基于数据仓库与数据挖掘技术的决策支持系统

本文提出了一种基于数据仓库的数据挖掘系统的决策支持系统的框架。该系统把数据仓库、数据挖掘工具和知识库结合在一起,提高了数据挖掘的效率。     

干部选拔决策支持系统中数据仓库的设计

基于数据仓库的决策支持系统是现今决策支持技术应用的主流。本文结合数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库系统、知识库系统等技术提出了一个干部选拔决策支持系统的解决方案，并就干部选拔数据仓库的设计和实现进行了分析和探讨。     

数据挖掘技术在数据仓库系统中的应用

信息技术的发展使得数据挖掘技术和数据仓库应运而生。本文介绍了数据挖掘技术和数据仓库的基本概念、应用,以数据魔方为例介绍了数据挖掘技术在数据仓库系统中的应用。     

基于数据仓库的数据挖掘研究

结合当前数据仓库和数据挖掘的发展，本文探讨了数据仓库和数据挖掘结合的必然性；提出了基于数据仓库的数据挖掘的体系结构；综述了基于数据仓库的数据挖掘的主要特征和典型应用。     

数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用

数据仓库和数据挖掘是近几年迅速发展起来的技术,主要用于构建企业的决策支持系统。文章根据数据仓库和数据挖掘技术的这个特点,并针对传统ERP系统在决策方面的不足,提出把数据仓库和数据挖掘应用到ERP中去,以数据仓库作为企业底层的数据源,再配合以各种数据挖掘技术,结合ERP的管理思想,发挥数据仓库与数据挖掘技术在决策支持方面的长处。在此基础上,探讨了基于数据仓库的采购管理系统(DWBPMS)的实现,以提高ERP中的决策支持功能。     

数据仓库与数据挖掘的关系及其安全性问题

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供了更好的决策支持和服务,同时促进了数据仓库技术的发展。从数据仓库的相关技术和体系结构分析展开研究,分析了数据挖掘与数据仓库的关系,重点阐述了数据仓库的安全性问题,展望了数据仓库未来的研究方向。数据仓库和数据挖掘二者既相互结合、共同发展,又相互影响、相互促进。数据仓库越来越广泛地运用到各个领域中,成为企业获得竞争优势的关键武器。     

基于数据仓库的数据挖掘技术分析研究

基于数据仓库的数据挖掘技术是一种对数据仓库中的数据进行深层次的加工和处理的过程,也是一种实现数据仓库决策价值的方法和工具。文中分析了数据仓库、数据挖掘等概念,并结合数据挖掘在实际决策支持系统中的应用,说明了数据挖掘的基本方法、主要过程以及发展方向。     

一种基于税务系统数据仓库的模糊数据挖掘算法的研究

文章简要的叙述了数据仓库的概念、数据仓库结构、数据挖掘的定义和方法,并提出了一般的基于数据仓库的数据挖掘系统的结构。并针对税务系统的数据仓库提出了一种模糊数据挖掘算法。     

数据仓库与数据挖掘的关系及其安全性问题

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供了更好的决策支持和服务,同时促进了数据仓库技术的发展.从数据仓库的相关技术和体系结构分析展开研究,分析了数据挖掘与数据仓库的关系,重点阐述了数据仓库的安全性问题,展望了数据仓库未来的研究方向.数据仓库和数据挖掘二者既相互结合、共同发展,又相互影响、相互促进.数据仓库越来越广泛地运用到各个领域中,成为企业获得竞争优势的关键武器.     

数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用

数据仓库和数据挖掘是近几年迅速发展起来的技术,主要用于构建企业的决策支持系统.文章根据数据仓库和数据挖掘技术的这个特点,并针对传统ERP系统在决策方面的不足,提出把数据仓库和数据挖掘应用到ERP中去,以数据仓库作为企业底层的数据源,再配合以各种数据挖掘技术,结合ERP的管理思想,发挥数据仓库与数据挖掘技术在决策支持方面的长处.在此基础上,探讨了基于数据仓库的采购管理系统(DWBPMS)的实现,以提高ERP中的决策支持功能.     

