浅析基于数据仓库的OLAP联机分析技术与数据挖掘技术

数据仓库,联机分析,数据挖掘都是信息领域中近年来快速发展起来的新技术,本文浅析了数据仓库技术,联机分析技术,数据挖掘技术的相关概念,论述了数据挖掘的方法,最后阐明了联机分析技术与数据挖掘技术的区别与联系,强调实际中相互配合使用有助于进行更好的决策.     

浅析基于数据仓库的OLAP联机分析技术与数据挖掘技术

数据仓库,联机分析,数据挖掘都是信息领域中近年来快速发展起来的新技术,本文浅析了数据仓库技术,联机分析技术,数据挖掘技术的相关概念,论述了数据挖掘的方法,最后阐明了联机分析技术与数据挖掘技术的区别与联系,强调实际中相互配合使用有助于进行更好的决策.     

关于数据仓库分析方法的研究

数据仓库系统把分散在各业务支撑系统中的数据进行了集中、整合,形成统一的企业级运营数据视图,为经营分析、绩效考核等工作提供支撑,数据仓库系统在电信企业的运营与管理中起着重要的支撑作用.本文介绍了数据仓库的2种分析方法,联机分析处理和数据挖掘,分析了数据挖掘技术的应用.     

商业智能在物流企业中的应用

结合物流企业的信息化现状,应用商业智能中的数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术,提出了运用商业智能构建物流企业经营分析系统的体系结构和软件结构,阐述了系统的主要功能模块。     

基于数据仓库的中小超市决策支持系统

近年来,基于数据仓库的决策支持系统快速发展.笔者根据中小超市的特点,对其决策支持系统的数据仓库、联机分析处理及数据挖掘进行了初步设计,实现对购买趋势、商品盈利、商品采购、货架排放几个部分的分析,以辅助中小超市在激烈竞争环境中的决策.     

超市数据仓库雪花模型的设计与应用

以连锁超市数据仓库数据模型为典型案例,在分析星型模型的优势和不足的基础上,提出了把星型模型扩展为雪花模型的基本方法。并通过聚集事实表等途径,使星型模型和雪花模型的特色和优势得到有效的应用。为数据仓库的联机分析处理和数据挖掘奠定了基础。     

连锁销售决策支持系统的设计与实现

决策支持系统是以数据仓库为基础,主要应用联机分析处理和数据挖掘技术,使营销企业决策者从大量的数据中抽取出实用的有价值的信息。对市场经济进行预测和量化分析,为经营决策的制定提供了理论依据。     

基于数据挖掘技术的学生综合测评体系研究

由于我国大众化高等教育的普及,高校学生数量的激增,给学生管理工作带来了诸多新的问题,把数据挖掘中数据仓库和联机分析处理等技术合理应用到高校学生综合测评体系中,是解决上述问题的一种有益探索,并在高校各项工作起到辅助决策作用,对提高管理水平和效率具有重要的意义。     

基于数据仓库与数据挖掘的应用研究

本文首先从客户管理和图书管理两方面入手提出了新华书店连锁经营组织信息管理系统(下文统一称之为"书业信息系统")的方案——书店可以通过对销售数据的提取和分析,使自己能够准确的定位顾客群体以及迅速找出畅销商品,并以此作为企业制定销售战略的依据。然后,本文针对目前书业信息系统的实现所涉及到的核心技术包括数据挖掘技术,数据仓库和联机分析处理分别进行介绍。最后本文讨论了数据仓库与数据挖掘在书业信息系统中的具体应用及其发展趋势。     

数据仓库技术在政府行政许可审批中的应用

本文结合数据仓库、联机分析处理等技术,以政府行政许可审批为例,提出了构建行政许可审批数据仓库的模型设计方案,并就数据仓库的设计和实现进行了分析和探讨。     

客户关系管理与数据挖掘

客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)就是企业利用信息技术,通过对客户的跟踪、管理和服务,从而吸引客户、保留客户、发展客户的一种手段和方法。数据仓库和数据挖掘(Data Mining,DM)使企业获得顾客深层次信息成为了可能。数据挖掘对数据仓库中的数据进行加工和处理,提炼出信息和知识,为企业提供决策的依据。数据挖掘是客户关系管理的基础技术。     

