数据仓库在检验检疫系统中的应用研究

讨论了数据仓库的构建方法和数据挖掘技术的应用,介绍了使用联机分析处理技术构建数据仓库及进行联机分析的方法,然后介绍了数据挖掘技术在检验检疫系统中的应用,为检验检疫系统提供科学依据,指导发展。     

数据挖掘技术及其应用

数据仓库是信息领域中近年来快速发展起来的一种技术，指出了分析数据仓库内容有2种基本的方法：联机分析处理和数据挖掘；讨论了联机分析处理的体系结构，提出了数据挖掘中一些常用的方法：决策树、关联及数据统计分析、神经网络和最近邻方法；介绍了数据挖掘的应用。     

商业智能技术及行业应用分析

在详细讨论商业智能技术及与商业智能密切相关的数据仓库技术、联机分析处理、数据挖掘、客户关系管理等技术的基础上，结合行业应用需求，从数据仓库结构与模型的设计、提取转换与加载工具的设计、联机分析处理中概化视图选取方法的设计以及数据挖掘有关算法在具体问题中的应用入手，对粮食企业实现商业智能进行了深入的介绍和分析；重点解决了数据仓库结构，部分分区中概化视图的选取方法，数据挖掘技术具体应用等问题，为粮食行业建设智能决策支持系统提供了可行的建设方案。     

煤炭可持续发展基金收缴决策支持系统的研究与实现

通过对煤炭可持续发展基金收缴信息的分析,提出了基于数据仓库、联机分析和数据挖掘技术的决策支持系统的实现方案;从应用的角度,详细阐述了数据仓库的构建过程以及将联机分析处理技术和数据挖掘技术结合起来实现对数据信息多角度、多层次的查询、分析及决策功能。     

数据仓库系统设计的初步探讨

数据仓库技术是在数据库发展的基础上产生的,已成为应用联机分析处理和数据挖掘技术的数据载体。本文以数据仓库技术的应用为主题,探讨了数据仓库技术的应用策略。     

基于数据仓库技术的智能决策支持系统

给出了智能决策支持系统的概念，讨论了目前决策支持系统的不足，对数据仓库技术、联机分析处理技术及数据挖掘技术做了扼要论述，提出了一种基于数据仓库技术的智能决策支持系统结构，阐述了各部分的功能及关系．     

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.     

基于联机分析处理的数据仓库分析

介绍数据仓库的特性、联机分析处理技术、数据挖掘技术和决策支持系统，以及这些技术与数据仓库的关系。     

数据库新技术与决策支持系统的开发

通过对数据仓库技术、联机分析处理技术和数据挖掘技术的比较、分析,在决策支持系统传统四库结构的基础上,提出了一种基于数据仓库的决策支持系统体系结构,并对其应用进行了初步研究.     

数据仓库技术及在人力资源系统的设计

数据仓库是当前信息领域的热门方向。本文阐述了数据仓库、联机分析处理、数据挖掘的概念,并对OLAP和数据挖掘技术进行了探讨;并在此基础上,提出了数据仓库技术在人力资源系统的设计方案：     

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。     

浅谈大数据时代的数据挖掘和数据可视化

大数据时代下数据量的爆炸式增长,使得分析和解读大数据显得尤为重要. 阐述了解析数据工具——数据挖掘和数据可视化技术,重点探讨了两者创新性结合的重要意义和实际效果.     

数据挖掘中的数据预处理技术

阐述了数据集成的预处理技术及必要性，讨论了不完整数据、含噪声数据、不一致数据的清理方法。     

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.     

基于ERP模型数据仓库元数据表示方法

针对数据仓库元数据表示问题 ,建立一般问题求解过程的数学描述 ,提出实体、关系、问题ERP建模体系 ,并以星形模型元数据的表示为例 ,提出了基于ERP模型的数据仓库元数据表示方法     

基于数据拆分的数据集成技术研究

分析了数据集成过程中需要将集中存放的数据进行拆分实际问题,提出了基于字段的纵向拆分、基于记录的横向拆分和基于表的双向拆分等3种数据集成方法,实现了数据集成和资源共享,其思想对于数据集成的过程中需要将各自分布的数据合并起来的实际问题也有很大意义。     

数据仓库与数据集市

当今,越来越多的企业和商业机构需要准确把握信息确定战略,而新一代数据仓库和数据集市技术就为数据收集、整合、挖掘提供了卓有成效的解决方案。从数据仓库和数据集市的概念入手,介绍了数据仓库和数据集市的特点、体系结构、构件、评价指标及其应用。     

基于数据挖掘的收视数据预处理方法

收视率是衡量电视节日质量的重要指标，而质量不高的收视调查数据将导致收视率指标计算的不准确。为解决基于数据挖掘的电视收视率分析的数据问题，就调查数据进行了有效的前期处理，其中涉及原始数据的正确录入，对存入数据库的原始数据实施的数据清理、数据变换、数据归约技术和应用的模糊集理论。实验结果表明在预处理后的收视率资料库中能够挖掘出知识，为收视率应用提供了有力支持。     

海量数据处理过程中数据挖掘算法的应用

信息时代的快速发展带来的是信息总量呈现几何级数的增加,而海量数据的存储和分析处理对计算机硬件能力和数据分析能力都是一个极大的挑战．数据挖掘算法是针对于大批量数据处理而提出并逐步发展起来的,基于完备的数据库技术,可以在云计算算法、矩阵压缩算法和并行关联算法的基础上,进行算法集成,能进一步提高数据挖掘的速度、精度和时效性,在实际海量数据的处理过程中有较好的适应性,为海量数据处理提供了新的技术分析方法．     

股票交易数据文件的抽取算法研究

目前市场上有很多股票交易软件,这些软件会根据股票交易的实际情况定期产生股票交易信息数据,并将这些信息数据写入二进制格式的文件中,如DAY文件等.由于这些文件不是文本文件,无法直接使用常规的文件读写进行数据的抽取,而必须设计一种数据抽取算法完成相应操作.对DAY文件进行了分析和研究,在此基础上设计了一种数据抽取算法,并利用JAVA语言实现了数据抽取算法程序,利用该程序完成了从DAY文件中抽取数据并写入数据库的实验.实验结果表明,该程序能够正确地从DAY文件中抽取数据,为后期的股票信息处理和数据挖掘提供了重要的基础.