数据仓库及其创建问题研究

介绍了数据库体系结构和功能,对OLTP和OLAP进行了比较,对在已有数据库基础上创建数据仓库出现的问题进行了研究,最后给出了数据库领域进一步研究的几个问题.     

图书馆数据仓库构建技术

首次给出用Oracle9i数据仓库解决方案构建图书馆数据仓库的技术,并针对Oracle9i数据仓库在数据抽取、转换时的不足,给出了编写数据转换嵌入程序的方法．本文对其它行业开发数据仓库也有参考作用．     

数据仓库若干问题的讨论

主要介绍了数据仓库、数据集市、元数据、联机分析处理的概念，分析并比较了建立数据仓库的三种策略以及联机分析处理技术ＯＬＡＰ的两种方法ＲＯＬＡＰ和ＭＯＬＡＰ。     

数据仓库在军队信息资源整合中的应用

本文首先介绍了数据仓库的概念及关键技术。然后,重点对军队信息资源整合的相关问题进行了研究,讨论了信息资源的分类及整合层次。最后,对数据仓库技术在军队信息资源整合中的应用进行了研究,提出了信息资源整合数据仓库系统框架结构。     

数据仓库技术综述

作为数据库技术的一个新的发展方向，本文着重阐述了数据仓库的基本概念、特征和体系结构，以及如何构建数据仓库和数据仓库的前景的展望．     

数据仓库技术的研究

就数据仓库的概念、基本特征、体系结构进行了论述，并提出了实现数据仓库的基本步骤和一些应当注意的问题。     

数据仓库技术和OLAP研究

针对数据仓库的结构，提出建立数据仓库的几个关键问题。通过对数据仓库相关的OLAP技术的分析，给出其与OLTP的比较和差别。同时给出OLAP的在种结构和区别。     

基于数据仓库的社会保险业务信息查询统计系统分析

笔者从电子政务决策支持引入一种新的决策支持解决方案“数据仓库 (DW) +联机分析处理(OLAP) +数据挖掘(DM)”。将这种方案应用于基于数据仓库的社会保险业务信息查询统计系统,并就此系统的运行环境配制、系统分析说明了上述方案在本系统中关键技术的应用,其中重点说明了数据仓库中的ETL的处理过程、OLAP中的多维数据集和B树的索引技术以及数据挖掘统计分析的具体技术。对上述数据仓库技术在社会保险业务信息查询统计系统中的应用进行了有益的探索。     

数据仓库的数据建模

简单介绍数据仓库的概念，并把数据仓库与传统关系数据库作了一个比较，介绍了一种适合于数据仓库的数据模型设计方法。     

数据仓库技术研究

数据仓库是近几年数据库领域研究的热点问题之一 ,也是决策支持系统 ( DSS)与数据库技术的结合点。在对传统的数据库与数据仓库的实现技术进行分析的基础上 ,讨论了数据仓库的实现过程、关键环节及相关技术。     

中小型企业数据仓库的构建和应用

介绍了数据仓库的设计、逻辑结构和体系结构,并以销售分析为例,分析了某企业数据仓库的构建及其在决策支持上的作用.     

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.     

用PowerBuilder实现仓库管理系统的开发

以 2 35处仓库管理系统为例 ,介绍了利用 Power Builder开发数据库的设计与实现方案 ,并对其设计过程出现的问题进行了分析和解决     

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     

小型超市数据仓库系统SMDW的研究与实现

介绍了独立开发的小型超市数据仓库系统ＳＭＤＷ Ｖ１．０的主要功能，用户界面及设计开发中遇到的特殊困难和相应解决方法，并介绍该系统在关联规则挖掘中实现Ａｐｒｏｒｉ算法的具体措施。     

基于数据仓库技术的企业DSS实施策略

介绍了数据仓库技术 ( DW)、联机分析处理技术 ( OL AP)和数据挖掘技术 ( DM)对决策支持系统 ( DSS)发展和广泛应用的作用 .给出了一个新型的决策支持系统的结构框架 ,以及实现高效决策支持系统的过程 .同时还介绍了几种主要 DSS开发工具 ,期望为不同的用户需求服务     

数据仓库和Web技术在超市商业智能系统中的应用

运用基于SQL Server 2005的数据仓库模型的建立、训练、浏览模型和进行预测的关键技术,给出了一种建立在已有的OLAP系统基础上的实现商业智能的具体方法,并利用Web技术发布在网络上,此商业智能系统具有良好的通用性,能适应不同超市的销售情况,可以有效地支持管理者的决策.     

数据仓库集合刷新联机维护算法

随着数据仓库应用的不断扩展和深入,它的联机维护技术也显得越来越重要。提出一种版本控制集合刷新算法VSRA(Version-controlSetRefreshingAlgorithm),它采用增量维护和批处理思想,首先根据原始数据的变化集合,计算出实体化视图的刷新集合,然后据此集合刷新实体化视图,同时利用版本控制保持数据仓库与当前数据库状态的一致性,达到对数据仓库联机维护的目的。VSRA算法采用集合方式一次处理一批数据,不但减少了数据仓库与数据库之间的通信开销,而且提高了数据仓库的刷新效率.严格的版本控制使用户可以随时使用数据仓库进行联机分析处理(OLAP),并得到正确一致的结果.在文后,通过一个典型示例说明了算法的具体应用.     

基于数据仓库和数据挖掘的高校决策支持系统的探索

在论述的数据仓库、数据挖掘和决策支持系统的基本概念及其关键技术和系统设计方法的基础上，提出了基于数据仓库和数据挖掘的决策支持系统的解决方案．在新方案中将数据库、模型库、方法库有机结合在一起，使系统的高度集成，DSS真正实现从模型驱动到数据驱动的转变．根据当前高校的实际需求，将其在高校管理应用中进行探索，然后重点分析了系统设计在人事管理中典型应用，通过该系统为高校决策提供了科学的依据，指导发展。