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关键词： 二维码识别   移动互联网   会员管理   服务器端   架构设计   数据仓库  

摘要： 近年来随着会员卡商户的迅速崛起，每个消费者手中都有少则几张，多则近百张的会员卡片，然而由于身边空间有效，无法同时管理所有的会员卡,又会常常遇到某商户在对会员打折却苦于没有携带会员卡无法享受折扣的尴尬,会员卡片本身往往没有更多信息量，在网络化虚拟化程度日渐加深的今天越来越失去了光辉。另一方面，会员制营销对商户而言也要应对大量的发卡成本、宣传成本及维护成本，因会员卡未带无法享受优惠的政策也在蚕食商户诚信，仅只能通过手机短信的方式来进行促销也无法真正做到精准营销，因而也渐渐受到冷遇。\n 为了解决传统会员卡营销所带来的诸多问题，本文提出了一种基于手机二维码验证的移动互联网会员管理方案，使得消费者仅需携带现在人人必带的手机即可完成会员认证，可以协助店员完成正常消费、积分、积分、优惠券和储值的查询及使用，帮助消费者在手机上管理好其在所有商户的传统会员卡，帮助商户管理者在互联网上随时查看旗下门店的运营状况，结合报表及数据挖掘，进行真正有效的会员制营销。\n 本文描述了此套方案的总体解决方案，拥有三套子模块方案，即服务器端架构方案、BS后端会员管理平台架构方案及前端会员识别系统的架构方案。服务器端及数据库端采用Windows Server+.Net Framework3.5+MySQL+NHibernate等技术完成了数据仓库的建设及维护，对数据库的快速CURD操作， RSA身份认证机制，功能模块的动态可扩展设计及服务器端版本快速切换解决方案等。后端会员管理平台采用Browser/Server架构，由HTML+Javascript+JQuery技术建立了可移植并且适配多数浏览器的商户会员操作平台，完成了会员管理、营销管理、门店管理、品牌管理、报表查看等管理操作。在前端会员识别系统中，考虑到商户门店智能环境的区别，本文分别针对平板电脑及电脑网页作为不同的发布平台，分别利用其内在技术加入二维码识别技术，配合消费者的手机客户端软件，形成了一整套完整有效地会员管理解决方案。\n 经过系统集成、测试及调试，本文所介绍的基于二维码识别的移动互联网会员解决方案最终稳定运行在多家门店，消费者对此非常满意，商户也提升了客户回头率获得了业绩的提升。

关键词： 网络告警   商业智能   数据仓库   关联挖掘   关联规则  

摘要： 近几年，云计算和物联网迅速崛起，全球的信息量已膨胀至空前的数量级，海量信息急驰在信息高速公路上，网络不可避免的会产生大量的故障和告警，及时定位并排除故障，恢复网络畅通，显得十分必要和紧迫。目前，在网络告警的综合管理中，网络告警的数据库之间相互独立，数据库内部的信息深度交织。因此，需要引进商业智能技术，用数据仓库技术与数据挖掘技术联合攻坚。先用数据仓库技术集成各数据库信息，再用数据挖掘技术提炼“知识”。\n 论文的研究经历了“实践-遇惑-研究-实现-应用”的历程。以网络运营商的外部数据源为研究起点，以从海量告警中挖掘故障信息为研究动机，展开研究实践。基于网络告警设计商业智能解决方案的整体框架，依照框架逐个实现分析和挖掘两大模块。首先，建立网络告警数据仓库，将告警的信息孤岛汇集成片，完成解决方案的数据层构建;建立多维数据集，从多角度对数据立方体作“CT”，分析确定数据挖掘模型，实现分析模块的功能。然后，基于挖掘模型，给出一套编码序列数据库构建方法，为数据挖掘提供规范的挖掘数据源;对比分析经典关联挖掘算法的特点和适用性，选出最优经典算法，分析最优算法中的缺陷，并基于网络告警数据的特征，给出一种约束投影关联挖掘改进算法。在算法的挖掘耗时和挖掘结果两方面，通过实验数据验证算法的合理性和有效性，完成挖掘模块的理论研究。最后，将编码序列库构建方法和约束投影关联挖掘算法应用于解决方案的挖掘模块中，实现挖掘模块的功能。最终完成了整套解决方案的构建。该方案可全局地分析模型，动态地调整模型，挖掘告警的关联规则，为网络故障的排除提供技术支撑。将网络告警商业智能解决方案应用于重庆移动的实际告警分析，实践验证了该方案的可行性和实效性。\n 通过以上的研究与实践，论文将商业智能技术引入网络告警的综合管理与分析中，并将编码序列库构建方法和约束投影关联挖掘算法应用于其中，为网络告警的综合管理和分析探索出一条具有实际参考价值的新途径。

