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关键词： 旅游地理   时空数据仓库   张家界  

摘要： 张家界旅游地理时空数据仓库有助于提供旅游决策的可靠性,进一步满足智慧旅游背景下旅游者的个性化需求.本文借助时空数据仓库模型的设计方法,结合张家界旅游需求,设计了张家界旅游地理时空数据仓库模型,是对张家界智慧旅游的升级积极响应,对其他旅游目的地地理时空数据仓库的建设具有一定的参考价值.

关键词： 数据挖掘   数据仓库   成本管理   成本预测  

摘要： 在信息大爆炸和互联网崛起的时代,数据的指数级增长和企业信息需求对传统的成本管理造成了冲击,如何更好地挖掘数据中有效的信息,为成本管理提供高效的途径和方法是值得考虑的问题。而数据挖掘作为处理大数据的核心技术,可以非常高效地处理大量的、复杂的数据,因此,本文探讨了在企业成本管理中应用数据挖掘的过程和方法,以期提高企业竞争力。本文采用案例研究的方法,针对浙江省管理会计试点单位YL公司,深入研究该公司的成本管理现状,根据实际成本控制的工作现状和需求,建立了基于多维成本控制数据仓库的模型并研究了模糊聚类算法(FCM)在成本管理中的应用。具体来讲,本论文主要进行了以下几点研究:(1)对大量文献进行研读,对目前数据挖掘的研究和数据挖掘在成本管理中的应用进行了深入研究和分析,并在数据挖掘和成本管理相关理论分析的基础上,为文章的理论研究打下坚实的基础。(2)对YL公司成本数据来源复杂、数据量大和成本数据分析局限等问题,提出了利用数据仓库技术的方案,利用ETL(Extract-Transform-Load)数据源策略,把不同的数据源集成到成本数据仓库中。提出成本数据仓库的设计结构,通过建立多维度的成本分析体系,为企业管理者提供了多维度结合的成本数据,并为公司设计了多维的成本分析报表模版。(3)对YL公司成本预测方法落后的问题,选取模糊聚类分析算法(Fuzzy C-means,FCM),针对产品成本的主要组成——材料成本,进行数据挖掘分析,对其时间层面的成本进行预测,并通过误差分析得到其应具有更高的精确度。本文在分析企业实际成本管理情况的基础上,提出数据仓库技术和模糊聚类算法的应用,希望能够满足企业成本管理的需要,为数据挖掘在成本管理中的实现提供了参考和借鉴。

关键词： 人工智能   数据仓库   数据库   编码员   医疗数据   文本标注   数据治理  

摘要： 中国医院协会信息管理专业委员会、《中国数字医学》杂志社编写组编著的《中国医院信息化30年》这本书上,我写了一篇《那些年走过的HIT路》,文章开篇用了古希腊哲学家芝诺说过的一句话:"人的知识就好比一个圆圈,圆圈里面是已知的,圆圈外面是未知的。你知道得越多,圆圈也就越大,你不知道的也就越多。"在传统医疗行业经历了十五年,转战到互联网+医疗、人工智能的企业,再到近期在健康领域耕耘,把保安哲学

关键词： 服装营销   数据仓库   数据挖掘   算法分析  

摘要： 当今信息化发展速度惊人,大数据、云计算、人工智能技术应用于各行各业,给社会的发展带来了很多便利,也为我国经济的快速发展注入了新的血液。在服装行业中,我国是一个纺织服装生产大国,又是一个纺织服装消费与出口大国,将大数据技术应用于纺织服装生产与销售中可以给纺织服装产业带来更大的利润,本文主要研究在众多的数据挖掘算法中,适合服装营销的挖掘算法。

关键词： RESEARCH NETWORKS  

摘要： Big data for nursing research is complex and requires collaboration from multiple organizations. The Nursing Value Workgroup (NVW), formed from the Big Data Science initiative in 2014, plans to measure nursing value and develop new real-time metrics to monitor costs, quality, and effectiveness of nursing care through understanding the individual contribution of a nurse to a patient. The vision of the NVW is to create a warehouse that hosts data from multiple disparate data sources within multiple organizations for use in research to discover, explore, and test questions related to nursing value. Business and managerial acumen is necessary to take on governance and board development work. The collective open minds of several diverse partners including academia, practice, and industry allowed for robust discussion, freethinking, and led to development of an innovative governance structure for a nursing value research data warehouse.

