空中交通流量管理数据仓库建模研究

多维数据模型的设计已经成为数据仓库和联机分析处理的核心技术.简单介绍了空中交通流量管理和决策支持系统的特点,对一种四阶段规范化数据建模方法加以改进.新的建模方法通过在建模过程中引入UML的类图,方便了数据仓库组织构架的细化,并且很好地描述了数据仓库的元数据,使该方法更加适于设计面向主题的数据模型.同时指导设计了空中交通流量管理原型系统数据仓库的数据模型.     

多维数据建模的设计方法

多维数据的建模是企业使用数据仓库的关键技术之一,传统的数据模型（如实体模型和关系模型）不能有效地表示数据仓库中的数据结构和语义,也难以支持OLAP应用.本文提出了多维数据建模的一种优化方法变粒度建模,并介绍用Essbase开发工具实现多维数据建模的过程.通过实验表明,该优化方法能有效提高OLAP响应速度和数据仓库性能.     

数据仓库在酒店CRM系统中的应用研究

在酒店客户关系管理系统中,要实现对大量客户数据的有效分析和利用,需要建立一个面向分析的多维数据仓库模型,实现从多个角度显示和分析客户数据,为进行数据挖掘提供基础。本文中根据酒店CRM系统的需求,设计了数据仓库的事实表和各维度表,并采用星型和雪花型相结合的多维数据模式构建了酒店CRM系统的数据仓库模型。     

数据仓库及其设计规范化

在严格数据仓库概念基础上,说明了数据仓库与多维数据库之间关系及数据仓库的特性和优势,重点讨论并给出一种规范化的数据仓库设计和粒度模型设计方法,粒度设计在数据仓库建模中十分重要,实质上,它在数据仓库模型设计的一些重要指标间提供了一项交换技术,以保证数据仓库系统结构稳定、存储与访问性能良好,但粒度设计往往凭经验调试完成,根据专家系统技术,提出一种动态粒度划分方法,很好地解决了数据仓库的粒度设计问题。     

数据仓库安全需求模型研究

研究了数据仓库安全需求的形式化描述．阐述了数据仓库的几种主要安全需求,在多维表达式查询语言(MDX)的基础上,使用与微软SQL SERVER数据库中CREATE CUBE语句类似的语法定义了一种多维安全约束语言(MDSCL)来描述数据仓库的安全策略,以典型的销售立方体为例,给出了多维安全约束语言支持的几种安全约束类型．结果表明,用多维安全约束语言表示的安全模型符合数据仓库的开放本质,能够描述数据仓库的大部分安全需求,实用性强,方便系统管理员、设计人员及终端用户理解和运用．     

金融业数据仓库中星型衍生子维度模式

数据仓库建模是构建数据仓库的核心,通常采用维度模型的建模方式.分析了维度模型中星型模式和雪花模式的优缺点,并针对金融业数据仓库特点,以证券业务为例,提出了星型衍生子维度模式概念,阐述了此结构的生成条件、算法和优点,即在典型的星型模式中,对大维度表中基数较小的相对独立的维度属性进行分解,生成子维度表,用代理键将其与父维度表及事实表关联,这有利于数据装入、提高数据仓库综合查询效率及一定程度上减少数据冗余,这对于金融业数据仓库中多主题的数据建模具有实际应用价值.     

基于OLAP技术的医疗信息多维数据集设计与分析

OLAP是基于多维数据模型的复杂数据分析技术,是数据仓库中最典型应用.以医疗信息分析系统数据仓库为基础来构建OLAP系统,并根据医疗信息数据分析的需求,选取OLAP主题,进行多维数据模型设计,以及运用多维分析方法和MDX查询设计实现多维数据分析.     