零售行业从商业智能中发现价值

<正>在过去的5-10年中,零售连锁行业各企业普遍采用了POS-MIS的系统对业务进行管理,因此有了产生数据的源头。但由于企业缺乏有效的方式来利用这些收集到的信息,以致数据库没有得到良好的挖掘和利用。在90年代末的欧美发达国家,以数据仓库、联机分析处理和数据挖掘为基础的商业智能唤醒了沉睡的数据库,并使其高速发展。根据IDC分析,从1997-2002年,整个数据仓库市场(软件、服务、服务器和存储)以平均每年20．5％的速度增长。IDC的另一项调查结果表明,企业用于商务智能的投资回报率平均2．3年高达400％。一项来自美国MetaGroup的市场分析指出,92％的企业将在今后3年内使用数据仓库。     

基于大型物流园区的库存数据系统分析

经济的不断发展,给我国的物流市场带来了丰厚的利润,如何推进大型物流园区的库存数据系统分析对于物流行业的发展来说至关重要。文章主要通过大型物流园区的数据需求进行分析,建立以数据仓库技术为支持的大型物流园区基础运行系统,最后对大型物流园区的内部库存数据挖掘以及管理分别通过数据挖掘技术以及联机分析技术进行分析。     

数据仓库技术及其在高校图书馆中的应用研究

大数据时代数据仓库的应用为图书馆的管理和决策提供了强有力的技术支持。分析了数据仓库的模块,由数据模块、替代模块、概括模块和实践模块等四个模块构成。以雪花结构模型与星型结构模型进行联机分析处理。用概率论中的回归分析与统计预测方法,统计运算出读者在整个学年或者大学三年内对有关文献信息的需求量。介绍了数据仓库的概念、架构、核心技术及设计思想,并对数据仓库技术在高校图书馆中的应用进行了研究。     

数据仓库在地籍登记中的应用

地籍登记资料记载了土地利用基本信息。运用传统分析方法难以有效处理庞大的数据。通过建立数据仓库可以高效规范地组织管理这些历史记录,并进行数据挖掘从中分析得到有用的信息。本文尝试建立地籍数据仓库并进行数据挖掘工作,分析结果具有一定参考价值。     

基于数据仓库的决策支持系统的建模与设计

基于数据仓库的决策支持系统弥补了传统DSS系统的不足,它是现代决策支持系统的有机组成部分。本文提出了以数据仓库为核心的DSS体系结构模型,并详细讨论了数据仓库的设计方法;然后利用联机分析技术（OLAP）建立了DSS的分析方法;最后展望了基于数据仓库的决策支持系统发展前景。该方法为企业有效地决策提供了集中且灵活的数据基础保障。     

零售业中数据仓库的设计与数据挖掘

本文从数据仓库和数据挖掘的角度探讨了零售业在现代化的市场进行信息收集和分析的必要性和发展趋势。提出了零售业基于数据挖掘的数据仓库设计与构造和利用数据挖掘技术进行的各种有效分析,阐明了基于数据挖掘技术的信息高效利用是商家竞争的有效手段。     

数据仓库和OLAP技术在商业中的应用研究

目前商业领域中交易电子化是发展趋势。为了解客户购物行为特征并进行有效决策,本文提出一种基于数据仓库和OLAP技术的解决方案,通过建立商品销售数据仓库,利用联机分析的快速数据统计为商业企业提供决策支持。     

OLAP在电力营销分析中的研究与应用

本文以潮州供电局营销业务为背景，设计了数据仓库分析主题，描述了电力营销分析的概念建模和逻辑建模，并以电量电费和线路台区分析为例，介绍了联机分析处理在电力营销分析中的应用。     

基于数据挖掘的林业统计数据处理问题的研究

数据挖掘是汇集了统计学、人工智能、数据库等学科内容,从大型数据库或数据仓库中提取有潜在价值信息的技术.它包括分类与预测、神经元网络技术、关联规则挖掘、遗传算法、决策树方法、可视化技术和粗糙集方法等主要技术.通过数据挖掘技术对林业统计数据进行处理,从海量数据中准确、高效地获得有用知识和具有决策意义的信息,这对林业统计数据处理问题产生积极的推动作用.