基于OLAM的可视化DM系统的设计方案

为了解决传统数据挖掘所存在的一些问题,文章结合OLAP和DM以及可视化三大技术,提出了基于OLAM的可视化DM系统模型,同时对该模型进行了系统的分析。该模型对OLAP与DM做到了一定程度的结合,用户可以参与到整个数据挖掘过程中。     

基于Cube的数据展现结构的研究

为了为用户提供合适的OLAP可视化工具,研究了OLAP可视化技术的范围和概念,并研究了OLAP可视化技术的研究现状。重点研究了分解树技术的内容以及拓展,根据分解树的优点和缺点提出了新的OLAP可视化技术:多角度增强分解树。该技术可从两个方面对OLAP数据进行钻取,其中提出的多角度钻取,通过不同的角度来对比观察数据,提高了模式发现能力。针对该技术,设计了系统架构,确定了系统流程,完成了系统的开发。最后对OLAP可视化研究的前景进行了总结。     

基于B/S结构的OLAP技术的研究与实践

基于C/S架构的OLAP系统中存在的缺陷已经阻碍了OLAP技术的发展.通过对 Web方式下数据库执行方式的比较,采用页面嵌入控件的方式对OLAP系统架构进行改进,实现Web环境下对OLAP系统的访问,并针对该方式中较流行的OLAP系统架构方案的不足,提出新的解决方案,解决跨平台问题,能更好地普及和应用OLAP技术.     

基于“C藤”Pair Copula的高维OLAP查询建模方法研究

信息爆炸造成的数据仓库维度的急剧增加,大大影响了OLAP查询模型的精度和效率.首次将数理统计学中的“C藤”Pair Copula引入到OLAP查询建模的研究中,有效地解决了高维OLAP查询建模时的“维数灾难”问题,并设计了针对该模型的参数估计方法以提取数据概要知识.实验分析表明与传统方法相比,基于Pair Copula方法的模型可以在保证OLAP的查询精度的基础上减少数据立方体的存储空间,并且在高维数据环境下具有更高的查询效率.     

基于数据仓库的学科建设决策支持系统的设计

为了从高校已有的学科建设系统中提取出潜在的知识,为高校领导的决策提供辅助信息,提出了基于数据仓库的高校学科建设决策支持系统的总体框架.在DSS系统实现的过程中,将采用OLAP+DM+Web的结合方式,并重点介绍利用SQL Server 2005的分析管理器设计多雏数据模型,创建数据仓库,以可视化交互的方式为高校领导提供全方位的决策支持,最后通过实例展示的决策支持系统的设计与分析过程.     

OLAP数据挖掘引擎算法的设计与实现

基于OLAP的数据挖掘，是数据挖掘的一个新的发展方向。对于如何把OLAP(联机分析处理技术)和DM(数据挖掘)统一起来，从而在数据库或数据仓库的不同层次进行挖掘，提出了OLAP数据挖掘系统的结构。通过研究数据挖掘方法和OLAP操作的特点，以及数据立方的构建和物化，对传统的DM算法进行了改进，设计并实现了更能适应OLAP数据挖掘引擎的算法。     

基于OLAP与DM一体化思想的数据建模技术的研究

OLAP与DM(数据挖掘)一体化已成为决策支持系统领域研究的新热点。文章着重讨论了一种基于OLAP与DM一体化思想的数据模型的建立技术,并从动态建模过程和静态空间结构两个方面对该模型进行了详细的分析。     

基于数据仓库技术的银行个人征信系统研究和设计

数据仓库和OLAP是决策支持系统的重要组成部分,它们能够帮助决策者有效的分析和理解问题.本文通过对数据仓库和OLAP概念及体系结构的分析,结合具体的需求,给出了银行个人征信系统的结构设计和实现过程,并对设计过程中用到的技术特点进行分析.     

基于数据仓库技术的教务管理系统(EAS)

数据仓库和联机分析处理(OLAP)是信息技术领域的新兴技术,如何应用到高校教务管理信息化建设中是教务管理系统(EAS)面临的问题.基于数据仓库的EAS就是在面向应用的联机事务处理(OLTP)系统的基础上并引入数据仓库和OLAP技术发展起来的.本文结合高校教学管理业务提出了系统实现的解决方案,并给出了基于高校教学业务的数据仓库的体系结构、逻辑模型、粒度模型,以及联机分析处理(OLAP)系统的实现方法.     

