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关键词： 列存储   查询重写   优化策略   重写规则   左深连接树  

摘要： 随着数据仓库广泛应用带来的良好影响,数据仓库技术得到了迅猛的发展。数据仓库中最常用、最重要的查询语句的执行效率直接影响了数据仓库的性能,在查询处理中将查询语句重写成另一种高效的内部表示,帮助查询优化器获得更好的执行计划一直是学术界研究的热点。对于数据仓库是面向分析型、以读操作为主的特点,大量的文献和实践证明在列存储体系中,仅需读取查询所需要的列数据,避免了将其他不相关的列的数据同时读入内存的情况,这样列存储就有很大的性能优势。这也使得在列存储背景下探索适宜的查询重写技术成为一种必然。 首先,论文详细阐述了本课题的研究背景和相关技术的研究现状,突出了在列存储背景下对查询重写进行深入研究的必要性。 然后,论文对本课题相关的重要知识点做了必要介绍,其中包括数据仓库、列存储的优势、列存储数据仓库系统DWMS、查询处理、传统的优化策略等等。 其次,论文深入分析了列存储系统的特性,基于在查询重写中与行存储的本质不同,提出了列存储特有的基本优化策略和重写规则,并分别在group by聚集操作、子查询、索引连接方面进行了深入的讨论分析,提出了合适的解决方法,进一步充实了列存储中查询重写的关键技术。 接着,论文对DWMS系统实现过程中涉及到的基本数据结构作了介绍,将基于规则优化的查询重写模块分为重写普通where查询树、重写含group by的查询树、重写有子查询的查询树三部分实现,并分别详细讨论了一些重要实现方法。 最后,论文以列存储数据仓库管理系统DWMS3.0为平台,采用SSB数据集,进行实验论证,结果表明：本文提出的提出优化策略、重写规则、双层左深树结构能有效减少候选计划的规模,排除大量不可能生成最优计划的计划,使得查询处理代价和执行时间大大减小。

关键词： 数字档案馆   资源整合   数据仓库  

摘要： 本文指出了数据整合在档案资源整合中的重要性,通过对数据仓库概念的引入以及结构和特点的分析,说明了数据仓库技术在档案信息整合中所起的作用,提出了采用数据仓库技术对档案资源数据进行整合的结构和方法。

关键词： 数据挖掘   电子商务   数据仓库  

摘要： 在这个信息越来越膨胀的时代，如何从大量的信息中发现，挖掘并表达出我们所需要的有用信息变得越来越重要了。本文将对数据挖掘这一技术进行简要的说明。然后对它在电子商务这一领域的应用进行总结分析。并对未来的应用前景作出展望。

关键词： 财务分析   效益评价   预测   数据仓库  

摘要： 随着市场竞争的日益加剧，提高公司的管理水平以及降低运营风险已经成为提高企业综合竞争力的主要手段。但鉴于管理体系和组织机构的庞杂，使得快速获取有用的决策信息，提高管理效益变得非常困难，尤其是财务数据繁杂多样，更给管理者制定正确的决策带来了巨大的障碍。因此，中国石油天然气公司开展了以服务股份公司现代化财务管理的《财务分析决策支持系统》项目，以其实现中国石油财务管理的网络化、信息化、集成化和现代化，加强财务部门对管理决策的支持和参与，客观、真实地反映和评价公司绩效，全面提高中国石油及下属分公司的财务分析与决策能力。 本文采用先进的分析方法与设计思想，建立了系统的数据模型。此系统有效地运用了数据仓库技术，并使用杜邦分析等方法来寻找问题根源。同时，通过提供自定义分析指标，来满足不同层次管理者个性化需求。并在整个数据仓库的体系结构之下来设计系统软件的结构，应用ETL、MOLAP、Data Mining等技术，提供了一个信息加工和知识转化的平台。在系统实现中，建立了统一的数据存储、处理和分析平台。实现了系统数据仓库的采集与数据提取，并能生成决策需要的全局性报表。并通过建立WEB分析展示平台，提供主题分析、报表分析、结构分析、预测分析和图形分析等功能。此外，该系统还通过所采用的三项措施在整体上保证了系统的安全性和可靠性，同时也完善了设计和实现上的可扩展性和技术持续性。 该财务分析决策支持系统具有预算管理、成本分析、投资评价和风险预警等功能。并且能够提供友好的交互界面，可完成数据的深层次加工和处理。作为公司生产经营决策支持系统的配套部分，通过股份公司、辽河油田以及下属区块对此系统的实际应用，结果验证了总体设计的合理性与各个模型的科学性和实用性，取得了非常好的效果，因此该系统能有效的服务于专业公司，为油田的生产经营提供准确的财务决策。

