课程文献中心 更多>>

关键词： 数据仓库   数据挖掘   关联规则算法   粗糙集算法  

摘要： 零售行业经营过程中积累了大量的历史数据,由于缺乏有效的分析工具,这些数据没有得到很好利用,决策的制定往往只凭决策者的直觉。因此,零售行业建立一个决策辅助分析系统,是十分必要,也是十分重要的。数据挖掘技术是一种数据组织和分析的技术,它可以从海量数据中提取和发现知识,如何将数据挖掘技术应用于商品管理正是本课题的研究重点。 本文在研究数据仓库技术、数据挖掘相关技术的基础上,为“惠家超市”构建了“超市辅助决策系统”。该系统综合应用了统计算法、关联规则算法、粗糙集算法对超市数据进行了挖掘,并得到了结果。管理者根据挖掘结果对超市的经营管理进行了一定的调整,取得了相应的经济效益。

关键词： 高层管理信息系统   数据仓库   结合联机分析处理  

摘要： 由于大环境的变迁,企业所面临的竞争压力加大,再加上企业领导信息需求的变动性高,使得早期使用档案系统与第三代语言所开发的、用以提供管理信息的管理报表系统,已难以满足企业领导的需求,更增加了系统维护的困难度与成本。企业环境的快速变迁与激烈竞争,企业负责人对营运及决策用信息需求日益殷切,于是高层管理信息系统(Executive Information Systems, EIS)应运而生。 本研究则是提出以数据仓库(Data Warehouse)所构建的高层管理信息系统。结合联机分析处理(On-line Analytical Processing, OLAP)及网页技术,借助应用企业提出的管理关键指标,构建Web-based并可做信息分析的高层管理信息系统。企业高层企业领导可透过浏览器查询企业关键指标,如发现异常时,可透过信息分析进行多维度的分析,以找出异常原因。本研究除了提供高层管理信息系统的数据萃取与系统构建方法外,并呈现高层管理信息系统与数据仓库间的关系。

关键词： 决策支持系统   数据仓库   数据挖掘   房产资源  

摘要： 伴随着教育体制的改革,教育界信息化的发展日趋先进,高校管理效益的要求越来越高,学校的资源管理也受到严格的要求,针对高校房产资源的使用效益分析成了高校迫切需要解决的问题和难题。对房产进行发展性的挖掘评价,是高校信息化管理制度改革重要举措之一,建立基于决策支持系统的高校房产管理信息系统是实现高校资源优化配置,促进学校信息化建设发展的重要环节,对于房产管理工作有重要的导向作用。采用信息化管理系统,在提高了管理效率的同时,还能够在一定程度上保证房产信息的准确性、安全性,有助于提高房产管理工作的科学化决策、规范化管理。依据房产资源使用效益的指标体系,提出了基于决策支持的房产资源管理信息系统的思路,采用数据挖掘、数学统计和数学优化等方法对房产资源进行合理建模和量化分析,设计了房产资源管理信息系统,以便为管理层的决策提供准确和有效的依据。 本系统考虑目前我校房产管理发展的现状,普通的信息管理系统大多都是采用传统的C/S模式,为了结合信息化技术的发展,适应高校房产管理的现状和发展空间。论文结合.NET的相关知识和技术,从系统的需求分析、系统设计、系统实现和效益评价四个方面对系统的开发做了详细的介绍。系统提出了基于.NET平台的B/S模式的三层体系架构,将基础数据和对数据操作的过程进行分离,针对系统的数据处理方法进行了基础研究。 本文是借助于软件系统的建设过程,采取了面向对象技术的基本理论方法,坚持软件工程的模块化设计思想,深入分析研究了系统的分析、设计、实现、检测、决策。

关键词： 数据仓库   电力营销系统   辅助决策系统  

摘要： 本文针时目前电力营销系统中存在的系统间相互独立,数据信息管理不规范,数据缺乏深入分析与加工的问题,基于数据仓库理论建立了电力营销辅助决策系统.首先从数据仓库技术的基本概念入手,阐述了数据仓库系统的三层组织结构;然后规划了电力营销辅助决策系统的设计流程和功能划分,对电力营销系统所涵盖的各类指标进行了综合分析,采用一元线性回归法和对数自回归法对经营指标进行了趋势预测.电力营销辅助决策系统的建立过程,实现了数据的深入挖掘和分析,为领导层决策提供了科学的依据.

