铝电解生产数据的OLAP分析

铝电解生产过程中计算机控制系统实时采集并存储大量的生产数据，这些数据包含着丰富的、难为人们通常所能发现的生产际过程中各种因素之间相互影响、相互作用的宝贵信息，提取和利用这些信息对于人们加强对生产过程的认识、提高控制和管理水平具有重要的意义。本文中建立了存储铝电解生产过程数据的数据仓库，应用OLAP对生产数据进行了分析处理，通过数据透视图给出对效应系数、电流效率、槽电压、原铝出铝量等的分析结果，并主要以效应系统为例给出通过OLAP快速直观地查询和浏览生产过程的历史数据、提供进行生产管理决策的依据。     

OLAP在电站生产过程数据分析中的应用研究

随着实时/历史数据库在电厂中的广泛应用,海量的生产数据得到长期地在线保存,如何分析这些数据所蕴含生产过程的运行规律,对于提高生产管理及决策水平具有重要意义。本文首先给出了电站机组联机分析处理（On-Line Analysis Processing,简称OLAP）系统结构,然后对电站运行机组的经济性、安全性、环保性主题进行设计;以经济性分析为例,给出了经济性工况分析主题数据仓库的建立、利用OLAP技术进行多维分析的实例。实例表明,利用OLAP技术能有效地展示数据间的关系,反映过程的运行状况及运行规律。     

海量多维数据的存储与查询研究

基于数据仓库的OLAP系统是当前海量多维数据分析的主要工具。随着信息技术的发展,海量多维数据的规模急剧增长,结构日益复杂,OLAP系统的性能严重下降,已经无法满足人们的数据分析需求。基于分布式计算系统Hadoop给出了新的海量多维数据的存储方法和查询方法。设计了HDFS上的列存储文件格式HCFile,基于HCFile给出了海量多维数据存储方案,该方案能够提高聚集计算效率,并有很好的可扩展性。同时,利用多维数据的层次性语义特征,设计了维层次索引,并给出了利用维层次索引和MapReduce进行聚集计算的方法。通过和Hive的对比实验,表明了数据存储方案和查询方法能够有效提高海量多维数据分析的性能。     

提高0LAP系统性能的方法研究

1.引言随着市场竞争的日趋激烈,近年来企业更加强调决策的及时性和准确性,这使得以支持决策管理分析为主要目的的应用迅速崛起,这类应用被称为联机分析处理(OLAP),OLAP应用主要是指通过各种即席复杂查询,对数据仓库中存储的数据进行各种统计分析的应用。由于各种OLAP查询涉及大量的数据,非常复杂,并要求比较快的响应速度,因此除了研究如何形式化描述OLAP查询与操作外,还需要研究各种OLAP查询和处理的有效方法。本文首先介绍OLAP的概念和分类,然后研究了提高OLAF系统应用性能的主要的技术。文章的第四部分分析ROLAP和MOLAP两种方式的优缺点,给出了一个结合ROLAP和MOLAP的查询解决方案。最后给出结论和进一步的研究方向。     

基于数据仓库的OLAP技术的研究

随着数据处理技术在企业的成功应用,企业积累了大量的生产、科研和业务数据,为了解决企业决策人员面对浩瀚如烟的数据却很难及时获得决策支持信息的问题,许多企业已构建了数据仓库,并且通过使用联机分析处理OLAP技术可以使决策人员从数据仓库中获取有用信息。本文介绍了数据仓库技术和OLAP的基本概念,分析阐述了基于数据仓库的OLAP的三种存储机制,及联机分析处理OLAP在数据仓库应用中的作用。重点研究了基于关系型数据库的ROLAP(RelationalOLAP)技术,主要介绍了ROLAP的特点,ROLAP的两种模型:雪花模型与星型模型,以及OLAP的多维分析技术。     

