基于数据仓库模型技术构建个人征信系统

针对个人征信系统海量数据的存储和应用需要高效能的数据组织结构问题,利用数据仓库的数据建模技术研究了个人征信系统的数据组织结构,设计了系统的数据仓库总体框架.研究认为,个人征信系统组织为3种数据库:基础数据库、CRM数据库和分析集市数据库,采用HOLAP的数据建模技术满足明细数据的存储和多维分析查询的需要.     

高校教师健康体检数据分析及社区干预对策思考

面临高等教育事业的飞速发展,高校教师群体的健康状况令人堪忧而倍受人们关注。为探寻提升高校教师的健康意识和健康状况的有效方法,基于某高校近六年的体检数据,分析高校教师群体的健康状况并确定引起健康异常的主要因素。结果表明,体检结果完全正常的人数比例偏低,具有高血压、心脏病等慢性病的人数比例偏高,且有逐年增加的趋势。基于高校社区卫生服务管理,有针对性地提出社区卫生服务对高校教师健康进行有效干预的对策,从而为促进高校教师的健康状况提供参考。     

基于数据挖掘的白酒企业决策支持系统研究

以数据仓库,联机分析处理（OLAP）和数据挖掘技术构建白酒企业决策支持系统。系统通过数据仓库对来自不同数据源、历史的数据进行存储;采用联机分析处理技术对数据仓库中的数据进行多角度、多层次等分析;通过数据挖掘,从数据仓库中识别和提取隐含的知识,为企业决策人员提供强有力的决策辅助支持。     

城市交通共用信息平台数据管理技术

为了有效地组织城市交通共用信息平台中的资源,从而为数据处理提供有力支持,在分析交通信息平台的数据存储需求的基础上,提出了基于数据库和数据仓库技术的城市交通共用信息平台数据存储体系结构,并对其中的中心数据库和历史信息数据仓库的关键技术进行了详细讨论,这对我国城市交通共用信息平台的建设具有理论参考和实际指导价值。     

一种新型的数据管理系统--数据仓库

在比较了数据仓库与传统数据库的区别的基础上,讨论了数据仓库系统的基本结构,数据仓库化的步骤和技术;认为数据仓库,联机分析处理和数据挖掘的结合将成为决策支持系统的重组成部分;并且提出了数据市场是实现数据仓库中间过渡形式,以企业销售情况分析 做了数据市场中数据存储形式的初步设计。     

灰色模型在健康数据预测中的应用

分析寻找适合在健康数据中的预测模型．本文分析了可以用于医学方面疾病预测诊断的数学模型的设计思想和方法,并将其中的灰色预测模型做了适当的改进并用于临床的人体血压的预测中．把个人的体检历史数据作为样本点,经过模型计算预测出未来一段时间的身体指标,从而达到预防疾病的作用．经实际验证模型在血压预测方面准确率超过90％,取得了较为理想的效果．     

数据仓库及其设计

本文对数据仓库的概念、关键技术、设计过程和实施数据仓库时应避免的错误等方面做些探讨。传统的事务处理环境不适宜决策支持系统应用 ,因而产生数据仓库技术。数据仓库的关键技术分为数据的抽取、存储与管理以及数据的表现等三个基本方面     

数据仓库及其设计

本对数据仓库的概念、关键技术、设计过程和实施数据仓库时应避免的错误等方面做些探讨。传统的事务处理环境不适宜决策支持系统应用，因而产生数据仓库技术。数据仓库的关键技术分为数据的抽取、存储与管理以及数据的表现等三个基本方面。     

数据仓库在电子商务数据存储与处理中的应用

电子商务环境与数据仓库间的接口是复杂的。这种复杂性是指二者之间数据的移动不是直接完成的。数据从电子商务环境进入到数据仓库之前必须经过清除、转换和简约化处理。电子商务环境对响应时间的敏感性决定了电子商务环境不能直接从数据仓库获取数据,两种环境之间的接口是与数据仓库处于同一环境之中的操作数据存储。数据仓库为电子商务环境的大量数据提供了存储场所,同时,数据仓库可以支持多个电子商务环境。     

广西工学院教职工健康状况体检结果分析

为了解教职工整体健康水平及患病状况,为高校预防保健工作提供合理 依据,将2001年教职工健康状况体检结果进行分析。结果显示：肾结石、高血脂、脂肪肝的检出率均较高;45岁以下高血脂检出率也较高;肾结石、高血脂、脂肪肝、高血压、高血糖的检出率随年龄增长而升高。本次体检结果说明应对高校教师开展健康教育促进活动,加强卫生保健知识普及,指导职工改变不良生活习惯,提高综合健康水平。     

数据挖掘技术及其在公共管理中的应用

数据挖掘 (dateMining)技术是解决如何从实际应用中大量不完整的、模糊的、有噪声和随机的数据中提取 (挖掘 /发现 )事先不知道但又是有用的信息和知识的一种自动地将数据转换成知识的信息技术 ,基于数据挖掘技术的构成、对象与功能 ,以示例的方式说明公共组织在公共事物的治理中如何应用这一前沿的信息技术 .     

