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关键词： 数据仓库   决策支持   数据挖掘   OLAP  

摘要： 本文结合西南交通大学CAD中心研究的汽车产业链ASP公共服务平台,对基于数据仓库技术的汽车零部件供应商评价系统进行研究,提高对公共服务平台海量数据信息的深层应用,向汽车制造厂提供辅助决策功能,全面提高汽车制造厂对其供应商的管理水平和决策效率。

关键词： 差别矩阵   属性约简   BP神经网络   数据挖掘   客户行为   数据仓库   通信行业  

摘要： 在通信行业中,海量的客户数据被存储在数据仓库中得不到充分应用,这些数据中隐藏的信息不仅可以为决策者提供决策支持,还能为通信行业挖掘出潜在的客户,实现业务增值,同时通过充分利用这些数据还能更好的为客户服务。因此,本论文利用粗糙集和神经网络建立了一个数据挖掘模型。\n 本论文是对数据挖掘技术的一次探索性研究,主要是对数据挖掘技术进行了改进,结束了单一数据挖掘技术的应用。粗糙集理论中差别矩阵算法具有迅速、简易求得约简属性集等优点,神经网络具有自学习能力和误差反向回馈等优点,基于这两种方法的优点,建立了一种基于这两种方法的数据挖掘模型。该模型采用这两种方法的优点,摒弃这两种方法的缺点,通过对客户数据进行分析,挖掘出潜在的关联规则,实现数据挖掘。\n 数据挖掘技术从上一个月的电信189邮箱客户数据结果中获得有用的关联规则,训练BP神经网络,从而预测这个月的数据信息,挖掘潜在客户,实现业务增值,增加利润。该方法的实验过程为:利用粗糙集属性约简方法约简属性集,从而降低客户数据的冗余性,减小数据量,并且缩短神经网的络训练过程。与此同时,该方法在正确率上还能得到提高。利用粗糙集方法对电信客户属性进行约简,找出重要的属性,并利用这些属性建立神经网络筛选方法,然后利用上个月的电信客户数据对BP神经网络进行训练,训练完成后对训练结果进行实际实验,得出实验结果,然后再将实际结果应用到实际工作当中,通过实际应用得到该数据挖掘技术的正确率,对本实验进行修改,进一步完善,最终达到预期的效果。该方法在数据挖掘技术的时间复杂度和空间复杂度上做了优化,提高了数据挖掘技术的效率和准确率,降低了算法的内存占有量和运算时间,数据挖掘方法得到了改进和优化。\n 本论文是对数据挖掘技术的一次尝试创新,并且取得了阶段性的成果,数据挖掘技术的正确率得到了提高。该方法不仅将数据挖掘理论成果的引用到了电信行业,而且还对相同行业具有理论指导作用,对数据挖掘技术的扩展起到积极地作用。

关键词： 就业分析系统   数据仓库   高等院校   联机分析处理   数据转换服务   决策支持  

摘要： 随着社会经济的发展,高等院校生源的扩招,近年来毕业生的就业压力越来越大,毕业生的就业问题成为社会、学校等关注的焦点。随着计算机技术的飞速发展,高校就业管理信息系统在全国各高校建立数字化校园的今天,是一个很实用信息管理系统,也成为解决毕业生就业的重要途径。\n 一般的高校就业管理信息系统只是提供了一个公司、毕业生之间进行双向选择的交流平台以及存储毕业生就业相关信息的作用。毕业生就业作为影响各高校办学质量的重要因素,仅仅是靠为学生提供一个平台是远远不够的,各高校为保证学校立于不败之地,需要对就业形势有可靠的前瞻性,及时调整学校相应的教学课程等措施。故而,该系统的主要作用就是对历届毕业生的大量信息进行全面准确的分析,得到有力的分析结果,支持决策。\n 高校就业管理信息系统的分析主要是基于数据仓库技术和OLAP分析技术,以本人所在高校的历年毕业数据为研究实例进行数据分析。在建立该分析系统时主要讲系统分为数据源、数据管理、数据分析以及数据应用几个层次来划分的。数据源主要是指高校就业管理信息系统中历年毕业生的就业信息数据库,当然也可以有其它数据源,通过SQL Server的导入/导出数据功能实现。对数据源进行提取、清理、装载的等数据转换功能形成毕业生就业信息主题相关的数据仓库,在此数据管理过程主要是通过用SQL Server2000中的数据转换服务DTS(Datatore Transmission Service)来实现的。数据仓库建立后,联机分析处理(OLAP)是在此基础之上建立的数据分析的高效工具。在该分析系统OLAP分析过程中,采用的是SQL Server2000中的提供的一个良好的分析平台AnalysisServices。通过数据分析最终以简单易懂的多维图形方式将分析结果展现出来,为决策支持提供可靠的依据。\n 该分析系统的开发流程基本是是按照系统的分析与设计、数据提取、决策支持、系统维护与评价四个步骤来实现的。特别是在分析与设计时重点放在了数据仓库的需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计实现,这也是该分析系统的重点实现过程。\n 该分析系统采用的开发平台主要是上述的SQL Server2000中的各种工具平台外,人机交互界面采用的是.***开发的,部分网页的美化采用Dreamweaver等工具,最终实现了基于数据仓库及OLAP的高校就业管理信息分析系统的设计与开发。