数据仓库维度建模技术及其应用研究

数据仓库现今已被各种规模的机构广泛使用，维度建模技术作为展示数据仓库的主导技术，在数据仓库的应用中起着关键作用．研究数据仓库的维度建模技术，提出了对于变化维度的处理方法，根据维度属性与时间的关系，将维度属性划分成稳定维度、渐变维度与快变维度，阐述了跟踪事实表中历史数据的方法，在渐变维度的处理方法中，讨论了自然关键字与代理关键字的不同作用与具体用法，在快变维度的处理方法中讨论了“微型维度”与“预设波段”概念与作用，并结合基于数据仓库技术的公共课程评估系统，给出了系统数据仓库维度模型的设计方案，对渐度维度与快变维度的处理策略，以及应用相关维度属性进行联机分析处理的结果。     

基于数据仓库的销售分析系统的设计和实现

数据仓库是信息处理领域近几年出现的面向分析和决策的新技术 .介绍了数据仓库中数据模型的特点和设计方法 ,并通过一个销售分析系统的实例 ,详细阐述了数据仓库的数据建模、数据抽取和更新、多维数据模型的实现、数据呈现 4个过程 ,给出了一种基于数据仓库技术的决策分析系统的设计和实现方法     

学生成绩分析数据仓库中数据模型的分析与设计

本文通过对学生成绩分析系统的需求研究,结合数据仓库的设计方法给出了学生成绩分析数据仓库的概念模型、逻辑模型和物理模型,并简单介绍了该数据仓库的设计与实现过程.为高校学生成绩分析数据仓库的建设奠定了基础.     

一种类地球数据仓库概念模型

数据仓库概念模型的设计是数据仓库设计的重要阶段,它既要正确反映用户的需求,又要使用户易于理解,而且不同于传统事务处理系统概念模式设计。提出了一个类地球模型的数据仓库概念模型,描述了其主要结构,给出了对该模型的评价,并应用到销售事实实例中,体现该模型清晰、多层的表示能力,对不规则的层次关系有一定的灵活性,同时还保留了较大的可扩展性。     

汽车销售分析与预测系统的设计与开发

市场分析和预测现在已成为了企业重要的决策依据和手段，而有效地存储和利用已有的销售数据是进行分析和预测的基础。数据仓库和联机分析技术提供了强大的数据存储和数据集成的功能，分析预测等数学方法提供了一系列的数据统计分析工具。将信息技术和数学方法结合起来应用于销售数据的分析与预测领域，提出了一个基于数据仓库决策支持应用子系统的设计和实施方案，展示出构建数据仓库技术平台和OLAP多维数据的过程，并介绍了分析和预测中所采用的统计预测方法，体现了先进的信息技术与决策科学的良好结合。     

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.     

基于数据仓库的产品配置模型研究

分析了现行配置管理中存在的问题,提出了采用数据仓库技术的产品配置模型.采用数据仓库技术作为产品配置的底层支持,给出了相应的产品配置体系结构,实现了基于数据仓库的产品配置设计系统,在规范化、标准化的产品资源基础上,进行客户需求驱动的产品快速配置,可大大缩短产品开发周期,降低产品开发成本,提高所开发产品的质量.客户需求驱动产品快速设计将成为企业赢得长期竞争的关键.     

数据立方体中多维关联规则挖掘算法

数据立方体是数据仓库中数据组织和存贮的重要手段，它采用多维立体数据存贮方式来取代传统的平面数据存贮方式，为进行多维数据分析提供了根本保证。本文通过对稀松和密质两类立方体进行分析，给出了分别针对这两种情况的多维关联规则挖掘算法，并通过实验对其在不同情况下的性能进行了分析，结果证明，两种算法在特定情况下的效率提高是十分明显的。     

决策支持系统中OLAP的设计与实现

目的设计和实现对数据仓库中的信息进行决策分析的OLAP。方法以零售企业销售预测为切入点,研究决策支持系统中OLAP的设计。结果建立了用来进行OLAP分析的多维数据集,并对多维数据集中的数据用切片、切块、钻取和旋转等方式进行分析,用MDX多维查询语言对多维数据集中的数据进行复杂查询,提出了对OLAP分析数据展现的3种解决方案。结论在研究决策支持系统中OLAP的基础上,建立和实现了对数据仓库进行决策分析的OLAP。     

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。