基于学生评价数据立方的多维分析

许多学校的信息系统都是面向事务的,虽然积累了大量的教育数据,但不具备教育教学管理的决策支持能力。基于原有OA系统的学生数据,使用联机分析处理技术对学生数据按主题进行维度建模．采用Oracle数据库的AWM工具来实现学生数据立方的建立和多维多粒度的统计分析。     

PB中数据多维分析框架的设计和实现

本文简单介绍了多维数据模型的基本概念、利用PB实现数据多维分析框架的思路、有关的技术难点以及框架的具体实现。     

基于分级存储环境的数据即时应用产品

目前很多大型企业的核心业务采用二级部署模式,此模式下总部对全公司范围内业务数据进行全面即时统计分析时会存在数据量大、存储分散、需求变化响应不及时以及手工统计填报等问题.基于以上问题,设计了一种基于分级存储环境的多维数据分析软件.该产品能够让用户从不同视角分析业务数据,快速形成满足业务工作需要的数据视图,最后通过报表的形式进行展示.该产品已成功应用于国家电网公司,具有一定的经济效益和理论价值.     

数据仓库中多维分析的数据展现

文章介绍了一种数据仓库多维分析中以二维表格反映多维特征,提供了数据立方体的可视化表示的方法,并采用动态填充技术,提高了大数据量时数据查询、展现的速度,使用户能直观、快速地得到数据。     

基于OLAP的新产品销售合同数据的多维分析

为了有效管理和充分利用产销资讯系统中的销售历史数据,为新产品营销分析,优化新产品结构,提高新产品研发效益提供决策依据。本文以2007年至2010年的销售合同数据为例,首先,建立了新产品信息管理平台,按照新试新推钢种提取新试合同信息,并汇总了合同量和销售额。然后,基于Microsoft SQL Server2OO5商业智能开发平台,设计并实现了以新产品销售合同为主题的数据集市;并应用Analysis Services模块,设计了新产品销售合同数据的OLAP多维分析系统。便于用户使用PivotTable Service工具,能够以多角度、多层次、多种显示方式对新产品销售合同数据进行访问、分析和可视化表达。     

区块链技术在电网数据分布式存储中的应用研究

智能电网数据存储技术通过直接对数据进行加密保存,实现电网数据的分布式存储,由于对数据存储节点的判定较为模糊,导致其存储延迟时间较长。对此,文章提出基于区块链技术的电网数据分布式存储技术,采用加密协议对存储节点提供签名和密钥,对数据存储节点进行加密。利用区块链技术构建出存储数据的共识机制,实现电网数据的分布式存储与共享。在实验过程中,文章对存储延迟时间进行了验证,经实验分析证明,利用提出的存储技术对电网数据进行存储,存储延迟时间较短。     

多维分析在养老保险原型系统中的应用研究

针对养老保险业务的特点和多维分析技术的各种应用特征,设计并实现了养老保险多维分析原型系统,提出较好的解决养老保险业务决策知识自动获取的方法.     

透析数据分级存储

数据分级存储,是指数据客体存放在不同级别的存储设备(磁盘、磁盘阵列、光盘库、磁带库)中,通过分级存储管理软件实现数据客体在存储设备之间的自动迁移。     

多维分析技术在商品房销售分析中的应用

针对房地产销售的特点,为房地产管理者提供一个多维分析系统。本文详细讨论了该系统的功能设计,分析了系统实现功能和效果,为销售及管理者决策的科学性、准确性提供了保障。     

海量信息分级存储数据迁移策略研究

以数据为中心的计算模式对存储系统的性能和可靠性提出了新的更高的要求。目前,PB量级的存储系统需要数千甚至上万块磁盘,高并行性、高可靠性和高性价比是海量磁盘存储系统的三项关键要求。本文提出由性能和可靠性不同的两级磁盘阵列组成二级海量存储系统,通过数据自动迁移,可在保证存储系统高性价比的条件下,获得更高的并行访问速率和可靠性。本文基于分级存储管理的思想,提出了FC—SAS和SATAII两级存储模型,设计了FV数据价值评定模型和迁移过程控制策略,实现对数据价值的精确判定,在尽量减小对系统访问性能影响的基础上,实现数据在两级设备间的高效迁移和用户的透明访问。     

基于多数据元的新型配网智能可视化研究

本文基于多数据元实现了新型配网智能可视化设计,针对配网自动化改造工程,设计了配网智能可视化管控平台,着重探析了配网拓扑算法,并通过GIS平台构建了配网模型,规划了潮流计算算法。通过实现分析,得出结论,基于多数据元的新型配网智能可视化设计,不仅提高了工作人员的工作效率,降低了检修人员工作难度,还实现了数据价值与需求信息的筛选。     