关键词： 预算执行信息系统   升级改造   编报效率   交互平台   数据仓库  

摘要： 本论文来源于财政部门预算执行信息系统（二期）的升级改造项目。根据财政部门对预算执行信息系统（一期）推广应用情况，针对各级财政部门结合实际业务在新时期提出新的业务需求，运用.NET及C#等技术，对现有的预算执行信息系统进行升级改造，构建一个面向财政对象的采集、处理、共享预算执行信息的数据仓库，搭建数据分析、绩效评价、收支预测、决策支持的一体化平台，为加强财政科学化、精细化管理提供良好的技术支撑。最终目标是通过对本系统升级改造提升财政部门报表编报效率，实现对财政经济未来走势科学研判和财政部门之间的信息交流。在项目开发过程中，运用软件工程的方法，详实系统的分析了项目使用者的具体业务需求，并按照实际需求研究设计如何完善预算执行信息系统财政收支数据采集处理、建立数据预测分析及信息发布交互平台三大功能模块。通过对其它自动化系统和有关文献资料的研究、分析，结合财政部门的实际情况，应用现有技术，设计了具体的实施方案，最终完成了本项目的设计与实施。通过项目的设计与实施，总结出在开发过程中应灵活运用软件工程各阶段的相关技术，总结项目特点，并在项目的各个阶段完成项目阶段性成果。

关键词： 数据查询   物化视图技术   事务数据库   动态数据仓库  

摘要： 在数据库应用系统中，加快数据查询的执行速度非常重要。数据仓库技术通过对源数据库的数据提前进行归纳、分析、整理，从而提高了查询速度。动态数据仓库针对传统数据仓库更新周期长，只支持历史数据等缺点进行改进，可以直接获取数据，实现秒级别更新，从而可以应用到实时报表的生成功能中。但是动态数据仓库的成本较高，很多中小企业无法承受。为了节约成本，在事务数据库中利用物化视图技术，将查询进行预处理并将结果保存到事务数据库中，可以模拟动态数据仓库的效果，但实际中受到空间、时间的限制，不可能将所有视图物化，所以必须选择一部分视图进行物化，而且随着查询集的变化，物化视图集也需要调整，本文正是基于这一问题提出改进动态物化视图选择算法，设计轻量级动态数据仓库来解决事务数据库中生成报表慢的难点。主要工作如下：\n 1.深入分析了物化视图选择问题的基本研究方法，并对此问题进行了形式化描述；仔细分析了现有的经典算法，并且对比分析了这些算法各自的优缺点，为我们提出改进算法奠定了基础。\n 2.提出了改进动态物化视图选择算法，吸收了即时动态调整算法和批量更新算法的优点，并提出了查询时间和用户体验结合的综合指标，并增加了权重系数，为重要视图或重要用户提供更高的权重，从而整体提高整个系统的性能或某个重要用户的体验，还引入衰减因子使得历史查询数据对当前决定能有合适的作用。\n 3.结合某跨国金融公司的开发实例，将本文提出的改进动态物化视图选择算法应用其中，设计轻量级动态数据仓库来解决报表生成慢的问题，实验证明查询性能有明显的提升。