GDSS数据仓库的研究

提出一种ＧＤＳＳ核心部件数据仓库的设计要素,阐述了数据仓库的体系结构、数据仓库的决策支持数据、信息的挖掘及其管理方法,它将对群决策支持系统中数据共享、知识共享有着重要的应用价值。     

神经网络在外资管理决策支持系统中的应用

在外资管理决策支持系统中综合应用了数据仓库与神经网络技术,并将其用于外资企业相关信息分析预测中。介绍了一个面向外资企业流量数据的决策支持系统的数据仓库架构,以及在数据仓库中基于神经网络进行多维数据挖掘方法,并通过实例说明该方法可以较好地进行外资信息分析决策,最后讨论了该方法的优缺点。     

数据仓库技术研究及其在银行的应用

比较了数据库与数据仓库的区别，介绍了创建数据仓库的关键技术，指出创建数据仓库的一个关键的步骤是数据抽取，这决定了能否进行有效的数据挖掘。最后给出一个在银行建立数据仓库前进行数据梳理而开发的管理系统。     

利用数据仓库技术支持商业信息系统中的品类管理

信息技术的发展促使了品类管理的快速发展。数据仓库是为适应决策支持系统的需要,在数据库的基础上发展起来的信息技术,具有广阔的应用前景。从建立品类管理信息系统的角度出发,通过分析其信息价值链的数据获取、数据管理、数据解析和决策支持这4个环节,描述了数据仓库技术在品类管理信息系统中的构建过程,并通过实例介绍了面向品类管理建立数据仓库的方法。     

基于数据仓库的水利工程信息管理系统设计

针对我国当前业务型的水利信息管理系统难以获取隐含信息的问题,提出基于数据仓库技术和OLAP技术设计开发水利工程信息管理系统的解决方案。系统使用Java作为开发语言,后台数据库采用SQL Server 2005系统,使用SQL Server中的数据仓库工具建立数据仓库。根据需求分析,系统确定获取渠道、科室和资金3个主题的隐含信息,并采用查询效率较高的星型模型作为概念模型,通过事实表设计和维度表设计来完成3个主题设计的具体实现。     

数据仓库技术在资源配置管理中的运用

介绍数据仓库及其与生产数据库的差别,应用数据仓库技术设计实现一个模拟的电信传输网资源配置管理系统。     

基于数据仓库技术的电力设备决策系统

本文以某县电力局电力设备决策系统为研究背景,在对原有的数据源进行分析和重新组织的基础上,构建电力设备数据仓库,并建立多维星型模式的数据立方体。运用OLAP技术,从多角度、多层次快速地分析和查询数据仓库的数据,实现设备管理和预测的科学化,并说明OLAP数据仓库能够为电力系统管理人员提供有效的决策信息。     

基于CWM模型的电力数据仓库元数据仓储设计

参考CWM元模型的包结构,设计通用的、完整的电力企业数据仓库元数据仓储。该电力企业数据仓库元数据仓储分为元对象模型包、基础包、资源包、分析包、管理包等。通过电力企业应用表明,该元数据仓储解决了电力企业局部元数据管理方案中易导致数据仓库数据不一致、不完整性和信息孤岛等问题,提高了数据仓库数据管理与访问的效率,确保了领导决策的可行性。     

基于XML技术为数据存储层的数据仓库应用系统的设计

为了解决传统信息系统及数据仓库对全局性历史数据的操作型处理困难的问题,同时实现异构数据源与数据仓库便捷的抽取,笔者提出一种基于XML技术作为操作数据存储层（ODS）的三层数据仓库应用系统。通过ODS中间层与数据仓库层的紧密结合,完善了组织对历史数据的各个层次的处理需求,同时由于XML以及样式表技术的采用使得信息处理的结果可以多角度的展示给用户。在数据的抽取、净化、转换（Extraction,Cleanup,Transformation,ECT）工作上,通过自行设计的ETC程序来实现数据的转换处理过程。在数据仓库的建立上,通过对组织中相关主题的提炼,设计了基于SQLSERVER2000的星型数据仓库,同时采用SQLSERVER2000自带的分析服务器建立相应的多维数据集实现分析处理,最后通过多维查询语言以程序定制的方式把分析结果提供给用户。