关键词： 大数据   Hadoop   油气钻井信息   分布式数据仓库  

摘要： 钻井智能化是未来发展的必然趋势,油气钻井数据正以前所未有的速度增长,加上油气信息分布广泛的特点,如何对海量数据进行存储和利用是油气钻井作业中亟需解决的问题。比如对海量异构数据的存储和抽取转换方式,分布式存储的数据同步方法,处理海量数据的运算方式等。本文提出了一种基于Hadoop的油气信息分布式数据仓库模型,为解决以上问题提供了一个指导方案,所做工作有以下四个方面:首先,提出大数据环境下油气信息分布式数据仓库模型。基于油气信息的特点,结合Hadoop理论知识,提出通过HDFS实现海量油气钻井信息的存储,Hive数据仓库实现数据的大规模并行查询,MapReduce实现数据的大规模并行运算,HBase提供信息的实时服务,运用Sqoop技术与关系数据库进行信息交互。其次,对基于Hadoop的油气信息分布式数据仓库的设计。包括数据仓库主题及主题域的设计,事实表和维表的设计,数据模型的设计和数据粒度的设计,并且对数据抽取、转换和装载的过程进行论述。然后,针对海量油气钻井信息的特性对各个部分进行了优化,包括HDFS存储的优化,MapReduce运算的优化,基于Hive的油气钻井信息分布式数据仓库数据查询的优化和HBase存储的优化。最后,设计并实现了基于Hadoop的油气钻井信息分布式数据仓库系统,搭建一个Hadoop集群并且对钻井数据进行分布式存储和分析,并且设置传统方式的数据仓库作为对比组,分别对不同数据量的钻井数据进行查询运算,通过控制变量数据量的大小与运算时间绘制折线图,得出结论。

关键词： 数据仓库   ETL   数据挖掘   决策树算法   绩效考核  

摘要： 高速公路管理局在绩效考核中积累的大量数据仅仅是简单的备份、查询、统计操作,没有对绩效考核结果的成因做相应的分析,无法针对考评中存在的问题进行改进。本文将数据挖掘应用于绩效考核中有益于发掘考核结果与各种因素之间潜在的内在关系。主要研究了数据仓库建模与设计相关技术,重点分析了海量数据从原始数据源到数据仓库的ETL流程;然后提出相应的数据挖掘模型:首先对异常数据进行整理、选择历史数据某些特征作为测试属性;然后采用决策树分类算法,针对ID3算法的缺点,改进该算法使其在高速公路收费人员绩效考核方面的应用效率更高;然后将数据集进行分类运算,得到分类规则,最后对分类结果进行实际检验。利用数据挖掘中的分类与预测算法对高速公路收费人员绩效考核技术指标进行分析、挖掘,对员工的工作进行有效引导,在提升高速公路管理局运行效率的同时,提高员工自身的工作能力。

关键词： 数据挖掘   数据仓库   医院信息化平台  

摘要： 随着科技和经济的持续进步,医院建设已经逐渐变成目前我们国家十分重视的对象之一.现如今我们国家已经进入了信息化时代,越来越多的医院开始提高对于信息化建设工作的重视程度.基于这一背景,数据挖掘技术的应用率也变得越来越高.本篇文章将阐述数据技术的基本概念,探讨当前信息化建设工作存在的主要缺陷,并对于提升建设效果策略方面提出一些合理的见解.

关键词： OLAP   数据分析   数据仓库   K-means   数据可视化  

摘要： 伴随着中国全面信息化时代的来临,应用到高校“一卡通系统”中的事项越来越多,包含餐厅、浴室、图书馆门禁、图书借阅。一卡通系统的数据库中储存着海量的数据,但这些数据中隐藏着大量能够反映学生行为、习惯等的重要信息。随着大数据时代的到来以及数字化校园的普及,越来越多的学者开始注意到各大高校中的这部分数据。本文主要是研究并完成一个基于校园一卡通的应用数据分析系统,主要研究并运用聚类算法以及关联规则算法,以西南科技大学一卡通数据为基础,进行数据分析、处理。在已有的K-means算法基础上针对k值以及聚类中心点的选取做出改进并将其定义为VW-K-means算法,此次改进首先在算法初始化阶段加入Vorono i图,再对数据进行简单的处理,最终使其自主的去选取聚类中心点以及k值;然后为了确保在运行过程中可以把数据对象更快的聚类到距离最近的簇中,同时也为了能够更精确地区分出每个数据对像之间的不同,在基于Voronoi图的改进的算法上又使用加权平均值法将其准则函数加以改进,得到。并对比K-means算法以及TDKM算法,评估其聚类精度。在算法改进之后,本文提出系统详细设计需求,并完成了数据分析系统的设计,包括数据源层、数据处理层、数据仓库层以及数据服务层。利用SQL Server 2005 Analys is Services对数据源进行集成、转换、载入,然后建立数据仓库,对一卡通的消费数据进行剖析,最后采用数据可视化技术,将分析的数据结果直观地展现在用户面前。本文所完成的系统在功能上,主要有浴室分析、餐厅消费、图书馆进出及借阅分析、贫困生预测四个模块。本文把数据仓库、OLAP(Online Analytical Processing)以及数据挖掘等技术相结合,充分的运用到西南科技大学的一卡通系统中。利用相关的数据挖掘算法深入的挖掘一卡通数据库中隐藏的数据知识,是我国智慧化校园建设中必不可缺的一部分。同时,也为更为成熟的高校数据分析系统打下了基础。通过越来越成熟的数据挖掘技术,我们可以从中挖掘出各种有价值的信息,以供高校管理层充分了解师生的在校情况,做出更有利于学校管理的决策。

