一种构造数据仓库的扩展时间轮转模型

阐述了抽象属性、广义抽象属性、时间标注、时域和抽象属性的拓展等与扩展时间轮转模型相关的基本概念,描述了扩展时间轮转模型的原理、分类和相关因素,介绍了面向客观主题及面向时间特征的扩展时间轮转模型的构造策略·结合具体实例,从存储效率、数据抽取效率、构造便利性和实用性等多方面分析了时间轮转模型和传统数据仓库模型的优缺点·实践表明,按时间轮转模型构造的数据仓库,对联机分析处理和数据挖掘等技术都有较好的支持·     

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。     

基于工作流的分布式数据仓库模型的研究

通过对数据仓库和分布式数据仓库体系构架的分析,得出当前分布式数据仓库存在的缺点:不能进行灵活的定制,易用性差.分布式数据仓库为了保持全局数据仓库和局部数据仓库的数据一致性,需购买大量昂贵的存储设备来保存两份相同的数据.针对这些缺点,提出了一种基于工作流的分布式数据仓库模型,模型的整体结构基于SOA面向服务的体系结构、分布式.引入了工作流技术来实现灵活定制数据提取需求、分析挖掘需求及结果可视化的需求,并将这些功能封装成整体模型中的业务流程服务.在业务流程服务模型部分提出了数据仓库业务流程执行语言、业务流程的可达性验证算法和优化算法.     

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.     

数据仓库技术在决策支持系统中的应用研究

讨论了数据仓库的特点及其基本结构,在分析数据仓库与决策支持系统关系的基础上,提出和研究了基于数据仓库的决策支持系统的体系结构。     

基于数据仓库的医药行业企业信息门户

为了解决医药行业信息孤岛状态,对医药行业企业信息门户进行了功能设计．同时构造了基于数据仓库的医药行业企业信息门户的基本模型,并通过构造相关的医药行业企业的决策树和聚类算法,利用XML语言,实现了相互异构的Web数据挖掘．     

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。     

基于数据仓库技术的目标威胁估计模型

介绍了数据仓库的定义、特征以及相关的关键技术，并结合战场威胁估计的实时性、重要性，定义了模型的数据仓库。在此基础上，构造了基于数据仓库的目标威胁估计模型，并进一步建立了目标威胁估计的星型数据组织模型。运用数据仓库技术进行目标威胁估计，能够提高对空中目标的威胁估计快速生、精确性和预测能力。     

基于OWB的物流信息数据仓库模型的构建

总结了物流信息数据仓库的基本信息及映射关系,以分析实时数据为主,将数据在供应链上按需重组,辅助决策者获取与目标相关的信息.最后利用Oracle的数据仓库产品Oracle Warehouse Builder,对物流信息数据仓库模型进行了构建和运行分析.     

数据仓库技术在商业信息系统中的应用研究

在商场数据仓库构造星型模型中,采用了一种数据仓库双层机制．这种机制既满足了中层决策者的即时需求,又满足了高层决策者的长期趋势分析需求,有效地提高了系统的性能．     

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.     

数据仓库动态设计与维护中与／或有向图方法

数据仓库（DW）可以抽象地看成基本关系上的一组具体的视图，是一个随时间不断推移变化的动态实体，当有新的查询出现时，可以将它化成具体的视图表示并加入到数据仓库中。将数据仓库表示成与／或有向图能够较好地描述数据仓库中各种查询（视图）之间的关系，这样数据仓库动态设计问题就可以模拟成状态空间搜索问题，相应的转换规则就可以定义成状态转换规则，通过状态空间搜索的转换和化简来实现数据仓库的动态设计。讨论了将视图加入到数据仓库中的动态设计方法，并通过一个实际的例子介绍了这种动态数据仓库的建立过程。     

适于“数字海底”的GIS数据仓模型初探

提出了适于“数字海底”的 GIS数据仓库系统模型 ,该模型由六大层组成 ,自下而上依次为 :专业数据层 (源数据 )、数据仓库层、数据共享层、数据抽取层、应用层、数据成果层 .重点讨论了数据语义同化、空间数据与属性数据的一体化、数据挖掘等建设 GIS数据仓库的关键技术 .以所设计的 GIS数据仓库系统模型为基础 ,开发了海洋激光单分子油气化探分析与评价系统     

数据仓库的数据流分析

通过分析数据仓库的系统结构 ,对数据仓库系统中的数据流进行分类 ,给出各类数据流在数据仓库系统中的实现功能 ,使数据仓库系统能更方便地管理数据和进行数据仓库管理系统的模块化设计 .     

基于实时操作数据存储的动态警情分析

通过监控公安业务系统日志, 从业务系统日志中实时抽取细节数据到操作数据存储, 实现操作数据存储与业务系统的秒级实时同步, 建立基于“日志 操作数据存储 数据仓库”三层体系结构的公安数据仓库, 基于即时在线联机分析查询、 操作数据存储的多维数据集动态更新和数据集市的多维数据集, 提供即时在线联机分析服务. 实验结果表明, 该动态数据仓库能够提供实时警情决策分析, 并且具有对业务系统负荷小、 实时性强、 访问效率高等特点, 较好地满足了公安系统对实时性的要求.     

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。     

一种基于数据仓库决策支持系统的有效模型

介绍了决策支持系统的有关概念,分析了传统 DSS 研究存在的问题和不足。并在此基础上介绍数据仓库技术(DW)、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘技术(DM),说明了数据仓库的特点及功能,给出了一种基于数据仓库及相关技术的新型的高效决策支持系统(DSS)的框架,使企业的决策者能更有效地收集和捕获有用的信息,做出及时、准确的决策。     

数据仓库在我国企业的应用现状及实施策略分析

分析数据仓库在我国企业中的应用现状.认为目前我国企业数据仓库的应用主要存在对数据仓库的概念理解不深,对项目的长期性、艰巨性认识不足,数据库系统中数据的积累不够,用户没有参与数据仓库建设的需求分析,项目实施过程中的管理混乱,具体实现中的技术问题尚未完善等问题.企业应从确定建立数据仓库的合适时机,选择切合实际的实施方法,取得最高管理层的支持和认可,确定基本目标、量化预期收益,选择正确的设计思路,选择合适的合作伙伴等6个方面应用数据仓库技术.