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。     

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。     

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。     

基于数据仓库的企业营销决策支持系统的设计

通过对目前国内企业决策支持系统现状的调查与分析,指出其存在的主要问题。以设计实例给出了基于数据仓库的企业营销决策支持系统的框架结构模型和数据仓库的建模技术。简单地介绍了联机分析处理和数据挖掘技术。     

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。     

应用数据仓库技术实现管理决策支持系统

简述了数据仓库、联机分析处理、数据挖掘的概念和技术。提出了一种利用数据仓库技术及数据析取方法 ,基于现有的事务处理设备管理系统的管理决策支持系统方案     

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。     

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。     

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。     

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 .     

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.     

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。     

基于数据仓库技术的电力营销信息系统

阐述了电力营销信息系统及其发展要求,介绍了数据仓库及联机分析处理技术,分析了电力营销数据仓库的业务和数据模型,提出了电力营销决策支持系统的构造与实现方式.     

面向商业OLAP的并行数据抽取接口设计

商业竞争日趋激烈的今天,单纯的联机事务处理系统已经不能满足管理者的决策支持要求,联机分析处理(OLAP)技术的出现具有重要意义.研究了目前联机分析处理的关键技术,数据仓库的经典解决方案,数据预处理的相关方法,提出了一种面向商业OLAP的并行数据抽取接口设计方案,并对设计过程中的数据清理、数据集成和变换、数据归约等数据预处理技术作了重点介绍和应用研究.最后结合实际应用阐明了提出的数据抽取方案对于实现商业OLAP功能的有效性和实用性.     

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。     

以数据挖掘提升客户关系管理

以客户为中心已经成为各个企业的共识，而其实现的前提是从海量的客户信息中发现客户新的需求，必须对信息进行分析，从中得到企业的决策支持信息。这就是数据仓库和数据挖掘，该文就此以及对改善客户关系的作用进行了探讨，分析了数据挖掘对CRM的促进作用。     

油气勘探数据仓库的建设及其相关技术

从油气勘探的角度阐述了数据仓库在该领域的应用 ,并从油气勘探数据仓库建设、数据仓库的结构体系、相关技术及其决策支持系统四个方面对油气勘探数据仓库系统开发进行了论述