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.     

数据挖掘技术与应用问题研究

数据仓库是信息领域中近年来快速发展起来的一种技术,指出了分析数据仓库内容有2种基本的方法:联机分析处理和数据挖掘;讨论了联机分析处理的体系结构,提出了数据挖掘中一些常用的方法:决策树、关联及数据统计分析、神经网络和最近邻方法;介绍了数据挖掘的应用.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

基于网络数据挖掘技术的电子商务应用

数据挖掘定义为是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程.对数据挖掘的基本特点与流程和电子商务中web数据挖掘与数据源进行了分析,并对数据挖掘技术在电子商务领域的应用进行了研究探讨.     

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。     

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。     

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。     

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。     

数据仓库技术在高校信息化管理中的应用

随着信息技术的发展,许多高校建立了相对完善的管理信息系统。但是,目前所在高校只有基于联机事务处理的管理系统,缺乏对历史数据的有效利用和分析,不能获取潜在有用信息。本文重点介绍了运用数据仓库及其相关技术和Microsoft SQL Server 2000提供的数据透视表服务构建学生成绩分析数据仓库。最终实现数据多维分析与查询。     

基于数据仓库和数据挖掘的客户忠诚度的分析

随着信息技术不断地发展以及不断地推广应用,数据仓库技术和数据挖掘技术不断地成熟,为管理人员的决策提供支持。本文就以数据仓库技术和数据挖掘技术为基础对企业的客户忠诚度进行分析。     

数据挖掘技术在企业客户关系管理(CRM)中的应用

从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的,但又是潜在有用的信息和知识的过程称为数据挖掘的过程。利用数据挖掘技术实施企业CRM系统已经成为当今企业管理中的重点,本文分析了数据挖掘在企业客户关系管理中应用的必要性及所起到的作用,进而提出在客户关系管理系统运行过程中,实施数据挖掘时的具体步骤和挖掘结果的表现形式。     

基于数据仓库技术的银行风险管理

利用数据仓库技术对数据资源进行有效的集成和整合,能提高银行的风险管理水平。基于数据仓库模型设计和银行海量信息数据的特点,对综合数据的进行预处理加工是第一个必要步骤;然后商业银行选择数据挖掘工具进一步深度挖掘与分析整合数据,在此基础上采用多维数据建模法（MOLAP）结合关系建模法（ROLAP）能够构建起高效的数据仓库系统。     

数据挖掘技术在个体经营户的应用方法研究

随着中国首次经济普查的开始,经济普查的数据开发问题一直以来引起社会各界的关注。引用数据挖掘(DataM ining)技术对经济普查数据进行开发,实施多主题的数据挖掘,数据挖掘技术是从大型数据库或数据仓库中提取的有潜在应用价值的信息或模式。