关键词： 侏儒立方体   数据仓库   存储结构   查询算法  

摘要： 侏儒立方体是进行立方体预计算的一种方法,它是一种完全物化的语义立方体,具有有向无环图的结构,可以自动的识别前缀冗余和后缀冗余,并通过对它们的压缩实现对立方体体积的压缩。\n 但是,侏儒立方体受其自身存储结构的约束,在响应查询时存在如下问题。首先,对所有查询都需要转换为一条从根节点到叶子节点的路径,无法进行查询的直接响应;其次,无法实现立方体部分物化的算法,难以应用于实际的数据仓库系统。\n 所以,本文对侏儒立方体结构进行了改进,在非叶子节点中存储了聚集值,并且对节点中存储单元的顺序进行了规范。由于结构改进,本文相应的对侏儒立方体的生成算法也进行了改进。而后,基于改进的侏儒立方体,又进一步说明了直接响应OLAP查询的方法,以及实现立方体外壳的方法。\n 最后,本文基于一个财务数据仓库系统,为改进的侏儒立方体设计了的一个应用实例,以验证改进的侏儒立方体在实际数据仓库系统中的适用性。包括数据仓库系统体系结构的概述以及其中数据立方体预计算的意义,数据模型的设计以及其在改进的侏儒立方体中的存储结构示例,生成算法和查询算法的演示,和立方体外壳化的讨论。

关键词： 数据挖掘   客户关系管理   决策树   客户获取   数据仓库   电子商务  

摘要： 随着现代信息网络技术的飞速发展，电子商务作为经济活动的一个新热点，正在影响着整个社会的经济运行结构。在电子商务环境下，客广是企业的重要资源与财富，是企业生存与发展的基础，客户关系管理的理念应运而生。企业客户关系管理系统中存储着大量的历史数据，并没有得到充分利用。数据挖掘技术作为电子商务系统的重要应用技术之一，将为电子商务公司的客户关系管理提供强有力的支持。\n 本文主要研究了数据挖掘技术及其在客户关系管理中的应用。论文以数据挖掘技术的应用研究作为核心，结合电子商务平台的特点讨论了数据挖掘系统的设计以及它在面向客户关系管理系统中的实现。本文主要就以下几个方面的问题展开了研究和探讨：\n (1)在客户关系管理系统中，存在着丰富而复杂的客户数据，通过分析数据之间的联系，确立了ER模型，并在此基础上，设计了数据仓库模型。\n (2)在解决客户的获取问题时，综合考虑了数据挖掘技术在客户细分和客户盈利能力方面的应用。通过对数据挖掘各种算法的比较和分析，考虑到B/S模式和算法的分类准确性和时间复杂度，选用决策树ID3算法对客户获取问题进行分析和挖掘。\n (3)在已有研究的基础上，通过对决策树ID3算法进行分析，对算法进行了基于数据库环境的设计；并且对算法进行了基于软件思想的设计，通过编程实现，测试了算法在B/S模式下的运行效果。\n (4)通过学习和研究，在参考实际项目开发经验的基础上，尝试将客户关系管理系统中的商业逻辑与数据挖掘功能平滑集成，开发了基于数据挖掘技术的客户关系管理系统。介绍了该系统的常用功能及商业价值，并通过实验分析了决策树在客户的获取问题中的客户分类和预测作用。\n 本文的研究对数据挖掘技术在客户关系管理中的应用和推广有一定的意义，对管理者进行市场营销和资源配置改善的决策具有一定的参考价值。

关键词： 管理信息系统   高速公路   安全防范   数据仓库  

摘要： 随着世界经济与技术的发展，交通运输已经成为生活中的重要方面，并对保证社会经济体系的正常运转发挥着越来越大的作用。尽管目前高速公路管理普遍采用了计算机进行管理，但这种计算机管理仅仅是取代了过去手工完成的简单作业，部门之间的数据不能及时有效的共享；而且系统普遍采用的安全防范措施只有用户名、密码方式来进行用户登录时的身份简单认证，对传输数据的安全性没有任何保护，网络安全问题也变得尤为严重。\n 基于此，本论文以高速公路信息管理中的区域联动性和安全性为研究对象，从实际需求出发，分析国内外公路建设管理软件在安全性和联动性的现状和不足；运用计算机软件、网络安全、无线传输等高新技术导向，从Web GIS技术、数据仓库技术、Web Service技术、PKI和VPN技术以及无线移动通信技术入手，研究系统架构、技术架构、数据库选型、安全策略设计，提出针对高速公路管理信息系统的安全性、区域联动性的设计方案，并针对重点层次、重点模块进行了详细的设计；不仅充分利用起原有各省市子系统的资源，而且保障网络传输的安全，同时考虑了系统的扩展性设计，最终形成一套高安全性、高联动性、高扩展性的区域高速公路管理信息系统。\n 本论文研究成果具有一定的理论意义和实际应用价值。

