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关键词： 数据仓库   最终用户   公司创始人   Centriclnfo   ESG   商业智能   数据集成   数据处理   数据管理服务   业务智能  

摘要： Enterprise Strategy Group(ESG)近日宣布扩大其在数据管理领域的覆盖和分析的范围,尤其专注于数据库、数据仓库、商业智能和数据集成的方面。为了加速进入这一领域,ESG收购了CentricInfo公司,并聘请该公司创始人Julie Lockner作为高级分析师和IT咨询服务的副总裁,

关键词： 数据挖掘   数据仓库   神经网络   BP算法  

摘要： 最近几年,随着我们搜集和产生数据的能力不断提高,在很多政府和商业事务中、数据收集工具方面的不断进步,以及计算机的日益普及,我们面临着许多的数据。数已万计的数据库已经被用于政府管理、商业管理、工程管理和科学以及其它大量应用领域。数据和数据库的快速增长迫切要求我们对保存大量的数据并从己掌握的大量数据中得到有用的信息或知识。所以,数据仓库和数据挖掘作为一种能够满足这种需求的应用技术应运而生,并且得到了前所未有重视。 数据挖掘和数据仓库技术是信息技术领域的一门新兴的技术。数据挖掘是利用分析工具从不完全的、大量的、模糊的、有噪声的、随机的数据中,提取出隐含在其中的、事先未知的、但是又潜在有用的知识和信息的过程,建立起数据间关系模型,并用其做预测。数据仓库的最主要特点是面向集成性、主题性、非易失性、时变性。采用数据仓库技术,可以满足利用己有的大量数据资源,从中挖掘出有用价值的规则和知识。 本文的设计就是将数据挖掘和数据仓库的技术应用于高校扩建可行性的工作中,对以往高校招生、人口出生、国家政策、学生就业大量数据进行分析挖掘,具体的实现方法是利用人工神经元网络的BP网络作为数据挖掘的模型,输入相关信息,通过对网络的训练,得到结果对以高校是否需要进一步建设给出决策分析,这样可以科学地实现对高校建设的投入,为国家避免不必要的投资浪费。 本文共分5个部分,第一部分是绪论,介绍课题的意义和背景,数据挖掘和数据仓库技术的现状;第二部分是介绍数据挖掘技术,详细阐述有关数据挖掘的概念、实现方法、特点等;第三部分是本设计采用的神经网络方法的介绍,详细介绍了本文中应用的BP网络算法及其改进算法;第四部分是详细阐述了本设计实现方法和思想,详细介绍此系统是如何实现的;第五部分是测试与总结。

关键词： 网络教研   BIDS   数据仓库   OLAP技术  

摘要： 教育信息化是国家信息化建设的重要基础,教师则是教育信息化的中坚力量。随着教育信息化的推进,教师教研的方式也随之改变。“网络教研”已成为当前教师参与教研活动的首要方式。 通过深入学习、研究数据仓库及OLAP技术,并对我国当前“网络教研”发展情况的全面了解及对已有“网络教研平台”的深入分析,应对广大教师对“网络教研”的需求,分析设计网络教研数据仓库模型及OLAP分析系统架构。根据模型构建网络教研数据仓库和多维数据集,实现了网络教研分析结果的多维展现,并使用EXCEL 2007的透视图表将分析结果清晰、透彻地展现出来。 本课题通过建立完整的网络教研OLAP多维分析模型,对“网络教研”进行多角度,多层次的综合分析和研究,将客观,多维的分析结果进行展示,便于决策者快速、高效、精准地做出决策引导和完善网络教研进一步发展。因此,将数据仓库与OLAP技术应用到“网络教研”领域,有很大的研究价值。

