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关键词： 数据仓库   维度建模   图书管理  

摘要： 应用数据仓库技术提升图书资源整合与分析、优化资金配置。从异构数据库中提取资源进行整合,以文献借阅主题为例设计维度模型实现数据仓库进行多维分析,为管理者提供预测和决策支持,使用关联算法挖掘借阅相关信息,为读者提供个性化服务。

关键词： 数据集成   企业信息集成   数据仓库   P2P   SOA   SaaS   ECGP   同步数据集成   异步数据集成  

摘要： 企业信息化水平的提高与企业间业务协同的不断深化,带来了企业内或不同企业间的应用系统之间信息共享、业务数据互操作需求的增加。数据集成是实现信息共享的有效方式,也是实现系统间业务数据互操作的基础,因此,如何高效地实现不同应用间的数据集成成为信息共享研究领域的重要课题。 在深入研究企业信息集成及P2P相关技术的基础上,本文借鉴ECGP(An Efficient Clustered Global-Peer P2P Architecture)结构提出了一种基于ECGP的数据集成模型,与传统基于纯P2P的数据集成模型相比,该模型具有可扩展性、负载均衡等特点,解决了当企业数据源节点过多时造成的数据集成效率低、数据节点管理困难等问题。 其次,基于上述模型,并结合SOA(面向服务架构)及SaaS(软件即服务)模式相关思想,文章提出了基于SaaS服务的数据集成框架,具有如下特点： 11框架采用面向服务架构：集成数据源存在于企业不同系统或不同企业的系统中,具有分布式、异构性、自治性等特点,面向服务架构具有松散耦合、平台无关等特征,能在维护数据源自治性的基础上更加容易地屏蔽底层数据源的异构性;21框架应用SaaS模式：SaaS模式的应用为企业数据集成带来了挑战,也带来了新的解决方案,框架基于SaaS模式,能够使系统与SaaS应用、非SaaS应用间的数据集成更加灵活、高效,同时能使企业免于系统的部署、升级和维护,为企业节省开支;31框架采用数据仓库与中间件相结合的方式进行数据集成：用数据仓库存储、管理历史数据并在必要时可对数据进行分析处理;使用中间件对数据源系统新增、修改或删除的数据进行集成,在保证数据集成准确、完整的同时,能够保证数据集成的实时、高效。 文章首先以SBM(Supply Business Management-供应商业务管理1与ERP系统数据集成为例,分析了企业数据集成的业务场景与相关需求,并在此基础上提出了基于ECGP的数据集成模型;其次,以模型为基础,提出了基于SaaS服务数据集成框架,对框架结构、集成机制、集成流程及集成模式进行了详细阐述,并对框架在数据集成异构性、一致性方面的工作进行了深入分析;然后,通过描述框架关键模块的实现方法对系统的实现过程进行了展示,并阐述了系统的实际应用情况;最后,我们对文章的研究工作进行了总结与展望。

关键词： 复杂网络   社团发现   数据仓库   主题抽取  

摘要： 面向主题是数据仓库的特征之一,面向主题是指数据仓库中的数据是按照主题进行组织的,合理地选取主题是数据仓库设计成功的前提条件。没有正确、合理的主题,就无法合理地组织数据,数据仓库建设也将失去其实际意义,因此如何确定数据仓库中的主题,对于数据仓库的建设显得十分重要。目前的数据仓库设计一般都是通过需求分析来确定主题,然而这种方法过多地依赖于设计者的经验和需求分析的准确性,往往难以保证主题要素选取的合理性。 基于此,本文研究了数据仓库主题的抽取问题。基于复杂网络相关理论和社团结构发现算法,本文提出了一种从大量文献中抽取数据仓库主题的方法。通过提取文献中与某一领域相关的词,将词构建成一个复杂网络,发现网络中的社团,从而实现主题的抽取。对于加权网络中的社团发现问题,本文基于信息传播的思想,提出了一种基于信息传播的加权网络社团发现算法,该算法通过节点间的信息传播,将加权网络中的每个节点转换成具有信息的向量形式,从而将网络聚类转化为向量聚类,有效的解决了加权网络中的社团发现问题。 运用本文提出的主题抽取方法,通过提取海冰文献中的与海洋领域相关的词,构建了一个加权的词关联网络,并对该词关联网络进行特征分析。将基于信息传播的社团发现算法运用到加权的词语关联网络中,发现网络中的社团结构,由节点与词的对应关系,实现了对数据仓库主题的抽取,为数据仓库的主题选取提供了辅助参考。