关键词： 数据仓库   OLAP   决策支持系统   水稻精确栽培  

摘要： 随着农业技术的不断发展，水稻栽培技术已经从追求高产的单一目标朝着高产、优质、高效、生态、安全的综合目标迈进，一种新型的水稻栽培技术也随之产生，即水稻精确定量化栽培技术。同时，信息化技术的深入使得有关农业决策等农业信息化管理系统也日趋完善，从而产生了大量与农业相关的业务数据。传统的应用中，这些数据大部分只能简单地存储在数据库中，隐含在历史性数据中的潜在信息被闲置，没有得到充分的利用，造成了极大的信息资源浪费。因此必须改进传统的决策支持模型，传统的决策支持一般采用的是事务型数据库，该数据库对分析处理的支持一直不能令人满意，必须把分析型数据从事务型处理环境中分离出来。数据仓库作为这种新型体系结构的基础，能够把存储在农业相关部门中的大量零乱数据集成起来，为决策提供可靠的、高质量的、统一的数据源。 尽管有关农业决策技术，方法近年来得到较快的发展，但就决策的效果总是不尽人意，根本原因在于农业决策中存在大量的不确定因素，决策变量较其他决策系统更为复杂，采用模糊多目标模型可以改善农业决策系统。 本文研究的主要内容及取得的成果如下： 1.对水稻精确定量化栽培进行信息管理，分析水稻精确定量化栽培过程，提取水稻精确栽培中的要素，建立水稻精确栽培过程基本模式，为水稻精确栽培数据库以及数据仓库的建立提供依据。 2.针对传统决策支持系统依赖于事务型数据库，事务性数据库对数据缺乏必要的分析能力的问题，采用数据仓库来弥补这样的缺陷，在研究数据仓库系统结构基础上集合水稻精确栽培构成，建立水稻精确定量化栽培数据仓库系统。 3.探求水稻精确栽培过程存在的诸多不确定因素，提出一种模糊多目标决策模型，从而提高决策支持的决策能力。 4.在完成上面三项工作的基础上，建立水稻精确栽培决策支持系统，为相关部门的决策者提供决策辅助支持。 5．在SSH框架模式下开发基于B/S结构决策支持系统，使用AJAX异步通讯方式，以XML的方式承载数据，提高系统的运行性能以及最大限度的进行资源共享，同时为了节约系统资源，采用连接池的方式进行链接资源的分配和释放。

关键词： 电信企业   数据仓库系统   程序设计  

摘要： 随着中国电信行业运营商重组、3G牌照的发放，电信市场的竞争格局已初步形成。各大企业的市场份额发生了明显的变化。这种竞争的加剧导致各企业必须从原来的粗放型增长逐渐转变为精细化经营。数据仓库技术应运而生。一方面，为辅助决策依据的需求越来越迫切，为数据仓库的建立提供了外在动力;另一方面，电信行业积累的大量业务运营数据也为数据仓库提供了客观条件。　　数据仓库的建设目标就是要采集企业内部生产管理系统所有市场经营相关的数据源，对其进行规范和整合，并提供多维分析报表和挖掘工具，为分析人员提供统一的数据平台和分析平台，解决分析人员所面对的数据分散、口径不统一、分析工作缺乏延续性等问题。数据仓库系统融合了多种技术，是一个综合性的数据平台，主要完成数据的采集、存储、加工处理、分析和应用的输出。数据仓库系统立足于商业应用，而非单纯的技术方案。本文就如何构建电信企业数据仓库给出了架构设计，并总结了在电信企业中的各类典型应用，给出了应用的技术实现，对可能遇到的风险问题给出了切实可行的解决方案。　　要实施数据仓库项目，组织团队常常是非常复杂的，本文总结作者多年的行业项目经验，为构建电信业高效的数据仓库项目组织团队提供了可供参考的解决方案。从系统建设阶段就考虑到了后期运营的承接，找到了一种高效的、稳定的适应长期运营的数据仓库项目团队组织构建模式，使数据仓库系统价值能够得到更好的发挥。

关键词： 鞍山移动   市场经营分析   数据仓库   系统规划  

摘要： 目前通信市场竞争趋激烈,新的运营竞争环境对中国通信市场响应能力、服务保障能力、业务创新能力、运营管理能力提出了更高的要求,也对经营分析系统有了更高的要求。因此通过市场经营分析系统的推行,提高市场经营分析质量对鞍山移动公司是非常必要的。 本论文依据管理信息系统的相关理论及研究,结合鞍山移动目前经营分析系统的现状,立足于满足客户需求以及业务需要的前提下,从统筹安排和统一规划的层面的出发,以经营分析规范化、标准化、精细化、电子化、信息化的要求为目标,以实现经营分析系统设计的稳定性、统一性、安全性、开放性、实用性和易用性和提高经营分析系统个性化展示水平、提高分析的层次性和关联性、加强对前台一线人员的支撑和优化展示页面为目标,从需求分析、总体设计、实施保障等方面对鞍山移动经营分析系统项目的建设进行总体规划,并结合当前计算机技术的最新发展趋势,依靠管理创新和技术进步,走综合化、集约化市场经营之路,实现设备、人力、信息等各类资源的高效配置,针对鞍山移动经营分析系统的建设,提出规划性建议。