关键词： 政府网上采购   网上交易资金   协议商品   数据仓库   数据挖掘  

摘要： 在大数据时代,随着信息技术的发展和管理模式的创新,以互联网为核心技术的政府采购电子化模式颠覆了传统的政府采购模式,将采购管理部门、采购人、供应商、电子商务平台等多个主体联系在一起,实现了政府采购的信息共享。政府采购网上交易模式的变革,促使政府采购规模的逐年扩张,沉积了海量有价值却未被利用的政府采购数据。数据仓库和数据挖掘技术的出现给这些政府网上采购数据带来新机遇,数据仓库技术通过抽取政府采购业务处理系统的历史数据,并进行数据预处理后集成政府采购数据仓库,解决了各采购区域采购系统数据结构不一致等政府采购管理问题,为采购数据挖掘与分析提供了有效数据支撑。数据挖掘技术通过挖掘分析方法对政府采购数据仓库的交易数据进行多维分析,有助于加强采购人、供应商和财政部门的数据交流,为政府网上采购监管部门的监管工作提供了数据参考。本研究首先介绍了政府采购数据仓库工具和数据挖掘工具、相关研究技术和研究方法;然后根据政府采购网上交易模式,搭建了政府采购数据仓库;再根据政府网上采购业务流程和应用需求设计了政府采购数据仓库的从属数据集市,选择挖掘方法,建立了相关数据挖掘模型并对政府采购网上交易资金大数据进行了挖掘分析。本文主要研究成果有以下五个方面:第一,通过对政府采购网上交易业务处理系统的数据进行抽取、转换和装载处理,根据政府采购数据仓库的概念模型、逻辑模型和物理模型的设计,建立了业务资金一体化的政府网上采购数据仓库,为网上交易资金数据挖掘奠定良好基础。第二,根据政府网上采购流程和采购需求,从政府采购的申请、计划、执行和合同四个阶段整体分析了相关数据挖掘方法和分析维度,但由于数据的有限性和保密性,本文仅对政府采购执行阶段,针对政府采购文本数据、采购行为和交易资金规模变化三个方面进行具体挖掘分析阐述。第三,通过文本挖掘对重庆市政府网上采购情况进行文本信息特征提取,从商品目录、采购区域、采购单位、价格来源、供应商等维度进行词云分析,形成可理解的采购知识,为判断全年政府网上采购交易规模情况提供参考。第四,通过关联规则挖掘对政府网上采购交易订单号和商品目录进行分析,发现协议商品之间的相关性,为采购人快速找到合理价格的协议商品提供数据参考,力图提高采购效率,节约采购资金。第五,通过时间序列算法对政府网上采购协议商品数码相机的逐期成交资金数据进行分析,预测未来一段时间政府采购数码相机的成交金额。以时间为维度,从采购单位、采购区域等多角度对采购的数码相机进行分析,为采购人在采购协议商品时提供价格参考,为下一阶段政府网上采购资金的预算管理提供参考。本文为了满足政府采购数据仓库和网上交易资金数据挖掘需求,采用MySQL作为数据仓库管理工具,R语言作为数据挖掘分析工具。重庆市政府网上采购业务系统是MySQL数据库管理系统;R语言拥有强大的程序包和可视化功能,操作简单,可理解性强,和其他平台或工具并行使用,就能充分发挥其优势。基于此,本文将MySQL和R结合使用,通过RODBC数据包连接集成的数据仓库,获取经过预处理后的政府采购历史数据并进行数据挖掘及相关分析。