基于WEB的数据仓库技术在电信网络管理系统中的研究

本文讨论了WEB数据仓库的体系结构、OLAP技术及数据挖掘等相关数据仓库技术，并描述了当前电信网络管理系统的现状及存在问题，以存在问题为出发点，提出了创建以WEB数据仓库技术为基础的综合网管系统，为网管存在问题提供解决方案，它的建立对网管现状的改善有积极意义。     

基于Web的数据仓库技术及其在商业银行中的应用

基于Web的数据仓库是网络技术和数据仓库技术发展和相互融合的必然产物 ,对基于Web的数据仓库的特征及其体系结构进行了分析 ,并将其具体应用到商业银行的应用系统中去 ,构建了一套商业银行综合业务管理、分析及监控系统。     

基于OLAP的矿井局部通风系统故障数据仓库的建立

文章介绍了一种基于OLAP的矿井局部通风系统的故障数据仓库的设计,阐述了数据仓库的总体结构、数据模型的建立、数据仓库的实现以及数据仓库的功能。该数据仓库的建立可有效地预防通风故障,并提供有效的决策辅助。     

基于Agent的三层数据仓库系统体系结构的研究

针对传统数据仓库体系结构的不足，引入了软件Agent技术以及"数据仓库基库" 的概念，提出了一种基于Agent的三层数据仓库系统体系结构，一方面使得传统数据库更加 容易融入到数据仓库系统，增强了整个系统的伸缩性；另一方面，由于Agent技术的介入， 降低了网络数据传输量，适应了移动环境等复杂信息源的要求，拓广了数据仓库的应用领域 。     

数据仓库技术及其应用

数据仓库技术是决策支持系统(DSS)处理中的核心技术。本文说明了在当今信息极为丰富的时代里数据仓库技术的产生背景，讨论了几种常见数据库管理系统对于数据仓库技术的支持，以及数据库管理系统和数据仓库专用管理系统之间的关系。为了从数据仓库内大量的数据中抽取出潜在的、不为人知的有用信息、模式和趋势，产生了数据挖掘技术。本文还讨论了数据仓库技术在化学中可能的应用。     

基于网络的数据仓库动态增量维护算法与模型

提出数据仓库动态增量维护算法和模型．文中阐述了动态增量维护算法、模型以及利用该算法对数据仓库视图的维护技术，并以基于网络的数据仓库为例，描述了动态增量维护算法在数据仓库系统中的实现技术．本算法与技术对数据仓库技术的发展及应用有着重要的理论意义和实用价值。     

基于数据仓库的决策支持系统

数据仓库是一种管理技术,它将分 布在企业网络中不同站点的商业数据集成到一起,为决策者提供各种类型的、有效的数据分析,起到决策支持的作用。数据仓库为决策支持系统开辟了一种新途径。随着数据仓库的广泛应用,基于数据仓库的决策支持系统应运而生。 数据仓库的使用分三大类：１、提高数据分析的速度和灵活性;２、为访问和综合大量数据提供集成基础;３、促进或再创造商业过程。利用数据仓库建立的应用系统,在激烈的市场竞争中,为企业领导者的决策支持起到了明显的作用。这种应用系统是一种新形式的决策支持系统。下面给出ＮＣＲ公…     

Sears控股公司扩展NCR Teradata数据仓库应用

NCR Teradata数据仓库事业部近日宣布，美国零售业巨头之一Sears控股公司已实施一套新的Teradata数据仓库。该解决方案除了Teradata数据仓库的软件和馒件以外，还包括Teradata专业技术服务及客户服务，Sears控股公司签订了涵盖所有Teradata技术的综合维护协议。     

数据仓库技术在入侵检测中的应用

将数据仓库技术应用于入侵检测中，完成网络数据的清洗、转换、收集和显示，是入侵检测中数据处理研究的一个重点问题。针对入侵检测应用的特性，文章使用数据仓库技术实现了对网络数据的预处理、存储、增量更新、联机分析和决策支持等功能。     

基于Web的数据仓库集成环境研究

随着Web技术的日臻成熟，基于Web的数据仓库技术显示了强大的优势，更好地适应了企业生存发展的需要。本文描述了一个基于Web的数据仓库集成环境(WIEDW)及其主要技术，将数据仓库的设计、部署、管理与利用集成在同一个平台中，使得数据仓库具有良好的整体性能，为用户提供一个数据仓库的设计、运行、维护平台环境，提高了企业建立、维护数据仓库应用系统对决策活动的实用性。该集成环境架构在J2EE软件体系结构上，利用了Jdbc、JavaBean等技术，使系统具有良好的可靠性、可扩展性及安全性。     

