数据仓库的特征、应用类型和实施方法

简要总结了数据仓库的特征 ;介绍了数据仓库的三种应用类型 ;探讨了数据仓库应用的三种实施方法 ;对比分析了各种数据仓库应用类型的优劣 ,阐明了不同数据仓库实施方法的特点 ,说明了合理选择数据仓库类型、正确运用数据仓库实施方法的重要性     

Web数据仓库的异步迭代查询处理方法

数据仓库信息量的飞速膨胀对数据仓库提出了巨大挑战.如何提高Web环境下数据仓库的查询效率成为数据仓库研究领域重要的研究问题.对Web数据仓库的体系结构和查询方法进行了研究和探讨.在分析几种Web数据仓库实现方法的基础上,提出了一种Web数据仓库的层次体系结构,并在此基础上提出了Web数据仓库的异步迭代查询方法.该方法充分利用了流水线并行技术,在Web数据仓库的查询处理过程中不同层次的结点以流水线方式运行,并行完成查询的处理,提高了查询效率.理论分析表明,该方法可以有效地提高Web数据仓库的查询效率.     

数据仓库相关技术研究综述

该文给出了数据仓库的定义,通过对相关文献的研究,给出了普通数据仓库和空间数据仓库的构建方法,研究了数据仓库的关键技术,包括数据仓库的粒度、查询、维护、集成等方法,文章还就数据仓库的应用进行了深入的研究,最后进行了总结与展望。     

数据仓库需求分析研究

文中对数据仓库需求分析方法进行了研究,按照数据仓库设计过程中的不同角色建立了数据仓库需求的层次结构,并基于此给出了一种数据仓库需求分析过程,同时给出了一个迭代增长式的用例获取方法,对数据仓库需求分析进行了尝试.     

文献数据仓库系统设计方法

分析了建立文献数据仓库系统的必要性,给出了建立文献数据仓库的模型及文献数据仓库系统设计的方法。     

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.     

基于用户的数据仓库参考模型研究

为了使数据仓库的建立更加快捷有效,对数据仓库参考模型的建立问题进行了研究.对现有数据仓库参考模型进行了分析,指出基于数据的数据仓库参考模型和基于目标的数据仓库参考模型有着各自的不足,提出了一个基于用户需求的数据仓库参考模型;该模型以用户需求为基础,以企业的业务流程为指导,使得数据仓库建立后有更好的适应性和稳定性.又对用户需求的获取进行了探讨,给出了一个获取用户需求的有效方法,用一个实例验证了提出的数据仓库参考模型的有效性.     

数据仓库中数据粒度的划分

为了提高银行数据仓库的性能,合理地确定数据仓库中数据单元的详细程度和级别,给出了一种银行数据仓库中数据粒度划分的方法.分析了数据仓库中的粒度模型,介绍了数据粒度划分的策略,在此基础上提出了一种估计数据仓库大小的方法,进而在明确数据粒度划分原则的基础上,提出了一种银行环境中数据粒度的划分.该划分方法有效的解决了银行数据仓库开发者面临的一个最重要的设计问题,使其设计和实现中的其余方面得以非常顺畅地进行.     

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。     

数据仓库建模和设计的最新进展

从概念建模、逻辑建模、设计方法、互操作性和元数据4个方面综述了现阶段数据仓库的研究内容,分析了数据仓库的研究现状,指出了数据仓库新的应用前景和面临的挑战,以指导数据仓库的进一步研究。