OLAM体系结构和算法的研究及应用

联机分析挖掘(0LAM)把0LAP(联机分析处理技术)和DM(数据挖掘)统一起来,从而在数据库或数据仓库的不同层次进行挖掘.为了提高联机分析挖掘的效率.论文给出了基于OLAP和DM的0LAM系统的一体化模型,并且通过研究数据挖掘方法和联机分析处理技术各操作的特点,对传统的DM算法进行了一定的改进,提出了更有效的基于0LAP的关联规则挖掘算法.     

基于Web和数据仓库的税务联机分析系统

数据仓库是为决策分析服务的。该介绍了基于数据仓库的联机分析系统，并以税务联机分析系统为例，分析了该系统的系统结构，详细介绍了联机分析处理系统中数据仓库的设计、实施、以及数据的展示。     

联机分析处理及其在管理信息系统中的应用

从管理信息系统发展的角度出发,介绍了联机分析处理（OLAP）的概念及其基本结构。在OLAP技术的基础上,介绍了联机分析处理（OLAP）与管理信息系统的关系,以及如何将联机分析处理（OLAP）应用到管理信息系统中,并给出了一个OLAP在组织干部管理信息系统中实现的实例。     

数据仓库及联机分析处理技术

数据仓库和联机分析处理（Ｏｎｉｎｅ Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ,简称ＯＬＡＰ）是决策支持系统的有机组成部分。本语文介绍了数据仓库、数据集市、联机分析处理的概念,分析并比较了建立数据仓库的三种策略及联机分析处理系统的三种结构,在文章结尾我们给出了联机分析处理系统的两个新的发展方向－ＷＥＢ
ＯＬＡＰＯＬＡＰ＋数据挖掘。     

基于约束的多维数据挖掘

为了给数据分析和挖掘提供一个有效的、交互的查询环境,将基于约束的数据挖掘与多维的数据挖掘结合成一个整体来进行。介绍了建立一集成的联机分析挖掘和联机分析处理结构,来实现这种用户与系统间的交互。实践表明,基于约束的数据挖掘与多维的数据挖掘结合在一起,大大提高了查询的目的性和效率,可为用户选择所期望的挖掘功能和动态地改变数据挖掘任务提供了更加灵活的手段。     

联机分析处理的综述和分析

介绍了联机分析处理的研究状况，对一些典型的联机分析处理产品进行了分析和评价，指出了可视化的不足，引入概念层次提升改进可视化效果的方法，提出了联机分析处理非数值型的量度和虚拟视图的更新方法，展望了联机分析处理的未来研究的问题和方向。     

基于Web和数据仓库的税务联机分析系统

数据仓库是为决策分析服务的.该文介绍了基于数据仓库的联机分析系统,并以税务联机分析系统为例,分析了该系统的系统结构,详细介绍了联机分析处理系统中数据仓库的设计、实施、以及数据的展示     

使用Analysis Services对数据进行联机分析

通过对如何使用Analysis Services对数据进行联机分析进行了实际的操作,介绍了使用Analysis Services进行数据联机分析的方法和技巧。     

无须附加空间的数据立方体联机聚集

以往在数据立方体上实现的联机聚集往往需要附加空间来存储联机聚集估算所需要的信息,极大地影响了数据立方体的存储和维护性能.提出了基于QC-Tree的用于范围查询处理的联机聚集PE(progressively estimate)算法以及它与简单聚集算法相结合的混合聚集算法HPE(hybrid progressively estimate);还提出了一种能够同时处理多个范围查询的联机聚集算法MPE(multiple progressively estimate).与以往联机聚集算法不同,这些算法不需要任何附加空间,而是利用QC-Tree自身保存的聚集数据和语义关系来估算聚集结果.由于QC-Tree是一种极为高效的数据立方体存储结构,因此能够以较理想的性能实现数据立方体上的联机聚集.对算法的分析和实验结果表明,所提出的算法具有较好的性能.     

基于联机分析处理技术的销售分析系统的研究

为满足现代企业销售部门的数据分析与决策制定的需求，将联机分析处理技术应用于销售分析系统中。首先介绍了数据仓库和联机分析处理的概念、特点及结构，然后建立了销售分析系统数据仓库的概念、逻辑与物理模型，最后介绍了基于联机分析处理技术的销售分析系统的实现方法。通过本系统研究解决了大量销售历史数据统计分析的问题。