关键词： 数据仓库   灰色理论   预测  

摘要： 销售预测是企业供应链管理的关键环节,通过预测企业可以制定科学的采购、生产、库存、销售等计划,所以销售预测对企业经营决策具有重大的研究意义。在数据仓库的基础上,采用灰色系统理论进行预测,并验证灰色GM(1,1)预测模型的可行性。

关键词： 数据仓库   家庭客户   数据挖掘   精细化营销  

摘要： 随着3G业务的发展,三大运营商全业务竞争加剧,家庭市场竞争日趋激烈,对于家庭市场运营还处于起步阶段的中国移动而言,利用数据挖掘技术,建立家庭市场运营支撑平台迫在眉睫。 本文首先详细介绍数据挖掘的相关技术及数据挖掘方法论,针对河北移动迫切的家庭市场精细化管理需求,分析了家庭市场精细化管理中企业信息化存在的问题,提出了家庭市场支撑子系统建设思路,详细介绍了家庭客户识别模型的设计过程;接着介绍了家庭市场支撑子系统功能模块设计和接口模块以及数据库的设计过程;最后详细介绍了家庭客户识别模型在河北移动精细化营销体系中的应用。 作者参与了本系统立项分析、方案设计、开发实现、测试验收的全过程,负责系统设计和项目管理。 本文建立的家庭客户识别模型是数据挖掘应用在经营分析系统上的尝试,是对数据挖掘技术的进一步实践。通过本文的家庭客户识别的分析与研究,为电信企业进行家庭市场精细化营销工作提供了一定的保障。

关键词： 动态数据仓库   实时ETL   MESHJOIN算法   物化样本视图   ACE树  

摘要： 信息作为现代企业的宝贵资源,占据着越来越重要的地位。而数据仓库作为数据信息的载体,旨在通过通畅全面的信息管理,达到有效的决策支持。传统的数据仓库通常以支持企业内部战略性决策为主,而基于营运导向的动态数据仓库则是以提供企业外部战术性决策为主。动态数据仓库是一种创新理念,但是其技术基础和架构思想还是来源于传统的数据仓库。 ETL(数据的抽取、转换、加载)作为数据仓库构建的一个十分重要的环节,贯穿于项目的始终,在整个数据仓库中扮演着非常重要的作用。动态数据仓库的出现,对于ETL的实时性方面提出了较高的要求,实时ETL的研究也成为了数据仓库领域研究的一个重点。此外,物化视图作为数据仓库中另一个重要的组成部分,旨在提高数据仓库系统的查询响应,减轻查询的计算压力。物化视图的设计、选取和维护,也是动态数据仓库应用中的研究热点之一。 本文作者以某跨国金融公司内部一个大型金融软件系统所采用的动态数据仓库为背景,广泛探讨与剖析了企业级动态数据仓库的架构与实施过程中的各方面问题。介绍了动态数据仓库的体系架构和各个组成部分,对于其中的关键技术进行了系统而深入的研究。 对动态数据仓库的实时ETL中的关键技术——实时数据流更新技术,进行了深入研究与分析,提出了一种针对动态数据仓库分布式集群的D-MESHJOIN算法,并通过实验证明该算法在动态数据仓库集群环境中具有良好的性能与扩展性。 此外,对动态数据仓库中一种特殊的物化视图——物化样本视图,进行了深入研究与实践,设计了一种新型的基于ACE+树的视图组织结构,该视图结构在已有研究基础上进行改良,解决了以往样本视图不支持动态增量维护的问题,并在实践运用中证明其有效性;同时,针对集群环境中数据表分区的情况,给出了分布式的物化样本视图查询策略。 通过对动态数据仓库架构实施、应用研究等一系列研发工作,最终给出了针对性的解决方案。对于类似的企业级动态数据仓库的构建,实时ETL和物化样本视图的实现,具有一定的参考价值与实践意义。

