基于大数据的温室种植决策支持系统研究

以区域内温室蔬菜种植大数据为依托,展开基于大数据的温室种植决策支持系统研究工作。详细地分析与思考了决策支持系统现状、温室种植决策支持系统研究目的、研究内容及思路、研究的方法、软件架构设计,以及整体模型等内容,并且对该设计方案中所应用到的数据处理等关键技术结合实际应用进行了针对性的分析与研究。     

基于大数据技术的高校招生决策支持系统的框架设计

信息技术尤其是大数据技术的发展,促使市场上对其的需求日益增加,在这样的背景下,本文提出基于大数据技术的高校招生决策支持系统的开发和利用,研究了基于大数据技术的高校招生决策支持系统的设计步骤,包括概念设计、框架设计、详细设计等,并根据实际需求,设计了基于大数据技术的高校招生决策支持系统的相应框架。     

决策支持系统中的数据采掘技术研究

本文论述了数据采掘的基本概念，分析了决策支持系统中常用的数据分析方法，数据采掘在决策支持系统中的地位、作用及ＯＬＡＰ数据采掘机制，讨论了在决策支持系统中进行数据采掘的难点，并提出一种解决方法，取得了较好效果。     

大数据在医疗卫生系统中的应用

近年来医疗卫生信息化发展迅速,医疗卫生领域也迎来了大数据时代的潮流。简述了医疗卫生系统中数据资源现状,分析了通过大数据平台构建临床决策支持系统、提高医药产品研发效率、疾病监控防治等方面的应用前景。     

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.     

智慧矿山智能决策支持技术架构设计

在分析矿山决策支持系统应用现状的基础上,提出基于新一代大数据技术和云计算技术的智慧矿山智能决策支持技术架构。该架构采用Hadoop等大数据技术解决传统决策支持系统存在的无法水平扩展计算资源、响应时间长及无法把离散的管理信息数据与自动化测控数据相结合进行数据分析等问题,通过引入流式计算解决传统决策支持系统无法有效处理无界数据的问题。该架构具有可承载矿山专业业务分析模型和常规管理信息化业务分析模型的能力,可全面融合"人"、"机"、"环"、"管"相关数据,形成综合性较强的决策支持信息,为实现矿山"智慧化"提供核心技术支持。     

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。     

复杂企业决策支持环境下的数据仓库体系结构的演化

在基于复杂的企业决策支持系统环境下,讨论决策支持系统数据仓库体系结构的演化,并由此进一步讨论对动态集成问题的解决方案。文章还讨论了分布式知识管理体系结构和数据采掘的关系,对决策支持系统数据仓库体系结构中的各个阶段进行了简要评估。     

决策支持系统发展综述及展望

全面研究和分析决策支持系统(DSS)的发展轨迹,对研究DSS未来的新理论、新模型、新技术、新应用具有十分重要的意义。对DSS的发展历程尤其是它的结构与支撑技术进行了全面的探讨。在对其进行深入剖析的基础上,指出需求和技术是DSS发展的两个主要动力,在大数据时代更是如此。同时分析了DSS在大数据时代所面临的新需求与新问题,并结合大数据和云计算相关技术,对未来DSS如何满足这些新需求、解决这些新问题进行了分析与展望。     

数据建模在数据仓库建设中的应用

数据仓库是国土资源决策支持系统建设中的核心内容,是决策支持系统处理的基础。建立数据仓库的目的,是把国土资源的内部数据和外部数据进行有效的集成,为各级决策领导、各级管理人员和业务分析人员使用。作者重点从数据仓库模型设计要点、国土资源一体化数据仓库整体模型架构、数据仓库模型设计规范三方面进行了详细设计。     

Hadoop大数据平台安全问题和解决方案的综述

大数据时代的到来,更强的计算机和更成熟的大数据平台工具让企业从海量数据中挖掘数据价值成为了可能,尤其是基于Hadoop的大数据平台,甚至利用廉价的商业硬件处理TB、PB级别的数据. 在最初Hadoop大数据平台落地建设的过程中,往往功能先行,而忽略了安全的管控策略,直到2009年Yahoo团队提出了基于Kerberos的身份验证方案,才带动了Hadoop大数据平台安全管控工作的全面开展. 本文介绍了Hadoop大数据平台的基本历程,描述了2009年之前Hadoop大数据平台存在的传统安全问题,并尝试着将目前行业内Hadoop生态系统组件的安全性和每个组件的安全解决方案做一次系统的梳理,希望为构建Hadoop大数据平台管控方案时提供参考意见,以便合理利用先进的安全管控方案保护好企业、用户的隐私数据.     

