基于UML扩展的数据仓库多维数据PIM建模

针对数据仓库多维数据PIM建模问题,对多维数据模型维和事实进行了定义.在UML(Unified Modeling Language)扩展的基础上,提出了与多维模型相关的八个版类,从而可以对数据仓库中PIM模型的各种情况进行图形化描述.最后基于某钢铁企业采购系统的采购价格差异分析主题进行了建模.     

基于业务元数据的多维建模系统设计与实现

为了保证数据仓库项目中构建多维数据库模型的准确性,提高多维数据库模型的可理解性和可维护性,保障基于多维数据库进行数据分析的效率,提出了一种针对业务元数据进行多维数据库建模的原理,阐述了基于业务元数据进行多维数据库建模的方法和步骤,设计并实现了基于业务元数据的多维数据库建模系统(BMMDMs),并分析了BMMDMS的模块组成和主要特点.实践结果表明,BMMDMS在电子政务数据仓库项目实施过程中取得了良好的效果.     

数据仓库在超市中的应用

绍了数据仓库技术,以某超市销售决策支持系统为背景,详细描述了面向超市销售数据仓库的建模方法和步骤,并结合连锁超市企业的具体业务,给出了连锁销售决策支持系统的模型。利用OLAP技术构建出销售多维数据集,使用多维查询语言MDX对该多维数据集进行查询以便决策者方便地对销售量、库存情况进行分析并作出正确的决策。     

基于UML Profile设计OLAP元模型

对UML进行轻量级扩展,建立了一套针对联机分析处理(OLAP)的扩展机制,并建立基于多维建模的OLAP元模型.实现OLAP在概念层上的设计,取代了以往在具体的表结构和数据仓库系统上进行建模的方法.使得OLAP较旱地伴随数据仓库系统进入设计阶段,以减少开发的时间和代价.     

数据仓库建模技术之比较

数据仓库建模是数据仓库创建成败的关键,必须按照一定的原则,采用适当的建模技术设计模型。本文介绍了几种常见的建模技术及其特点和适用场合。复杂维层次结构的多维数据模型的创建是当前数据仓库建模技术研究的核心问题之一。     

数据仓库多维建模的扩展ER模型

数据仓库概念设计是数据仓库设计过程中的一项重要工作,且依赖于多维数据模型,但目前还没有一种广泛采用的多维数据模型。ER模型具有语义表述能力强的特点,因此按用户的多维数据分析要求特化ER模型的构件集,得到扩展ER模型,可以用于复杂应用的数据仓库建模。     

时态多维模型设计

传统的数据仓库基于维度时不变的观点,只考虑事实随时间的变化.实际上,数据仓库的多维模式是随时间缓慢变化的.数据仓库多维模式的变化会影响OLAP查询结果的正确性,有必要对多维模式的历史变化进行维护.在分析多维模型结构的基础上,对多维模式的元素进行时态扩展,给出了一种能解决复杂多维结构的时态多维模型的形式定义,并对时态模型更新操作的实现进行了分析,最后对时态模型各元素应满足的时间一致性约束进行了分析.     

企业数据仓库多维数据模型的建立

数据仓库是一种新的数据管理技术,能将企业内分散的原始操作型数据和来自外部的数据汇集和整理,为企业提供完整、及时和准确的决策信息。构建数据仓库系统的核心问题是如何建立复杂的企业数据模型。商务数据的本质是多维的,传统的ER模型已无法满足要求,而多维数据建模技术从维度、层次建模的角度有效地弥补了传统数据模型的不足。文章以多维数据建模技术为中心通过实例讨论了数据仓库中数据模型的一般建立方法,为解决构建企业信息系统提供了一种切实可行的方案。     

企业数据仓库多维数据模型的建立

数据仓库是一种新的数据管理技术,能将企业内分散的原始操作型数据和来自外部的数据汇集和整理,为企业提供完整、及时和准确的决策信息.构建数据仓库系统的核心问题是如何建立复杂的企业数据模型.商务数据的本质是多维的,传统的ER模型已无法满足要求,而多维数据建模技术从维度、层次建模的角度有效地弥补了传统数据模型的不足.文章以多维数据建模技术为中心通过实例讨论了数据仓库中数据模型的一般建立方法,为解决构建企业信息系统提供了一种切实可行的方案.     