关键词： 数据仓库   日志挖掘   商业智能   OLAP工具   查询推荐技术  

摘要： 数据仓库(Data Warehouse，DW)及商业智能(Business Intelligence，BI)技术的快速发展，使得基于数据仓库的联机分析处理(Online analytical processing，OLAP)工具得到广泛的应用。然而数据仓库复杂性的提高使用户通过OLAP浏览和分析多维数据的过程变得越来越繁琐。面对海量数据，用户通常不能确定其下一步查询是什么。\n 为了提高用户运用OLAP工具进行查询分析的效率，将查询推荐技术引入OLAP领域。本文重点研究OLAP领域下的查询推荐技术，提出了基于连续模式的OLAP查询日志挖掘及推荐方法。本文的主要研究工作和贡献如下：\n 1)完善了从日志文件中提取用户操作序列的方法。当日志文件中出现后一条查询语句是前一条查询语句经过多步基本操作形成时，能记录每一步基本操作，从而为后续模式挖掘提供准确的训练数据；\n 2)提出连续查询模式挖掘(Continuous Query Pattern Mining，CQPM)算法。通过频繁模式挖掘，将查询序列抽象成连续查询模式，大幅度减少了冗余查询序列，提高后续推荐的效率；\n 3)提出基于查询后缀树的模糊查询模式匹配(Approximate Query PatternMatching，AQPM)算法。该算法在连续查询模式中寻找匹配当前查询序列的下一步有效查询，减少了搜索过程的复杂度，提高推荐的准确度；\n 4)开发了带有推荐功能的OLAP工具。该工具中，本文提出的查询推荐方法被封装为模块，嵌入到Mondrian引擎中，改善了用户OLAP体验。通过8名OLAP分析人员在该工具下的查询日志对本文提出方法进行性能评价，实验结果表明，相较基于prefixspan的改进算法，采用CQPM算法能去除数量庞大的冗余的查询模式，AQPM算法较基本的前缀匹配算法提高了推荐的准确率。

关键词： 数据仓库   体系架构   元数据模型   ETL设计   商业银行  

摘要： 我国商业银行经过20多年的信息化建设，形成了比较完善的IT体系架构，但是随着银行业务和信息技术的迅速发展，却产生越来越多的不同种类的业务数据，它们分散在不同的系统中且无法作为一个整体被运用，给银行的数据管理和运用带来了巨大挑战;同时，竞争越来越激烈的商业银行意识到了通过分析运用数据来挖掘自身潜力和提高业绩，巩固其市场竞争力。数据仓库通过集成、统一数据，使数据得到有效运用，为商业银行提高管理和服务水平提供了有效的手段。\n 本文首先明确了研究的背景、意义和进展，然后概述了数据仓库的定义、特点及体系架构，同时也对元数据管理、数据仓库与数据库的区别进行了概述。接下来本文以某商业银行数据仓库系统为背景，对商业银行的业务需求和功能需求进行了分析，并重点介绍了商业银行数据仓库的体系架构设计方法和实现过程。主要研究成果包含以下几个方面:\n (1)商业银行数据仓库的体系架构，提出了模块化、可扩展的多层数据仓库体系架构。\n (2)数据模型设计，主要探讨了面向主题的E-R数据建模技术。\n (3)元数据管理设计，研究和探讨了元数据管理体系架构。\n (4)基于元数据管理的ETL设计与实现，提出了以元数据驱动，实现了基于元数据管理系统的异构数据源的抽取和加载管理功能，使数据仓库的ETL调度管理设计、ETL任务设计和ETL程序开发更加自动化和规范化。\n 论文研究成果已用于某商业银行数据仓库项目，解决了该行以前存在“信息孤岛”的问题，并在该行的统计分析、决策支持和业务开展等方面发挥了巨大的作用。目前该数据仓库系统运行情况良好，同时通过不断的丰富源数据来支持应用，使得越来越多的应用建立或迁移到数据仓库系统上，已成为该行管理型应用的基石。

