B/S结构下基于关系数据库的OLAP的研究与应用

伴随信息化的发展,数据库的规模日益扩大。企业管理者更注重的是如何从海量数据中挖掘出对企业发展有价值的信息,从而指导企业实践。鉴于此,OLAP技术应运而生。引入Mondrain作为OLAP服务器引擎,打破了传统OLAP对数据库限制的壁垒,使得基于关系数据库的OLAP技术具有更广泛的适用性。     

OLAP在连锁超市中的应用研究

在OLAP技术的基础上,针对我国大、中型连锁超市的特点,提出了数据仓库多维分析模型设计方法,并用多维立方体查询语言进行数据的查询与操作,为数据仓库的数据分析提供了必要的基础。     

支持多立方体的OLAP关键词查询方法

针对现有OLAP交互手段单一及存在的易用性问题,结合信息检索领域普遍采用的基于关键词的交互思路,提出支持多立方体的OLAP关键词查询方法,使用户使用关键词即可在数据立方体中快速定位及联机分析。本文提出方法首先根据数据仓库模式对维度模式构建全文索引,通过交互界面获取用户关键词输入,采用全文检索方法获得按关键词划分的命中集,最后对命中集进行组合连接及排序后将产生的候选结果提供给用户。为增强候选结果排序的准确率,结合OLAP用户使用特性,提出通过DLC(维度层次系数)对全文检索排序的得分公式进行加权处理的方法;针对多立方体条件下候选结果的计算,改进了基于模式图的算法并提出基于立方体拆分的方法。实验部分通过FoodMart和Adventure WorksDW两个数据集上的实验,对采用不同方法的候选结果计算性能进行了测试,并对采用DLC之后候选结果命中准确率进行了比较,实验结果表明,采用朴素的立方体拆分的效率最高,采用DLC之后的候选结果命中率显著提升。     

数据仓库和OLAP技术在话务综合分析中的应用

电信各专业网管系统中不断积累了大量的网络运行状况数据和性能数据,但缺少一个有效的工具来对数据进行集成和深入分析,没有发挥出历史数据的真正作用;运用数据仓库和OLAP技术创建一个综合的分析平台,对数据集成并进行深入灵活的OLAP分析,将结果通过W eb方式展现出来,充分发挥历史数据的宝贵价值。     

基于数据立方体的多维关联规则在旅游服务中的应用

由于旅游行业的激烈竞争,旅游资源库中凌乱存放的数据已经不能满足旅游信息管理的需求。介绍了基于数据立方体的多维关联规则算法在智能旅游服务中应用的方法,该方法有效整合了旅游资源库中的信息,从而可以为用户提供所查询的信息以及所有与此信息相关的关联信息,满足游客多维信息查询的需求,比传统的单维查询具有智能、高效、个性化优质服务的优点。     

XML在OLAP多维数据建模中的应用

XML已经成为表示结构化和半结构化数据的标准格式，为了描述XML数据的结构和内容，几个xML模式语言已经被提出。本文首先简要介绍了XML的特点与文档格式，接着介绍利用XML来定义和记录OLAP多维数据建模中元数据（包括维度和多维主题）的详细过程，最后给出了一种通用OLAP工具——KDOLAP的多维数据建模工具的设计与实现方法。     

基于BI的水利普查成果数据展现分析研究

第一次全国水利普查设计了8大专题共33小类近一亿个基本对象,水利普查数据具有数据量大,结构复杂且包含层级关系等特性。为了从多角度展现与分析水利普查成果数据,文中基于商务智能（Business Intelligence）,运用Oracle BIEE工具设计了一套展现模式,在管理工具上构建物理层、逻辑层、展现层的三层模型,实现OLAP操作并生成报表组成仪表盘,为水利普查成果数据分析提供保障。     

OLAP在电信数据仓库中的设计与实现

通过研究数据仓库在电信业务中的应用,论述电信领域数据仓库和部分联机分析处理的设计开发过程.综述数据仓库模型、联机分析处理(OLAP)模型、汇总表的设计以及开发中所要注意的问题,提出一种高效建立数据仓库和实现联机分析处理的设计方案.     

基于数据挖掘的OLAP分析技术及应用

数据仓库和数据挖掘技术是目前信息技术研究的热点问题之一,介绍了数据挖掘(data mining)、数据仓库(datawarehouse)及联机分析处理(OLAP)技术。并以零售业决策支持系统为例,介绍了该系统的体系结构、数据仓库的设计、系统实现关键技术及各子系统功能,着重论述了如何利用OLAP技术实现企业决策支持系统。     

大数据预聚合OLAP技术及应用场景探究

随着业务的不断发展,人们已不满足于大数据技术提供的海量存储与离线分析能力,希望能支持联机分析处理(OLAP)场景。然而在海量数据条件下,对OLAP纬度、指标数量、查询的并发度及响应时间都有较高的要求。传统的RMDBS或SQL on Hadoop能力有限,不能有效支撑。以Druid和Kylin为代表的预聚合技术的出现,在较大程度上满足了大数据OLAP场景的需求。文章在简述OLAP技术发展的基础上,分析这类预聚合技术的系统特点及应用场景。     

基于数据挖掘的OLAP分析技术及应用

数据仓库是一种新兴的数据管理和分析技术．他的应用非常广泛。本文详细论述了如何组织数据仓库中的数据，指出了OLAP分析技术的重要性，并给出了决策系统分析示例，最后运用多维查询语言(MDX)进行数据和决策分析。     

数据仓库与OLAP技术在果蔬仓储环境数据监测中的应用

在论述数据仓库与OLAP(On-Line Analytical Processing)技术的基础上,从我国目前监测系统存在的对实时数据和历史数据利用不够充分的现状出发,将这两项技术用于果蔬仓储温湿度监测系统,更好地为我国果蔬仓储产业服务。数据仓库与在线分析技术的结合更好地实现了对仓储环境中的温湿度数据的实时监测和分析,能充分利用历史数据,实现对数据的多维度、多层次的查询和分析,能更好地挖掘潜藏在数据中有价值的信息。     

OLAP系统中多维数据可视化的实现

联机分析处理(OLAP)是伴随着数据仓库出现的一种数据分析处理技术,其特点是使分析人员能够更充分地利用数据仓库中的数据资源,从多种角度、多个层次,快速地构建易为用户理解的并全面反映企业行为特征的数据快照,从而可使用户更加深入地了解企业的发展状况和趋势。多维性是OLAP的关键属性,因此OLAP系统必须能够将用户查询数据图形显示。利用DirectX技术设计并实现了多维数据的可视化。     

一种基于OLAP的相关分析算法

数据挖掘算法Apriori在处理关联规则分析时,当项目集很多、数据立方体很稠密时回溯的次数急剧增加。本文结合一个黑龙江企业信息网的数据仓库给出了一个改进算法,该算法对数据分布稠密的数据立方体具有很好的效果。证实该方法可以提供给高层决策者完整、及时、准确、立体多方位的决策信息,达到了提供全面决策支持服务的目的。     

基于OLAP技术的经营决策系统的设计与实现

介绍了决策支持系统DSS的发展情况及其在电信行业引入的必要性,分析了大庆电信经营分析系统的应用效果、存在的问题及其改进措施,阐述了经营决策系统OLAP架构、系统定位和总体设计,提出了建设原则、设计与功能实现的意见.