数据仓库设计

数据仓库改变了传统的以支持查询为主的事务型处理,变成以面向主题为主的分析型处理,并在此基础上建立了联机分析处理和数据挖掘应用,以适应快速的访问和支持决策分析操作。本文作者使用了信息动态打包法构造概念模型和逻辑模型,并通过事实星座模式构造物理数据存储模型,来实现数据仓库的构建。     

数据仓库在企业决策支持系统中的应用研究

数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）是20世纪90年代中期兴起的三项决策支持技术,它们的结合能充分利用经营企业内部积累的海量数据,挖掘出有价值的知识和信息来支持企业决策的制定.结合SQL Server 2005中数据仓库的构造技术,对其在连锁销售企业决策支持系统中的应用进行了研究.     

项目投资决策支持系统的设计

项目投资决策是难度较大的一项决策,需要较多的数学方法及大量数据的支持。该文在对项目投资决策的特点进行了深入细致分析的基础上,采用数据仓库技术提出了项目投资决策支持系统中数据管理方法,并构造了相应的数据仓库结构以及基于数据仓库的投资决策支持系统的功能结构。     

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。     

数据仓库技术在企业管理决策支持系统中的应用

讨论基于数据仓库的决策分析系统的优越性，给出一种实现模型，并就建立数据仓库的关键技术进行讨论。提出一种新的实现数据清洗和过滤的方法，并且比较数据立方体的三种存储模型，最后给出比较结果。这种基于数据仓库技术的企业管理决策支持系统，为决策人员提供了强有力的支持工具，有力地推动了决策的现代化进程。     

数据仓库中的一种星型数据模型

数据仓库和联机分析处理（OLAP）是第三代数据库系统的两个重要新技术，由于没有对OLAP形成准确的、共同认可的数据概念模型，造成目前一些支持OLAP的数据模型都有一些不合理的限制，除非这些模型重新设计，否则不能回答特殊类型的询问，在此基础上，形式化地定义了一种基于关系的简单、直观的描述复杂大型数据的星型数据模型，并设计了2个简单的星型关系代数以支持在该数据模型上的OLAP操作。     

移动客户离网率分析及预警系统的设计与实现

如何有效地从企业的运营过程中产生或收集大量数据，从信息中提取出有价值的信息，是许多企业在竞争环境中所面临的重要问题。以移动客户离网率分析及预警系统为背景，进行了数据仓库的逻辑模型设计并采用数据库管理系统SQL Server创建数据仓库，建立挖掘模型而挖掘结果的呈现是通过Delphi编程的方式来实现为用户定制数据仓库应用系统。实践证明，以这种方式实现的系统不仅在展现数据挖掘结果方面非常理想，并且能与离网预警和业务处理流程实现无缝联接。     

企业经济效益数据仓库维度模型的研究

针对目前企业中积累的海量数据,建立了一种科学、合理的企业经济效益评价指标体系,进而运用数据仓库技术,构建了企业经济效益数据仓库的体系结构,设计了企业经济效益数据仓库的维度模型,通过全面了解和掌握企业的经营状况和外部环境,做出科学的预测和决断,以获得最大经济效益。本文将数据仓库技术应用到企业经济效益分析中,并且给出了对应数据仓库的维度模型,从而对后期的企业管理进行决策支持。     

数据仓库在销售分析系统中的应用

“数据丰富而信息贫乏”是学术界和企业共同关心的问题。在分析ERP系统庞大和复杂销售数据的基础上，建立用于销售分析系统的数据仓库模型，解决了在数据仓库建设过程中的几个关键问题，为企业决策层分析市场动向、预测产品价格以及制定销售策略和生产计划，提供有力的决策支持。     

数据仓库技术在股标交易数据分析中的应用

目的 将数据仓库技术应用于股票交易数据分析系统中，实现对股票交易数据的多维分析、查询，对股标运行趋势的分析、评判，为投资决策提供依据。方法 根据数据仓库理论，分析股标交易数据的特点，设计并建立基于股票交易数据的数据仓库系统。结果 成功地实现了数据仓库在股票交易数据分析系统中的应用。结论 数据仓库技术能够十分有效地管理和分析股票交易数据，为投资者提供决策支持。     

数据仓库对决策技术的支持

数据仓库 是为了适应企业级决策支持数据的分析处理的需要，它建立在一个较全面和和完善的信息应用的基础上，用于支持高层决策分析，是决策技术的一条新途径。     

数据仓库在电信行业中的应用

针对江汉油田电信局的数据处理需求,提出了一个具有4个存储结构和3个数据流的数据仓库模型的解决方案。详细介绍了该数据仓库的特点和体系结构,及其构建过程,并就多维数据库设计、OLAP(联机分析处理)以及数据分析方法进行了探讨。     