教学数据可视分析方法研究与实践

随着互联网的发展,数据可视分析理论、技术和产品迅速普及,并渗透到各个行业。中国教育信息化经历了网络化和数字化阶段,正处于集成化和智慧化,进一步提升教学教育治理能力阶段。该文旨在研究数据可视化在教育行业的应用,在不影响学校原有信息系统运行的情况下集成可视分析数据门户。学校采集和存储了丰富校园数据,包括成绩、考勤和消费等各方面的数据。在这些数据的基础上,对学生成绩、教学状况等进行分析,并应用可视化技术展示分析成果。在敏捷开发理论指导下,应用云计算、数据仓库和商业智能等技术和产品,在云端集成校园数据,搭建可视分析数据门户。该成果是数据可视化技术在传统教育行业的一次有效实践,目的在于服务教学设计,优化学生管理,推动智慧校园建设。     

数据挖掘在银行CRM中的应用研究

该文阐述了数据挖掘和CRM的概念,并对在银行CRM中如何使用数据挖掘技术进行了研究,并给出了银行CRM中B1分析的一个简单的应用方式。     

遗传算法在多传感器多目标静态数据关联中的应用

利用多传感器跟踪多目标技术中最重要的问题是目标关联问题。而常见的关联算法要么计算量大,要么实际运用中效果不理想。本文提出了利用遗传算法来解决无杂波和漏检情况下三种不同类型、不同位置的传感器对数目未知的目标进行检测时的静态数据关联问题。实验结果表明这种算法具有很高的关联成功率。     

数据仓库解决方案在电子商务中的应用

利用数据仓库技术,把电子商务网站中用户的点击流和Web日志文件作为基本数据存储,并通过各种高效的挖掘算法,提取用户数据模型,根据模型可以有效地分析其中的用户行为,并利用这些知识,预测相关用户的行为,可以为企业商务人员拓展其市场、改善营销策略,寻找精准数据,降低生产成本,规范企业生产流程等提供更加有效的参考价值。     

面向经营分析系统的数据仓库架构设计与存储研究

介绍经营分析系统的建设过程和实现思路,构建一种数据仓库的四层架构设计模式,结合经营分析系统的实践,引入生命周期管理技术和数据备份管理措施,给出一种基于四层架构设计模式的分级存储管理技术。实际应用表明,能有效提高设备的利用率及数据在线／近线的保有时长,保障数据的可恢复性和数据故障处理的及时性。     

犯罪情报分析中的数据挖掘应用

本文基于公安业务中的治安防控原理,构建了面向情报分析和决策指挥的犯罪情报数据挖掘框架.首先,对案事件数据库进行预处理和空间编码的基础上得到标准化的案件信息数据,随后,利用聚类分析、关联分析和分类分析中的相关方法可得到治安案件的时空风险、重点人特征和作案手段特征等信息.通过对北京市实际盗窃案件数据进行挖掘,证明了数据挖掘技术能够很好的应用于犯罪情报的分析.     

关联规则与聚类分析在超市中的应用研究

数据挖掘是商务智能中经常使用的一项重要技术,企业在其整个运营过程中,积累了庞大的数据信息,决策者们所需要的信息往往就隐藏在里面,数据挖掘的目的就是如何有效地处理这些数据。在介绍数据挖掘与商务智能的基础上,讨论了关联规则的Apriori算法和聚类分析的K-means算法,结合数据挖掘软件Clementine分析了这两种算法在超市中的挖掘过程,得出一些有益的结论。     

数据挖掘模型的比较研究

比较了SQL Server2000和Oracle9i数据仓库的数据挖掘技术，分析其数据挖掘模型的异同点和优劣性，并针对其数据挖掘算法上的不足提出改进数据挖掘模型的方法，利用进化计算实现数据挖掘的进化学习机制，提高算法的效率，最优解求解能力，增强数据挖掘系统的鲁棒性和安全性，还讨论了结合两种技术优势实现数据挖掘模型的方法，数据挖掘是网络数据库以及数据仓库的最新功能，与机器学习机制有关。SQL Server 2000和Oracle9i具有数据挖掘的功能，但是由于其数据挖掘算法简单，数据挖掘的现有学习能力和功能发展存在瓶颈。     

基于多业务场景的大数据脱敏技术研究及其在电力用户隐私信息保护中的应用

数据流转过程中,保证数据安全使用的最有效方法即数据脱敏,通过将数据中的敏感信息标识化处理,确保隐私信息在使用过程中的安全可靠。本文首先对数据脱敏技术进行介绍,包括脱敏概念、脱敏原则和脱敏方法等;之后对电力企业数据特点进行分析,梳理形成用户隐私信息类别;进一步对电力系统中用户隐私信息的实际应用场景进行提取划分;在此基础上,应用不可逆的数据脱敏方法,制定形成数据脱敏规则,并根据数据使用的不同业务环境,提出动/静态大数据脱敏技术方案。该方案紧密结合电力企业实际业务需求,在应用过程中,无论是对现有系统进行改造,或是部署新的设备,都最大限度的保证了投入成本与实际产出间的合理配比,使得数据价值得到充分挖掘的同时,保障用户隐私信息安全。