关键词： 实时数据仓库   ETL工具   数据挖掘   KNN   DWKNN   二次指数平滑法  

摘要： 本文以温州市某皮革有限公司能源计量数据实时监控系统为研究背景，根据公司决策层的需求，分析和设计了适合公司决策支持的数据仓库逻辑模型和物理模型结构，对数据抽取、转换、装载和数据清洗等技术进行了具体的应用研究，并结合数据挖掘算法对电力能源负荷分别进行了战略预测和战术预测的实际应用研究，最后在上述研究基础上设计并实现了可满足实际决策应用的实时数据仓库系统和ETL工具。本文的主要研究内容如下： 1、分析了电力能源实时数据仓库系统需求，设计了电力能源实时数据仓库系统架构;并根据业务需求，确立了电力能源实时数据仓库的两大主题结构：即电能消耗主题和工业能源消耗主题;并为两个主题设计了逻辑模型结构和物理模型结构。 2、针对电力能源负荷预测设计了两种预测方式：即电力能源负荷战略预测和电力能源负荷战术预测。其中电力能源负荷战略预测主要面向中长期电能负荷预测，该预测主要针对企业的决策层;而电力能源负荷战术预测主要面向短期电能负荷预测，该预测主要针对企业生产一线的管理者。战略预测主要分为两种预测算法，分别是KNN预测算法和DWKNN预测算法，实验数据表明DWKNN预测算法预测效果要好于KNN预测算法;战术预测主要使用二次指数平滑预测法进行电能负荷预测，该算法经试验数据对比结果误差较小，达到实际应用标准。 3、基于上述研究，开发并实现了电力能源实时数据仓库系统，该系统主要包括：用户登录及连接配置模块、ETL工具模块、能源计量多维度分析模块、电能负荷预测分析模块、报表和图形展示模块。经测试系统运行良好，预测结果误差处于用户可接受范围内;因此，电力能源实时数据仓库具有一定的实际应用价值。

关键词： 数据挖掘   关联规则   数据仓库   信息管理系统  

摘要： 我国实施“以信息化带动工业化”发展战略以来,企业信息化伴随着经济建设得到了快速发展,数据库管理系统已在工业生产领域中得到广泛的应用,使得企业积累的生产信息数据越来越多。企业希望能在更高层次上对这些生产信息数据进行分析,以便充分的利用这些数据,为辅助企业如何提高管理水平、降低生产成本等提供决策依据。 本文首先介绍了数据挖掘技术的概念、特点、分类和常用技术,概述了数据挖掘技术产生的时代背景、以及在各个领域的应用情况,并说明了国内外数据挖掘技术的研究现状和发展方向。 其次,分析了关联规则挖掘的步骤、经典算法和改进算法的详细内容,根据关联规则算法中如果项数越多,算法时间复杂度越高,效率越低的特点,结合冲压厂能明确关联规则发掘的结论(这里指反应产品质量状况的属性)的情况,提出了适合于冲压厂实际情况的关联规则算法的优化,在总体上减少了实际参与计算的项数,从而减少了算法的时间和空间消耗,提高系统挖掘效率;针对冲压厂生产信息管理系统中由于数据源分散,造成数据冗余、不规范、错误和不一致的的问题,建立了面向生产数据分析主题的数据仓库,为数据挖掘提供了高质量的数据,简化了数据挖掘的步骤,减少了挖掘前数据预处理的时间。 最后,在冲压厂生产信息管理系统基础上,结合SQL SERVER2005数据库,利用delphi7开发出一套基于C/S架构的生产数据分析系统软件。该分析软件画面直观易懂、操作简便,具有较好的可扩展性,为管理人员提高产品质量、降低产品次废品率提供了决策依据。 本文主要特点是：结合冲压厂实际情况,建立了面向生产数据分析主题的数据仓库,实现了关联规则算法的优化;并把数据仓库和数据挖掘技术相结合,设计了一套适合冲压生产信息数据分析的数据挖掘系统,达到了为冲压厂提高产品质量提供对策的目的。该系统的成功开发和应用为数据挖掘技术应用于汽车零部件生产数据的分析,解决类似冲压厂这种多品种、多工序、混线生产以及数据量大等造成数据分析难的问题做了一次有益的尝试。

关键词： 数据仓库   需求   结构   建立  

摘要： 建立企业数据仓库系统的必要需求,对企业的管理运营影响重大.企业数据仓库系统的总体结构与体系结构及其建设的基本步骤,要根据各自企业的特点和现实环境来选择建设路线和方法.简析建立企业数据仓库系统的实施方法与关键点.