基于数据仓库的保险管理系统的设计与实现

为了充分利用保险企业的统计数据,指导公司的业务发展和决策支持,该文提出了一种基于数据仓库、在线分析处理及数据挖掘的保险企业管理系统解决方案.并从实际需求出发,分析了数据仓库的特征和体系结构模型,归纳并设计了保险企业数据仓库的基本结构框架,创建了一个面向保险业务分析管理的数据仓库系统,并对其具体的实现方法进行了阐述.该系统支持联机分析处理,并将数据挖掘应用于数据仓库的知识发现中,真正意义上运用了数据仓库理论和方法.     

基于数据仓库的保险管理系统的设计与实现

为了充分利用保险企业的统计数据，指导公司的业务发展和决策支持，该文提出了一种基于数据仓库、在线分析处理及数据挖掘的保险企业管理系统解决方案。并从实际需求出发，分析了数据仓库的特征和体系结构模型，归纳并设计了保险企业数据仓库的基本结构框架，创建了一个面向保险业务分析管理的数据仓库系统，并对其具体的实现方法进行了阐述。该系统支持联机分析处理，并将数据挖掘应用于数据仓库的知识发现中，真正意义上运用了数据仓库理论和方法。     

基于数据仓库技术的银行决策支持系统设计和实现

该文提出了一种基于数据仓库、在线分析处理及数据挖掘的银行决策支持系统(BANK-DSS)解决方案,较好地解决了传统四库结构的决策支持系统中的协作问题。在此思想的基础上,通过分析研究,讨论了数据仓库的基本技术,归纳并提出了银行数据仓库的基本体系结构,以客户关系管理、风险管理、盈利管理和负债管理为应用主题,确立了相应的数据表及技术指标。设计了一种集成化的决策支持系统基本框架,以数据仓库为基础,支持联机分析处理,并将数据挖掘应用于数据库中的知识发现。     

基于数据仓库的数据挖掘研究

结合当前数据仓库和数据挖掘的发展，本文探讨了数据仓库和数据挖掘结合的必然性；提出了基于数据仓库的数据挖掘的体系结构；综述了基于数据仓库的数据挖掘的主要特征和典型应用。     

数据仓库技术与保险公司决策支持系统的开发

运用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术，通过比较、分析，在决策支持系统传统四库结构的基础上，提出了一种基于数据仓库的决策支持系统体系结构，并对其在笔者所开发的保险公司决策支持系统（IC—DSS）中的应用进行了研究。     

基于医药连锁销售的决策支持系统设计

在原企业管理信息系统基础上,为充分利用日益增长的海量数据,针对其在决策支持方面的不足,提出了一种基于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三项技术的销售决策支持系统。讨论了系统总体结构,对系统数据仓库、多维数据集和数据挖掘模型进行了设计分析。     

基于数据仓库与数据挖掘技术的决策支持系统

本文提出了一种基于数据仓库的数据挖掘系统的决策支持系统的框架。该系统把数据仓库、数据挖掘工具和知识库结合在一起,提高了数据挖掘的效率。     

基于医药连锁销售的决策支持系统设计

在原企业管理信息系统基础上,为充分利用日益增长的海量数据,针对其在决策支持方面的不足,提出了一种基于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三项技术的销售决策支持系统。讨论了系统总体结构,对系统数据仓库、多维数据集和数据挖掘模型进行了设计分析。     

一种基于数据仓库的数据挖掘系统的结构框架

数据仓库和数据挖掘技术是数据库、信息决策和机器学习等领域的前沿研究方向之一。基于数据仓库的数据挖掘技术目前是研究的热点课题。提出了一种基于数据仓库的数据挖掘系统结构框架,介绍了其各个组成部分,并对其中的重要组成模块查询协同机进行了详尽地描述,同时给出了具体的查询协同算法。     

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。     

基于空间数据仓库的数据采掘

文章介绍了数据采掘技术的定义、数据采掘的过程和主要技术手段以及空间数据仓库的定义、基本结构框架、处理流程和技术支持,分析了基于空间数据仓库的数据采掘特点.     

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。     

数据仓库与数据挖掘的关系及其安全性问题

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供了更好的决策支持和服务,同时促进了数据仓库技术的发展。从数据仓库的相关技术和体系结构分析展开研究,分析了数据挖掘与数据仓库的关系,重点阐述了数据仓库的安全性问题,展望了数据仓库未来的研究方向。数据仓库和数据挖掘二者既相互结合、共同发展,又相互影响、相互促进。数据仓库越来越广泛地运用到各个领域中,成为企业获得竞争优势的关键武器。     

基于空间数据仓库的空间数据挖掘研究

分析了空间数据仓库的特点和体系结构，在空间数据仓库的基础上提出了一种空间数据挖掘的模型结构，介绍了一些常用空间数据挖掘算法，并展望了其广阔的应用前景。     

数据挖掘与数据仓库的关联

本文简述了数据挖掘和数据仓库的相关知识,探讨了数据挖掘和数据仓库之间的紧密关系。     

基于数据仓库的煤矿历史数据分析

目前煤矿中积累了大量的历史数据,为了有效利用这些数据,利用数据仓库作为煤矿历史数据分析方法,设计了基于数据仓库的煤矿历史数据分析系统,给出了其软件体系结构和模块功能,并对建立数据仓库关键技术进行了详细描述。结果表明利用数据仓库来分析煤矿历史数据,是可行的和有价值的。     

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OLPA数据挖掘系统的工作模式及其今后的研究方向。     

混合架构下ORACLE数据快速查找方法研究

为了提高对混合架构下ORACLE数据的挖掘和查找速度,提出一种基于频繁项目集关联规则挖掘的数据快速查找方法;构建ORACLE数据的内部关联属性映射关系模型,在异质网络混合构架模式下,采用Graph OLAP数据仓库模型进行数据库检索的关系维度表,提取表达ORACLE数据属性信息的特征参量,通过同态标签检索方法,实现对目标数据的快速查找定位;仿真结果表明,采用该方法进行ORACLE数据查找的查准率和查全率较高,计算速度较快,性能优于传统方法。