据融合共享与商密...     

装备维修性数据收集与分析系统

维修性数据收集与分析系统是装备信息化管理的重要组成部分。介绍了装备使用阶段维修性数据收集与分析系统的任务、功能和体系结构设计,重点阐述了数据收集与数据分析评估模块的功能设计,并采用Access数据库管理系统,运用Visual Basic程序开发语言进行了维修性数据收集与分析原型系统开发。     

F-畸变数据的生成与修复

P-集合是研究动态信息系统的一个新数学工具,应用P-集合的外P-集合与补充集合的关系,提出了F-畸变数据与-冗余数据的概念;给出F-畸变数据的生成定理和修复定理,包括F-畸变数据的辨识定理.最后给出F-畸变数据的修复准则与修复实例,其结果为研究动态信息系统的数据扩张提供了1种新方法.     

数据质量维度与框架研究综述

为了对数据质量维度有一个全面、清析而准确的定义,便于在领域层面达成一致,也为从现存的数据质量管控技术架构中选择出合适的框架提供依据,对数据质量的发展历程和维度以及其管控框架进行了全面的研究。通过研究明确了复杂的数据质量维度指标,按其名称和定义提供一套比较全面的数据质量规范,并对其质量管控技术框架进行了综合研究与对比。该研究能科学地指导具体应用需求选择合适的数据质量框架和比较全面的数据质量维度实现对数据的评估,同时可节省大量的时间,减少人力和物力支出。     

反计算机取证技术研究

分析了反计算机取证的基本概念和方法,比较了反计算机取证所采用的数据擦除、数据加密、数据隐藏、数据混淆和数据转换等主要技术,并提出了一种安全、高效的基于m序列的数据擦除方法.     

GIS基础数据源制作与更新系统的设计与实现

简要介绍了利用MapInfo的二次开发语言MapBasic,在给出基本思想的基础上,实现GIS数据的编辑以及数据的智能化与批量化的更新。     

大数据质量管理:问题与研究进展

 当前大数据在多个领域广泛存在,大数据的质量对其有效应用起着至关重要的作用,因而需要对大数据进行质量管理.尽管数据质量管理方面已经有一些研究成果,但由于大数据具有规模大、速度快和多样性高的特点,现有的方法难以适用于大数据质量管理.本文针对错误发现、错误修复和劣质数据查询处理,综述了大数据质量管理的问题与挑战,认为大数据质量管理的挑战主要有计算困难、错误混杂和缺少知识3 个方面.本文依据这3 个方面的解决方法,对大数据质量管理目前的研究进展进行了综述,并展望了大数据质量管理未来的研究方向.