数据仓库的存储优化设计

随着数据仓库逐渐成为企业决策支持的重要技术手段,对数据仓库的存储能力与性能的优化问题日益成为人们重视与关注的焦点之一。该文在数据仓库的模型结构以及数据分析过程中所采用的一些算法进行分析的基础上,对数据仓库与OLAP的数据存储方式以及优化的方法进行了深入的讨论,并在此基础上提出了一个通过数据分割技术存储细节数据,利用分层的方式来存储聚合数据,通过提高系统的并行处理能力来改善数据仓库系查询访问的效率的存储设计优化方案。     

基于数据仓库的OLAP技术的研究

随着数据处理技术在企业的成功应用，企业积累了大量的生产、科研和业务数据．为了解决企业决策人员面对浩瀚如烟的数据却很难及时获得决策支持信息的问题，许多企业已构建了数据仓库．并且通过使用联机分析处理OLAP技术可以使决策人员从数据仓库中获取有用信息本文介绍了数据仓库技术和OLAP的基本概念．分析阐述了基于数据仓库的OLAP的三种存储机制，及联机分析处理OLAP在数据仓库应用中的作用。重点研究了基于关系型数据库的ROLAP(Relational OLAP)技术，主要介绍了ROLAP的特点，ROLAP的两种模型。雪花模型与星型模型．以及OLAP的多维分析技术。     

OLAP技术在油田开发中的研究与应用

基于数据仓库的OLAP数据分析技术可以辅助油田决策的需要,给出了OLAP分析模型的形式定义和OLAP分析模型上的多维操作,讨论了OLAP分析模型设计思想,设计了油田开发数据的OLAP分析模型,并给出了油田开发数据的OLAP分析结果。实践表明,OLAP技术较好地满足了油田生产开发的决策需要。     

SQL Server增OLAP

Microsoft SQL Server OLAP Services的最终特性和附加的独立软件开发商(ISV)支持,于本月公之于众。这些特性将使Microsoft SQL Server 7.0在今年晚些时候发行时成为可提供企业级OLAP解决方案的平台。定于1998年第四季度发售的Microsoft SQL Server 7.0将提供包括回写、成员属性、分布式查询解析等特性。微软已在Microsoft SQL Server OLAP Services中实现的回写具有事务型语义和多用户并发功能。这种特性使用了Microsoft SQL Server OLAP Service中的分层架构和分组,并使用关系数据库来管理事务。回写除为独立软件开发商和客户应用程序提供假设分析以外,还提供了进行财务预算和预报的功能;成员属性则使用户能够查询存储于多维OLAP立方体中的额外信息。这些属性可同常规一样用来对OLAP数据进行     

OLAP在企业中的多维数据分析研究

分析了OLAP的特点,进行数据仓库存储方式的构建和多维数据分析功能的实现。引入动态的OLAP多维视图分析,决策者可以从各种维度对销售数据进行审视,进行切片、切块、旋转和钻取等OLAP基本分析操作。文章介绍了组织用于OLAP的多维数据结构。用OLAP进行销售数据多维数据分析。     

基于OLAP技术的零售业经营分析系统模型的研究

数据仓库和联机分析处理(OLAP)技术是信息技术领域的新兴技术。使用OLAP技术可以将零售业中大量源数据有效地转化为有用的决策信息,并服务于决策过程。文中根据零售业经营分析业务提出的基于三层系统的实现方案,解决了传统的OLTP系统所无法解决的大量历史数据的使用问题以及用户所面临的基于大量历史数据统计问题。     

数据仓库在生产连续型企业库存控制中的应用

本文通过对生产连续型企业库存控制的特点分析，指出了仅仅利用传统的基于事务处理的管理信息系统和决策支持系统(DSS)解决该类库存控制决策分析问题的局限性，提出了采用数据仓库技术的必要性，并分析了传统决策支持系统的不足之处以及数据仓库(DW)技术对DSS的支持，设计了一种利用DW技术和数据挖掘(DM)、联机分析处理(OLAP)等
数据仓库工具提供库存控制决策支持的方案。     

