SQL Server Analysis Services的概念与结构

Microsoft SQL Server Analysis Services(SSAS)为商业智能应用程序提供了联机分析处理(OLAP)和数据挖掘功能.Analysis Services允许设计、创建和管理包含多维结构,使其包含从其他数据源(例如关系数据库)聚合的数据,并通过这种方式来支持OLAP.对于数据挖掘应用程序,Analysis Services允许使用多种行业标准的数据挖掘算法来设计、创建和可视化从其他数据源构造的数据挖掘模型.     

SQL Server Analysis Services的概念与结构

Microsoft SQL Server Analysis Services（SSAS）为商业智能应用程序提供了联机分析处理（OLAP）和数据挖掘功能。Analysis Services允许设计、创建和管理包含多维结构,使其包含从其他数据源（例如关系数据库）聚合的数据,并通过这种方式来支持OLAP。对于数据挖掘应用程序,Analysis Services允许使用多种行业标准的数据挖掘算法来设计、创建和可视化从其他数据源构造的数据挖掘模型。     

基于Analysis Services的OLAP多维数据视图的设计与实现

运用联机分析处理工具实现数据分析的关键是多维数据实体化视图的设计与实现。提出了基于Analysis Services多维数据模型的数学表达，并结合一个实例给出了多维数据实体化视图的设计与实现的方法。     

基于Analysis Services 的OLAP多维数据视图的设计与实现

运用联机分析处理工具实现数据分析的关键是多维数据实体化视图的设计与实现.提出了基于Analysis Services多维数据模型的数学表达,并结合一个实例给出了多维数据实体化视图的设计与实现的方法.     

使用分析服务组件建立面向OLAP的应用程序

Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services的二个重要分析服务组件的基本概念,介绍了使用OLE DB对OLAP数据进行访问和使用DSO建立OLAP数据管理程序的方法.     

在DSS／EIS＆OLAP环境下构造FoodMark数据仓库的设计与实现

1 引言 DSS的全称是Decision Supply System,即决策支持系统,是分析数据环境的一种称呼,也是数据仓库存在的环境;EIS是Executive Information Processing的缩写,就是指高级管理员信息系统,说得更准确一点,EIS实现的功能是DSS中的一类功能子集;而OLPA的全称是Online AnalyticalProcessing,即联机分析处理,在Microsoft SQL2000中称为Analysis Services。FoodMark是Microsoft Corporation为了展示其Analysis Services而提供的一个数据库例库。本文实     

用Reporting Services发布Analysis Services数据

本文指导您如何使用Reporting Services（报表服务）使企业用户能够以一种用户友好的形式访问复杂的Analysis Services数据。[编者按]     

数据挖掘在Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services中的应用研究

首先概述了SQL Server 2005数据挖掘的功能分析,主要介绍了Analysis services分析服务及其算法,然后通过Analysis Services项目的开发过程使我们建立起对SQL Server数据挖掘的感性认识,最后介绍了OLE DB for Date Min-ing规范。     

基于OLAM的聚类关联挖掘在交叉销售中的研究应用

OLAM（On-line Analytical Mining）是当前的热点技术,是融合了联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（Data Mining）的一种新的数据挖掘技术。该文主要针对商业中的交叉销售问题,提出一种基于销售多维数据集的聚类关联规则OLAM挖掘模型。利用SQL Server Analysis Services（SSAS）平台的数据挖掘工具,实现了该OLAM聚类关联挖掘模型,利用该模型的挖掘模式获得了对客户交叉销售的推荐方案。     

基于数据仓库的批零售进销存管理决策系统的研究

该文对进销存管理决策系统进行了研究,结合企业的需要,运用数据仓库和决策支持系统的理论,采用Analysis Services开发工具,建立了批零售进销存管理决策支持系统,实现了从不同视角地对批零售进销存系统的数据进行分析。     

电信积分OLAP系统的设计与实现

提出了一种建立在MS Analysis Services上的电信积分OLAP系统的设计与实现方法.它采用Microsoft SQL Server 2000作为后台数据库服务器,使用MicrOsoft SQL Server 2000的Analysis Services作为OLAP服务器,使用ADOMD.NET、OWC及MDX等技术实现多维分析.     

基于MS Analysis Services 的OLAP分析系统模型设计及应用

首先对OLAP和MS Analysis Services技术进行了讨论,然后提出了一种基于MS Analysis Services的OLAP分析系统模型设计,模型具有通用性、实用性和开放性.最后给出了运用此模型构建的OLAP分析系统实例,阐述了系统开发的步骤.实践证明运用提出的模型构建OLAP分析系统,实现了良好的分析决策功能.     

电信积分OLAP系统的设计与实现

提出了一种建立在MS Analysis Services上的电信积分OLAP系统的设计与实现方法。它采用Microsoft SQL Server 2000作为后台数据库服务器,使用MicrOsoft SQL Server 2000的Analysis Services作为OLAP服务器,使用ADOMD.NET、OWC及MDX等技术实现多维分析。     

数据挖掘技术在企业培训质量评估中的应用

通过对数据挖掘决策树算法的研究,应用Microsoft SQLServer2000 Analysis Services完成培训质量评估数据的分析,发现了影响培训质量的关键因素,为培训策划及实施管理提供了依据,有利于提高培训质量。     

基于微软Analysis Services的OLAP解决方案

基于微软Analysis Services提出一套快速开发OLAP分析工具的解决方案.在此方案中,包括了数据源的连接、立方体的构建以及客户端展现工具的制作.介绍Analysis Services相关体系结构,给出了具体的快速开发方案.     

基于微软SSAS技术的金融数据分析模块的实现

介绍一种利用数据挖掘技术开发金融数据分析模块的设计和实现,使用Microsoft SQL Server Analysis Services服务技术进行分析和预测。该模块的运行可以有效提高金融分析员的工作效率。     

基于数据仓库与OLAP技术的图书馆流通数据分析

在介绍数据仓库与OLAP技术的基础上,描述了高校图书馆数据仓库的系统结构,然后使用Microsoft SQL Server Analysis Services 2008,抽取阿坝师专图书馆学生流通历史数据,构建了数据仓库的实例,从时间、读者、分类号三个维度进行OLAP操作,生成数据汇总视图,为图书馆管理提供决策支持。     

数据仓库和数据挖掘在高校决策支持中的应用研究

运用高校学生成绩、学籍等相关数据,创建高校学生成绩分析的数据仓库,运用ID3算法实现基于学生成绩等级的决策树挖掘模型的构建,由决策树提取分类规则,并利用Analysis Services工具进行挖掘验证.     

浅谈SQL Server 2005 OLAP基本对象的管理

讨论了OLAP技术产生与发展的必然性,介绍了Microsoft SQL Server Analysis Services(SSAS)作为一个可靠的OLAP分析工具,它的客户机/服务器的体系结构,具体讲述了在.NETFramework中通过应用程序对多维数据集、维度以及相关对象的管理与控制。     

基于SQL Server的OLAM的研究及应用

OLAM(On-line Analytical Mining)是当前的热点技术,是融合了联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(Data Mining)的一种新的数据挖掘技术。本文主要研究数据仓库中OLAP,On-line Analytical Processing和数据挖掘技术,这两个技术是商业智能中的核心技术和主要内容,在两者的基础上引入OLAM的概念,并阐述其基本原理和核心技术。基于微软的SQL Server平台,为一个商业案例建立数据仓库,利用Analysis Services服务,建立销售分析的多维数据集,利用OLAM的基本模型实现OLAP和聚类挖掘技术的结合,借助两者的各自优势,得到很好的客户聚类分析结果。