基于生产线质量控制系统的OLAP安全性研究

随着在线分析处理技术（OLAP）的广泛使用,确保OLAP产品的安全性变得更为重要。为研究OLAP的安全可行性方案,文中以特定项目系统为例,首先对现有的多种OLAP安全方案进行分析,再结合系统实际特点,为项目的 OLAP系统安全性提出了两种实施策略：权限设置与数据加密。权限设置是通过对访问用户的权限进行控制,控制前台用户的使用安全;数据加密是将OLAP的维表中非关键字段进行加密,在运行调用时进行解密。该研究也为下一步的方案实现打下了一定的理论基础。     

基于库存控制的数据仓库与决策支持

通过对传统决策支持系统已经不能满足当今企业对决策支持的需要的分析,提出了采用数据仓库（DW）,联机分析处理（OLAP）及数据挖掘技术为企业提供决策必要性,设计了一种利用数据仓库（DW）技术和联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等数据仓库工具提供库存控制决策支持的方案,并着重阐述了联机分析处理（OLAP）与数据挖掘是如何为企业库存控制提供决策支持的。     

面向数据仓库技术的财务决策支持系统研究

以数据仓库技术为核心,结合联机分析处理技术和数据挖掘技术的基础上,构建了财务决策支持系统,通过使用数据仓库的联机分析技术和数据挖掘技术强化了DSS的智能功能,为企业财务决策提供服务。     

基于DW的连锁超市决策支持系统的研究与设计

文中在连锁超市原有的联机业务管理信息系统的基础上,综合运用了数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)等新兴技术,开发了一个完整的连锁超市决策支持系统。简明扼要地介绍了系统的体系结构和总体实现,并对DW,OLAP和DM等关键部件的设计作了详尽的论述。     

基于数据仓库的医院决策支持系统的研究与设计

在医院原有信息系统HIS的基础上,综合运用数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等新兴技术,搭建了一个完整的医院决策支持系统。清楚简明的介绍了系统的体系结构和总体实现,并对DW、OLAP和DM等关键部件的设计作了详尽的探讨。     

一种化学数据联机分析的挖掘系统原型设计

介绍了一种针对化学数据分析的挖掘系统原型实现和设计理论。阐述从化学数据分析的角度开发一个联机分析数据挖掘系统原型的理论过程,研究过程采用数据仓库提供的OLAP技术进行关联规则挖掘,预期实现从各种文献资料或数据库自动抽取有关化学反应的信息,发现新的有用化学成分,完成合成设计和反应预测等功能,从而对数据挖掘的实现进行了有益的尝试。     

一种基于OLAP与DM的OLAM模型的研究

OLAP(On-Line Analytical Processing)技术与数据挖掘技术,其实现技术以及适用范围不尽相同,在决策分析中必须协调使用才能发挥更好的作用。基于OLAP与DM的OLAM(OLAP Mining)模型,是将数据挖掘和OLAP技术结合在一个统一的框架之中,使得决策人员和分析人员能够以不同的角度、不同的层次观察数据,加强了决策分析的功能和灵活性。有助于发现更合理的模式,为用户提供更多的支持。     

基于OLAP和聚类分析结合的美国专利挖掘系统

以美国授权专利数据库为实例,对OLAP及聚类分析技术进行了深入而细致的探讨。针对它们的共通性和差异性,提出了两者结合的美国专利挖掘系统的设计与实现方案,并给出了可视化结果。在此基础上,构建了数据挖掘系统的通用框架。结果表明,将OLAP和数据深层挖掘技术紧密配合、协调使用将是数据挖掘发展的一个方向和趋势。     

OLAM-OLAP与DM相结合的新体系结构

OLAM(数据联机分析挖掘)是OLAP(联机分析处理)与DM(数据挖掘)相结合而形成的一个新的体系结构。从应用的视角阐述了OLAP与DM的区别与联系,对当前OLAM领域的研究热点以及应用、存在的问题进行了详细的概括与阐述。     

餐饮决策支持系统中OLAP数据仓库的设计与实现

餐饮联机事务处理系统（OLTP）能规范企业业务流程和提高业务运转效率,但对企业决策的支持能力差,因此建立基于餐饮企业业务数据集的后台决策支持系统（DSS）是有必要的。提出了采用数据仓库,OLAP和数据挖掘技术建立餐饮决策支持系统的思路,重点讨论系统的体系结构设计,基于原型法,从开始的数据仓库模型设计,数据的抽取、转换和加载及多维数据集的设计,到最后的OLAP分析,对系统的实施进行了探讨。