基于数据仓库的决策支持系统

本文作者对数据仓库技术、联机分析处理技术及数据挖掘技术作了扼要论述，并着重讲解如何应用数据仓库技术、联机分析处理技术及数据挖掘技术解决传统决策支持系统的不足。     

移动客户离网率分析及预警系统的设计与实现

如何有效地从企业的运营过程中产生或收集大量数据,从信息中提取出有价值的信息,是许多企业在竞争环境中所面临的重要问题。以移动客户离网率分析及预警系统为背景,进行了数据仓库的逻辑模型设计并采用数据库管理系统SQLServer创建数据仓库,建立挖掘模型而挖掘结果的呈现是通过Delphi编程的方式来实现为用户定制数据仓库应用系统。实践证明,以这种方式实现的系统不仅在展现数据挖掘结果方面非常理想,并且能与离网预警和业务处理流程实现无缝联接。     

基于数据仓库和数据挖掘的教育决策支持系统

在讨论了数据仓库和数据挖掘技术的基本概念、数据的组织方式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框架模型,并将其应用到教育决策支持实践,从而提高人才素质评价的高效性和科学性.     

面向分布式数据库的HTAP研究与实现

数据处理可大致分为2类,联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)和联机分析处理OLAP(on-line analytical processing)。OLTP是传统关系型数据库的主要应用,支持一些基本的日常的事务处理,如银行流水交易等。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持一些较为复杂的数据分析操作,专注于决策支持,提供出通俗直观的分析结果。随着企业处理数据量的不断增加,分布式数据库已经逐渐取代单机数据库,成为应用的主流。但目前分布式数据库支持的业务主要以OLTP应用为主,缺少OLAP实现。提出了一种面向分布式数据库CBase的HTAP的实现方法,为CBase提供了一种OLAP分析的实现方式,可以轻松应对大数据量的数据分析。     

数据仓库技术在企业管理决策支持系统中的应用

讨论基于数据仓库的决策分析系统的优越性,给出一种实现模型,并就建立数据仓库的关键技术进行讨论.提出一种新的实现数据清洗和过滤的方法,并且比较数据立方体的三种存储模型,最后给出比较结果.这种基于数据仓库技术的企业管理决策支持系统,为决策人员提供了强有力的支持工具,有力地推动了决策的现代化进程.     

基于Web的工程索赔决策支持系统的研究

针对我国工程索赔经验少、索赔专家稀缺的实际情况，提出了一种基于Web的工程索赔决策支持系统，首先综合了数据仓库，联机分析处理，数据挖掘技术于一体的综合决策支持系统，给出了数据仓库、模型库和知识库的具体设计，最后对系统的实现作了简要的介绍，该系统的应用旨在建立一个功能强大的在线工程索赔支持平台，共享索赔专家丰富的知识和经验，帮助承包商完成复杂的索赔工作。     

汽车零部件可靠性管理模型研究及应用

以汽车可靠性工程为技术背景，提出了汽车零部件可靠性管理数据仓库的功能架构，及基于数据仓库定量管理方法。分析了失效诊断中数据仓库建设一般过程，描述了集成化建模方法，对数据准确度，数据更新，数据查询。数据齐备，数据备份，接口数据可持续使用等方面进行研究，以提高数据仓库的准确度。实际案例说明了该模型的有效性，为汽车产品的可靠性设计与分析提供了一种实用而有效的新途径。     

面向制造企业的智能企业诊断系统

概述了企业诊断系统的研究现状，分析了其与企业信息系统研究相孤立所带来的问题．为适应现代制造企业管理的需求，提出基于数据仓库的智能企业诊断系统．智能企业诊断系统由查询与跟踪、问题识别和指标评价、模糊Petri网推理、诊断过程概要解释、问题解决支持、人机界面等6个主要模块构成．为了更好地处理企业诊断知识的模糊性、整体性和复杂性，通过扩展模糊Petri网系统实现企业诊断的知识建模和推理．功能模型描述了系统各模块的主要功能及其与数据仓库系统间的集成方式．此外，讨论了模糊Petri网诊断推理、与数据仓库系统的集成、知识提取和数据挖掘等系统实现的关键技术和方法．通过智能企业诊断系统、数据仓库系统和OLAP三者的有机集成，提供一个有效的企业诊断集成环境，使管理者能够更好地解决经营管理中存在的问题，充分发挥制造企业潜力,使企业健康发展．