基于数据的铝电解槽况分类

铝电解生产数据中所存在的隐藏信息,是判断槽况状态的重要依据。根据铝电解的工艺原理,分析了工艺参数对铝电解槽况的影响;根据铝电解的数据特点,提出了利用模糊聚类的方法分析槽况。针对铝电解生产数据的存在噪声的问题,提出了具有除噪功能的FCM算法（NCFCM算法）,以解决因传统FCM算法对孤立点敏感而陷入局部最优的问题;利用NCFCM算法对某铝厂的实际生产数据进行聚类分析。研究结果表明,利用NCFCM算法对槽况聚类的正确率达到90%以上,聚类结果可以为铝电解生产提供参考。     

基于数据立方体的数据仓库安全控制

针对数据仓库与在线分析处理(OLAP)系统存在的数据仓库非法访问和敏感信息间接推理问题,在原有统计数据库安全体系架构的基础上,构建OLAP的3层安全控制体系架构,并结合该架构提出一种新的基于数据立方体的推理控制方法。该方法先预防m维推理,然后清除一维推理,简化了m维推理的检测过程。     

基于数据仓库和OLAP技术的证券交易系统的实现方案研究

数据仓库和联机分析处理(OLAP)技术是信息技术领域的新兴技术,而如何应用到证券交易中是证券业面临的问题。建立证券交易数据仓库并使用OLAP技术,可以将大量源数据有效地转化为有用的知识信息,并服务于决策过程。基于数据仓库的证券交易系统就是在面向信息处理的联机事务处理(OLTP)系统的基础上并引入数据仓库和OLAP技术而发展起来的。论文结合证券交易业务提出了系统实现的解决方案,并给出了基于证券交易业务的数据仓库的体系结构、逻辑模型、粒度模型,以及基于证券交易业务的联机分析处理(OLAP)系统的实现方法。     

基于OLAP技术的实验室分析系统的设计与实现

OLAP通过快速、一致、交互地访问各种可能的信息视图,帮助数据分析人员、管理人员、决策人员洞察数据的奥秘.掌握隐于其中的规律.在实验室分析系统中采用OLAP技术,能够协助处理数据库中庞大的数据,并将之转化为有用的信息,从而实现对数据的归纳、分析和处理.     

基于Hadoop平台的OLAP煤炭销售数据分析系统

针对煤炭销售数据量大而信息量少的问题,开发了基于Hadoop平台的OLAP煤炭销售数据分析系统,介绍了系统设计思想及架构,并以销售量统计为例阐述了实现数据深层次快速挖掘和直观显示的具体过程。该系统利用Hadoop云平台对数据进行ETL处理,创建Hive分布式数据仓库,并采用Hive的HQL语言进行OLAP统计分析,能够快速、准确地实现对销售量信息的多层次、多角度、深层次的数据挖掘、统计和分析,并直观、多角度地反映数据分析结果。     

A relational–XML data warehouse for data aggregation with SQL and XQuery

Integrating information from multiple data sources is becoming increasingly important for enterprises that partner with other companies for e‐commerce. However, companies have their internal business applications deployed on diverse platforms and no standard solution for integrating information from these sources exists. To support business intelligence query activities, it is useful to build a data warehouse on top of middleware that aggregates the data obtained from various heterogeneous database systems. Online analytical processing (OLAP) can then be used to provide fast access to materialized views from the data warehouse. Since extensible markup language (XML) documents are a common data representation standard on the Internet and relational tables are commonly used for production data, OLAP must handle both relational and XML data. SQL and XQuery can be used to process the materialized relational and XML data cubes created from the aggregated data. This paper shows how to handle the two kinds of data cubes from a relational–XML data warehouse using extract, transformation and loading. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

商业智能在构建高校知识门户中的应用研究

针对当前高校一卡通数字化校园,提出了以数据仓库技术为核心、以联机分析处理技术和数据挖掘技术为手段,整合当前高校各种应用系统的核心业务数据,分析并挖掘数据隐藏关系,提取有用信息,构建统一的决策型知识门户。