关键词： 数字海洋   海洋环境   数据仓库   ETL   OLAP   数据挖掘  

摘要： “数字海洋”是由海量、多分辨率、多时相、多类型海洋立体监测数据及其分析算法和模型构建而成的总体海洋系统。海洋环境数据仓库是国家“数字海洋”基础数据平台的一部分,它将多源、异构、分散的海量海洋环境数据集成到一起,从而更好地为海洋研究与管理、实现海洋的可持续发展服务。课题的研究将为构建我国近海“数字海洋”奠定坚实的数据框架及理论基础。 本文对海洋环境数据体系规划、数据建模、数据仓库构建技术,以及对集成后的数据仓库进行OLAP及数据挖掘技术等进行了深入的研究,系统化地提出了一个海洋环境数据从集成、应用、分析的完整框架。 针对海洋环境数据集成与应用的需求,设计了一个包括数据源、数据加载、数据仓库层、前端应用等四层的海洋环境数据仓库集成与应用框架。其中为满足终端用户对原始数据的需求、部门级用户决策支持需求将数据仓库划分为海洋环境基础数据仓库、海洋环境数据仓库(集成)、数据集市等层次。另外还包括数据仓库管理工具以对整个数据仓库体系进行数据访问、安全等方面的管理。 对海洋环境数据的类型及特征进行了分析,在研究和分析海洋环境数据仓库的构建方法及关键模型的基础上,提出了海洋环境数据仓库的体系结构,并对其进行详细的结构设计、主题设计及多维模型设计。海洋环境基础数据仓库存储原始格式的数据,这些数据经同构、转换、集成处理后,保持原始粒度(不做统计计算)加载到按多维数据模型组织的海洋环境数据仓库。数据集市根据用户需求创建,它将海洋环境数据仓库的原始粒度数据进行筛选、统计或插值计算后形成多维数据立方体,为OLAP、数据挖掘等应用提供数据支持。 研究了海洋环境数据仓库的性能优化方法并提出了详细优化策略,基于索引优化、分片管理的并发数据访问极大地提高了海量海洋环境数据仓库的性能。ETL是数据仓库建设的关键,本文根据海洋环境数据的特点,研究其数据清洗、转换、集成规则,设计并开发了海洋环境数据仓库ETL原型系统,并提供了多种数据访问接口。为了保证进入数据仓库中数据的质量,建立了数据清洗规则以过滤和修正不符合要求的数据,从而保证了数据质量和未来海洋环境数据分析与决策的正确性。针对海洋环境数据仓库数据量大、历史数据多、更新频度小的特点，提出了海洋环境数据仓库增量更新的机制，极大提高了海洋环境数据仓库的运行效率。 为了让用户可以从多个角度观察和分析海洋环境数据，研究了海洋环境时空数据立方体的构建方法，通过空间插值及时空插值算法可以按各种粒度将不规则的海洋环境数据格网化，以构建规则的具有时间和空间维的数据立方体。同时可通过各种内置或自定义统计分析函数来计算度量值，从而建立不同度量（或多度量）的海洋环境数据立方体。以海洋水文、气象等领域的数据分析为例，研究如何利用OLAP分析操作来实现海洋环境数据仓库的各种应用需求。 为了发现隐藏在海量海洋环境数据中有用的模式或规律，研究了海洋环境数据仓库的数据挖掘方法及内容，并进行了初步应用。回归预测通过建立一个回归方程可以用来预测未来的数据趋势，本文利用回归分析建立悬浮体中浓度与浊度的预测模型。利用聚类方法对长江口表层沉积物的元素地球化学进行了分类，将研究区沉积物中的组成元素大体分为4种类型，并结合地质背景对其成因进行了分析。

