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关键词： 电信数据仓库   客户流失   维表模型   启示  

摘要： 互联网背景下,网络通信与人们的生活密不可分。电信运营的服务目标是广大客户,客户流失分析一直是各大电信运营商关注的焦点之一。随着通信行业的迅速发展,电信运营记录了大量的历史数据,这既为客户流失的分析提供了原始凭证,更为客户服务业务的调整提供了方向。电信数据仓库技术能够为电信运营商的客户分析提供强大的技术基础与资料支撑,提高客户资源的分析小效率。当前,电信数据仓库在客户流失管理中仍然存在着一系列问题亟待解决。为了进一步提高对客户流失的分析,构建出基于电信数据仓库的客户流失分析新架构,从而最大程度提高电信运营的管理。

关键词： 3DGIS   可视化   数据仓库   平台  

摘要： 可视化矿山和矿区的构建技术包括建立高精度、动态更新的三维地测模型、设备模型,以及井上下一体的虚拟化环境体系,并基于高精度模型实现各类矿井信息集成应用的系列化技术。通过虚拟可视化技术展现可视化的矿山,并实现多部门、多专业、多层面的空间业务数据集成与应用,为矿山安全生产监测、危险源预警等服务。

关键词： Data warehouse requirements   MDA   Multidimensional schema   Historization   Metadata   UML profile   ORIENTED APPROACH   DESIGN   PROFILE  

摘要： Nowadays, the growing importance of modelling in software engineering is without a doubt reinforced by the blossoming of model-driven architecture (MDA). In this trend, MDA could be considered the most convenient approach to integrate the modelling process in data warehousing projects. On the other hand, decision-makers are usually unable to express their business needs in a concise way that allows getting a valid data warehouse (DW), mainly due to the lack of standard methodologies and tools devoted to supporting this situation. This fact might expand the gap between the business world and the IT world and causes troublesome difficulties to interpret and model DW requirements. Moreover, applying MDA for this kind of project requires using new tools to avoid this drawback. In this paper, we provide an MDA framework to design DW requirements and generate afterwards the multidimensional schema. The framework is based on UML profiles and presents to decision-makers a graphical tool for modelling their strategic visions in order to build the system-to-be. Besides, the proposal allows for dealing with data historization and metadata in the generated multidimensional model to perform properly the extract transform load process.

关键词： 数据仓库   海量数据   统计分析   深度应用  

摘要： 目的为构建覆盖城乡、高效畅通的妇幼保健信息化管理系统,促进信息互联互通和数据共享。方法随着妇幼保健数据的增多,海量数据使的现有的业务系统不堪重负,再加上妇幼保健系统的特殊性,对数据的处理提出了更高的要求。为解决妇幼保健部门基础情况难掌握、海量数据难分析、形势预判难准确、工作部署难精准四大难题,本文提出了构建妇幼保健大数据仓库(DW)。结果DW搭建以后,对数据资源进行深度应用。通过业务应用,充分发挥数据的价值,为各业务部门提供良好的数据支撑、工作支撑、决策支撑。妇幼保健DW的应用是一个趋势,在医疗管理的分析与决策支持方面产生了良好的效果,后期我们还要发掘更多的方法。

关键词： 数据仓库技术   综合信息系统   平台搭建  

摘要： 为了充分挖掘医院各类业务数据的潜在价值,实现了在一个应用平台就能对数据进行集成及对比分析,为医院管理决策提供支持。利用Oracle BI技术,通过加载医院临床业务数据进行主题化清洗、挖掘,并进行多维度分析展示,建立医院综合信息系统平台。在使用基于数据仓库技术的医院综合信息系统后,医院管理者可快速准确地在一个应用平台对相关医疗数据进行集成、对比,实现对医院海量信息数据的分析处理和有效利用,为辅助管理层决策提供依据。该系统的研发与应用将业务系统中的大量数据转化为辅助决策知识,提高了数据价值和信息利用效率,为医院的科学管理和决策提供支持。

关键词： 数据共享中心   数据交换层   共享数据库   数据仓库   数据交换管理  

摘要： 数据共享中心是系统间实现数据共享和交换的核心平台。为了提高数据共享中心的效能和稳定性,针对数据共享中心目前的现状与不足,提出以数据交换层、共享数据库、共享数据仓库为模块的数据共享中心架构。分别从任务周期管理、数据质量监控、数据规范建设、数据源头管理、增量同步交换、数据资源目录等六个角度来提升数据交换管理的水平和质量。通过建设一个稳定、高效的数据共享中心,高校内的数据价值将能得到充分的发挥。

关键词： 大数据   数据治理   科学决策   数据仓库  

摘要： 大数据背景下,高校信息化建设进入了一个新的发展阶段,如何全面提升数据质量、高效整合数据资源、快速形成数据资产、创新深化数据应用更好地服务于高校的精准管理和科学决策是亟需解决的现实问题。开展数据治理是提升数据管理和应用能力的有效途径,文章在阐述高校数据治理内涵和实施意义的基础上,采用问卷调查法对当前国内高校数据治理机构设置及职能定位进行调查分析,归纳总结了四类数据治理牵头部门的主要功能以及国内高校在实施数据治理时普遍面临的五个问题。从数据全生命周期管理的角度提出了高校数据治理框架,并在此基础上构建了优化数据治理实施路径四要素模型,从体制机制、统一数据平台、数据标准、队伍建设四个维度就高校如何高效实施数据治理进行了探讨,对推动高校数据治理工作进一步发展具有借鉴和参考作用。

关键词： 数据挖掘   数据仓库   医保信息管理   相关原则分析   分类分析  

摘要： 为了解决医院医保信息管理中数据结构复杂、关系网难以建立、数据分析不全面、审核难度大等问题,文中设计了医院医保信息管理系统。首先,建立数据仓库将医院医保信息进行整合,其次,设计数据挖掘模块对医院医保信息进行处理,最后应用到医院医保信息管理中去。经实验表明,文中设计的挖掘模块中改进Apriori算法的数据处理速度是Apriori算法的十倍以上,新型决策树算法的分类准确率可以达到98%以上,在增量学习中耗时是同类算法的40%以下,使医院医保信息管理的速度和准确率大幅提升。

关键词： 招聘   大数据   数据仓库   Hadoop   Hive   C4.5决策树  

摘要： 文章以Hadoop平台的强大数据存储及计算能力为依托,通过使用Hive建立数据仓库,增强了数据分析能力。通过对简历库进行关键信息提取,构建人才属性测试集,用C4.5算法建立的决策树进行简历筛选,协助HR完成招聘流程,降低时间成本,节省招聘支出,提升工作效率。

关键词： Hive SQL   上市股票数据   数据仓库  

摘要： 随着大数据技术的飞速发展,大数据技术为各行各业的数据存储和分析提供了有力的技术支撑,在Hadoop大数据集群平台构建Hive数据仓库,使用Hive SQL语句对数据进行查询、汇总和数据分析;Hive本身的数据存储依赖于HDFS分布式集群环境,Hive通过将Hive SQL转换成MapReduce程序,通过大数据集群完成并行计算。文章通过构建Hive数据仓库,通过爬虫获取到腾讯证券中大陆在美上市股票数据,数据处理后,存储到Hive数据仓库。并使用Hive SQL完成基本的数据分析、查询和数据汇总,完成DDL、DML、DQL的基本应用,并在Hive数据仓库完成表的简单查询、复杂查询、表的连接等应用。