课程文献中心 更多>>

关键词： 数据库系统 9 shu ju ku xi tong  

ISBN: (纸本)9787302228196

摘要： 《数据仓库与数据挖掘原理及应用》从专业角度全面介绍了数据仓库和数据挖掘的理论、方法、技术及其应用，系统地阐述了数据仓库和数据挖掘的产生、发展和应用及其主要概念、原理和算法，并结合当前数据仓库和数据挖掘中一些新的应用实例进一步加以说明，力求学以致用。 全书分为三篇。第一篇介绍数据仓库的起源和演变过程，阐述数据仓库的定义、体系结构、组成、元数据、数据粒度和数据模型以及ETL过程，论述数据仓库设计和实现的方法。结合具体应用详细阐述了如何构建数据仓库及其主要应用，包括OLAP和OLAM等。第二篇介绍数据挖掘的起源和发展趋势，以及数据挖掘与web挖掘的技术和方法，包括聚类、分类、预测和关联分析等，详细分析了数据挖掘在电信领域的具体应用，如客户细分、重入网识别和WAP日志挖掘等。第三篇讨论数据、信息和知识的关系，论述知识表示的主要方法和知识管理的核心技术，介绍当前研究热点——语义网和本体的核心技术和方法，分析了语义网和本体的主要应用。 《数据仓库与数据挖掘原理及应用》可作为计算机专业研究生或高年级本科生教材，也可以作为计算机研究和开发人员以及相关专业人士的参考资料。

关键词： 数据仓库   状态维护   变压器   联机处理分析  

摘要： 变压器的运行状态直接影响系统的安全运行,它是供电公司中重要的设备。本文从陇南供电公司变压器运行维修数据出发,首先建立满足变压器维修分析的系统,在此基础上实现方便、快速地查询系统信息数据,展示给公司管理者维修信息的多维图形,以方便其做出经济的决策并选择合理的工作安排进而正确地分析制定出维修计划。

关键词： Teradata   数据库技术   列式   证券交易所   标准   数据仓库   营销管理   数据分析  

摘要： 中国，北京——全球最大、专注于数据仓库、大数据分析和整合营销管理解决方案的厂商Teradata天睿公司（Teradata Corporation，美国纽约证券交易所交易代码：TDC）宣布最新推出Teradata列式数据库，充分整合了列式与行式的表，将灵活性、性能与压缩性提升到更高水平，这是数据库技术的一大变革和进步。Teradata列式数据库的运行速度更快、压缩率更高，其先进的架构为企业提供最完善的即用环境，以应对大数据带来的巨大分析挑战。

关键词： 数据仓库   状态维护   变压器   联机处理分析  

摘要： 变压器的运行状态直接影响系统的安全运行,它是供电公司中的重要的设备。本文从对石家庄市供电公司变压器运行维修信号的分析出发,首先建立满足变压器维修分析的系统,在此基础上来实现方便、快速地查询系统信息数据,展示给公司管理者维修信息的多维图形,以方便其做出经济的决策并选择合理的工作安排进而正确地分析制定出维修计划。论文研究的内容: (1)阐述了对变压器及供电公司设备维修的国内外发展现状与趋势。 (2)对OLAP、数据仓库的特点、基本原理、主要操作和他们在商业智能中的关系进行了介绍,提供理论基础给系统的开发工作及其后续的研究工作。 (3)从系统的应用背景、研究开发条件及对体系构造设计的要求条件出发,分析介绍构造建立系统的基本原理及选择与之一致的系统中组件模块,并具体进行了局部的分析设计。 (4)针对企业的需求建立起多维数据模型,然后根据模型把数据导入到数据仓库。应用Oracle数据库系统及其开发工具来设计,分析、设计数据立方体,最后用OLAP技术展现给用户按主题组织的多维数据,把决策所需的各种知识从中提取出来。

关键词： 数据仓库   分析主题   客户群细分   精确营销  

摘要： 加强分客户群专业化管理,开展细分客户群分析与挖掘,针对不同聚类客户的特点,制定差异化的产品包装与业务组合,并在合适的时间准确的地点向客户发起营销推送活动,最终实现电信产品和服务的精确销售工作.

