基于金融统计业务的多维分析模型设计

介绍了建立数据仓库多维分析模型的理论基础,应用OLAP技术给出了一种银行数据仓库多维分析模型的设计方法,展示了具体的实例,为数据仓库的分析型环境准备了必要的、切实可行的实践基础。     

暂住人口系统的数据仓库的设计

数据仓库技术将不同数据源的数据集成到数据仓库中为决策支持系统提供了一个集成的数据环境.本文以暂住人口数据仓库的设计为例,从数据源的分析、逻辑设计、数据载入、模型的选取及多维数据展示等方面阐述了数据仓库的基本设计过程.     

银行数据仓库系统的设计

文中介绍了数据仓库的概念,并用一个实例简要介绍银行数据仓库系统的设计方法。     

基于HIS的医院数据仓库设计与实现

随着数字化医院建设的发展,医院信息系统得到了广泛应用.如何对医院信息系统产生海量数据进行科学的分析处理以便为决策者提供决策支持已经成为医疗领域面临的新课题.对医疗领域的数据仓库和联机分析处理的部分设计开发过程和关键技术进行了研究,提出采用需求驱动和数据驱动相结合的设计方法,对医院信息系统中数据进行提取、建模,并建立多维数据集.最后,设计并实现了一个医院数据仓库实例.     

数据仓库中基于模糊数据的数据立方体设计

数据仓库中的维数据或度量数据都是确定的,其多维分析也是基于确定数据展开的。在现实中,由于环境的复杂与不确定性,常常需要对模糊数据进行多维分析。文章利用隶属度函数实现确定数据的模糊化,形成基于模糊数据的数据立方体,用以展开多维分析。     

铁路货票数据仓库系统的设计与开发

文章分析了铁路货票数据的利用现状,阐述了建立数据仓库的必要性,论述了铁路货票数据仓库的开发思路和步骤,详细讨论了实施货票数据仓库的技术要点。     

数据仓库技术及其实现

本文主要介绍了数据仓库的背景和概念,并向用户展示了数据仓库的体系结构,特别针对数据仓库实现过程中的多维数据存储模型,数据变换及清洁过程进行了讨论。     

基于数据仓库的维度建模优化

维度建模是个概念模型,星型架构可视为其逻辑模型,至于其物理实现的数据库可以是关系数据库、多维数据库或其他数据库.由于多维数据库发展的不成熟,目前,一般利用关系数据库使用星型模型来实现维度建模.     

OLAP在银行数据仓库中的设计和实现

如何对海量数据进行科学的分析处理以便为决策者提供决策支持已经成为银行面临的新课题.对此,通过对数据仓库在银行业务应用的研究,围绕银行领域的数据仓库和联机分析处理的部分设计开发过程进行了广泛的论述.主要综述了实体关系模型、星型模型、立方体（CUBE）、汇总表的设计以及在开发中所要注意的问题,并且特别对目前使用比较多的立方体设计进行深入有效的讨论,提出了一种高效的建立数据仓库和实现联机分析处理的设计方案和实现思想.     

城镇低保基础信息数据集市的数据模型设计

为了加强城市居民最低生活保障 (以下简称低保 )问题的基础信息的科学管理 ,为政府部门提供对低保问题的决策支持 ,将数据集市理论运用于低保基础信息的决策管理。提出了低保基础信息数据集市的数据模型———雪花模型 ,并对数据模型中的事实表、维度表、大维度、粒度、聚集事实表等相关的技术问题进行了细致的探讨 ,对研究并建立低保基础信息数据集市具有参考价值和实际意义。     

基于SQL Server 2000的企业数据仓库设计与应用

在激烈的市场竞争中,企业纷纷建立了自己的数据库系统,以此来收集、存储、管理业务操作数据,改善办公环境,提高操作人员的工作效率,同时,企业也希望从海量的数据中获得有价值的信息,以支持企业决策。但是,传统的数据库应用系统是面向业务的,无论是查询、统计,还是生成报表,其处理方式都只是对指定的数据进行简单的数字处理,这虽然减轻     

应用在电力系统中的数据仓库及其设计

该文以电力系统为研究背景,介绍了数据仓库技术及其体系结构,并结合了电力系统的特点,提出了一系列设计思路和方法,为基于数据仓库的决策支持系统在电力系统中的全面应用和电力系统的全面信息化提供了有力的手段。     

基于星型模型的数据仓库中维变技术的研究

描述了基于星型模型的数据仓库中维表的纠错改变和自然改变的一些特征,分析了由此引发的问题,提出并实现了一种新的解决方法,并给出实例验证其可行性。     

一种基于信息动态打包的数据仓库的设计方法

叙述了数据仓库的信息打包法的相关技术,提出一种基于动态打包的数据仓库设计方法,该方法采用了维度和类别动态重技术,提供可以个修改的数据存储方式,从而使所设计的数据仓库具有真正自适应的数据结构,较好地满足企业未来查询和分析的需要。     

多版本数据仓库模型设计

针对数据仓库多维模式结构的进化问题提出一种多版本数据仓库模型,给出模型结构、模型对象以及对象之间指派关系的定义。多版本数据仓库基于“版本控制”策略管理数据仓库的多维模式,将数据仓库进化过程中的每一种有效状态都以版本的形式保存下来。决策者可以在特定的结构版本中分析历史数据,有利于更准确地把握业务事实。     

点击流中事务数据模型的设计与实现

点击流数据简单说就是Web服务器上一系列有序的日志记录。随着WWW应用及电子商务的高速发展,电子商务网站的Web服务器上自动收集了大量的用户访问信息记录,即所谓的Web日志。Web日志蕴涵了大量的有用信息,如客户来源、客户访问趋势、客户兴趣、网站流量等,因而记录和分析Web日志数据已逐渐成为e企业的一项重大活动。点击流数据仓库对原始的Web日志数据进行过滤、清洗并集成,以便于利用联机分析处理和数据挖掘技术对点击流数据做进一步分析,从而为企业创造巨大的信息财富。     

分布式数据仓库的一种聚集运算算法

考虑了分布式数据仓库的星型模式及数据分段的特点,在各站点对分组关键字进行编码压缩,并采用分布式聚集运算的方法,最后在请求站点生成完整的分组聚集结果,以降低站点内的排序费用,减少站点间传输的元组大小和数目,从而降低了站点内的处理代价和站点间的数据传输费用,提高了分布式数据仓库分组聚集运算的效率。     

基于OLAP的企业数据仓库分析模型设计与实现

为使某物流公司已建的企业管理信息系统能进一步挖掘数据，实现大数据量的快速查询，从企业实际情况出发，在用户需求分析的基础上，分析出不同时期产品销售的差异。通过MDX查询语言对历史数据进行多维数据集和数据挖掘分析，用回归分析法建立了销售部的数学模型，实现了利润的科学预测，为企业决策者提供了科学性的决策分析依据。