数据仓库与数据挖掘的关系及其安全性问题

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供了更好的决策支持和服务,同时促进了数据仓库技术的发展。从数据仓库的相关技术和体系结构分析展开研究,分析了数据挖掘与数据仓库的关系,重点阐述了数据仓库的安全性问题,展望了数据仓库未来的研究方向。数据仓库和数据挖掘二者既相互结合、共同发展,又相互影响、相互促进。数据仓库越来越广泛地运用到各个领域中,成为企业获得竞争优势的关键武器。     

基于空间数据仓库的数据采掘

文章介绍了数据采掘技术的定义、数据采掘的过程和主要技术手段以及空间数据仓库的定义、基本结构框架、处理流程和技术支持,分析了基于空间数据仓库的数据采掘特点.     

基于X3D的数据仓库与挖掘前端展示技术

论文讨论了将虚拟现实作为数据仓库与挖掘前端展示技术的实现方法,通过引入网络3D标准X3D,实现数据仓库与挖掘的三维展示并提供易于操作的实时交互;考虑到Web多维分析和查询等因素,提出了一种基于网络虚拟现实的数据仓库与挖掘的前端展示技术架构以及应用服务构造,并给出了一个实现示例。     

基于空间数据仓库的空间数据挖掘研究

分析了空间数据仓库的特点和体系结构，在空间数据仓库的基础上提出了一种空间数据挖掘的模型结构，介绍了一些常用空间数据挖掘算法，并展望了其广阔的应用前景。     

基于供应链数据仓库的OLAP数据挖掘

现代企业的竞争已经转变为供应链之间的竞争，供应链管理是经济全球化发展的产物。在供应链系统的数据库或数据仓库之中存储了大量的数据，如果在供应链数据仓库的基础之上开发OLAP数据挖掘系统，可以使供应链数据仓库更好地适应物流企业决策的需求。文中介绍了基于供应链数据仓库的OLAP数据挖掘应用技术，最后给出了应用实例，并讨论供应链数据仓库的OLPA数据挖掘系统的工作模式及其今后的研究方向。     

数据仓库和数据挖掘技术在DSS中的应用研究

数据仓库和数据挖掘技术是目前信息技术研究的热点问题之一。介绍了数据仓库的特点、体系结构、联机分析处理及数据挖掘技术，讨论了如何在Microsoft SQL Server2000中将数据仓库和数据挖掘技术结合起来开发决策支持系统。     

数字化校园网络中的数据仓库的设计探讨

随着高校校园网络的不断建设和完善,对数据库仓库的要求也越来越高,数据仓库是数据挖掘的基础。成功的数据挖掘的关键之一就是通过访问止确、完整和集成的数据,只有这样才能进行深层次的分析,寻求有用的信息和知识,而这些正是数据仓库所能够提供的。该文主要按照高校数字化网络系统进行数据仓库的设计。     

基于医药连锁销售的决策支持系统设计

在原企业管理信息系统基础上,为充分利用日益增长的海量数据,针对其在决策支持方面的不足,提出了一种基于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三项技术的销售决策支持系统。讨论了系统总体结构,对系统数据仓库、多维数据集和数据挖掘模型进行了设计分析。     

基于医药连锁销售的决策支持系统设计

在原企业管理信息系统基础上,为充分利用日益增长的海量数据,针对其在决策支持方面的不足,提出了一种基于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三项技术的销售决策支持系统。讨论了系统总体结构,对系统数据仓库、多维数据集和数据挖掘模型进行了设计分析。     

数据仓库中基于密度的批量增量聚类算法

数据仓库为数据挖掘提供了很好的平台,当数据仓库中的数据发生变化时,原来挖掘出来的模式也要相应地进行更新。MartinEster等最先提出了增量聚类算法,但算法在增量聚类过程中,更新对象依次一个个地单独处理,而没有考虑更新对象之间的关系,效率较低。该文提出了基于DBSCAN算法的批量增量聚类算法,减少了对象的检索,提高了增量聚类的效率。