对于数据仓库和数据挖掘的理解

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,数据挖掘为之提供更好的决策支持和服务,同时促进数据仓库技术的发展。主要介绍这两者的概念、应用,以及它们之间的关系。     

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。     

数据仓库技术研究和应用探讨

数据仓库是信息领域中近年来迅速兴起的一种技术。本文对此技术和应用进行了广泛的探讨。数据仓库的关键技术在于联机分析处理、数据挖掘。本文讨论了OPLA的实现,介绍了DM的技术。并结合电力系统的实际情况,提出了电力系统数据仓库解决方案。     

数据仓库和数据挖掘

Making a business decision using data from severaldifferent enterprise databases can be complicated. Data warehousesconsolidate data into a central repository and give you the OLAP toolsnecessary to retrieve data pertinent to the solution.DefinitionA data warehouse is used to consolidate this data into a central storeand to arrange it to make analysis easier, which means the data is lessnormalized than your traditional application database. Data is typicallytransferred in batch to the centra…     

数据仓库、数据挖掘和OLAP分析及其应用实例

在日益激烈的市场竞争中，海量信息的存储、挖掘而得到的任何与消费者行为有关的信息对商家来说都是非常宝贵的。概要介绍了数据仓库、数据挖掘和联机分析处理（O－LAP分析）等概念，并介绍了一个工具SAS及其在网站访问量分析中的应用实例。     

以数据仓库和OLAP技术为基础的税务决策支持系统的研究和应用

本文介绍了数据仓库和ＯＬＡＰ技术的有关概念和内容,为读者了解这些技术提供了一个较全面的视图,同时,我们提供了一个才气仓库和ＯＬＡＰ技术应用实例的概貌和结构,以期读者对这些技术有进一步理解。     

基于数据仓库的决策支持系统

基于传统数据库的决策支持系统存在数据分散、数据规范不统一、数据可分析能力低等缺点，文中针对这些缺点提出基于数据仓库的决策支持系统概念模型，并以实际应用说明、验证其概念模型。     

基于数据仓库的销售管理决策支持系统的研究与实现

针对现有的销售管理信息系统对决策支持的不足,本文提出一种基于数据仓库技术的解决方案,给出了系统体系结构、数据仓库模型以及联机分析处理策略,并对系统实现的关键技术进行了阐述。     

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。     

气象行业的数据仓库建立及数据挖掘

本文概述了现阶段气象数据仓库应包含的内容以及气象数据仓库的设计,利用联机分析处理和数据挖掘技术使气象研究人员获取对其有用的气象数据,并用SQL SERVER平台完成对气象数据仓库的设计,为气象研究提供支持.     

数据仓库与数据挖掘技术的研究与应用

讨论了数据仓库的构建方法和数据挖掘技术的应用,介绍了使用分析服务器构建数据仓库及进行联机分析的方法,实现了一个利用决策树算法建立模型对顾客的信誉度进行分类的实例。     

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,以提高ERP中的决策支持功能。     

数据仓库挖掘技术在决策支持系统中的应用研究

本文在论述数据仓库、数据挖掘和决策支持系统的基本概念决策支持系统的应用模式,针对2种典型的企业应用提出了解决方案.     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。     

数据仓库和数据挖掘在高校决策支持中的应用研究

运用高校学生成绩、学籍等相关数据,创建高校学生成绩分析的数据仓库,运用ID3算法实现基于学生成绩等级的决策树挖掘模型的构建,由决策树提取分类规则,并利用Analysis Services工具进行挖掘验证.     

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。     

数据仓库初探

作为未来数据库技术的一个新的发展方向,BW技术与DB技术的结合产生的集成一致的环境,将使企业在决策中更快地获得更准确的信息。本文着重阐述了数据仓库的基本概念、特征、有关术语和体系结构,并介绍了数据仓库的发展前景。