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.     

数据仓库与数据挖掘的研究

本文阐述了数据库、数据仓库争数据挖掘的概念以及数据库与数据仓库的关系,数据仓库和数据挖掘的区别与关系和数据挖掘的应用.     

数据仓库和数据挖掘在计算机销售中的应用

数据仓库和数据挖掘技术是最早应用在营销领域的。目前计算机在社会上的应用相当普遍。那么把数据仓库和数据挖掘技术引入计算机销售行业,可以获得信息资源,提高销售效率。本文对利用数据仓库和数据挖掘技术在计算机销售中的应用进行了探讨。     

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：     

浅谈数据仓库与数据挖掘技术

本文从数据仓库、数据挖掘的概念引入,简述了数据仓库、数据挖掘的实施过程,介绍了数据挖掘的应用。     

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     

数据挖掘在建立数据仓库中的作用

合理而科学的数据环境是确保数据挖掘有效和正确实施的基础和关键 ,合理建立数据仓库 ,能够满足数据挖掘技术对数据环境的要求。数据挖掘和数据仓库是融合与互动发展的 ,它是数据挖掘专家、数据仓库技术人员和行业专家共同努力的成果。     

基于数据仓库的决策支持系统框架研究

介绍了决策支持系统的发展和数据仓库、数据挖掘技术的发展状况及应用 ,提出了在数据仓库基础上建立决策支持系统的体系框架 ,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 .并阐述了各部分的功能、相互关系 ,论述了基于数据仓库决策支持系统的优点 ,为知识的智能获取提供了新的手段     

数据仓库在网络咨询中的应用

介绍了网络咨询服务、数据仓库和数据挖掘的定义和特点,探讨了数据仓库在网络咨询中的应用前景。     

基于SQL的DMQL在商业数据仓库查询中的应用

介绍数据挖掘语言中的DMQL,从建立多维数据仓库模型入手,介绍了如何用基于SQL的DMQL定义此多维数据仓库模型.详细介绍基于SQL的DMQL在商业数据仓库查询中的具体应用,最后文章提到其它的数据挖掘语言:预言模型标记语言和OLEDBforDM语言.     

数据仓库和数据采掘研究综述

数据丰富而知识贫乏的状况导致了数据仓库和和数据采掘技术的出现,引起了许多不同领域的人们的极大关注。对数据仓库和数据采掘的基本概念、关键技术以及主要研究内容了一个综合样性的介绍,并讨论了数据仓库和数据采掘相结合的特点和发展潜力。     

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。     

数据仓库和数据挖掘技术在CRM中的应用研究

介绍了数据仓库与数据挖掘的概念,具体对数据仓库与数据挖掘在客户生命周期中发现新客户、挖掘现有客户价值以及保持老客户3个不同阶段的应用进行了分析.     

数据仓库中关联规则的元规则制导挖掘改进策略

许多数据仓库和数据挖掘的理论都曾说明元规则是一个非常重要的概念 ,也有一些研究提到元规则 ,但却很少利用元规则来进行数据仓库的关联规则的挖掘。本文针对在元规则制导下的数据仓库关联规则挖掘 ,提出一种简单的、充分利用元规则的、类Apriori和类决策树方法的实现策略 ,减少了查询数据仓库的次数 ,使数据挖掘过程中的存储结构简单 ,形成了快速查询。     

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。     

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。     

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。     

数据挖掘及其在 SXWG_EIS 中的应用

探讨了数据挖掘技术及其在ＳＸＷＧ－ＥＩＳ中的应用,从实践角度分析了数据挖掘技术的特征和数据仓库的形成,为数据挖掘技术在ＥＩＳ中的实际应用提供了思路．     

数据仓库的子立方体及其相应算法

数据仓库是研究大数据集的快速、灵活查询的一种技术,系统的执行效率是致关重要的.本文提出了一种新的概念--OLAP子立方体,并且给出应用这一概念改进数据仓库查询性能的相应算法.作者结合铁道部货运数据仓库及数据挖掘系统,深入的研究了这一技术,实验证明这种方法是有效的.     

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。