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.     

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.     

基于数据仓库与数据挖掘技术的决策支持系统

数据仓库是数据库技术应用的拓展,建立在数据仓库基础上的数据挖掘技术为决策支持系统提供了新的解决方案。本文对数据仓库和数据挖掘技术及其在决策支持系统中的应用进行了分析与探讨。     

数据挖掘在保险分析中的应用

数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程.该文阐述了数据挖掘的技术,基于车辆险重点探讨了数据挖掘技术在保险产品分析中的应用,包括数据仓库的建立、数据挖掘主题的定义和数据挖掘的过程.     

数据挖掘技术在金融行业中的应用

随着信息化进程的快速推进,数据挖掘成为一种新兴的信息处理技术,其主要特点是对数据仓库中的大量行业数据进行抽取、转换、分析和建模工作以获取辅助决策的关键信息。目前数据挖掘在众多行业都得到有效应用．例如在金融业可以协助企业建立交易规则．增加企业把握市场的能力。     

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。     

数据挖掘技术在财经领域的应用

介绍了数据仓库技术和数据挖掘技术在财经领域的应用,分析了其应用特点,给出了在数据仓库条件下对各类财经数据进行数据挖掘的分析。     

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。     

数据仓库的填充与访问

数据仓库是连接底层数据源与上层应用的枢纽。该文介绍了数据仓库的填充(与数据源的连接)和数据仓库的访问(与应用界面的连接)技术,包括与数据库数据源和非数据库数据源的连接以及采用组件工具访问数据仓库的方式和实现方法。     

平行数据:从大数据到数据智能*

为了解决实际问题,大数据分析处理系统需要获取数据,然而实际场景中收集到的实际数据通常不完备.另外,大多数问题的解决方案通常是由问题引导或者仅仅进行数据分析,运行参数调整和设定带有较大的盲目性,难以达到应用的智能性.为此,文中提出平行数据的概念和框架,根据实际数据经计算实验产生真正的虚拟大数据,结合默顿定律,以期待的解决方案与问题进行广义对偶,引导大数据聚焦到实际问题.实际数据与虚拟数据动态互动,平行演化,形成一个虚实相生、数据动态变化的过程,最终使数据具备智能,进而解决未知的问题.平行数据不但是一种数据表示形式,更是一种数据演化机制与方式,其特色是虚实互动,所有数据的动力学轨迹构成了数据动力学系统.平行数据为数据处理、表示、挖掘和应用提供了一个新的范式.     

基于数据抽取器实现数据挖掘

通过定义ＳＯＬ数据挖掘抽取器,设计了数据挖掘算法和数据库管理系统的接口的框架体系。并通过一个常用的数据挖掘算法简单贝叶斯算法说明了这种标准的ＳＯＬ数据挖掘抽取器的适用性。     

数据处理中的数据交换问题

为有效地解决实际问题,可能要使不同语言进行混合编程,这样就涉及到数据的传递和不同类型的数据文件之间的转换,这里讨论几种常用数据交换问题。     

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。     

数据仓库中的数据集成转换

本文首先提出了数据仓库中数据集成的一个总体框架，然后列举了在数据转换中可能遇到的主要问题，最后根据这些转换规则，给出了一种描述性脚本语言来描述这些规则，继而给相应的处理模块解析处理。     

数据网格的数据管理策略

数据网格的目标是使数据密集型的高性能计算和数据密集型的数据共享事务处理及科学研究成为可能，数据网格主要包括数据存储系统和数据管理系统两大部分．数据管理系统对所存储的数据进行管理，主要包括数据的传送和复制等操作．文章对数据管理策略进行了详细的分类评述并且讨论了目前数据管理系统中的某些局限性和进一步的工作．     

一种数据仓库的多维数据模型

数据模型是数据仓库研究的核心问题之一.很多研究表明,传统数据模型(如实体联系模型和关系模型)不能有效地表示数据仓库的数据结构和语义,也难以有效地支持联机分析处理(on-line analysis processing,简称OLAP).最近,人们提出了几种多维数据模型.但是,这些多维数据模型在表示数据仓库的复杂数据结构和语义以及OLAP操作方面仍显不足.该文以偏序和映射为基础,提出了一种新的多维数据模型.该数据模型能够充分表达数据仓库的复杂数据结构和语义,并提供一个以OLAP操作为核心的操作代数,支持层次结构间的复杂聚集操作序列,能够有效地支持OLAP应用.该数据模型支持聚集函数约束的概念,提供了表示层次结构间聚集函数约束的机制.     

数据仓库与数据挖掘技术

数据挖掘是一新兴的技术,近年对其研究正在蓬勃开展。本文阐述了数据仓库及数据挖掘的相关概念,做了相应的分析,同时共同探讨了两者共同发展的关系,并对数据仓库与挖掘技术结合应用的发展做了展望。