关键词： 数据仓库   列存储   查询优化   连接策略  

摘要： 数据仓库查询一直是数据库领域的研究重点。近年的研究发现列存储体系仅从磁盘或内存中读取与查询相关的列,相对于行存储来说,更适合OLAP、数据仓库等查询密集型应用。作为一个较少更新的读优先系统,基于列存储的数据仓库系统能提高查询性能的思想已经占据了主导地位。 论文研究了数据仓库技术、列存储技术、以及现有的查询优化技术。设计实现了列存储数据仓库查询模块,包括词法语法分析器、预处理器、查询优化器以及计划产生器。尤其是在查询优化方面,结合基于规则的优化方法(RBO)和基于代价的优化方法(CBO)设计了查询优化器,提出了列的连接策略优化方法。 首先,论文分析了数据仓库查询特点以及现有的列存储查询优化技术,详细讨论了列存储系统PAX、InfoBright、C-Store以及MonetDB的存储方式和查询方式,并总结了列存储和行存储的查询特点差异。 然后,论文对列存储的查询模块进行了深入探究,设计实现了查询编译器的各个功能模块。首先利用开源工具Flex和Bison,结合本系统语法树结构实现了词法语法分析器;根据SQL语句的标准和本系统查询树结构设计实现了预处理器,包括它的三大功能模块：语义分析、对象特征绑定以及部分逻辑计划的生成;在剖析现有的列存储连接策略的基础上,设计实现了一种新的列存储查询优化方法。该方法利用基于规则的优化方法为列存储数据查询制定优化规则,过滤掉不可能产生最优计划的候选计划。然后设计实现了基于代价的优化方法：根据动态Huffman树原理和左深连接树原理对查询执行顺序进行改进,进一步减少候选计划的规模;根据列存储数据的特点将候选计划中每个连接结点的执行策略归纳为串行连接和并行连接两类,并在此基础上提出代价估计模型,集中针对这两种连接策略进行代价估计和策略选择。实验证明该方法以较小的时空复杂度获得了优化的查询计划。 最后,论文介绍了逻辑计划产生器和物理计划产生器的原则和方法,并对列存储数据仓库的查询优化进行了总结和展望。

关键词： 商务智能   财务预测   数据仓库   回归分析  

摘要： 随着商业信息量爆炸式的增长,电力企业的商业环境发生了巨大的变化。如何从大量信息中挖掘出有效的决策,成为企业亟需解决的问题。已经发展成熟的电力企业的财务管理系统同样面临着缺乏决策支持系统的困境。商务智能这一信息化领域的高端技术,成为最有效的“掘金器”,其技术目前无法替代。 本文以电力企业的财务管理系统为背景,运用商务智能技术,结合数据挖掘技术,完成了基于商务智能的财务预测系统的研究与设计。本文从资产、应收应付、购售电三方面对电力企业财务数据进行了深入分析,采用SAP商务智能平台搭建了财务数据仓库,完成了分析决策系统的框架,并采用OLAP技术在数据仓库的基础之上实现了对财务数据的分析展现。同时,本文深入研究了基于遗传算法的回归分析,针对其不足,将遗传算法与粒子群算法相结合,建立了基于遗传粒子群算法的回归分析预测模型,并将该模型导入SAP数据挖掘工作台中,实现了对财务数据指标的预测。结果表明,本文给出的预测模型与基于遗传算法的回归分析预测模型相比,预测结果更准确,是一种有效可行的回归分析预测模型。 基于商务智能的财务预测系统为电力企业的财务管理提供了全面、直观的决策依据,解决了ERP系统中存在的信息孤岛问题,能为企业决策提供完善的应用服务,同时促进财务管理流程的优化和提高。

