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。     

ERP系统中实现决策支持的方法研究

数据仓库和数据挖掘是近几年迅速发展起来的技术，主要用于构建企业的决策支持系统．根据数据仓库和数据挖掘技术的特点，针对传统ERP系统在决策方面的不足，提出把数据仓库和数据挖掘应用到ERP中，以数据仓库作为企业底层的数据源，使用各种数据挖掘技术，以提高ERP中的决策支持功能．①     

数据仓库技术的研究及应用

介绍了数据仓库(DW)的特征、结构及其相关技术.同时对联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)技术进行了分析,并结合军区器材IMS系统的实际情况,提出了军区器材系统数据仓库的解决方案.     

电信决策支持系统中数据仓库的设计

基于数据仓库的决策支持系统是现今决策支持技术应用的主流,本文利用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库系统、知识库系统等技术给出了电信企业的决策支持系统的逻辑架构和物理架构,并简单介绍了该系统中的几种数据挖掘方法。     

浅析企业数据仓库与联机分析处理及数据挖掘技术的应用

文章针对企业对信息系统数据挖掘的需求，提出了基于数据仓库，应用联机分析处理及数据挖掘技术的计算机辅助决策支持系统的模型，并对数据仓库、联机分析处理及数据挖掘技术的应用进行了分析。     

基于数据仓库的决策支持系统的体系结构

传统决策支持系统由于其功能的不足,不能满足现代企业的决策需求,而数据仓库技术是解决该问题的有效途径之一.文章分析了数据仓库技术在决策支持系统中的应用现状,提出了一种基于数据仓库的决策支持系统的体系结构,详细讨论了该体系结构中的数据仓库系统的结构,并简要介绍了相关的联机分析处理与数据挖掘技术.     

基于数据挖掘技术的经营分析支持系统

本文提出一个基于数据挖掘技术的经营分析支持系统框架,阐述了系统采用的关键技术,如数据挖掘技术、数据仓库技术、数据抽取技术、联机分析技术等。本文采用的数据挖掘过程严格遵照业界流行的CRISP-DM过程模型,结合金融企业特点对数据挖掘技术进行了详细描述,并阐述了数据挖掘技术在金融企业领域内的应用情况。     

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.     

数据仓库技术在石化行业中的应用

随着企业从目前的粗放式经营向集约化经营转变,应运而生了数据仓库技术。本文以石化企业数据仓库技术的实施过程为例,介绍了数据仓库、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DW)的概念和技术,阐述了该技术在石化行业实施过程中的应用平台、业务分析、实现功能等。     

数据仓库技术在企业设备管理系统中的应用

综合应用数据仓库技术和数据挖掘技术开发企业设备管理系统，提出了设备管理系统数据仓库的体系结构，比较了基于传统数据库和基于数据仓库决策分析的性能，详细地介绍了设备运行维护的信息系统。     

基于数据挖掘的煤炭企业ERP理论及应用研究

阐述了探索适合煤炭企业的ERP管理模式与管理方法及应用ERP系统的技术途径.采用基于J2EE及OOP方法搭建基于数据挖掘的煤炭企业ERP系统的数据仓库体系结构,研究煤炭企业ERP决策支持系统建模技术、实现技术、系统实施等;通过对煤炭企业各种数据深入分析,探索数据仓库和数据挖掘技术在ERP系统中的应用模式,从而提高煤炭企业ERP系统的决策功能,真正做到用数据挖掘等信息技术改造传统的煤炭企业,优化企业资源,提高决策分析水平,增强综合竞争能力,为企业带来显著的经济效益和社会效益.     

石化工程智能概预算信息系统的设计与实现

利用关联规则挖掘，提出了智能生成工程概预算的方法，解决了以往工程概预算系统只能人工辅助编制计算费用，不能自动产生实际费用的问题。并引入数据缓存依赖、对象数据源绑定等新技术，给出了基于微软NET平台的系统设计和实现方法。     

基于数据仓库的决策支持系统框架研究

提出了在数据仓库基础上建立决策支持系统（ＤＳＳ）的体系框架,主要由模型库、方法库,知识库和数据仓库及其相应的管理系统以及数据挖掘单元和问题处理单元几部分组成。阐述了各部分的功能,相互关系,论述了基于数据仓库ＤＳＳ的优点,为知识的智能获取提供了新的手段。     

一种基于ARMA模型的移动通信网管数据挖掘系统设计方法

本文以某省移动通信网管数据分析平台项目为背景,阐述了在移动通信网管中引入数据仓库技术,采用数据挖掘方法,解决目前网络分析中的数据瓶颈问题。     

数据仓库技术在金融系统中的应用

数据仓库技术是计算机数据库系统发展的新方向 ,近几年来许多专家为此付出很大的精力 .信息大量存在于计算机处理的系统中 ,这些信息被并没有得到充分的利用 ,通过人工智能技术 (包括数据挖掘、基于知识与规则的专家系统、神经网络等 ) ,信息才能被加工、分析、产生决策支持效果 .本文根据金融界对数据仓库的需求 ,重点介绍数据仓库的数据采集、数据加载、具体应用的过程 .使数据仓库作为未来金融市场的预测、决策分析有着重大影响的关键技术 .     

数据挖掘在图书信息管理系统中的应用

采用数据挖掘技术,通过挖掘某大学图书信息管理系统数据仓库中的借阅记录,运用并改进Apriori算法,比较、分析了读者需求的、按科目分类的各类图书资料间的关联;这些关联规则为图书管理员提供了有效地分析图书借阅状况、提高图书管理水平、提高图书馆服务质量等的办法.