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     

客户关系管理系统中数据仓库的设计与实现

论述了在客户关系管理系统中数据仓库的设计方案和具体实现方法。通过数据采集、数据清理、数据加载的技术将客户历史数据转换成数据仓库数据，并以多维模式进行存储，运用MDX多维表达式方法进行分析。结果表明：建立以“客户”为主题的数据仓库，借助MDX分析技术，可以发现客户关系管理系统中隐藏的客户购买模式，为企业的决策提供了有价值的商业指导信息。     

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。     

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。     

基于数据仓库和知识仓库的DSS体系结构研究

数据仓库为DSS提供了决策分析所需的结构化数据环境,而知识仓库则为DSS提供了支持决策的知识的存储、共享、分析和利用平台.通过分析数据仓库与知识仓库在DSS中的作用,提出了一种基于数据仓库和知识仓库的DSS的体系结构,可为企业建立其DSS提供参考模型.     

数据仓库和OLAP技术在决策支持系统中的应用

本文研究分析了决策支持系统的组成部分,以及在决策支持系统中使用的关键技术,数据仓库技术是数据采集层和数据存储层使用的关键技术,决策支持层包含数据挖掘,OLAP分析,报表查询以及信息的发布和管理。以某天然气公司决策系统为例,阐述了数据仓库和OLAP技术在决策系统中的应用。     

基于数据仓库的流程工业ERP集成化框架

将数据仓库和数据挖掘技术应用于流程工业ERP个，提出了基于数据仓库的流程工业ERP集成化框架结构，解决了流程工业ERP个大量数据的存储、管理、分析、利用等一系列急待解决的本题，从而提高了流程工业ERP的决策支持功能。     

基于数据仓库和OLAP技术的社会保障系统实现方案

如何建立完善的社会保障支持系统，使之很好的服务于决策过程是社会保障信息化面临的问题。本文回顾了数据仓库和OLAP技术的发展，将它们与社会保障系统相结合，提出了一种基于数据仓库和OLAP技术的社会保障系统的实现方案。给出了系统的框架和社会保障系统数据仓库的建设过程，包括数据仓库的模型设计和物理实现。最后给出了数据预测及分析的实例。     

数据仓库技术的浅析

本文通过对数据仓库的定义和作用,浅析了数据仓库中的几个关键技术和构建数据仓库的一般步骤。在商业竞争日益残酷和信息技术高速发展的情况下,数据仓库技术在未来的时间里将会为企业的决策提供更加准确和丰富的数据支持,发挥越来越重要的作用。     

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。     

面向对象技术在构建数据仓库中的应用研究

为了利用数据仓库技术实现对经济指标数据的有效管理,提出了基于面向对象技术构建数据仓库的一种解决方案。在构建过程中,根据经济指标数据管理需求和数据仓库特点,确定了系统所面对的各种对象以及它们之间的关系,设计了数据仓库结构模型,应用Visual C .NET实现了数据仓库管理系统,并通过ADO(Active Data Object)和OLE(Object Link Embedded)等面向对象技术完成了数据仓库访问和异构系统数据集成,从而使经济指标数据仓库(EIDW:Economic Indicators Data Warehouse)可作为后台数据环境应用于经济动态分析、预测和监测的决策支持系统中。     

OLAP在医疗保险决策中的研究和应用

以医疗保险项目为背景，在已有的业务系统和历年积累的大量医保数据的基础上，建立医保决策数据仓库，利用OLAP技术，从多角度、多层次分析数据仓库的数据，为医保决策提供科学有效的依据．     

数据仓库中数据的粒度划分

数据仓库在决策支持系统(DSS)中起着核心作用,而要创建一个好的数据仓库,构造合适的数据粒度模型是要解决的一个重要问题.通过对数据粒度划分方法的分析,结合实例给出了一个划分粒度级别的新思路,提出了解决不同级别间数据查询效率的基本方法.     

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.     

供应链风险量化分析与优化控制

从定量研究的角度出发,对供应链风险识别、控制与优化以及发展趋势作对比分析研究;结合企业营运管理的实际问题,提出基于数据仓库的风险预警、控制与决策优化模型,为风险预决策提供有效的量化分析依据.     

基于数据仓库的企业辅助决策分析系统研究与实现

在分析企业对计算机辅助决策分析需求的基础上,提出了一种基于数据仓库的企业辅助决策分析系统的系统结构,并对面向数据仓库的数据建模技术进行了研究．最后结合企业的实际需求,进行了系统的设计和开发,并初步得到了应用。