探讨数据仓库与数据挖掘技术及其应用

数据仓库与数据挖掘是90年代开始兴起的新兴技术,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供了更好的决策支持和服务,同时促进了数据仓库技术的发展。本文介绍了数据仓库的数据挖掘概念及分类,以及两者之间的关系进行了阐述,并举例说明这两种信息技术在企业中的应用。     

基于数据仓库的高校学生管理预警与支持系统

数据挖掘技术目前在商业、金融业等方面都得到广泛应用,而在教育领域应用较少.高校学生管理预警与支持系统是客观地分析在校学生的应用软件,它设计的基础是大量的学生信息数据.数据仓库技术可以将这些明细信息汇总统计以供分析辅助决策使用,使预警工作建立在可靠的事实数据的技术上.通过详细阐述高校学生管理预警与支持系统数据仓库的数据建模,为数据挖掘技术应用于教育管理领域提供了一个方向.     

基于数据仓库的高校就业决策支持系统研究

通过对数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘技术等概念的学习,利SQL Server 2000的分析管理器设计多维数据模型并建立决策支持系统的体系结构,以我省某高校2007年毕业生数据为研究对象,建立了数据仓库,并运用数据挖掘的决策树算法对数据进行挖掘,所得结论为学院编制招生计划和制定就业策略提供了数据支持。     

数据仓库与数据挖掘技术应用现状研究

数据仓库技术是90年代开始兴起的一门新兴技术。数据仓库技术有效地解决了数据存储和组织,数据仓库具有按主题进行存储的特点。数据挖掘就是从大量的、模糊的、不完全的、有噪声的、随机的数据中提取隐含的、人们事先不知道的有用的信息和知识的过程。数据挖掘能带来所需的知识信息,而数据仓库的支持使得数据挖掘更加有效。虽然在数据仓库的基础上进行数据挖掘能够获得重大的商业价值,但并不是所有企业都适合,都能立即获得可观的利润。要考虑以下三方面的因素。第一,与数据仓库相关的费用问题。数据挖掘并不一定非要在数据仓库中应用,但数据…     

数据仓库在教育管理中的应用探讨

数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、且随时间变化的数据集合,用来支持管理人员的决策。OLAP与数据挖掘都是数据仓库的重要分析工具,用于对数据库和数据仓库中的数据进行分析、获取知识。本文介绍了数据仓库及其构建过程,结合OLAP和数据挖掘技术,探讨了数据仓库在教育管理中的应用。     

数据仓库与数据挖掘技术应用现状研究

数据仓库技术是90年代开始兴起的一门新兴技术.数据仓库技术有效地解决了数据存储和组织,数据仓库具有按主题进行存储的特点.数据挖掘就是从大量的、模糊的、不完全的、有噪声的、随机的数据中提取隐含的、人们事先不知道的有用的信息和知识的过程.数据挖掘能带来所需的知识信息,而数据仓库的支持使得数据挖掘更加有效.     

数据挖掘与数据仓库技术在电子商务中的应用综述

电子商务的产生改变了企业的经营理念、管理方式和支付手段,给社会的各个领域带来了巨大的变革。文章在简要介绍了数据仓库、数据挖掘技术和电子商务概念的基础上,详细分析了数据仓库、数据挖掘技术在电子商务中的应用,帮助企业把数据转化为有用的信息并帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。     

数据挖掘在检疫实验室CRM中的应用研究

数据仓库技术是决策支持系统处理中的核心技术,是CRM中数据挖掘和决策分析的基础。数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据问关系的过程,这些模型和关系可以用来做出预测。本文意在通过对数据仓库的概念及设计入手,设计一个在检验检疫实验室CRM中进行数据挖掘的星型模型。     

基于海量数据的螺旋循环式DM原型模型

在研究和总结基础上提出一种基于海量数据的螺旋循环式DM原型模型,并介绍了现有数据仓库概念,数据挖掘技术和数据挖掘处理模型.     

决策支持系统合理配置资源

基于数据仓库与商业智能技术的决策支持系统,把分散在各个业务系统中的数据集成到数据仓库系统中,利用在线分析技术和数据挖掘技术对数据进行加工,为决策者提供可用的知识,使管理者避免“数据丰富、信息匮乏”的尴尬局面,为资源的合理配置提供宏观指导。     

我国银行业信息化创新的策略性分析

信息化创新是银行业发展的永恒策略。在不同的信息化发展阶段,信息化创新表现为不同的形式。我国银行信息化创新的主要策略包括业务流程再造、数据仓库建设、决策信息化、数据挖掘、系统安全性改造、复合型人才培育、信息技术标准化和信息系统监控等策略。信息化创新的策略性分析为我国商业银行信息化创新的深化提供了理论性借鉴。     

基于宽度优先搜索的聚类算法的研究

随着计算机技术的迅猛发展以及网络技术的普及,人们有更多机会通过网络与外界进行信息交流。然而,随着数据大量的涌入,增加了我们获取有用信息的难度,数据挖掘正是在这一背景下诞生的。聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术,是分析数据并从中发现有用信息的一种有效手段。本文主要研究的是基于宽度优先搜索的聚类分析算法。     

数据仓库技术支持的决策支持系统

传统的事务处理环境不适宜决策支持系统的应用,作为数据库技术的一个发展方向,数据仓库技术由于具有数据分析的特点,正逐渐被人们接受和使用.创建一个分析型的环境供管理人员决策,将是企业建立自己数据中心的一个崭新的方法.本文主要研究数据仓库的定义、基本特性以及数据仓库的数据组织方式,针对当前电信事业,建立了以数据仓库技术、数据挖掘技术相结合的电信事业决策支持系统.     

数据仓库技术与多维数据集实现

随着数据库技术的发展和数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多,出现了“数据拥挤’’现象．数据仓库可以对数据进行有效集成,是数据分析与决策支持的基础。是把数据转换成信息知识的关键技术．     

数据挖掘技术在商业银行客户细分中的应用

在数据仓库建设基本到位之后,银行应如何对庞大的客户信息进行深层次数据挖掘,建立客户与市场的细分体系,从而在经营与管理中发挥作用,是一个极为重要与紧迫的研究课题.在介绍客户细分理论与数据挖掘技术的基础上,对银行客户细分形式化描述过程模型做了讨论,并以K均值聚类算法对银行实证客户数据进行了挖掘,实验表明数据挖掘技术在银行客户细分方面的应用具有一定的有效性.     

数据仓库技术与多维数据集实现

随着数据库技术的发展和数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多,出现了"数据拥挤"现象.数据仓库可以对数据进行有效集成,是数据分析与决策支持的基础,是把数据转换成信息知识的关键技术.     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务是新兴的现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术.随着商业信息和数据的急剧增加,如何有效地分析和利用信息成为目前研究的热点问题.文中对电子商务和数据挖掘技术的发展进行了阐述,分析了数据挖掘的技术方法及其在电子商务中的应用流程.