基于普适云的大数据挖掘

通过查阅大量相关文献资料,概述大数据和普适云的基本概念,提出基于普适云的大数据挖掘架构,在理论方面论证其可行性、论述其运行模式并进行了性能分析,分析总结了基于普适云的大数据挖掘所涉及的关键技术．     

基于数据仓库三层架构的决策支持系统应用研究

数据仓库与联机分析处理(OLAP)技术已成为企业决策支持系统的关键.探讨了基于数据源、数据仓库及OLAP应用三层架构的决策支持系统的体系结构,并结合具体实例给出了系统设计和实现过程.     

基于业务分割的并行式大数据迁移策略研究

 大数据处理是目前研究的一个热点问题,大数据给数据存储、数据管理、数据检索带来巨大的挑战,它对存储硬件、存储策略、检索方法等研究提出了更高的要求。针对大数据处理问题,提出基于业务分割的、并行式数据迁移策略,并在此基础上开发数据迁移平台。实验结果表明：该平台在数据访问速度、占用系统内存等方面,比传统的数据迁移方法拥有更大的优势。目前该平台已在某银行收支核查系统中取得了很好的使用效果。     

海量结构化数据存储检索系统

Big Data是近年在云计算领域中出现的一种新型数据,传统关系型数据库系统在数据存储规模、检索效率等方面不再适用.目前的分布式No-SQL数据库可以提供分布式数据存储环境,但是无法支持多列查询.设计并实现分布式海量结构化数据存储检索系统(MDSS).系统采用列存储结构,采用集中分布式B+Tree索引和局部索引相结合的方法提高检索效率.在此基础上讨论复杂查询条件的任务分解机制,支持大数据的多属性检索、模糊检索以及统计分析等查询功能.实验结果表明,提出的分布式结构化数据管理技术和查询任务分解机制可以显著提高分布式条件下大数据集的查询效率,适合应用在日志类数据、流记录数据等海量结构化数据的存储应用场合.     

基于互联网大数据的招聘数据智能分析平台的设计与实现

针对目前互联网招聘市场的兴起,大数据分析可以有效的帮助用户了解目前最热门的职业以及与职业相关的信息,提出了利用Hadoop-SpringMVC-Vue前后端分离的技术架构,进行技术方案的设计。本文首先分析了互联网大数据的招聘数据智能分析平台的需求;其次应用Hadoop集群搭建大数据平台,SpringMVC框架设计系统的架构,Vue框架设计项目前端;最后介绍了系统的实现。SpringMVC框架能简化互联网大数据的招聘数据智能分析平台的开发,可以有效的降低各层之间的耦合度,提高系统的可维护性。     

基于数据仓库的篮球教练辅助决策支持系统

现在的篮球教练做决策时候还仅仅依靠原先的经验和专业技能,这样的决策有时候往往会产生不好的效果导致球队输球,教练自己下岗.就这个问题笔者认为可以采用设计一个篮球教练辅助决策支持系统的方法给予一定程度的解决,具体在实现该系统时运用数据仓库和数据挖掘技术的方法,然后还以NBA球队火箭队球员在助攻维度的数据进行实验分析.从得出...     

基于SDN的数据中心网络资源调度机制

随着大数据应用的不断丰富, 现在的数据中心通常部署着多种集群计算框架, 并由统一的集群资源管理器(如Mesos)进行管理. 目前的集群资源管理主要关注计算资源和存储资源, 较少的涉及网络资源. 但研究表明高效的网络资源管理对于优化作业性能十分重要. 本文提出了一种基于SDN(Software Defined Network)的数据中心网络资源调度机制, 该机制可以根据管理员预设的网络资源分配策略, 加权的进行网络资源调度, 为高优先级的作业分配更多网络资源以优化性能, 并且实现不同作业之间的网络性能隔离. 我们基于开源SDN控制器实现了原型系统, 并通过实验验证了该机制的有效性.     

面向大数据的开源推荐系统分析

处在大数据时代,人们面临的重要问题是如何处理庞大的过量信息,并且如何应对数据惊人的增长趋势。论文重点讨论了面向大数据的推荐系统（RS）,分析现有的开源推荐系统,然后通过评价指标（以及大数据的4V定义）阐述开源推荐系统如何应对大数据时代不断变换的挑战。     

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。