数据仓库、数据挖掘和OLAP分析及其应用实例

在日益激烈的市场竞争中，海量信息的存储、挖掘而得到的任何与消费者行为有关的信息对商家来说都是非常宝贵的。概要介绍了数据仓库、数据挖掘和联机分析处理（O－LAP分析）等概念，并介绍了一个工具SAS及其在网站访问量分析中的应用实例。     

数据仓库、数据挖掘和OLAP分析及其应用实例

在日益激烈的市场竞争中,海量信息的存储、挖掘而得到的任何与消费者行为有关的信息对商家来说都是非常宝贵的.概要介绍了数据仓库、数据挖掘和联机分析处理(OLAP分析)等概念,并介绍了一个工具SAS及其在网站访问量分析中的应用实例.     

数据仓库与数据挖掘研究进展

随着数据库应用从以事务处理为中心逐渐向以分析处理为中心转化，以数据仓库、联机分析和数据挖掘为中心的基于数据库的分析技术成为近几年来数据库界研究的热点。经过近十年的研究与应用。已经产生了很多的研究成果，建立了较扎实的理论基础，目前正在向与应用领域紧密结合(如流数据)。对现有技术进一步改造方面发展。本文对近两年这几个方向上的研究成果进行了总结。     

数据挖掘、OLAP在决策支持系统中的应用

分析了传统数据库和决策支持系统中存在的问题,讨论了基于数据集市的数据挖掘和联机分析处理技术在决策支持系统中的应用。     

基于数据仓库与数据挖掘技术的决策支持系统

数据仓库是数据库技术应用的拓展,建立在数据仓库基础上的数据挖掘技术为决策支持系统提供了新的解决方案。本文对数据仓库和数据挖掘技术及其在决策支持系统中的应用进行了分析与探讨。     

利用数据仓库和数据挖掘实现电信决策支持系统

给出了电信企业利用数据仓库和数据挖掘技术实现的决策支持系统的逻辑架构和物理架构，并简单介绍了该系统中的几种数据挖掘方法。     

基于数据仓库的决策支持系统的分析与研究

为解决传统决策支持系统（DSS）中存在的不足问题，本文重点论述了数据仓库技术及其体系结构，在此基础上分析了基于数据仓库技术、OLAP及其数据挖掘技术的决策支持系统的体系结构及其开发过程。     

基于数据仓库技术的决策支持系统

本文阐述了数据库与人工智能相结合的产物－－数据仓库这一新的信息管理技术对支持系统的可行性方案。     

关于数据仓库中联机分析处理的几点研究

本文介绍了数据仓库中OLAP（联机分析处理）技术，详细阐述了星型架构中的维表和事实表，并将星型架构和多维数据模型在各方面进行比较。     

气象行业的数据仓库建立及数据挖掘

本文概述了现阶段气象数据仓库应包含的内容以及气象数据仓库的设计,利用联机分析处理和数据挖掘技术使气象研究人员获取对其有用的气象数据,并用SQL SERVER平台完成对气象数据仓库的设计,为气象研究提供支持.     

Data mining-based materialized view and index selection in data warehouses

Materialized views and indexes are physical structures for accelerating data access that are casually used in data warehouses. However, these data structures generate some maintenance overhead. They also share the same storage space. Most existing studies about materialized view and index selection consider these structures separately. In this paper, we adopt the opposite stance and couple materialized view and index selection to take view–index interactions into account and achieve efficient storage space sharing. Candidate materialized views and indexes are selected through a data mining process. We also exploit cost models that evaluate the respective benefit of indexing and view materialization, and help select a relevant configuration of indexes and materialized views among the candidates. Experimental results show that our strategy performs better than an independent selection of materialized views and indexes.     

基于统一视图的数据仓库体系结构及其构建方法*

为了构建支持企业决策分析的数据仓库,分析了传统数据仓库模型的局限性,提出了一个基于统一视图模型的数据仓库体系结构。该体系结构是在传统数据仓库模型的数据源和数据仓库之间增加一个统一标准层,并利用统一视图—资源数据和数据仓库—统一视图的两级映射,保证了数据的透明访问和模型本身良好的可用性,进而支持灵活的多数据仓库的构建。基于该体系结构,给出了统一视图模型的建立和数据仓库三层之间两级映射的方法,提出了一种新的基于统一视图模型的数据映射—抽取—装载数据仓库ETL建模过程,并开发了相应的数据仓库构建系统。应用表明,     

Designing data warehouses

A Data Warehouse (DW) is a database that collects and stores data from multiple remote and heterogeneous information sources. When a query is posed, it is evaluated locally, without accessing the original information sources. In this paper we deal with the issue of designing a DW, in the context of the relational model, by selecting a set of views to materialize in the DW. First, we briefly present a theoretical framework for the DW design problem, which concerns the selection of a set of views that (a) fit in the space allocated to the DW, (b) answer all the queries of interest, and (c) minimize the total query evaluation and view maintenance cost. We then formalize the DW design problem as a state space search problem by taking into account multiquery optimization over the maintenance queries (i.e., queries that compute changes to the materialized views) and the use of auxiliary views for reducing the view maintenance cost. Finally, incremental algorithms and heuristics for pruning the search space are presented.     

数据挖掘技术及其发展趋势

本文简要阐述了数据挖掘的概念和步骤，给出了当前主要使用的数据挖掘的关键技术及其发展趋势。     

过程工业中数据挖掘技术的应用

针对过程工业的复杂性及其数据特点,讨论了数据挖掘技术工业应用的基本思想,提出了复杂过程工业应用数据挖掘技术的基本策略。     

Data mining for decision support

As companies seek to automate more of their processes, they are finding that decision support requires a significantly different data management approach than day-to-day operations. Online transaction processing applications simply automate data processing, which is sufficient to handle day-to-day operations. The paper considers a seven-step process which combines online analytical processing, data cube analysis, and data mining to streamline decision making in companies with multidimensional databases