关键词： 数据仓库   数据集市   星型拓扑体系结构   OLAP  

摘要： 随着科学技术的快速发展和信息时代的到来,科技人力资源在科技、经济和社会各方面已具有举足轻重的意义。因此,有必要建立一个中国科技人力资源数据中心,来存储科技人力资源的相关数据,为政府及相关部门政策的分析与制订提供依据。 本文的主要工作是设计和实现了中国科技人力资源数据中心。首先对中国科技人力资源数据中心进行基本规划,确定合适的体系结构解决方案。在分析已有的数据仓库体系结构解决方案的同时,结合数据中心自身的数据特点,本文最终采用无协调数据层的星型拓扑体系结构。通过比较数据集市的设计方法,权衡数据源和用户需求对于数据中心的重要性,本文最终确立了以需求驱动为主、数据驱动为辅的数据集市设计方法。 其次,本文在确定了数据集市的设计方法之后,开始对数据集市进行详细的分析和设计。第一是进行用户需求分析,在数据集市的混合设计方法中,本文选择采用决策建模的方法进行用户需求分析,最终得到各用户的扩展基本原理关系图,从图中可以初步得到与数据集市相关的事实和维度。第二是根据用户需求分析的结果对数据中心进行概念模型设计、逻辑模型设计、数据准备阶段的设计以及物理模型设计。通过估算系统的数据量,权衡系统反馈速度和最大查询明细级别,确定最低的信息合成程度。 最后,本文设计并实现了中国科技人力资源职业状况多维数据库,建立了职业状况多维数据集。本文以中国区域科技人力资源职业状况调查的调研数据为数据源,对科技人力资源职业状况方面的相关数据进行了分析,并通过报表的形式展示了数据分析结果。

关键词： 数据仓库   病案管理   应用研究  

摘要： 医院繁杂和庞大的病案数据，是应用数据仓库技术的重要驱动力。探讨了数据仓库技术与医院病案管理的关系，分析了影响病案管理数据仓库系统的因素，研究了如何建立病案数据仓库。

关键词： 数据仓库   数据处理   数据分析   车险业务  

摘要： 作为我国金融市场中成长最为迅速的行业,也是一个高度竞争和极富风险的行业,保险公司借助信息化手段提高竞争能力、由粗放式管理向精细化管理转型也成为关键之举。而在保险信息化过程中,完成了基本业务系统的建设集成后,对数据挖掘的需求,将会主导未来相当长时间内各个保险公司的工作战略。 加入WTO以后,外资保险公司全面进入,给中国保险市场带来了巨大影响,延续传统的运作思路,已无法帮助中国保险企业培养自身竞争力。有效利用积累的海量数据来实现经营目标,预测发展趋势,是保险决策支持系统需要解决的问题,也是保险企业在信息技术应用上的一个难题。 本文是以中国人民财产保险股份有限公司的数据分析系统项目为背景展开论述,目的是针对企业的数据特性和分析需求找到问题所在,判断问题与目标间的距离,形成一套行之有效地开发模式,开发一个既能满足企业目前的需求又能不断扩展的数据分析系统。 本文的主要工作是中国人民财产保险股份有限公司山东分公司车险业务分析系统的研发,主要内容有： 项目简介：项目背景、项目在行业中的应用。 数据仓库技术概述：首先对数据仓库技术和OLAP进行了系统的介绍,对cognos公司的BI产品进行了简单的介绍。 项目分析：分析了人保财险公司的主要业务流程、现有的业务系统、现有的数据查询和分析现状;收集并整理了公司各部门的需求分析,将数据的统计口径和指标解释进行了统一;对项目本身进行了分析,包括立项目的、项目描述、项目风险分析和项目的非功能性需求分析,提出了建立一个与企业特性密切相关的数据分析系统的必要性。 数据仓库搭建：运用数据仓库技术构建车险数据仓库,设计库表结构,建立库表,编写取数语句,进行数据预处理（包括数据清洗、数据预计算）,提取数据到分析库中,编写定时调度语句对库表数据进行定时更新。数据处理部分从数据质量问题入手,明确了为获取高质量数据的数据清洗和数据转换方案。 运用cognos工具进行车险业务分析系统的开发,详细介绍了分析主题的实现过程：配置informix以及odbc数据源,利用cognos公司的BI产品进行OLAP分析,建立面向主题的业务模型,编写iqd文档,使用transformer通过编写好的iqd导入数据,设置维度和度量以及最终展示样式,生成数据立方体（cube）,通过数据立方体（cube）进行灵活数据分析,而由数据立方体定制的固定报表通过framework manager和analysis studio发布到web上供相关人员查询和分析。