关键词： 森林资源数据   森林可持续经营   数据仓库   多维分析   数据挖据   近自然森林经营   退化次生林近自然恢复   近自然化改造  

摘要： 森林资源数据是制定森林经营方案、制定合理的林分经营措施的根本依据。我国森林经营单位级的森林资源数据主要来源有一类调查、二类调查、基于科学试验目的的典型样地调查。这些数据对森林可持续经营提供了重要依据,但是当前这些数据管理和分析都相互孤立执行,没有统计分析的统一指标和技术标准,更缺乏数据集成化管理设计,导致数据所蕴含的深度信息没有被挖掘,数据分析没有一个模式化的方式。为了有效地管理调查数据,实现数据的智能化多维度分析,数据的有效集成,深度发觉数据内部深层次的知识,本文将数据仓库和数据挖掘技术系统地引入到林业数据管理分析中,从而为森林可持续经营服务。 本研以海南白沙县和广西热林中心为研究区域,研究数据涉及到林分典型调查样地数据、解析木数据和二类调查数据。对于典型调查样地,森林经营决策者希望从林分的物种构成、垂直结构和水平结构获得林分经营参数;对于解析木数据而言,经营决策者希望从多个分析角度分析解析木的生长过程;对于二类调查数据,希望从森林的资源范围、生物多样性、森林的生产功能和森林的生态公益更能依据土壤性质去评价分析。针对上述需求,分别建立三类数据的数据仓库,仓库建立过程包括概念模型、逻辑模型和物理模型的确立。当数据仓库建立好之后,可以利用多维分析技术和数据挖掘技术对其进行深层次分析。 对于典型调查样地,确定了海南白沙县珍贵乡土树种的光特性,为海南岛白沙县森林营造提供了参考树种;制定海南白沙县热带退化次生林近自然恢复的森林发展类型,明确了森林经营单位退化次生林恢复的具体目标;对比分析了广西热林中心马尾松和杉木纯林近自然化改造的效果,结果发现改造后的人工林已经逐步过渡为由多个乡土树种混交的,空间层次复杂的、高产的、异龄的近自然林。对于解析木数据而言,从总生长量、平均生长量和连年生长量的角度,对比分析了优势木、中庸木和被压木胸径、树高和蓄积的生长过程,结果表明优势木的生长具有明显的优势,其次为中庸木,最后为被压木。研究还表明,对于同种解析木而言,树高生长量和胸径生长量存在着相似的规律,但明显区别于蓄积生长量。数据挖掘中的决策树分析表明材积的连年生长和平均生长量主要取决于直径的总生长量,其次才是林木类型。对于二类调查数据而言,在多维变量控制之下,从不同的角度对热林中心森林资源分布情况进行了分析与评价,指出了热林中心森林资源变化的规律,提出了热林中心森林资源分布的规划建议。数据挖掘中的决策树分析表明决定森林蓄积的第一个重要因子是林种,保护等级则是第二重要影响因子,随着保护等级的升高,其森林蓄积也呈现明显的增加的趋势。 本文在人工智能科学理念支持下,将数据仓库技术、多维分析技术和数据挖掘技术,系统地应用到不同林业数据的管理与分析中,实现了不同数据集成化、智能化的多维分析以及深层层次知识的发现,为森林可持续经营提供了信息支持。出于适用性角度的考虑,本研究采用Microsoft Excel作为数据仓库客户端工具,使得研究结果具有更好的应用价值,但是Microsoft Excel毕竟不是专业的智能化信息处理工具,所以在分析过程中需要用户手动添加一些分析维度,对用户提出了一些要求。因此,设计开发出界面友好同时兼顾的普适性的决策系统工具还需要进一步的研究。此外,本研究二类调查数据虽然实现了数据仓库的多维度管理与分析,但是并没有考虑其地理位置等空间属性信息,对二类调查数据需要建立空间数据仓库,在GIS的支持下实现多维变量控制之下森林资源的空间分布有待进一步研究。

关键词： 数据仓库   城市规划   辅助决策  

摘要： 本文从天津城市规划管理的现状出发，介绍基于数据仓库的城市规划辅助决策系统的建设目标、系统结构、规划数据仓库结构及系统的实现。探讨了城市规划空间数据仓库建设机制，为规划辅助决策系统建设提供可行的实现途径。

关键词： 税务   数据仓库   信息化   数据应用  

摘要： 随着信息技术的发展，数据仓库在信息技术领域已成为研究和应用的热点。数据仓库在提高决策支持水平、信息质量、应变能力等方面具有重要意义。信息处理技术已从单纯的联机事务处理，进入了数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、商务智能的时代。 随着税务系统信息化建设的不断推进，各类应用系统不断推广使用，导致各个系统积累的数据量逐渐增加。此外，随着数据省局集中处理步伐的加快，原来存放在不同税务机关的数据，逐步集中到省局。这些数据由少积多、由分散到集中，为数据分析工作提供了基本条件。如何利用这些数据，建立税务数据仓库，挖掘海量数据中隐藏的规律，提高数据分析处理能力已成为数据集中后的现实问题。信息化高级阶段的数据分析已经逐渐成为各级税务机关信息化工作的重点。 本文在对现有税务系统信息化发展现状及应用系统使用情况分析的基础上，结合数据仓库理论和技术，研究了税务系统数据仓库的构建和实现策略。研究了数据仓库的安全性设计，对数据应用的需求进行了分类整理，设计了包括数据源、数据模型、数据抽取、数据存储、数据展现等在内的数据仓库体系结构。重点解决了数据抽取、主题设计、物理模型设计等问题，并给出了数据仓库的具体实现方法。同时对数据仓库建成后部分功能进行了展示。系统设计中充分利用了税务系统数据省级集中的优势，该系统覆盖税收征收管理和行政管理，为决策层、管理层、操作层提供决策支持、管理监控服务，最终实现一个用于数据分析的集中可扩展的数据仓库。

