数据仓库技术及其应用

本文首先对数据仓库的定义与基本概念进行了描述；然后对建立数据仓库的目的和方法作了说明，并对数据仓库的特点作了简单介绍；接着对数据仓库的国内、外发展及产品情况进行了介绍；最的对数据仓库在ＭＰＰ环境的运行，以及数据仓库在特种信息领域的应用作了较为深入的探讨。     

数据仓库的实现技术

70年代起,为满足现代管理的需要,人们在管理信息系统的基础上发展了以数据分析和建模定量分析为基础的决策支持系统,向决策者提供决策所需的信息,其核心部分是大量被良好管理着的数据。传统的数据库技术在数据共享、数据与应用程     

浅析数据仓库技术及其实现

本文在简要论述数据仓库技术产生背景的基础上，对数据仓库技术进行了介绍，并分析了实现这一技术的方案，希望对将要建立数据仓库的企业有所借鉴，使数据仓库能够为企业提高经济效益起到良好的促进作用。     

数据仓库实现过程中的关键技术

本文介绍了数据仓库的概念和特点，详述了数据仓库实现过程中的几个关键技术，即数据仓库的设计方法、数据源的选取、数据的整理和加载、前端数据展示等。     

数据仓库多维分析模型的设计

该文介绍了建立数据仓库多维分析模型的理论基础,提出了一种气象数据仓库多维分析模型的设计方法,并展现了具体的实例,为数据仓库的分析型环境准备了必要的、切实可行的实践基础。     

数据仓库意味着什么

本文介绍了有关数据仓库的定义和建立数据仓库的意义，并详细阐述和辨析了有关术语和基本概念，对商业智能工具进行了分类并介绍了各自的优缺点和使用范围，以期对潜在用户购买产品有所帮助。     

数据仓库及其相关技术

数据仓库是90年代信息系统构架的中心。数据仓库技术是信息处理领域一项重大的技术创新。本文详细地阐述了数据仓库的概念，分析了其数据结构和体系结构以及数据仓库的基本特征；同时给出了开发一个数据仓库的基本流程，讨论了与数据仓库相关的OLAP、多维数据库等技术。一、概述一个组织（公司或企业）每天会产生或收集到大量的营运数据（operationaldata），如订单、库存等。这些营运数据的捕获和维护几乎都是由相关部门来负责的，尽管这些数据精确、可靠，但是许多组织并未从中获得有价值的信息，没有实现从数据到信息的转换。原因在于…     

基于Web的数据仓库技术

本文的目的是对基于Web的数据仓库技术进行回顾,探讨数据仓库当前形式的局限性,然后引入基于Web的数据仓库技术,并介绍企业如何利用它来克服传统数据仓库的不足。给出一个模型使读者更容易理解基于Web数据仓库的构成。本文也讨论了企业在采用这项技术过程中可能面临的挑战及对策。     

数据仓库技术及其实现

数据仓库是近年来信息领域发展迅速的一门学科.该文就数据仓库产生的背景,数据仓库的概念、基本特征体系结构进行了论述,并提出了实现数据仓库的基本步骤和应注意的问题.     

数据仓库技术浅析

论文阐述了数据仓库的概念，与数据库的区别，体系结构，参照结构以及该技术的发展现状等方面的内容。     

数据处理新技术--数据仓库

本文从数据仓库产生的背景入手,阐述了数据仓库的含义及应当作为数据仓库的体系结构,重点介绍了数据仓库系统的基本组成和主要特征,数据仓库的自项向下／自下而上的开发方式,数据仓库应用实例,实现数据仓库关键技术及研究方向。     

数据仓库建设中数据处理技术的研究

数据仓库建设是一项巨大的工程,数据处理又是其中至关重要的一个环节。本文从数据处理过程中数据收集、数据清洗、数据转换和数据质量评估几方面说明数据处理过程中常出现的问题及其解决方法。系统已在银行业务中予以实现。     

数据仓库和数据采掘应用研究

随着人们处理的数据量的成指数增长，数据库技术有了新的应用和研究课题－数据仓库和数据采掘，本文介绍了数据仓库和数据采掘的思想和特点，并指出了它们的研究内容及应用前景。     

数据仓库中的数据提取

数据仓库的思想和工具在企业中得到了越来越广泛的体现和应用,在当前典型的数据仓库应用中,数据仓库的填充或者说数据的提取,转换和加载是设计人员遇到的最大挑战之一,预计在数据仓库的设计过程中,80％的努力都将用于此过程。该文从工程角度介绍了数据提取、转换和加载的过程和实现方式,并介绍了4种可灵活应用的数据提取方法。     

地物波谱数据仓库系统设计研究

典型地物波谱特征是遥感仪器波段选择的依据,是遥感解译的基础。我国已经积累了大量的地物波谱数据,而且即将获得更多的地物波谱数据。如何有效地管理数据?从观测波谱数据中挖掘出观测间隙的波谱数据?该文按照参数配套原则,提出用树状结构的事实表和分维表实现数据管理。基于相关作物模型和数据挖掘方法采掘观测间隙的光谱数据,并用北京顺义野外实验SE590波谱数据为实例介绍一种地物波谱数据仓库系统的设计。     

数据仓库中的索引技术

本文介绍了数据仓库中几种索引的建立与维护,并就各种方法的优缺点进行了讨论与比较。     

刑侦数据仓库模型设计与数据挖掘技术应用

针对当前刑侦海量档案数据信息,首先在分析其数据跨平台、复杂化和多样性特点的基础上,设计了刑侦数据仓库的概念模型、逻辑模型和物理模型;接着针对刑侦数据仓库及数据挖掘技术,对已有的刑侦档案数据进行信息整合和数据挖掘,获取大量的有用知识,这些知识在促进刑侦研究工作的同时,对一线的实际刑侦工作具有很大的参考价值;最后,文章给出了面向刑侦档案数据信息的仓库模型,针对其数据挖掘系统框架提出了相应的数据挖掘方法,为进一步的刑侦数据信息联机分析处理和有用信息挖掘以及为公安安全防范决策服务。     

数据仓库及联机分析处理

主要介绍数据仓库基本特征，体系，结构，ＣＬＤＳ设计方法，以及基于数据仓库ＯＬＡＰ的ＲＯＬＡＰ和ＭＯＬＡ两种方法。     

数据仓库上的Gcube操作

1 问题的提出商业和企业界认为,数据仓库上的联机分析处理(OLAP)应用是决策分析的关键。支持OLAP应用的多维数据模型正在得到人们的普遍接受。在多维数据模型中,数据记录中的某些域或属性被选作度量属性,其它域或属性被称为维属性或函数属性。在多维数据库中,具有相同函数属性值的数据记录的度量属性值集合组合为一个聚集值(通过聚集函数)。多维数据库可以视为由维属性值索引的多维数组,每个数组单元存储相应的维属性值组合所对应的度量属性值集合的聚集值。以后,在不引起混淆的情况下,我们把多维数据库简单地称为关系。多维数据库通常也称为Cube。人们把产生多维数据库的