基于数据仓库模型技术构建个人征信系统

针对个人征信系统海量数据的存储和应用需要高效能的数据组织结构问题,利用数据仓库的数据建模技术研究了个人征信系统的数据组织结构,设计了系统的数据仓库总体框架.研究认为,个人征信系统组织为3种数据库:基础数据库、CRM数据库和分析集市数据库,采用HOLAP的数据建模技术满足明细数据的存储和多维分析查询的需要.     

基于ERP的数据仓库动态增量维护技术

提出了数据仓库动态联机增量维护算法，构建了该算法的模型．阐述了动态联机增量维护算法和利用该算法对数据仓库实体视图的维护技术．以基于ERP数据源的数据仓库为例，描述了本算法在数据仓库中的应用与实现，该算法与技术对数据仓库技术的发展及应用有重要的意义。     

数据仓库技术在税务征管业务中的应用

分析了税务征管部门在计算机应用方面存在的问题 ,提出了在税务征收管理方面的数据仓库技术的解决方案 .根据计算机在税务征管部门应用的现状 ,规划了数据仓库的框架 ,建立了数据仓库的逻辑模型并作了物理实现 ,同时对于数据仓库的数据迁移技术进行了一定的研究 .在税务征管部门建立数据仓库系统 ,为征管部门的科学决策提供了强大的分析工具     

数据仓库系统的多要素访问控制

针对数据仓库系统中访问控制存在单一、静态的不足,按照新闻五要素的理念提出数据仓库系统的多要素访问控制模型.通过理论分析,该模型可以从多方位增强访问控制的能力.     

基于商业智能的电网负荷预测模型的构建研究

根据对电网负荷预测业务的分析,采用探索型数据分析方法对电力企业数据仓库中的数据进行训练建模,构建出电网负荷预测模型。模型应用情况表明：应用该模型后电力企业负荷预测较传统预测方法准确率明显提高,电力企业预测技术水平相应提高,同时,应用该模型还有助于电力企业有计划地进行用电管理,确保电力企业决策分析可行性。     

基于数据挖掘的安全管理信息系统研究——以某煤炭企业班组安全管理为例

构建了基于7大功能模块的煤炭班组安全管理信息系统,给出了应用数据挖掘到该系统开发与设计中的基本流程.以某煤炭企业为例,采用数据仓库将该企业班组安全管理信息系统中各分立业务数据库以特定主题进行集成,并利用联机分析处理(OLAP)服务器构建了多维星型结构模型.采用模糊聚类算法对该煤炭班组安全监测数据进行了数据挖掘,划分出安全监测点隶属区域,不同区域代表不同安全级别.结果表明:采用数据仓库和OLAP服务器技术,实现了系统对煤炭班组安全信息多角度和多方位分析.该数据挖掘算法提高了安全监测区域划分的准确度,系统界面颜色差异化设计,使得挖掘结果更加直观明了.     

OLAM技术在医疗保险系统中的应用研究

针对OLAM兼有OLAP多维分析的在线性、灵活性以及数据挖掘对数据处理的深入性特点,在医疗保险系统中设计并实现了一个OLAM应用模型.该模型使用浙江省某市医疗保险数据库中2005年的医保数据,建立了面向医疗保险费用和诊断项目为主题的数据仓库,从多维的角度来分析数据仓库的数据,并且运用了Apriori算法挖掘出一些潜在的关联规则例如人们特别关注的“骗保”行为,为医疗决策提供科学有效的依据.     

基于数据仓库技术的电信增值业务BI系统的构建

通过对电信增值业务数据的分析,提出了基于数据仓库技术的BI系统方案,确定了电信增值业务的分析主题,建立了分析模型,并基于oracle10实现了该设计方案.将Excel作为用户界面对该系统的功能进行了展示.结果表明,该系统可操作性强,灵活性高,能较大地提高电信增值业务中心的分析能力.     

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。     

基于本体的数据信息融合模型的研究

本文提出了一种基于本体的数据信息融合的模型,该模型以数据源为基础,以用户应用为目的,通过本体和数据仓库技术进行实现,本文主要介绍该模型的组成和实现原理。     

CRM环境下数据仓库系统的构建

为提高电信企业利用CRM对市场活动的分析能力,提出以日常业务中已有的数据库为数据源构建数据仓库,给出了数据仓库的体系结构、数据集成和模式设计的具体方法。     

CRM中数据仓库的研究与应用

介绍了CRM和数据仓库技术的有关概念以及数据仓库维度建模的方法,在数据仓库理论的基础上研究了CRM系统中维度的构建．     

数据挖掘在银行客户关系管理系统中的应用

介绍了数据仓库和客户关系管理系统的概念，分析了数据仓库应用的关键技术联机分析处理和数据挖掘之间的区别，指出基于数据挖掘的银行客户关系管理系统是银行发展的必然选择。最后给出了数据挖掘的各种模式及在银行客户关系管理系统中的应用。     

基于数据仓库的国内商业银行个人客户信用风险管理

商业银行的实质是经营风险,而信用风险又是我国商业银行面临的最主要的风险．由于我国商业银行收入中绝大部分是贷款利息收入,因而信用风险管理的重要性对我国商业银行来讲,就更加突出．只有依托数据仓库,建立内部的不良个人客户信用信息库,使用数据挖掘工具进行风险建模,才是当前国有商业银行防范个人客户信用风险的着力点。     

数据仓库在银行对私客户关系管理系统中的设计与实现

介绍了数据仓库的概念,以及数据仓库在银行客户关系管理系统中的作用,结合光大银行苏州分行在客户关系管理系统上的实践,介绍了该系统的网络体系结构、软件体系结构、系统应用框架和数据库系统应用与维护的具体实现过程。     

基于数据仓库的客户关系管理

介绍了数据仓库技术,然后论述了数据仓库在客户关系管理中的作用,提出了以数据仓库为核心构建客户关系管理系统并以实例说明了其实施过程.     

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。     

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。     

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。     

支持电子商务的高性能数据仓库平台的设计

讨论了电于商务环境下数据仓库平台的设计和实现，包括需求分析，逻辑设计和物理设计等，特别讨论了实现中的若干关键问题。