基于供应链数据仓库的OLAP数据挖掘

现代企业的竞争已经转变为供应链之间的竞争, 供应链管理是经济全球化发展的产物.在供应链系统的数据库或数据仓库之中存储了大量的数据,如果在供应链数据仓库的基础之上开发OLAP数据挖掘系统,可以使供应链数据仓库更好地适应物流企业决策的需求.文中介绍了基于供应链数据仓库的OLAP数据挖掘应用技术,最后给出了应用实例,并讨论供应链数据仓库的OLAP数据挖掘系统的工作模式及其今后的研究方向.     

基于供应链数据仓库的OLAP数据挖掘

在供应链数据仓库的基础之上开发OLAP数据挖掘系统,可以使供应链数据仓库更好地适应物流企业决策的需求。OLAP系统不仅具有极高的灵活性,而且能够协助用户发现期望获取的知识和部分未知的有用信息。本文将介绍基于供应链数据仓库的OLAP数据挖掘应用技术,并讨论OLAP数据挖掘系统的工作模式。     

连锁销售数据仓库系统的构建技术的研究

数据仓库是在数据库基础上发展起来的，主要用于OLAP和数据挖掘，使企业和用户可方便地从大量隐藏的数据中抽取出潜在的、有价值的信息。文章首先提出了数据仓库系统的体系结构，然后创建了连锁销售数据仓库，实现了系统功能模块的设计与开发，最后对该系统的应用前景进行了展望。     

数据仓库技术在物流企业中的应用

数据仓库是信息管理和分析应用的有效平台。该文针对物流运输企业现状,引入了数据仓库技术,应用OLAP工具对物流配送调运模型处理后的数据进行分析,并将数据仓库融入集成供应链中。     

基于数据仓库的OLAP技术的研究

随着数据处理技术在企业的成功应用，企业积累了大量的生产、科研和业务数据．为了解决企业决策人员面对浩瀚如烟的数据却很难及时获得决策支持信息的问题，许多企业已构建了数据仓库．并且通过使用联机分析处理OLAP技术可以使决策人员从数据仓库中获取有用信息本文介绍了数据仓库技术和OLAP的基本概念．分析阐述了基于数据仓库的OLAP的三种存储机制，及联机分析处理OLAP在数据仓库应用中的作用。重点研究了基于关系型数据库的ROLAP(Relational OLAP)技术，主要介绍了ROLAP的特点，ROLAP的两种模型。雪花模型与星型模型．以及OLAP的多维分析技术。     

基于OLAM的决策支持系统

随着数据仓库技术的发展和完善，其应用日趋广泛。同时企业对数据仓库的OLAP功能提出更高和更复杂的要求。联机分析挖掘(Online Analysis Minjng，OLAM)技术集成了OLAP技术和数据挖掘技术，实现了二者的优势互补，为基于数据仓库的应用系统提供更加完善和强大的决策支持功能。本文简单介绍了OLAM及基于OLAM的决策支持系统(OLAM—Based DSS)框架及系统设计中的若干问题。     

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。     

基于数据仓库的OLAP技术的研究

随着数据处理技术在企业的成功应用,企业积累了大量的生产、科研和业务数据,为了解决企业决策人员面对浩瀚如烟的数据却很难及时获得决策支持信息的问题,许多企业已构建了数据仓库,并且通过使用联机分析处理OLAP技术可以使决策人员从数据仓库中获取有用信息。本文介绍了数据仓库技术和OLAP的基本概念,分析阐述了基于数据仓库的OLAP的三种存储机制,及联机分析处理OLAP在数据仓库应用中的作用。重点研究了基于关系型数据库的ROLAP(RelationalOLAP)技术,主要介绍了ROLAP的特点,ROLAP的两种模型:雪花模型与星型模型,以及OLAP的多维分析技术。     

OLAP技术在银行信贷管理系统中的应用

在以数据仓库为理论基础,利用联机分析处理(OLAP)技术进行数据分析的方法逐渐成熟的情况下,本系统利用IBM的OLAP系统套件为工具,基于银行的信贷管理业务系统,建立了相应的数据仓库,在OLAP中构造了贷款主题和五级分类主题的模型,在此基础上对相应的指标进行了分析和挖掘,实现了OLAP在信贷管理分析上的初步应用。     

