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关键词： 数据仓库   数据挖掘   数据模型   设备分类   设备管理  

摘要： 近年来，数据挖掘技术发展迅速，将它用于企业设备管理是一项有意义的工作。数据挖掘技术有助于解决传统数据分析方法所不能解决的问题，发现隐藏在数据间的联系和数据的发展趋势，进一步提高我们分析数据、处理数据的能力。 在本设备管理系统中，我们采用螺旋式开发方法，自顶向下设计设备运行维护的数据模型和设备管理数据仓库，并利用数据挖掘算法对企业设备数据进行分析和处理。 构建数据仓库的过程中，需要对大量的原始数据进行筛选、清理、集成，以便为数据挖掘提供准确的、精简的数据集。我们在大型企业的设备处建立数据仓库系统，在企业的各个分厂或车间建立数据集市，由元数据控制和保证数据的一致性，利用星型模型确立设备管理各部分之间的关系，利用CIMS技术构建IDEF，1.X模型。 数据挖掘技术的研究与应用是整个课题的核心。数据仓库的构建为数据挖掘提供了良好的数据平台，数据挖掘就是要从大量的历史数据中发掘出有价值的信息。考虑到原始数据繁琐、零乱，在做数据准备时，采用了描述型模式分层聚类算法，对设备按一些属性粗略分类，并利用预测型模式线性回归技术和贝叶斯分类模型对设备维护需求作出预测。 实际系统中，采用Microsoft SQL小型数据库系统，并用Dephi语言进行编程，整个系统为C/S结构，遵循相关的数据挖掘标准，实现了线性回归、贝叶斯分类和分层聚类算法的实现。 通过分析样本数据，证实数据挖掘的效果达到了预期的目的，为系统更广泛地应用打下良好的基础。

关键词： 维系管理支撑系统   数据挖掘   联机分析处理   数据仓库  

摘要： 近年来，电信企业各类新业务迅速发展，市场竞争的广度和深度也随之不断扩大，老用户维系与挽留的重要性丝毫不亚于新业务的拓展和新用户的发展，存量用户的保有成为稳定企业价值的重中之重。迫切需要建立灵活有效的维系机制替代传统粗放的维系思路，实现有效益的规模支撑发展战略，适应激烈的市场竞争的需要。把基于数据仓库的商业智能引入电信行业是解决上述问题的有效途径。 本文在对数据仓库和数据挖掘的理论和技术进行学习研究的基础上，从系统架构、数据模型、分析模型、展示模型、数据仓库建设等方面对电信客户维系管理支撑系统进行了设计;并重点研究了数据挖掘技术在其中的应用，以用户离网预警为例，给出了数据挖掘模型的设计、建立、部署方法和应用效果。 笔者参与开发的这套电信客户维系管理支撑系统已在企业的生产实践中发挥着重大作用，使电信企业获得有效的维系决策支持，并已通过企业科技成果评审并推广。 本文的意义在于成功的实现了对大容量、多系统数据的有效整合，具有友好的用户界面，支持从简单查询到深度数据挖掘分析的各种管理需求;而且在系统的设计与开发中所采用的一些设计技术和方法具有很强的通用性，稍加改动就可以应用到其他业务以及新业务的维系支撑工作中去。

关键词： 疾病预防   数据挖掘   数据仓库  

摘要： 目的 利用现有的各类医院信息系统,通过数据挖掘的理论与技术,发现对疾病预防控制有价值的信息,从而找出与疾病预防与控制有关的潜在知识和规则.方法 利用现有的各类医院信息系统,通过建立多维数据模型,采用SQL Analysis2008作为数据挖掘的工具,进行相关研究.结果 建立起一套较为完整的疾病预防控制研究的数据仓库,找出了一种对疾病的并发症、关联性的分析研究的方法.结论 建立了一套医院信息系统的多维数据模型,通过数据挖掘的相关技术与方法,对临床疾病的研究分析提供了一个新的思路.