关键词： 地方政府债务风险   数据挖掘   数据仓库   辅助决策   管理信息系统  

摘要： 随着市场经济深化和政府职能转变,地方政府为了调整经济结构、加快城乡基础设施建设,运用多种融资方式,多渠道筹集建设资金,在一定程度上有力推动了地方经济建设和社会事业发展。但是,由于对地方政府缺乏必要的法律规范和有效财务监管,地方政府形成了多头、无序的融资局面,随之而来的是地方政府债务负担日益严重。由于地方政府财政窘迫,偿债能力有限,债务风险日益突出,并已产生很多负面影响。 地方政府债务风险,是指地方政府不能通过正常渠道按时足额偿还到期债务的可能性,或者说发生偿债危机的可能性。目前我国各级地方政府均有不同形式的举债行为和数量不等的债务存在,由于地方政府债务规模不断扩大,地方政府的债务风险日渐显现,并已成为威胁到国家经济安全与社会稳定的重要因素。 因此,建设地方政府融资信息管理及辅助决策平台,不仅对防范和化解地方财政风险,保持地方经济的可持续发展具有现实意义,而且对降低国家财政风险,保持宏观经济稳健运行具有重要作用。 本课题在地方政府融资信息管理及辅助决策平台实现的方案设计、系统的软件实现、融资数据采集、辅助决策等方面进行了讨论,并开发了基于B/S框架的地方债务管理系统,实现了用户通过IE浏览器对融资数据的录入、系统数据采集和辅助决策功能,初步解决了金融机构与地方政府之间的信息对称、风险预警以防止地方融资平台盲目借贷并加以约束地方融资平台融资行为。

关键词： 数据挖掘   数据仓库   保险  

摘要： 我国寿险行业的发展已有二十余年,各人寿保险公司都已积累了大量客户数据.本文通过对河南安阳某公司保险客户的购买记录进行数据抽取、清洗和转换等预处理,利用数据挖掘中决策树分类预测模型,探寻客户对寿险产品选择的一般模式.

关键词： 运营商   数据仓库   EDA   数据应用  

摘要： 随着3G、移动互联网等新兴因素的影响日渐显现,我国电信运营企业的竞争格局日益复杂.企业的运营成本在大幅增加,客户对企业的服务质量提出了更高的要求,利润的降低使得经营从粗放转为集约,同时经营决策需要尽可能多的定量依据和尽可能快的速度.数据仓库和数据挖掘技术是解决上述问题的有效途径.

关键词： CSFB信用风险附加模型   商业银行   信贷风险控制   数据仓库  

摘要： 在经济全球化趋势不断加强、国际金融市场日益融合、金融创新持续涌现、金融机构的混合经营趋势下,信用风险管理对商业银行业来说都是未来面临的一大挑战。 本文在基于CSFB信用风险附加模型的基础上,度量和分析齐鲁银行信贷风险,总结了齐鲁银行存在的风险过于集中、贷款集中度高、存贷款结构比偏低等几个方面的风险。齐鲁银行对信贷市场的选择存在一定的隐患、信贷控制的管理思想存在偏差、信用流程的业务流程存在缺陷、信贷风险管理水平落后以及缺乏高素质的风险管理人员等是产生问题的原因。 为实现对银行信贷风险的有效管控,本文在CSFB信用风险附加模型的基础上设计开发了整体的数据仓库系统,并且设计了局部的核心程序流程。本文分析了如何利用数据仓库系统来计量商业银行的信用风险,并且对在商业银行的信贷管理过程中利用数据仓库技术来进行风险计量作了进一步思考。最后,针对我国商业银行信贷风险管理中存在的问题,给出以下建议:建立科学的信贷管理控制机制、建立健全的风险转化与保障机制、提高银行的风险管理水平、优化信贷投入结构、调整信贷比以及培养良好的信贷文化等方面来提高信贷风险管理水平,降低银行业的信贷风险。 本文将经济资本管理理论、CSFB信用风险附加模型与数据仓库技术结合起来进行研究,实现了初步的跨学科研究,并且具有一定的实用价值,为商业银行信贷控制决策提供了一定的依据。