关键词： 数据仓库   海关风险监管   要素库决策支持系统   数据管理  

摘要： 随着计算机科学的发展，数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)等技术的兴起为研制决策支持系统开辟了新途径。将数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、知识库系统结合起来形成的综合的集成的决策支持系统成为当前研究的热点。本文拟对如何综合运用数据仓库这门技术，研究开发海关风险监管要素库决策支持系统问题进行探讨。\n 数据仓库技术提供了一种有效的解决方案，它以传统的数据库技术作为存储数据与管理资源的基本手段，面向决策支持系统(DSS)构建统一的数据管理系统。尽管联机分析处理与数据挖掘是现代优秀的DSS中的核心技术，但是在海关风险防控领域，与风险监管要素库系统结合却是一种新的尝试。基于数据仓库的海关风险监管要素库决策支持系统能够收集大批分散的、异构的详细数据源，建立以各种主题为导向的数据仓库，来制定出科学的海关风险防控分析决策。\n 本文首先详细阐述决策支持系统、数据仓库、联机分析处理和数据挖掘的概念与技术，然后在着重分析数据仓库概念的基础上探索建立海关风险监管要素系统的方法与过程，对采用数据仓库技术建立决策支持系统的优势和存在的问题进行了总结和展望。其研究内容主要包括以下两个方面：\n （1）通过研究基于数据仓库的决策支持系统的设计，以及应用功能与数据管理实现，突破了传统决策支持系统建立在业务数据库基础上的局限性，将决策支持系统建立在数据仓库基础之上——数据仓库为决策支持系统的构建提供了统一和充足的数据源支持，并且将联机分析处理与数据挖掘技术应用到基于数据仓库的决策支持系统当中；\n （2）通过阐述监管要素库系统数据仓库的设计思路，研究系统是如何整合海关工作中的各类业务数据，把“操作型数据库”也就是目前所使用的存储进出口报关单、税单、监管区域核放单与作业单等数据库中细节而庞大的数据，按不同的主题，经过数据抽取、数据转换、数据清洗、数据载入等步骤，将符合统一标准的、精确的、适于查询统计的数据装入己建好的数据仓库中构建“分析型数据库”的。

关键词： 数据挖掘   数据仓库   ERP   应用框架  

摘要： 本文从ERP与数据挖掘的基本概念出发,分析了ERP中应用数据挖掘的原因,提出基于数据仓库的数据挖掘应用框架,总结其优点和不足,为ERP中数据挖掘的应用提供参考。

关键词： 数据仓库   联机分析处理   税收风险管理   系统开发   数据挖掘  

摘要： 税收风险管理是税源专业化管理的重要基础，其主要实现思想是通过对海量数据的分析，发现我们税务管理的风险以及纳税人不遵从的风险，从而实现“以风险管理为基本导向，以信息管税为基本支撑，以专业化管理为基本模式”新型征管格局。\n 本课题运用数据仓库、OLAP（联机分析处理）等多种技术方法开发与实现税收风险管理系统，其主要任务为:一、建立南通市级地税局的数据仓库，将江苏省级大集中系统、外部补充采集系统以及外部门数据交换系统中的数据进行整合，建立一个统一的基础数据平台;二、通过建立税收风险模型，识别潜在的税收风险，从而提高基层税务机关管理的针对性，提高工作效率;三、通过数据挖掘，发现税源管理中的深层次问题，从而实现对领导决策的支撑。\n 本文系统介绍了税收风险管理系统的设计与实现过程，对基础数据平台和前端应用平台的设计给出了详细的实现方案，同时对系统设计过程中涉及的安全性问题给出了解决办法。本文最后根据系统应用情况，提出了课题的下一步改进方向。

关键词： 数据仓库   能源分析系统   体系架构   模型算法   聚类分析  

摘要： 随着对能源安全问题的日益突出，对能源的管理和利用引起人们的高度重视。能源的生产、消费是有规律的，建立能源分析系统对于能源的计划供应和合理利用具有重要意义。\n 论文以云南省能源的生产和消费为背景，研究云南能源分析系统的开发。论文阐述了国内外能源研究现状，分析了云南能源供应和消费的现状和特点，指出由于云南能源相关数据分布零散，为了从这些数据中提取出隐藏的规律，论文研究了云南省能源数据仓库的建设，给出了数据仓库的体系架构和能源分析系统的总体架构，概念设计和逻辑设计，对于入库数据的处理进行了分析。在能源数据仓库的基础上，论文介绍了一次移动平均、二次移动平均和ARMA模型;一元线性回归和多元线性回归模型;K均值聚类和二分K均值聚类，说明了模型在使用中要注意的问题，并对主要模型的算法进行分析给出算法核心，其中在ARMA模型定阶时采用假设法解决死循环问题，并对K均值和二分K均值算法进行优化处理。论文还给出了云南省能源预测的案例分析，包括用时间序列模型对云南省能源消费总量进行预测;用一元线性回归对GDP与能源消费之间关系进行分析;用聚类模型对区域经济与能源消费进行聚类分析。最后对论文的工作进行了总结和展望。