关键词： 数据仓库   联机分析处理   决策支持   ETL  

摘要： 目前，我国地铁企业大多建立了自动售检票（Automatic Fare Collection，AFC）系统用于日常票务数据管理。随着时间的推移，AFC系统中的数据大量沉积并带来两个问题：一方面，海量历史数据不仅占用巨大的存储空间，而且查询效率极低;另一方面，地铁决策者越来越希望从这些历史数据中发掘有用的信息并充分利用，从宏观上把握企业发展方向。 为解决以上问题，我们考虑建立一套数据存储/分析系统。首先，这套系统必须拥有足够的空间容纳十年级别的在线历史数据，才能充分反映数据的历史特征;其次，它必须高速响应每一个查询请求，否则将不利于它的推广应用;最后，它还应提供一种对数据的启发性展现方式，以便使用者自助式发现规律。现有的AFC系统显然无法充当这个角色，因为它属于纯业务系统，面向业务员而非分析员，设计中更多考虑的是提高并发性，所以不具备高效处理海量数据的能力。而数据仓库（Data Warehouse，DW）技术恰好满足我们的需求：其数据仓库引擎即是大型关系数据库管理系统，足以支持TB级数据的存储;独特的数据存储方式可保证海量数据的高速访问;其所包含的OLAP技术则可实现对数据的多维度分析、展示，为决策提供支持。通过分析比较，最终我们确定了建立一套独立的服务于地铁票务系统的数据仓库方案并进行了实施。 广州地铁数据仓库项目现已在线试运行一年，装载了2005年至今总计10TB的票务数据，对外提供数十个票务分析主题，达到设计目标。该项目是数据仓库技术在城市轨道交通行业的首次应用，为今后其它城市地铁实施此类项目,特别是在架构及产品选择方面提供了参考。

关键词： 商业智能   ETL   数据仓库   OLAP   应用程序  

摘要： 现今商业智能系统主要用于收集业务信息并进行快速分析，分发给多个用户并及时反馈到业务系统以便及时进行核心业务的调整。为了满足日益扩张的需求，许多厂商都致力于整合分散的商业智能系统和服务，在降低成本的同时支持更多用户的使用。结合业务的流程，商业智能系统变得更加主动，实时，可操作性和综合性强，在组织中的应用范围也在不断扩大。 商业智能系统解决方案比较复杂，而且每个行业都有自己的特点，鞋服行业作为终端零售行业的典型，有着他自己的分析特点。特步集团作为鞋服行业的知名厂商之一，庞大的终端门店数量，海量的业务数据，业务分析人员的各自为战，建立一套统一的商业智能分析系统成为趋势。 综合我公司的出现的实际问题，本论文主要以商业智能为主要研究对象，在满足部分业务需求的基础上，实现一套完整商业智能分析系统的建立，主要内容为： 首先介绍了鞋服行业基于具体业务需求的分销零售分析模型;接着介绍了整套商业智能分析系统的整体架构，并介绍整体架构中设计的各个子模块的设计与实现;然后讲述ETL实现过程及增量算法和多维数据库OLAP设计等核心技术并出具了相关解决方案;本论文最后通过产品测试的环境，设定测试方法、通过测试内容证明了软件测试的结果，并且举例了当前系统使用的部分数据说明本系统的应用现状，并讨论了目前系统中存在的问题和下一步的工作。 本论文的主要成果包含了整套商业智能解决方案，及涉及的各个子模块的具体设计与实现，并在企业中投入使用，真正实现了商业智能带来的价值。

关键词： 经营分析系统   数据仓库   数据质量   ETL   数据稽核  

摘要： 随着数据仓库技术的快速发展,数据仓库作为支持决策制定过程的重要手段已经被越来越多的行业和部门所接受,然而,其中的数据质量问题也越来越受到重视。在电信行业的经营分析系统中,如何保障在进入经营分析系统数据仓库之前数据的质量、排除潜在的数据问题,为后来的正确决策打下良好基础,也就成了建设经营分析系统数据仓库之前要考虑的核心问题,也是本文论述的宗旨。 本文根据作者在云南移动经营分析系统中的实习工作经历,研究了电信行业与其他行业数据特点的不同,设计了基于经营分析系统数据仓库的统一工作流的ETL流程框架,并在此流程上进行数据质量的稽查和控制。 首先,本文通过与一般行业对比,设计了一套适合电信行业经营分析系统的ETL框架,并将整个ETL流程分别部署到不同的服务器平台上,将复杂的流程明细化,使每一个ETL的中间流程都清晰明朗。 此外,本文还将详细介绍在整个ETL工作流中贯穿整个ETL始末所采取的数据质量控制方法和步骤,如何实现问题出现到问题定位再到问题解决的闭环。 最后,本文将介绍这种统一工作流的ETL流程在某电信运营商的经营分析系统项目中的实际应用。 通过对以上ETL流程应用的扩展和延伸,设计出一套应用于一般电信业经营分析系统数据仓库的基于ETL统一工作流的数据质量稽查模块,该模块可以将数据出现的问题进行分类,并进行相应的校验和阀值设定,对于数据量的波动和ETL异常等情况进行短信和电子邮件告警形式,并支持规则的动态增加。通过这些措施就可以将装入到经营分析系统数据仓库的数据的质量有了一个有效的提升和控制。

