多维数据可视化技术综述

数据挖掘可视化是数据挖掘过程中的重要组成部分。通过交互式数据挖掘可以增强挖掘结果的可理解性和可信度。如何可视化多维数据,是目前可视化研究的热点。本文对目前主要的关于多维数据可视化技术和方法进行了综述。     

一个基于OLAM的可视化数据挖掘系统原型

基于OLAM的可视化数据挖掘系统将可视化工具和数据挖掘工具融为一体，它与一般的数据挖掘系统不同，充分利用了OLAM模型沿着多个维进行挖掘，并以智能的方式与用户进行交互，可以在多维数据库的不同部位和不同的抽象级别交互地执行挖掘，以图形的方式输出结果。     

平行坐标法在分类算法中的可视化应用

平行坐标技术是可视化数据挖掘的重要方法之一，通过此方法实现分类中多维数据在二维平面上的显示，设计平行坐标与分类算法结合的方法，通过程序接口把具体算法与平行坐标实现分离开来，完成了最近邻分类算法与平行坐标可视化方法的紧密结合的程序实现，体现出平行坐标可视化方法对数据挖掘技术所带来的重大意义。     

数据挖掘技术在成才因素分析中的应用研究

如何在高校有效地开展素质教育是一个迫切的问题,而通过对高校学生数据库的挖掘,有可能在这方面获得一些科学依据。文中介绍了数据仓库及数据挖掘基本技术,并将数据挖掘技术应用到成才因素分析之上,通过大量的实际数据测试,获取了感兴趣度较大的规则模式,在高校素质教育的具体应用中起到了促进的作用。最后给出了一个基于MSAnalysis Server的多维数据集及数据挖掘结果分析可视化平台。     

可视化数据挖掘方法与技术

可视化数据挖掘技术是可视化技术和数据挖掘技术的有机结合,是数据挖掘技术发展的必然,它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、计算机视觉及人机交互技术等多个领域：数据挖掘的可视化已由单纯的模型可视化发展到数据可视化与数据挖掘过程和结果的可视化;本文着重讨论了可视化数据挖掘的分类和相关技术,最后提出了未来的研究方向。     

数据挖掘技术在成才因素分析中的应用研究

如何在高校有效地开展素质教育是一个迫切的问题，而通过对高校学生数据库的挖掘，有可能在这方面获得一些科学依据。文中介绍了数据仓库及数据挖掘基本技术，并将数据挖掘技术应用到成才因素分析之上，通过大量的实际数据测试，获取了感兴趣度较大的规则模式，在高校素质教育的具体应用中起到了促进的作用。最后给出了一个基于MS Analysis Server的多维数据集及数据挖掘结果分析可视化平台。     

基于平行坐标法的可视数据挖掘

数据挖掘和数据可视化技术的结合形成可视数据挖掘。通过可视化技术的运用,数据挖掘可以增加其数据的针对性和结果的可信度。平行坐标法是数据可视化的代表方法之一,该文在平行坐标法的基础上,探讨了在其中实现可视化数据挖掘的基本方法,是进一步开发可视数据挖掘系统的初步研究。     

SQL Server Analysis Services的概念与结构

Microsoft SQL Server Analysis Services(SSAS)为商业智能应用程序提供了联机分析处理(OLAP)和数据挖掘功能.Analysis Services允许设计、创建和管理包含多维结构,使其包含从其他数据源(例如关系数据库)聚合的数据,并通过这种方式来支持OLAP.对于数据挖掘应用程序,Analysis Services允许使用多种行业标准的数据挖掘算法来设计、创建和可视化从其他数据源构造的数据挖掘模型.     

平行坐标及其在聚类分析中的应用

平行坐标对多维数据的表达是数据可视化的重要方法之一。它实现了多维数据在二维平面上的表示。利用平行坐标对数据进行分析处理的技术已经取得了很大的进展,如刷(Brushing)技术、交换坐标轴、抽象等。这些分析技术已经应用到数据挖掘的很多领域,尤其在聚类分析中,平行坐标对数据集的定性分析使聚类结果的合理性得到证明。     