关键词： 数据仓库   数据挖掘   决策支持   联机分析处理  

摘要： 随着市场的发展,网络规模不断扩大,运维水平需要不断提高,运维支撑系统建设变得越来越重要,网管系统运行了十余年,已经积累了大量数据,如何从海量网管数据中提取有价值的数据,为网络优化和市场决策提供科学依据,以便有效的提升网络运行质量和面向不同客户群定制针对性市场营销策略,基于数据仓库技术的网管多维分析系统通过对现有网管数据的整合、挖掘,帮助解决网络运行质量问题,提高网络服务质量和客户满意度,进而提升市场竞争力。 本论文就如何将数据仓库技术与多维分析技术很好地应用于网管领域进行了研究。通过需求调研、功能分析、系统设计、软硬件部署建立了网管多维分析系统。需求分析是本系统的基础,也是本文的重点之一,论文从网络资源使用角度、网络业务量角度、网络性能角度、互联互通角度、异常话单角度详细分析了多方需求,通过用户需求调研和功能分析,我们编写了多维分析系统需求说明书。网管多维分析系统整体实现了多维分析、智能业务报告、专题分析、网络运行分析、网络概览、热点聚焦、客户感知分析等主要功能。完成了系统功能模块设计,建立可以快速查询的索引机制,通过与GIS地图和大屏幕展示系统的结合,可以非常清晰、直观地展示分析结果。 本系统运行近七个月,能够很好地满足不同使用人员的需求,减轻了网络分析维护人员的工作量,将日常重复工作由两天缩短到10分钟。网管多维分析系统为网络维护、优化和市场决策提供了完整、及时、准确、科学依据,良好的网络质量和针对性的市场营销策略,为河北移动带来很好的经济效益,系统实用价值很高。

关键词： 客户关系管理系统   本体   数据仓库   OLAP   数据挖掘  

摘要： 客户关系管理是一种旨在改善企业与客户之间关系的商业策略。它是指企业利用信息科学技术,积累和分析客户信息,实现市场营销、服务等活动的自动化,以此提高客户的满意度、忠诚度,从而使企业获取最大利润的一种管理经营方式。 传统的客户关系管理系统主要采用数据挖掘技术来实现,然而,随着数据库的广泛应用,数据挖掘技术面临数据的海量化、异构化等问题,此外,技术人员对应用领域背景知识不熟悉常常导致数据挖掘不能顺利实施。 本文采用本体协助的数据挖掘技术为北京万众亿目科技有限公司开发了一个网络加速器客户关系管理系统——YEEMURM,该系统由本体代替领域专家来指导技术人员进行数据仓库的设计以及数据挖掘算法的自动选择,改善了传统数据挖掘系统存在的缺陷,提高了数据挖掘系统的效率,增加了系统的智能化程度。 本文对亿目网络加速器的系统功能、应用市场以及客户的使用情况进行了深入调研,并对本体、数据仓库、OLAP、数据挖掘等关键技术做了仔细研究,在领域专家的指导下,构建了网络加速器领域本体、任务本体和数据仓库。并在.NET平台中设计并实现了YEEMURM客户关系管理系统,该系统可以在本体的协助下对相关数据进行联机分析和数据挖掘,分析统计产品的销售情况,挖掘客户流失率。经验证,该系统可以为企业提供一定的决策支持,进而提高企业的服务质量和核心竞争力,有很好的实用价值和应用前景。