关键词： 数据分析   型企业   商业   消费者   数据仓库   智能   直接访问   移动设备   业务人员   新兴市场   消费行为   个人决策   技术工具   普及   变革  

摘要： “以前,建立数据仓库的主要目的是为大型企业的业务人员提供智能.现在,一种新型消费者正在兴起,他们热衷于自己动手(DIY)使用技术工具,利用数据来制定个人决策达到了空前的高水平.移动设备的普及和消费行为的变革催生了市场对消费智能的需求,消费者希望直接访问数据,制定相应决策.因此,数据仓库的部署对于这一新兴市场具有重要意义.”

关键词： 商业智能   KPI   数据仓库   ETL  

摘要： 机械制造业是国民经济最重要的支柱产业,而模具工业是机械工业很重要的组成部分。目前我国模具企业已普遍认识到信息技术对企业管理与运行的促进作用,实施了ERP、SCM、 MES等信息化系统。这些业务系统经过多年的运行,积累了大量的历史数据。模具企业迫切需要一种方式来将原来事务处理的数据转变为决策支持的数据,来增强企业的决策能力,从而提升企业的竞争力。因而模具企业提出了更高层次的信息化需求而实施商业智能系统。 本文的定位是为模具企业建立一个以管理驾驶舱系统所具有的丰富指标分析为基础的商业智能系统。且为用户提供灵活多样的展现方式,包括报表、图表、即席查询、OLAP分析、指标监视等。本文以模具企业为背景,根据商业智能的相关理论,对建立模具企业商业智能的关键技术展开研究。 首先对设计模具企业的KPI体系进行了探讨。在分析了原料采购对模具企业的重要性后,提出了包含财务、客户、供应商、内部运作流程、学习与成长等5个维度的平衡计分卡方法,并用来设计模具企业的KPI体系。讨论了该方法的设计过程,并介绍了运用该方法设计企业级KPI体系的实例。 然后讨论了模具企业数据仓库的建立。数据仓库的建立主要包含两大部分的内容,数据模型设计以及数据ETL设计。为了建立数据模型,首先进行了主题需求分析,本文根据各部门业务活动的不同而将主题分成10个大主题,并明确定义了各主题的具体的指标分析需求。然后分析了建立数据模型方法,以销售主题为例详细介绍了建立维表、事实表以至逻辑模型的过程,接着也进行了物理模型的设计。最后主要研究了进行数据ETL的策略,包括完全刷新、简单增量、对比增量三种策略,并全面地介绍了运用SSIS工具实现维表ETL与事实表ETL的方法。 最后介绍了将前面章节所设计的商业智能系统的解决方案运用于某模具企业商业智能系统建立的实现情况。可以将系统功能分为两部分,KPI监视与指标分析,而指标分析又根据主题的不同而分为10个模块。该章节用示例图片展示并介绍了系统的主要功能。

关键词： 数据仓库模型   客户化   定义   逻辑数据模型   主题域   业务规则  

摘要： 数据仓库建设是围绕数据模型展开的,数据模型是数据仓库建设的框架、主线和灵魂,是数据仓库最鲜明的特征,优秀的数据模型是数据仓库的核心竞争力。为保证数据仓库建设的顺利开展,农业银行启动了数据模型研究工作。数据模型研究小组立足于行内基础数据平台及

关键词： 体育彩票   网点管理   数据仓库   OLAP  

摘要： 随着我国体育彩票事业的飞速发展,彩票销售数据不断攀升,销售网点急剧增长,如何对这些急剧增长的销售网点进行科学有效地管理成为了体彩中心一个迫切需要解决的问题。本文作者通过对体育彩票业务进行需求分析,基于数据仓库和OLAP分析技术,构建了以体育彩票销售为主题的数据仓库并进行多维数据分析。