关键词： 绩效管理   平衡记分卡   数据仓库   BI工具   OLAP分析统计工具   J2EE应用系统开发平台  

摘要： 传统的绩效管理系统是使用财务指标进行定量的考核,这种方式忽略了对风险控制、服务过程等综合指标的考虑,过分强调单一的、事后的财务数据。为改变原始的考核方式,把商业银行的管理体系从粗放式经营模式理念向以风险管理理念转变的精细化管理。要求IT部门开发一个建立在新的理论基础之上的利用最新计算机技术的新一代商业银行绩效管理应用系统。 在系统开发研制中,本人主要承担了平衡计分卡的模型设计和应用程序的KPI展现功能的实现等工作。完成了适用于商业银行绩效管理的平衡计分卡的各个纬度的KPI设计,采用B/I工具,利用数据仓库技术进行了有机的集成和开发,IBM公司的Cognos产品将各项KPI进行了展现,采用银行的实际业务数据进行模型建立、数据抽取转换和装载,最终采用J2EE开放式体系结构和PORTAL系统相结合,实现应用系统的集成开发,构建起绩效管理的智能化商务平台,满足了业务管理部门的需要。（如:机构绩效分析、产品分析、资产负债管理、财务分析、综合统计分析等功能）最后对本文中实现的功能模块设计了相应的测试用例并进行测试,使用LoadRunner测试工具对系统的性能进行了测试,通过系统的功能和性能测试验证了本文设计和实现的绩效管理系统符合设计要求。 本文讨论了使用进行开发的系统结构、特点及实现技术,分析了本系统在设计上的基本思想以及实现上的具体方式,该系统目前已经投入使用,运行稳定。

关键词： 物流企业   商业智能   数据仓库   数据集市  

摘要： 基于数据仓库的商业智能技术由于其良好的数据分析和决策辅助能力,已经得到各行各业的广泛重视。从物流企业应用商业智能技术的需求出发,提出了面向商业智能的物流企业数据仓库设计模型。

关键词： 网络化决策支持系统   煤炭运销   系统设计   数据仓库  

摘要： 目前,随着煤炭行业信息化建设的不断发展,对于运销业务的管理和控制,国内大部分煤炭企业创建了煤炭运销管理系统。然而,这些系统基本停留在运销数据的简单采集、统计和汇总阶段,公司产生的上层数据和运销部门的下层数据不能在第一时间及时整合,同时,伴随着企业结构的不断调整,经常发生数据转换、数据统计不完全、断档、数据利用度降低等问题,这使得企业高级决策者难以根据运销数据及数据间的关系进行有效的宏观决策。 网络化煤炭运销决策支持系统,将基于煤炭运销数据与信息,利用系统科学、运筹学和行为科学等多种学科的理论和模型,为公司决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境,以及提供调用各种信息资源和分析工具,从而帮助决策者提高决策水平和质量。 本学位论文在阐述决策支持系统理论知识基础上,根据煤炭运销业务要求,研究了网络化煤炭运销决策支持系统的总体设计思想、系统框架结构、主要功能、设计目标、数据流程,完成了系统的数据库、模型库、知识库和人机接口等设计工作。 在国内煤炭行业,网络化煤炭运销决策支持系统具有广泛的应用前景,在生产、销售以及其它涉及到存储问题的领域都能得到广泛地应用。它可以帮助决策者提高处理信息和知识的能力,提高处理复杂问题的能力,提高决策水平和决策质量,进而提升企业的经营和管理效率,增强企业的核心竞争力,有利于推动现代科学技术在运销管理领域的应用,加速运销管理工作的现代化,从而解决煤炭运销相关领域决策背景复杂、多变和不可预知等难题。