关键词： 数据仓库   数据可视化系统   商业智能   用户访问权限  

摘要： 数据仓库技术是一门新兴的、快速发展的商业智能信息技术。数据仓库技术用科学的方法去整理各类数据,实现从不同视角对企业经营各方面信息精确分析、准确判断,指导实施商业决策。数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以更直观、动态地观察和分析数据。\n 论文围绕人们在对海量数据进行分析的过程中所面临的分类难、对比难、理解难和繁冗复杂等一系列问题进行了研究分析,提出构建基于数据仓库技术的数据可视化系统的解决方案。基于数据仓库技术的数据可视化系统以企业内部的销售数据库为基础,通过构建数据仓库,整合数据,将数据从后端传输到前端的数据展示工具中,实现数据可视化。\n 首先,根据多维数据集空间中每一个维度都与事实表相连接的关系,并且存在渐变维度,系统选择了雪花模型作为构建多维数据集的基本模型。雪花模型最大限度地减少数据存储量,因而提高了查询功能。其次,论文着重介绍了系统利用多维度表达式查询语句(MDX)从数据仓库中抓取多维数据集的维度表数据与事实表数据;通过Web Service实现数据服务,在***技术框架下,包括进行数据封装、数据处理,并将数据以XML格式返回前端。系统以Google Visualization API为前端数据展示分析工具,将结果数据以直观、动态、多视角的形式表达出来,以方便用户进行主题分析。然后,论文介绍了系统测试。通过改变查询条件、设置临界值、选择不同的时间粒度和地区粒度等方法测试系统。通过分析、比较实验结果,检验系统的数据准确性和稳定性。\n 最后,论文对系统进行了总结,并对系统数据展示工具的改进、设置用户访问权限和统一系统框架等这三方面的内容进行了展望,说明未来可进行的工作和发展的方向。

关键词： 国际航空货运企业   客户关系管理   客户价值   数据仓库  

摘要： 近些年来,随着我国对外贸易的不断发展,我国的国际航空货运市场也在快速的增长,因此,国内外的众多航空货运公司纷纷成立来抢占这部分的市场,随着信息技术的不断发展与竞争的日趋激烈,如何管理好自己的客户并使其不断为自己创造价值就显得尤为重要,这就要求国际航空货运企业在运营过程中进行客户关系管理(CRM)。\n 客户并非是越多越好的,因为企业在为客户提供产品和服务的同时,也要投入大量的人力和物力资源,如果不去了解每个客户的价值就对所有客户都提供同样标准的服务是很不合理的,所以分析客户价值对于CRM是很重要的。而CRM的许多分析工作都要以数据仓库为基础展开,本文在第二章对国际货运企业的客户价值和数据仓库进行了论述。\n 本文着重根据客户生命周期的四个不同阶段:即识别期、发展期、稳定期和衰退期,分别进行了客户特征和关系管理方法的研究,希望为我国的国际货运企业找到CRM的要点与途径。

关键词： 教学质量   学生评教   学生成绩   商业智能   数据仓库   数据挖掘   高等教育  

摘要： 随着高等教育的快速发展，教育模式渐渐由精英教育向大众教育转变，教学质量更加被人们关注。教学质量是培养高素质人才的基本保证，随着高等教育规模的发展和社会对人才质量要求的提高，如何提高教学质量并用信息技术实现教学质量的监控，是教育界共同关注的重要课题。在教学质量管理中仅对教学结果进行评价是不够的，应该用发展的质量观去衡量教学质量过程，并对动态过程进行适时监控，促使过程控制与目标管理相结合，通过过程控制达到目标管理。\n 论文分析了教学教育管理和教学质量监控的现状，提出了教学质量监控的基本方法和监控软件系统的总体框架。基于南开大学本科教学教务管理系统，开发了数据抽取、转换和装载的接口程序，以SQL Server2005平台提供的商业智能软件包为工具，设计了学生评教与成绩综合分析的基本维度模型，建立了学生评教与成绩数据挖掘的关联规则和决策树模型，实现了学生成绩分析、评教数据分析、成绩与评教数据的关联分析功能，对学生评教结果与学生成绩进行多层次、多角度的关联分析。论文研究了学生选课控制和成绩预警等监控方法，并实现了相应的监控功能。\n 论文提出的教学质量监控方法、实现的分析和监控功能对提高教学质量具有重要作用，所得到的分析结果可以直接应用到教学教务管理工作中，对促进教学改革和教学管理决策具有一定的指导意义。

关键词： 教学实践   数据仓库   数据挖掘  

摘要： 本文从"数据仓库与数据挖掘"课程的本科教学特点出发,讨论了在授课过程中遇到的一些实际问题,介绍了理论教学环节和实验教学环节的各项内容及侧重点,并给出具体的实验教学方案。