基于Web的数据挖掘算法与数据仓库的接口设计

提出了一种基于Web的数据挖掘系统中数据挖掘算法与数据仓库的接口设计方案，解决了算法与数据仓库的接口问题，实现用户通过Web浏览器动态调用算法，算法在Web环境下对数据仓库数据进行挖掘，发现有用的知识。该接口方案的通用性增强了数据挖掘系统的扩展性，有利于系统快速添加更多的新算法，以满足各种挖掘需求。     

数据仓库与数据挖掘研究进展

随着数据库应用从以事务处理为中心逐渐向以分析处理为中心转化，以数据仓库、联机分析和数据挖掘为中心的基于数据库的分析技术成为近几年来数据库界研究的热点。经过近十年的研究与应用。已经产生了很多的研究成果，建立了较扎实的理论基础，目前正在向与应用领域紧密结合(如流数据)。对现有技术进一步改造方面发展。本文对近两年这几个方向上的研究成果进行了总结。     

数据仓库技术在ERP中的应用

体系化环境的层次反映了数据与应用逻辑的抽象程度,可很好地与企业实际的部门组织结构对应起来,提高企业应用数据仓库的效率。由于数据仓库的数据量大,直接在数据仓库上进行挖掘,会影响挖掘的效率,因此数据的挖掘一般不在数据仓库上直接进行,而是要单独的建立数据挖掘库。     

基于空间数据仓库的空间数据挖掘研究

分析了空间数据仓库的特点和体系结构，在空间数据仓库的基础上提出了一种空间数据挖掘的模型结构，介绍了一些常用空间数据挖掘算法，并展望了其广阔的应用前景。     

数据迁移工具的设计研究

数据迁移就是将数据从一种数据环境移入另一种数据环境中。它不仅仅是简单的数据搬家,还涉及到数据格式的转换。本文介绍了在Microsoft公司UDA技术基础上,利用SQL语句完成常用数据库数据间迁移的设计和实现流程。这一完整的数据流程如果定期发生,就可以频繁到实时数据转换或不频繁地每月为数据仓库进行更新,因此对于数据仓库的建立,以及后续的数据挖掘都有相当的实际价值,同时对于实用的应用程序更新也具有一定意义。     

基于数据仓库的商业销售分析与决策系统的一种建造方案

本文对于商业销售分析与决策的数据仓库系统（ＤＷ）提出了一个建造方案，我们把源数据处理放在一个专用微机工作站，将处理后的数据（我们称之为成品数据）放在一个网络服务供用户进行数据分析与决策使用，从而显著地提高了系统动态分析数据的效率，通过软件合理的设计，在较低的硬件资源下可以实现数据仓库系统的建造。     

“金保工程”数据仓库与社保基金管理分析预测

通过建设"金保工程"数据仓库和开发社会保险基金管理分析系统,提供用于支持社会保险基金管理决策的信息.介绍了"金保工程"数据仓库体系结构、模型设计和分析预测功能,提出了"金保工程"数据仓库和社会保险基金分析预测系统开发方法.     

基于属性分类的数据挖掘方法

随着数据仓库的广泛应用,从数据中获取相关的知识或规则越发显得重要,各种各样的数据挖掘技术提出了出来,本文介绍一个基于数据属性值的数据挖掘方法。首先简单介绍了ＩＤ３分类技术,然后详细论述了基于属性值分类的数据挖掘的方法。该方法有两个的步骤：数据采集,整理及形成规则并化简规则。     

股市行情预报的数据仓库数据挖掘系统

本文介绍采用数据仓库(DW)、联机分析(OLAP)、数据挖掘(DM)，构建股市行情预报信息的公众资讯网的开发实践。     

基于空间数据仓库的数据采掘

文章介绍了数据采掘技术的定义、数据采掘的过程和主要技术手段以及空间数据仓库的定义、基本结构框架、处理流程和技术支持,分析了基于空间数据仓库的数据采掘特点.