数据仓库技术在数据服务平台中的应用

本文介绍了数据仓库的定义、特征、结构及其相关技术。结合深圳银联数据服务平台,提出了系统数据仓库的解决方案及其实现过程。文章还讨论了联机分析处理在数据仓库环境下针对信息分析的应用,并进行了评价。     

基于数据仓库的化妆品销售系统的研究

介绍了数据仓库的基本概念和主要特性，给出了当前数据仓库的国内外应用现状及未来的应用前景。应用数据仓库的理论，分析了化妆品销售系统的特点，提出了基于数据仓库的化妆品销售系统的架构，在此基础上，给出了基于数据仓库的化妆品销售系统的设计与实现。     

数据仓库在港航决策中的设计与实现

数据仓库是支持决策的有效技术。首先设计了支持港航决策的数据仓库．给出了港航业数据仓库的体系结构、决策主题域、多维数据模型。然后制定了针对港航数据的抽取规则，并使用ETL工具，将数据抽取、转换、加载到数据仓库中，对该设计进行了工程实现。最后利用展现工具对该数据仓库的OLAP功能进行了检验。     

证券经纪业务数据仓库设计

针对券商经纪业务管理总部的需求，根据“风险分散，数据集中”的设计思想设计了相应的数据仓库，着重介绍了数据仓库的网络结构，功能结构，模块实现，并在此基础上提出了数据仓库的一些新的应用。     

基于纺织企业纱线质量数据仓库的设计

基于纺织企业纱线质量管理数据，结合数据仓库、数据挖掘、联机分析处理技术，探讨了纱线质量数据仓库整体设计过程，并且实施数据挖掘，分析数据挖掘结果，对企业生产提供依据。提出了基于纺织企业纱线质量数据仓库的组成与设计思路，以实例阐述了构建数据仓库的体系结构和数学模型以及数据挖掘、联机分析处理技术，结果表明基于纱线质量的数据仓库的建立结合数据挖掘和联机分析处理技术对企业质量管理层确实提供了有效的分析手段。     

基于分析规则的主动数据仓库

常规的数据仓库应用中，分析和决策较多地依赖于用户参与。为了在自动决策以及实时性等方面对常规的数据仓库进行改进，文章设计了一种主动数据仓库(Active Data Warehousc)体系结构。它在常规的数据仓库的基础上引进了分析规则。通过对主动规则的改进而设计的分析规则能满足主动数据仓库的特性。相应地还对数据仓库的元数据进行了扩展。     

数据仓库实现过程及在线分析

数据仓库技术是近几年来出现并迅速发展的一种技术，它可以充分利用数据仓库中已存储的信息，帮助决策者进行决策。本文在介绍数据仓库的定义和数据仓库决策支持系统原理的基础上，详尽地讨论了数据仓库中的数据抽取与转换方法，并对数据仓库实现过程进行了实例探索和在线分析，最后根据数据挖掘方法进行了实际的应用。本文就是采用微软SQL Server 2000数据仓库技术设计了一商业用的数据仓库，使读者可清楚了解数据仓库的决策支持系统的实现过程。     

数据仓库中的数据抽取分析及应用

简要介绍了数据仓库的决策支持系统，对数据仓库的数据抽取方法进行了分析，比较详细地对数据仓库的数据抽取方法－DTS设计器进行了实例探索。     

CRM系统中数据仓库的设计和实现

介绍了CRM的作用，阐明了数据仓库在分析型CRM系统中的重要地位，设计并实现了分析型CRM中的数据仓库，其中具体描述了数据仓库ETL和数据清洗等关键技术，为企业引入分析型CRM系统时构建数据仓库提供了参考依据。     

银行代收费数据仓库系统的设计与实现

分析了银行代收费数据仓库建立的必要性，并就银行代收费数据仓库的体系结构和设计方法给出了一套设计与实现的方案。在此基础上探讨了企业级数据仓库建立过程中的有关注意点。     

一种评估数据仓库设计质量的方法

数据仓库（Data Warehouse,DW）是支持决策管理过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合,它集成了源数据库（Database,DB）和其他平面文件系统的相关数据,以支持决策管理活动。数据仓库结构是一个多维模型,主要分星形、雪花星和星座形三种。有别于传统关系型数据库的设计,数据库仓库的设计往往以数据作为驱动,其设计的好坏,直接影响了数据仓库系统的建设与应用。文中提出了一种评估数据仓库设计质量的定量分析方法,主要是量化了和数据仓库有血缘关系的数据源的相关质量指标,就是通过分析所选取的表和属性两方面的数据质量（Data Quality,DQ）指标,最终联合这些指标以计算数据仓库设计质量的评估值。其中,分析数据源相关质量指标的过程,也可以支持数据库仓库的设计。     

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。     

一种可靠的数据仓库中ETL策略与架构设计

作为数据仓库系统的关键部件,ETL完成数据抽取、清洗、转换和装载的工作,它是构建数据仓库的重要环节,同时也是构建数据仓库过程中出现问题最多的环节,所以针对这点,该文给出了一个可靠的同时易于扩展的ETL策略和架构。文章首先简单地介绍了数据仓库技术和ETL技术,包括ETL的相关概念、ETL在数据仓库中的功能和重要地位;然后重点介绍了这种ETL的具体策略和架构设计。     

一种基于税务系统数据仓库的模糊数据挖掘算法的研究

文章简要的叙述了数据仓库的概念、数据仓库结构、数据挖掘的定义和方法,并提出了一般的基于数据仓库的数据挖掘系统的结构。并针对税务系统的数据仓库提出了一种模糊数据挖掘算法。     

构建审计分析数据仓库中的数据清理及转换技术

数据仓库是进行多角度数据分析的基础,在审计中可借助数据仓库技术分析数据,用以辅助发现问题和锁定审计重点。数据仓库中的数据结构是面向数据分析设计的,在构建数据仓库时需要对原始操作型的数据进行适当的清理和转换,使其更适合分析的需求。本文介绍了构建审计分析数据仓库中常见的数据清理和数据转换问题以及相应的解决技术。     

零售业数据仓库中ETL技术的研究

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，它是一个复杂的容纳数据集成的系统工程，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。本文针对于零售业，阐述了在零售业数据仓库系统中ETL的流程并结合实际应用提出了在零售业数据仓库系统中的ETL过程应考虑的诸多问题及解决方案。     

数据仓库的填充与访问

数据仓库是连接底层数据源与上层应用的枢纽。该文介绍了数据仓库的填充(与数据源的连接)和数据仓库的访问(与应用界面的连接)技术,包括与数据库数据源和非数据库数据源的连接以及采用组件工具访问数据仓库的方式和实现方法。     

食品安全分析数据仓库构建过程中的数据预处理技术

数据仓库是进行多维数据分析的基础,在构建食品安全析数据仓库中,需要对原始操作型的数据进行预处理,使其更适合分析的需求.介绍了构建食品安全分析数据仓库中常见的数据预处理技术,主要包括数据清洗技术和数据转换技术.     

数据仓库系统中源数据的提取与集成

人们对数据分析的要求的不断提高导致了数据仓库的发展，而在建设数据仓库的过程中非常关键的一步就是从事务数据库或其它的数据源中抽取和集成原始数据。本文在对数据集成方法和数据获取中可能碰到的问题进行全面分析的基础上，较为详细地介绍了我们自行开发的数据仓库系统SEUwarehouse中源数据提取与集成工具的设计与实现．     

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。