SQL Server Analysis Services的概念与结构

Microsoft SQL Server Analysis Services（SSAS）为商业智能应用程序提供了联机分析处理（OLAP）和数据挖掘功能。Analysis Services允许设计、创建和管理包含多维结构,使其包含从其他数据源（例如关系数据库）聚合的数据,并通过这种方式来支持OLAP。对于数据挖掘应用程序,Analysis Services允许使用多种行业标准的数据挖掘算法来设计、创建和可视化从其他数据源构造的数据挖掘模型。     

利用降维排序求多维数据模糊聚类

本文根据数据间相似程度的定义,利用排序缩小范围,提出一种多维数据聚类的算法。它以一维数据的聚类方法为基础,通过对各映射子空间聚类相交,得到高维聚类的近似解,进而求出精确解。该算法有较好的性能和较强的可伸缩性,且只需一个输入参数;置信水平λ,当置信水平λ变化时,可利用已有的计算结果。     

基于FLEX和MDX的Web-OLAP设计及实现

传统的OLAP分析基于关系结构,过度依赖其数据模型,影响分析效率.为此提出一种对驻留在Web上的任何标准多维数据源的通用Web-OLAP解决方案.详细设计了FLEX三状态控件树的界面多维分析工具,通过多维模型元数据访问和XML结构树的遍历算法实现了MDX多维查询语句的定制,并结合XMLA服务代理和仪表盘技术实现了多维模型在第三方平台的OLAP分析.该方案能适应灵活变化的主题分析需求,及时向决策者提供全面的分析结果.     

基于多维数组的数据仓库及OWB分析

本文首先介绍基于多维数组的数据仓库集成工具OWB,然后对多维数组管理工具OracleExpress进行分析,最后提出一些数据仓库应用的建议。     

空间数据立方体多维信息空间分析实例*

多维信息空间分析是构筑数字城市最为关键的技术之一,而空间数据立方体是解决这个关键技术问题的有效途径;提出了空间数据立方体的分析操作主要由概括分析、局部分析、全局分析和旋转分析组成,简单介绍了这些分析操作功能和结构;在分析操作过程中,采用具体分析功能和例子数据相结合的直观方式列举了多维信息的缓冲区分析、连接分析、网络分析实例.     

基于混合存储结构的数据立方体生成算法

通过把数据立方体中的维分为划分维和非划分维,视图中的数据被分成两部分,分别存储在关系和多维数组中。针对这种混合存储结构,我们设计了一个数据立方体生成算法,它结合了流水线聚集方法和多维数组聚集方法的优点,大大减少了流水线的条数和所需要的存储空间,加快了计算速度。并用一个实际数据集进行了实验,结果表明该算法适用于计算高维的数据立方体。     

数据可视化的研究与发展

针对数据可视化是可视化技术在大型数据库的应用中提出的新的数据分析和处理技术，该文介绍了数据可视化的概念和发展状况，然后针对大型数据集介绍了几种数据可视化技术以及它们的代表方法，并对数据可视化和科学计算可视化进行了分析和比较，最后探讨了数据可视化技术的研究发展方向。     

OLAP在联通经营分析系统中的应用

OLAP是一种多维展示数据的技术,经常被用在数据仓库的前端报表展现。论文针对联通经营分析OLAP部分报表的需求,提出了一种由数据仓库到OLAP服务器的一套完整地解决方案,并对其中的关键技术的实现进行了阐述。详细讨论OLAP搭建的体系结构,以及与OLAP对应的数据仓库的分层结构,并就多维数据模型设计进行了一些探讨。     

具有主从服务器的联机分析处理系统的研究

为了本质性地提高OLAP系统的查询性能和可靠性,提出了主从OLAP服务器并行工作的联机分析处理系统。文中详细地介绍了系统的结构原理、设计要点及测试结果。     

基于医院信息系统的商业智能系统研究

介绍了商业智能系统的概念及功能,对商业智能在医院信息系统中的应用进行了探索性研究,以SQL Server 2005作为构建数据仓库的技术平台,并作为对数据仓库进行联机分析的工具,给出了一个以医院住院病人医嘱为主题的数据仓库实例.探索性研究了数据仓库构建、多维数据分析、数据展现等技术问题.     

耗散结构理论在飞机系统性能分析中的应用初探

本文将耗散结构论、信息熵的观点引入到飞机系统中,并通过读取飞行数据,计算某型飞机的发动机相关参数的多参数联合熵,成功地的拟合了该型飞机的发动机性能变化趋势,进而为飞机系统的性能监控和故障分析提供了一种新思路。