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.     

供水调度中实现决策支持的方法研究

针对供水调度系统在决策支持方面的不足,提出了利用SQL Server Analysis Services在OLAP及数据挖掘方面的技术,建立数据仓库、OLAP和数据挖掘3者相结合的决策支持系统的方案。讨论了基于Analysis Services实现供水调度决策支持系统的技术。     

基于MS Analysis Services多维查询分析系统的研究与实现

文中总结的介绍了OLAP技术及其有关基本概念，并对MS Analysis Services中的多维据集的建立和访问技术作了讨论，提出了多维分析系统设计与实现的方法，在此基础上给出了一个从OLAP数据源结构设计到应用程序设计的实例。     

基于微软Analysis Services的OLAP解决方案

基于微软Analysis Services提出一套快速开发OLAP分析工具的解决方案.在此方案中,包括了数据源的连接、立方体的构建以及客户端展现工具的制作.介绍Analysis Services相关体系结构,给出了具体的快速开发方案.     

基于OLAM的聚类关联挖掘在交叉销售中的研究应用

OLAM（On-line Analytical Mining）是当前的热点技术,是融合了联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（Data Mining）的一种新的数据挖掘技术。该文主要针对商业中的交叉销售问题,提出一种基于销售多维数据集的聚类关联规则OLAM挖掘模型。利用SQL Server Analysis Services（SSAS）平台的数据挖掘工具,实现了该OLAM聚类关联挖掘模型,利用该模型的挖掘模式获得了对客户交叉销售的推荐方案。     

基于MS Analysis Services 的OLAP分析系统模型设计及应用

首先对OLAP和MS Analysis Services技术进行了讨论,然后提出了一种基于MS Analysis Services的OLAP分析系统模型设计,模型具有通用性、实用性和开放性.最后给出了运用此模型构建的OLAP分析系统实例,阐述了系统开发的步骤.实践证明运用提出的模型构建OLAP分析系统,实现了良好的分析决策功能.     

电信积分OLAP系统的设计与实现

提出了一种建立在MS Analysis Services上的电信积分OLAP系统的设计与实现方法。它采用Microsoft SQL Server 2000作为后台数据库服务器,使用MicrOsoft SQL Server 2000的Analysis Services作为OLAP服务器,使用ADOMD.NET、OWC及MDX等技术实现多维分析。     

电信积分OLAP系统的设计与实现

提出了一种建立在MS Analysis Services上的电信积分OLAP系统的设计与实现方法.它采用Microsoft SQL Server 2000作为后台数据库服务器,使用MicrOsoft SQL Server 2000的Analysis Services作为OLAP服务器,使用ADOMD.NET、OWC及MDX等技术实现多维分析.     

浅谈SQL Server 2005 OLAP基本对象的管理

讨论了OLAP技术产生与发展的必然性,介绍了Microsoft SQL Server Analysis Services(SSAS)作为一个可靠的OLAP分析工具,它的客户机/服务器的体系结构,具体讲述了在.NETFramework中通过应用程序对多维数据集、维度以及相关对象的管理与控制。     

Jasmine成软件母板

CA 公司在 CA World 大会上推出了Jasmine TND 测试版.它不再是一个纯粹的对象数据库,CA 公司将 JasmineTND 称成了一种“软件母板”,允许用户插入任何数据源,包括从数据库、交易处理应用程序到电子邮件系统的所有数据源。该平台中也包括了编写应用程序的接口,允许对所有数据进行操作,可以将一些智能服务,如 Neugent(神经网络代理)、基于经验的推理、交易处理及复制服务做为插件集成入系统,并且包含了一个 Jasmine 软件工具包来创建     

OLAP数据挖掘模型的应用研究

OLAP数据挖掘模型结合了微软分析服务可以访问的数据挖掘和联机分析处理两种决策机制,其创建可以借助挖掘模型向导或利用决策支持对象编程实现。采用微软决策树算法的OLAP数据挖掘模型可根据决策树、虚拟立方体和维来分析数据,并预测数据的某些特性,以帮助用户决策。     

数据挖掘技术在企业培训质量评估中的应用

通过对数据挖掘决策树算法的研究,应用Microsoft SQLServer2000 Analysis Services完成培训质量评估数据的分析,发现了影响培训质量的关键因素,为培训策划及实施管理提供了依据,有利于提高培训质量。     

基于领域专家知识挖掘应用研究

概述了数据仓库与数据挖掘,并在此基础上对山西省109个气象站建站以来常用的气象要素资料采用SOL server的Analysis Services建立了气象数据仓库;在数据仓库上结合实际需求,采用VB编程,应用FCM算法结合领域专家的经验对气象数据进行预处理,利用语言值关联规则挖掘算法挖掘关联规则。实验证明,这种旱涝预测的新方法可以更好地为地方政府服务,为决策者服务。     

嵌入SQL Server的第三方数据挖掘算法软件包的开发

SQL Server 2005提供了支持第三方开发的数据挖掘算法软件包集成到SQL Server Analysis Services组件之中的功能。通过研究OLE DB for Data Mining规范,利用Visual C++开发了线性回归数据挖掘算法软件包,并进行了嵌入测试及数据挖掘预测。     

A new student performance analysing system using knowledge discovery in higher educational databases

Knowledge discovery is a wide ranged process including data mining, which is used to find out meaningful and useful patterns in large amounts of data. In order to explore the factors having impact on the success of university students, knowledge discovery software, called MUSKUP, has been developed and tested on student data. In this system a decision tree classification is employed as a data mining technique. With this software system all the tasks involved in the knowledge discovery process are kept together. The advantage of this approach is to have access to all the functionalities of SQL server and Analysis Services through single software. The study was carried out on the data from university students. According to results of the study, the types of registration to the university and the income levels of the students’ family were found to be associated with student success.     

基于SQL Server 2000的数据挖掘实现

大型数据库中的可升级数据挖掘是当今数据库研究领域的难题之一。SQL Server 是当今最流行的数据库管理软件之一,所以很容易想到在SQL Server 2000上研究在数据挖掘实现方面的主要方法。讨论了通过使用像SQL Server Analysis Service这样的典型工具来如何实现数据挖掘,且为商业组织的决定挖掘出必要的数据。     

基于SQL Server 2000下数据挖掘算法的研究

微软的SQL Server2000是当今最流行的数据库管理软件之一,研究了在SQL Server 2000上数据挖掘实现方面的决策树算法.决策树算法通过构造精度高、小规模的决策树采掘训练集中的分类知识.SQL Server 2000/Analysis Service两层结构决策树,采用了以类记数表及深度优先策略生成,在建树算法和数据库间设立数据挖掘中间件.并讨论了通过使用像SQL Server 2000 Analysis Service这样的典型工具来如何实现数据挖掘模型的创建,且为商业组织的决定挖掘出必要的数据.     

一种基于Web Service技术的数据挖掘系统

开放式的数据挖掘系统是当前挖掘系统发展的方向之一。提出了一种基于Web Services的数据挖掘系统,在对该系统进行详细分析的基础上给出了一个应用实例,由于Web Services具有较强的封装性,且接口简单,使得数据挖掘系统的集成更加灵活,大大提升了挖掘系统的性能。