基于桥梁健康监测的数据库系统设计研究

OLAP是数据仓库的一个最典型的应用，它能够展现多维数据视图。同时，还提供了较直观的多维分析操作，使得能够多角度、多层次地观察数据仓库中的数据。介绍了OLAP技术的特征和概念，分析研究了运用ADOMD建立OLAP数据仓库，运用Java Bean构建数据库远程管理系统的关键技术，并以某大型斜拉桥的长期健康监测数据系统为研究背景，给出了桥梁健康监测数据库系统的设计方案。     

基于纺织企业纱线质量数据仓库的设计

基于纺织企业纱线质量管理数据,结合数据仓库、数据挖掘、联机分析处理技术,探讨了纱线质量数据仓库整体设计过程,并且实施数据挖掘,分析数据挖掘结果,对企业生产提供依据。提出了基于纺织企业纱线质量数据仓库的组成与设计思路,以实例阐述了构建数据仓库的体系结构和数学模型以及数据挖掘、联机分析处理技术,结果表明基于纱线质量的数据仓库的建立结合数据挖掘和联机分析处理技术对企业质量管理层确实提供了有效的分析手段。     

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。     

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。     

基于数据仓库的决策支持系统的研究与应用

介绍了数据仓库、OLAP和数据挖掘的有关概念和内容 ,并在建立数据仓库的基础上提出了决策支持系统的理论框架 ,并提出了其在高校招生中应用的设计和实现方案。     

基于数据仓库的数据采掘及其在决策支持系统中的应用

本文介绍了数据采掘技术的总体研究情况及有关的一些原型系统和商业产品。对数据仓库环境下数据采掘的特点和潜力进行了探讨。其次讨论了数据仓库技术的基本概念,提出了数据仓库的基本体系结构。最后给出了结合数据仓库、ＯＬＡＰ以及数据采掘技术的综合决策支持系统模型。     

基于数据仓库的电信事业决策支持系统

针对当前电信事业,建立了以数据仓库技术、OLAP技术、数据挖掘技术相结合的电信事业决策支持系统。     

校园财务数据仓库系统的建立和OLAP应用

如何更加有效地利用事务处理系统产生的大量数据、使其发挥更大的价值，这是数据处理工怍的一个重要课题，笔者以所在学校为例讲述了校园财务数据仓库系统的建立和OLAI，应用。从数据粒度的选择、纯操作型数据的去除、模式的建立三个方面讲述了数据仓库的建模方法同时介绍了如何对多维组织后的数据进行切片、切块、聚合、钻取、旋转等操作。所介绍的方法对于在事务处理系统的基础上建立数据仓库系统、从以往的历史数据中挖掘隐藏的有价值信息,充分利用信息资源，辅助财务决策具有重要的意义。     

关于数据仓库和数据挖掘在物流系统中的应用研究

针对近年来我物流行业急剧发展,物流经营的各个环节对数据管理要求越来越高,物流管理信息系统在其中 扮演的角色越来越重要。本文浅谈如何将数据仓库技术、数据挖掘技术结合起来用于物流管理业,为决策层提供技术支持。 首先对数据仓库和数据挖掘作了简单介绍;其次着重论述了在物流管理信息系统的构建过程中数据仓库、数据挖掘和OLAP 各自的作用,最后站在企业生存的角度上,建议应加大物流系统的建设。本文对物流业的从业人员具有一定的积极意义。     

农民工医疗健康信息分析系统的维度建模设计

农民工医疗健康问题是政府长期关注的难题之一, 农民工医疗健康信息分析系统旨在对农民工医疗健康信息数据进行统计与挖掘, 辅助政府决策. 基于数据仓库中的维度建模理论, 结合农民工医疗保健需求及卫生服务活动特点, 建立面向数据分析的农民工医疗健康信息的多维数据模型, 对数据分析及挖掘的应用及方法进行初步设计, 为农民工医疗健康信息数据分析提供基础, 并为政府相关部门提供参考.     

基于ERP的企业数据仓库设计

结合ERP的管理思想,把数据仓库、数据挖掘、联机分析处理技术应用到ERP中去,探讨了企业数据仓库整体建设过程。提出了基于ERP的企业数据仓库的组成与设计思路,以实例阐述了构建企业数据仓库的体系结构和数学模型以及数据挖掘、联机分析处理技术。详细介绍了构建企业数据仓库的特点。