ER模型与多维模型互相转换的研究

ER模型是管理信息系统中广泛使用的模型，但是它不能满足OLAP的需要；多维模型广泛应用在数据仓库的设计中，而企业数据通常又由ER模型定义。因此数据仓库设计的一个关键问题是如何建立ER模型与多维模型之间的关联。该文首先对ER模型与多维模型作了详细比较，然后结合实际应用，提出了ER模型与多维模型进行互相转化的条件和方法，从而将这两种模型有效地统一到了数据仓库设计过程中。     

基于数据仓库的房地产数据分析系统

针对房地产信息系统积累的大量房产数据,研究并实现基于数据仓库及OLAP技术的房地产智能数据分析系统.首先建立了分离的数据仓库,并对数据仓库进行多维建模和多维分析;然后对多维数据模型进行了切片、切块,旋转、上钻和下钻等多维分析,从多角度进行房产数据分析,并计算房产指数;最后利用前端开发工具开发了可视化的多维分析和数据展示平台.实践表明,基于数据仓库的房产数据分析系统可以为房地产管理层和决策层提供高效的决策支持.     

时态数据仓库的设计与实现

数据仓库多维模式的变化会影响OLAP查询结果的正确性,因此有必要对多维模式的历史变化进行维护。文章给出了时态数据仓库多维模型的一种形式定义,并在此定义的基础上,设计并实现了具有时态特性的煤矿企业产量数据仓库。     

基于UML的社会保险多维数据模型建模的研究

建立多维数据模型是创建数据仓库的关键。本文介绍用统一建模语言UML设计多维数据模型的方法,并将它应用到社会保险数据仓库的多维数据模型的设计中去,从而引入一种全新的多维数据模型的建模方法。     

面向对象的数据仓库模型设计

面向对象的方法是软件工程中最主要和最流行的设计方法,UML是面向对象系统的标准建模语言。论文首先分析了数据仓库的多维模型的特点和基本概念,然后给出了用面向对象的技术,并结合UML进行数据仓库模型设计的方法。     

商业银行数据仓库建模研究与设计

数据仓库建模在商业银行决策支持过程中具有重要意义。文章从整个商业银行的业务和管理角度,阐述和分析了商业银行数据仓库建模的相关问题和解决方案：通过界定数据仓库系统边界和确定主要的主题域,获得稳固的概念模型;在最常用的雪花模型基础上融入面向对象思想,构建对象和雪花模型混合的数据仓库逻辑模型。对商业银行数据仓库的构建具有较好的参考价值。     

多版本数据仓库模型设计

针对数据仓库多维模式结构的进化问题提出一种多版本数据仓库模型,给出模型结构、模型对象以及对象之间指派关系的定义。多版本数据仓库基于“版本控制”策略管理数据仓库的多维模式,将数据仓库进化过程中的每一种有效状态都以版本的形式保存下来。决策者可以在特定的结构版本中分析历史数据,有利于更准确地把握业务事实。     

船舶代理业的数据仓库及OLAP建模技术

本文通过船舶代理业数据仓库建设的实例,介绍了数据仓库建模的过程。重点阐述了数据建模应该遵循的原则、常见模型的比较和选取,最后给出了海洋运输系统中船舶代理数据仓库建模分析过程的实例。     

以E-R模型为基础构造数据仓库的概念模型

建立数据模型是构造数据仓库的重要步骤之一,多维数据模型是数据仓库设计中广泛采用的概念模型。该文提出了利用操作型数据库系统中已存在的E-R模型,把E-R模型转换变形为属性树,从而建立数据仓库的多维数据模型的方法。使用这一方法可以对已存在的数据库系统的信息资源进行二次利用,有助于对现存信息系统的深入理解和认识,减少必不可少的信息系统调研所耗费的时间,加速构造数据仓库的进程。     

基于数据挖掘的招考志愿填报辅助决策支持系统

以数据挖掘技术为手段,通过对高考历史数据的全面分析构建招考志愿填报的辅助决策支持系统,诣在为考生填报志愿提供辅助决策支持。系统运用数据仓库的数据预处理技术和多维建模技术构建以录取数据分析为主题的数据仓库。运用联机分析技术对数据进行多维分析,以及数据挖掘技术中的分类方法实现志愿填报的辅助决策。     

基于HIS的医院数据仓库设计与实现

随着数字化医院建设的发展,医院信息系统得到了广泛应用.如何对医院信息系统产生海量数据进行科学的分析处理以便为决策者提供决策支持已经成为医疗领域面临的新课题.对医疗领域的数据仓库和联机分析处理的部分设计开发过程和关键技术进行了研究,提出采用需求驱动和数据驱动相结合的设计方法,对医院信息系统中数据进行提取、建模,并建立多维数据集.最后,设计并实现了一个医院数据仓库实例.