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。     

数据挖掘技术在ETC客户关系管理中的应用研究

建立基于Web的客户关系管理可以更加适应网络经济环境下企业的需求.文中提出了一种Web下基于OLAP与数据挖掘技术的CRM系统模型,分析了ETC系统数据的特点,提出了数据仓库、OLAP以及数据挖掘技术在ETC客户关系管理系统的实施方案.     

基于OLAP技术在药品生产计划的探讨与实践

文章阐述了在药品生产计划中应用OLAP技术的意义和作用，以北京双鹤药业注射液车间的药品生产实践为例，探讨利用OLAP技术在生产计划与药品生产过程中的实际数据应用分析。为企业有效制订生产计划提供了可靠的依据。     

浅析数据挖掘技术

在数据仓库解决方案的基础之上开发数据挖掘系统,可以使数据仓库进一步适应企业高层决策的需求.基于数据仓库的挖掘系统不仅具有极高的灵活性,而且能够协助用户发现期望获取的知识和部分未知的有用信息.本文将介绍基于OLAP数据挖掘的概念,以及讨论OLAP关联挖掘的实现.     

基于OLAP查询的数据集市系统的研究

研究了通过对数据仓库视图进行水平分割来建立数据集市系统，提高OLAP查询效率的方法和技术。提出了根据OLAP查询中的选择谓词构造其最小项谓词，选择数据仓库立方体视图进行水平分割，利用视图分割后的裂片建立的数据集市来回答查询，达到减少访问的视图元组数和加快查询响应时间，从而提高OLAP查询效率，削减维护费用。     

OLAP多维数据分析与应用研究

在OLAP多维数据概念，分类，及多维数据存储的基础上，着重对OLAP的两种模型及OALAP完成多维数据分析功能时的几种技术方案进行比较，经过综合的分析与实践，总结出自行开发方案与借助OLAP工具软件开发应用系统各自的主要方法与适用环境，从而可以将业务数据转化为对决策有用的信息，使分析人员和管理人员能更有效地依靠事实作出科学决策。     

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.     

OLAP技术的分析

介绍了OLAP的概念 ,OLAP的分类 ,ROLAP和MOLAP的比较分析 ,OLAP与数据仓库的关系 ,OLAP工具的评估 ,流行的OLAP工具 ,为提高OLAP的性能可以采用星型模式组织数据、采用索引技术、大的数据表分片为许多小表、维的逆规范化、构建概要表、采用并行查询技术     

不对称内存计算平台OLAP查询处理技术研究

给出了一种面向当前和未来不对称内存计算平台的OLAP查询处理技术.不对称内存计算平台是指配置有不同计算类型的处理器、不同存储访问设备的计算机,因此需要对OLAP查询处理模型按不同的计算特点进行优化存储配置和实现算法设计,从而使OLAP查询处理的不同阶段更好地适应相应的存储与计算设备的硬件特点,提高硬件设备的利用率,更好地发挥硬件的性能.提出了3阶段OLAP计算模型,将传统基于迭代处理模型的OLAP查询处理过程分解为计算密集型和数据密集型负载,分别由功能完备的通用处理器和并行计算能力强大的协处理器分而治之地完成,并最小化不同存储与计算设备之间的数据传输代价.实验结果表明基于负载划分的3阶段OLAP计算模型能够较好地适应CPU-Phi不对称计算平台,实现通过计算型硬件加速计算密集型负载,从而加速整个OLAP查询处理性能的目标.     

房地产业中OLAP和数据挖掘技术的应用

介绍了如何将OLAP和数据挖掘技术运用到房地产业中，在数据过滤转化、数据矩阵的构建及运用OLAP、数据挖掘技术分析方面作了初步探讨．     

最小方方法的一种优化方法

数据立方体在许多多维数据的数据仓库的高速OLAP操作中扮演着重要的角色. 但在许多高维的数据仓库的应用中，查询分析效率是个关键的问题.例如超过100维，大约106个元组.在这样高维情况下建立全物化数据立方体来减少分析时间是不可行的.利用最小方的方法可以在高维数据集上进行有效OLAP操作的方法.如果能根据查询分析的历史记录合理地为立方体的维分片,就能在相同空间复杂度的情况下提高OLAP操作的效率.     

基于ODS技术的决策支持系统研究

在企业日常经营中,常常要进行一些非战略的中层决策以实现企业的日常管理和控制.通过对图书销售公司的决策支持系统的分析研究,利用操作数据存储(ODS)技术克服了数据仓库系统过于臃肿,处理时间过长和不适应即时联机分析处理(OLAP)的情况,提供给中层决策者以快捷准确的分析信息.     

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.     

基于数据仓库的企业管理型会计信息系统研究

针对企业数据库中已保存了大量日常业务数据的现况和我国会计信息系统向管理型、企业化发展的趋势,提出将数据的信息型处理与事务型处理分离,构建基于数据仓库的企业管理信息系统,设计了一种面向会计信息分析的数据仓库的数据组织结构,给出数据追加的方法,以星型模型为多维分析模式,运用OLAP对数据进行各项操作,实现决策分析.     

OLAP在教务管理信息系统中的应用

介绍了OLAP的基本概念、特性、分类方法、选择OLAP软件产品的准则以及OLAP前端开发技术.设计了一个以数据超市为数据仓库,同时使用OLAP和OLTP两种技术相结合的大专院校教务管理信息系统.     

在关系数据库上实现OLAP多维分析

讨论了如何从关系数据库上建立基于OLAP的数据维和每维中的数据层，并给出了决策系统分析的内容，从设计上实现了基于OLAP的多维分析。     

电网MIS系统中OLAP的设计与实现

介绍了电网管理信息系统(Management Information Systern,MIS)、数据仓库和联机分析处理(on-line analytical processing, OLAP)服务,分析了基于数据仓库的MIS系统中OLAP设计的系统架构。系统基于Web Service和SQL Server 2000,数据仓库中的数据经过分析服务器处理后提供OLAP服务,客户端上的数据透视表服务通过HTTP连接分析服务器获得数据并存储到高速缓存中进行分析。     

多维数据综合分析评价方法研究

OLAP技术中比较典型的应用是对多维数据的切片和切块、钻取、旋转等，它便于使用者从不同角度提取有关数据。本文借鉴了全新的分析方式：控制关系分析。通过分析对象和用户之间的控制关系，分析人员能够高效的对所分析的对象进行定位。扩充了现有OLAP产品的多维数据分析手段。     

OLAP聚集计算中的维存储技术

为解决传统行存储结构导致OLAP聚集计算效率低下的问题,设计了基于维存储的OLAP数据存取技术.首先,将OLAP事实表中的维属性集和度量属性集定义为2个列族,每张维表的所有属性定义为1个列族.对维表进行二进制编码,生成维层次编码,从而保持了维的层次语义特性.以(维层次编码,度量值)对形式按列组织数据,消除查询时维表与事实表的复杂连接操作运算.然后,采用自底向上方法构建B+树,对维层次编码进行索引,加快了数据读取效率.通过增删事实表和维层次编码-度量表中相应的列,实现维和度量的增加和删除.性能分析结果表明,这种OLAP数据存取技术具有良好的可扩展性,能高效地管理和存取OLAP海量多维数据,有效支持上层OLAP聚集计算.     

数据物化策略研究

提高OLAP的响应速度和减少数据仓库中的数据存储量进行查询优化是数据仓库研究的核心问题。本文根据多维数据仓库的结构特点在满足OLAP需求下提出了一种视图物化的策图和分介质、变粒度存储策略,提高了OLAP响应速度。减少了数据仓库中的数据存储量。