数据挖掘技术在油田生产决策支持中的研究及应用

油田生产过程积累了大量的历史数据,从大量沉淀的数据环境中挖掘有用的决策信息,探索出油田生产中的规律性,能够更有效地指导生产,为石油企业提供生产决策支持。文中提出了基于油田生产数据采用数据抽取、转换和加载技术的数据仓库的构建策略以及基于多维数据集的数据挖掘的实施方案,并对包括数据仓库体系结构的设计、数据仓库的构建、多维数据集数据存储模式的优选策略、在线分析处理以及基于分层聚类分析的方法实现数据挖掘等在内的各主要环节进行了系统详细的阐述。最后结合油田生产数据,综合运用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术构建了一套油田企业生产决策支持系统,并提取和挖掘出了对于油田生产决策支持有用的信息。     

OLAP技术在出版发行管理系统中的应用

文章介绍了如何利用数据仓库技术和联机分析处理技术准确、高效地实现出版发行业务数据分析．首先介绍了数据仓库、联机分析处理、多维数据集的建立与实现等关键技术，而后描述了业务分析决策系统的体系结构，最后重点介绍了在业务分析决策系统的建立过程中数据仓库的建立的实现技术．     

网上评教及联机分析系统的多维数据集设计

本文首先介绍了网上评教及联机分析系统的关系数据库设计,然后,从为教学管理者提供评教数据分析的角度出发,创建了各种维表和事实表,给出了多维数据雪花模型。并结合评教系统数据仓库的特点,确定了ROLAP的多维数据集存储方式,采用双重粒度级别设计,从而提高了访问效率和节省了存储空间。     

基于ODS技术的决策支持系统研究

在企业日常经营中,常常要进行一些非战略的中层决策以实现企业的日常管理和控制.通过对图书销售公司的决策支持系统的分析研究,利用操作数据存储(ODS)技术克服了数据仓库系统过于臃肿,处理时间过长和不适应即时联机分析处理(OLAP)的情况,提供给中层决策者以快捷准确的分析信息.     

基于数据挖掘的白酒企业决策支持系统研究

以数据仓库,联机分析处理(OLAP)和数据挖掘技术构建白酒企业决策支持系统.系统通过数据仓库对来自不同数据源、历史的数据进行存储;采用联机分析处理技术对数据仓库中的数据进行多角度、多层次等分析;通过数据挖掘,从数据仓库中识别和提取隐含的知识,为企业决策人员提供强有力的决策辅助支持.     

基于数据仓库的社会保险业务信息查询统计系统分析

笔者从电子政务决策支持引入一种新的决策支持解决方案“数据仓库 (DW) +联机分析处理(OLAP) +数据挖掘(DM)”。将这种方案应用于基于数据仓库的社会保险业务信息查询统计系统,并就此系统的运行环境配制、系统分析说明了上述方案在本系统中关键技术的应用,其中重点说明了数据仓库中的ETL的处理过程、OLAP中的多维数据集和B树的索引技术以及数据挖掘统计分析的具体技术。对上述数据仓库技术在社会保险业务信息查询统计系统中的应用进行了有益的探索。     

基于数据仓库的联机分析处理

随着信息技术的发展,数据形成了海量式的增长,为了分析数据、提取决策信息,数据仓库技术飞速发展,为了充分利用数据仓库中的数据、满足决策需要,数据仓库工具应运而生。联机分析处理（0n—line Analytical Processing OLAP）是数据仓库中一个最典型的应用,它把数据的组织由二维平面结构扩充到多维空间结构,并提供了多维数据分析方法。     

基于语义的Data Cube数字水印技术

数字水印技术可以有效地保护版权,数据仓库中用于OLAP(OnLine Analyti-cal Processing,联机分析处理)的Data Cube(数据立方体,亦称多维数据集)不仅包含有价值的数据,而且其设计模式与分析模式也体现了Data Cube拥有者的知识产权.将数字水印技术引入Data Cube中,并充分利用Data Cube的语义信息,从而提供一个通用、实用的Da-ta Cube数字水印技术解决方案.     

基于数据仓库的网球比赛决策支持系统的研究与设计

本文介绍了基于数据仓库技术和数据挖掘技术构建的网球赛场的决策支持系统的研究与设计。该系统在对原有的数据源进行分析和重新组织的基础上,通过建立数据仓库来存储各种来自异质的信息源的数据,利用联机分析处理实现多维数据分析,然后通过数据挖掘技术从数据仓库中获得新的知识,以丰富决策支持系统的知识库。在系统的实现过程中,采用了ORACLE商务智能解决方案实现网球技术指标管理和预测的科学化,并说明OLAP数据仓库能够为网球比赛训练决策人员提供有效的决策信息     