关键词： 商务智能   质量分析   数据仓库   联机分析  

摘要： 质量是企业的生命线,只有提高企业的产品质量,才能提高企业的竞争力,使企业在全球化经济浪潮中立于不败之地。在企业信息化管理日益普及的时代,对产品质量数据的存储和获取已经不是问题,然而如何发掘隐含在数据中的信息,并为企业发展所用成为企业要面临的新问题。因此,如何利用企业各信息系统积累的质量数据源,把质量知识纳入系统集成,建立质量信息元模型,对企业质量活动过程进行统一信息描述,开展产品质量联机分析,使企业认清质量问题,进而采取措施,提高产品质量,是学术界和企业界应该高度关注的问题。 本论文在国家863计划重点项目“业务关联的中小企业群信息化服务平台开发与应用”的支撑下,以WZ汽车制造厂为原型,设计和开发了面向产品质量分析的商务智能系统,实现了该厂在送检环节、生产环节以及售后环节对整车故障和零部件故障的有效分析,并对数据仓库（Data Warehouse, DW）技术和联机分析处理（On-Line Analysis Processing, OLAP）技术进行了研究。 论文首先对商务智能概念,以及数据仓库技术和0LAP技术的相关知识进行阐述。接着对WZ汽车制造厂现有的信息化管理水平进行分析,并针对该厂主要产品整个生命周期的质量需求及所涉及的相关业务进行分析,得出面向产品质量的相关主题。根据业务需求和主题进行系统结构的设计,并选择开发环境和完成前端展示工作的分析。按照系统结构和主题建立质量信息数据仓库,并设计针对本系统数据的抽取、转换和加载的过程。最后利用0LAP完成对各个主题多维数据集的分析,并提供分析结果的报表展示和可视化前端服务。

关键词： 信息化   数据中心   数据仓库   数据模型  

摘要： 大型省级电网企业迫切需要通过数据中心解决信息系统的数据共享和数据一致性等问题。研究数据中心项目的建设内容,技术架构,提出统一数据模型,划分主题域,提出数据仓库的逻辑模型。某大型省级电网企业的数据中心项目的实践证明上述研究成果的可行性、有效性。

关键词： 金融业   金融行业   银保通系统   无线终端   IT   无线通信技术   银保业务   柜员   代理保险业务   数据仓库  

摘要： 现代金融业是构建在以计算机网络技术为主的IT平台上的服务行业,从来没有哪一项技术能够像IT一样,对金融业的发展和变革有着如此之深的影响。正因为如此,金融机构的技术部门都非常关注新技术、新应用的发展。本期对话中,我刊邀请了3家金融机构科技部门高管对他们关心的技术的应用前景进行了展望。

关键词： 通信   数据挖掘   数据仓库   客户保有  

摘要： 信息产业部为了全业务发展的需求,对通信行业的六家运营商进行第四次重组,新电信和新联通凭借全业务均衡发展的优势在新形势下的竞争中开展激烈的用户争夺战,重组后的中国移动与中国铁通的联合短板非常明显,但原有的移动业务绝对优势也是不容小觑,这给重组后的市场竞争增添了不少变数。原有的存量客户是三家运营商必争的资源,尤其是优质的中高端客户的争夺更是硝烟弥漫。在这种竞争态势下,如何防止中高端客户流失,有效的保有中高端客户是摆在几家运营商面前的一道难题,也是当前发展市场、维系客户工作的重中之重。利用数据挖掘技术对中高端客户的流失进行预警,从而确保在流失前保留住客户。 数据挖掘技术就是从海量的数据中抽取隐含其中潜在的、不为人知的有用信息、模式或趋势。本文的目的就是研究这种技术,并将这种技术应用到通信企业的中高端预警模型中,实现对中高端客户的有效保有。 本文以某通信企业的历史数据为研究对象,基于数据挖掘技术,建立客户流失预警模型,采用的决策树分析方法进行数据挖掘分析,有利于电信企业在海量数据中的挖掘分析。论文的主要内容如下: 1、介绍数据挖掘技术和数据仓库的基本理论知识,并介绍数据挖掘的过程以及几种常见的工具和算法。 2、研究数据仓库的设计过程,知道如何建立一个数据仓库模型的关键步骤数据准备包括:数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载和数据修正五个步骤。 3、在通信行业中,一般可用聚类方法来进行客户的细分。而针对客户流失预测及客户保有问题,多会采用决策树方法,相对来说,决策树方法的其结构和推理的过程更清楚。研究决策树算法,根据算法中的不足进行改进算法,采用决策树的优化算法,能够达到提高效率同时又能保证数据质量,在同类分析算法中相对较优。 4、介绍数据仓库的设计和构建,建立预测模型的过程采取六个步骤进行:业务分析、数据准备、变量选择、模型构建、模型评估和模型部署。 5、基于前面的分析建立预测模型,利用某移动公司的用户样本数据,对系统进行了验证,通过大量数据处理和反复试验得到了比较理想的结果,并以此为基础制定了相应的营销方案,对执行中高端用户的保有工作起到了非常重要的作用。 本论文提出的基于决策树的客户流失预警方案可以为通信企业在中高端用户的保有工作和方案上提供一定参考,有一定的应用价值。