电网MIS系统中OLAP的设计与实现

介绍了电网管理信息系统(Management Information Systern,MIS)、数据仓库和联机分析处理(on-line analytical processing, OLAP)服务,分析了基于数据仓库的MIS系统中OLAP设计的系统架构。系统基于Web Service和SQL Server 2000,数据仓库中的数据经过分析服务器处理后提供OLAP服务,客户端上的数据透视表服务通过HTTP连接分析服务器获得数据并存储到高速缓存中进行分析。     

环境影响评价数据仓库模型的构建研究

随着环境影响评价基础数据库数据中心数据量的逐年指数增长,数据库服务器对客户端的响应时间也随之延长,对数据高效管理的要求也日益明显.结合环评基础数据库项目建设过程中数据分析和挖掘预测的需求,提出基于ODS的环评数据仓库的总体架构,构建基于OLAP技术的面向多主题的数据仓库模型,研究遗漏值、数据异常等不同问题的数据清理和填充方案,构建基于DS-ODS-DW的数据加载模型.研究实现基于基础数据库的统计分析和数据挖掘功能,为数据管理者提供数据预测与决策支持功能.通过模型在数据分析和数据挖掘方面的应用案例,验证了该模型和方法的合理性和有效性.     

基于操作序列挖掘的OLAP查询推荐方法

针对联机分析处理(OLAP)操作复杂导致的用户使用效率低下问题,提出基于操作序列挖掘的OLAP查询推荐方法.首先从多维表达式(MDX)查询语句记录中提取整数数列形式的查询序列,再利用PrefixSpan方法对查询序列进行频繁序列模式挖掘,并基于挖掘出的模式及其子模式建立概率矩阵,最后通过搜索与用户当前查询操作或查询序列...     

企业数据仓库与决策支持系统

介绍了数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）的概念和功能,提出了将DW,OLAP和DM三种技术相结合的企业决策支持系统结构框架。     

连锁超市配送决策支持系统的模型与实现

数据仓库和联机分析处理是决策支持系统的有机组成部分，结合连锁超市配送决策支持系统的实例，提出了基于数据仓库和联机分析处理的决策支持系统的解决方案，并对如何完善模型作了进一步的探讨。     

基于层次序列OLAP-Cache在大规模监测数据查询优化中的应用

利用OLAP进行大规模监测数据查询时存在效率低和实时性差的问题,传统解决方法主要利用缩小数据集市数据的方法,虽然在一定程度上提高了查询效率,但是会出现丢失数据的现象。提出在基于聚类方法基础之上进行层次序列OLAP查询优化,并针对大规模海洋监测数据的特点提出OLAPCache多级查询方法。在该算法中,首先分析OLAP序列立方体的查询效率问题;其次以等价类的层次关系为基础,确定等价的上下界和聚类值;然后利用改进的各级查询层次的运算策略来判断OLAP查询的语义特性,提高其Cache性能;最后结合OLAP查询集的闭包中存在最小蕴含关系的特点,对OLAP查询的蕴含关系进行分组查找。通过大规模监测的海洋数据对该算法进行仿真验证,仿真表明,该算法有效地避免了对大规模海量数据的递归查询,具有较好的执行效率。     

SQL Server 2000 Analysis Services在税务信息系统中的应用

简要介绍了SQLServer 2 0 0 0AnalysisServices中的联机分析处理功能和数据挖掘功能 ,并在税务信息系统中加以应用 ,解决了目前税务系统中存在的对大批量数据查询响应速度过慢的问题 ;同时通过对历史数据进行数据挖掘 ,得到了一些合理的知识 ,提高了对历史数据的管理水平 ,为领导决策提供了有力支持     

基于IDP的学校数据仓库设计

数据仓库改变了传统的以支持查询为主的事务型处理,变成以面向主题为主的分析型处理,并在此基础上建立了联机分析处理和数据挖掘应用,以适应快速的访问和支持决策分析等操作。本文使用了信息动态打包法构造概念模型和逻辑模型,并通过事实星座模式构造物理数据存储模型,来实现学校数据仓库的构建。     

基于OLAP查询的数据集市系统的研究

研究了通过对数据仓库视图进行水平分割来建立数据集市系统，提高OLAP查询效率的方法和技术。提出了根据OLAP查询中的选择谓词构造其最小项谓词，选择数据仓库立方体视图进行水平分割，利用视图分割后的裂片建立的数据集市来回答查询，达到减少访问的视图元组数和加快查询响应时间，从而提高OLAP查询效率，削减维护费用。     

基于数据仓库技术的大坝资料分析与安全决策系统研究

在现有基于数据库技术的大坝安全监测系统研究的基础上,结合工程项目的具体情况以及大坝监测数据分析的特点,设计及构建了大坝安全监测数据仓库系统,为监测资料的分析查询、信息挖掘和综合评判提供了良好的数据环境.利用联机分析处理(OLAP)与数据挖掘(DM)技术对监测数据仓库中的数据进行了分析和挖掘,使安全监控资料的作用得到了进一步的发挥,为安全监控评判和决策的深化提供新的途径.