数据仓库、数据挖掘及网络信息服务

文章给出了数据挖掘、数据仓库及网络参考咨询的概念，讨论了三者的关系，并对基于数据挖掘及数据仓库技术的网络信息服务模式进行探讨，有待共识。     

数据挖掘及数据仓库综述

介绍了数据挖掘的基本概念及常用数据挖掘技术,叙述了数据仓库的概念,最后结合上面提及的相关内容,提出本文所采用的研究技术路线（数据挖掘和数据仓库技术在临床信息分析系统中的应用）。     

探讨基于SQL Server 2000的数据仓库和数据挖掘

针对SQL Server 2000的数据仓库和数据挖掘进行分析,介绍了数据仓库设计。并详细分析了数据挖掘方法,方法主要有:OLEDB数据挖掘,利用SQL Serven2000实施数据挖掘两种。     

数据仓库与决策支持系统

本文从数据仓库的概念入手，首先提出了基于数据仓库的决策支持系统及解决方案；深入地分析了数据挖掘的方法及过程；最后阐述了数据仓库在银行业、证券业、制造业的应用。     

银行决策支持系统解决方案研究

数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术已成为决策支持系统的关键,其中数据仓库用于数据的存储管理,联机分析处理集中于数据的多维分析,数据挖掘则致力于知识发现。在数据仓库、联机分析处理、数据挖掘和模型技术的支持下,探讨了银行决策支持系统解决方案。     

应用于DSS的数据仓库探讨

本文介绍了数据仓库概念及特点，阐述了数据仓库的两个有力工具数据挖掘和联机分析处理并讨论了其在决策支持系统中的运用领域。     

数据仓库和数据挖掘在客户关系管理中的应用

介绍了CRM的基本概念,分析了在CRM中运用数据仓库和数据挖掘技术的必要性,给出了综合数据仓库和数据挖掘技术的CRM体系结构及其工作流程。     

数据仓库和数据挖掘技术浅析

介绍了数据仓库和数据挖掘的相关知识。包括数据仓库的概念、结构、设计以及应用,数据挖掘的概念、技术以及在此基础之上的联机分析业务。     

网络数据挖掘在ERP供应商选择中的应用

本文是网络数据挖掘在ERP供应商选择中的具体应用，阐述了基于数据仓库挖掘的不足及采用网络数据挖掘的优势，并提出对供应商选择的网络数据挖掘步骤的设想。     

数据挖掘技术在电子政务中的应用初探

文章主要介绍了电子政务及基于数据仓库的电子政务数据挖掘,并对数据挖掘技术在电子政务中的应用进行了探讨.为政府的决策提出一种新的研究思路和分析方法.     

数据挖掘与数据仓库技术的应用和前景分析

随着时代的不断进步,对信息数据的收集处理已经成为人们社会生活中重要的组成部分,有着十分重要的意义。其中数据挖掘技术和数据仓库技术,是当前对信息数据进行收集处理的主要手段。本文通过对数据挖掘技术和数据仓库技术的定义和理论基础进行详细的介绍,讨论了数据挖掘技术和数据仓库技术在当前社会中的实际应用和发展前景,以供相关人士参考。     

数据仓库技术在两项贷款管理中的应用

数据仓库是实现分析决策的有效技术,以数据库和数据挖掘的有关技术为基础,从数据仓库的设计原则出发,构建了两项贷款评价系统模型,并利用多种数据挖掘方法对贷款评价提供了有效的决策支持。     

数据挖掘技术在情报学领域的应用研究现状分析

通过对数据仓库及数据挖掘概念的阐述，以及数据挖掘技术在情报学领域的应用研究历史和现状分析，试图表明数据挖掘技术在情报学领域的应用研究成果及存在的问题，这对认清其发展趋势，很有必要。     

数据挖掘及其在图书馆中的应用

介绍了数据挖掘技术的定义、功能，分析了数据挖掘与数据仓库、联机分析处理的关系，列举了数据挖掘技术在图书馆信息采集、信息服务方面的应用。     

数据挖掘系统的构建及时序分析算法在话务网络管理中的应用

本文以话务网络管理系统的数据仓库及数据挖掘相关技术为研究背景,构建了移动通信话务网管数据挖掘系统,探讨了系统实施过程中所使用的关键技术和算法,重点介绍时序分析算法并应用于话务网络管理。     

数据仓库在航空客户关系管理中的应用设计

数据仓库是构建客户关系管理系统的基础平台,针对航空领域业务数据特点构建数据仓库并提出了相应的数据仓库模型,这些模型简单实用,为构建航空公司客户关系管理系统搭建了一个基础平台,使得在该数据仓库之上的数据挖掘、数据分析功能更易于实现。     

浅谈ERP与数据仓库的关系

本文介绍了ERP和数据仓库的基本概念,阐述了ERP与数据仓库的关系,并给出了ERP数据仓库设计中的关键技术,这些技术包括:数据的装载、聚合、数据模型、联机分析处理、数据挖掘等.     

数据仓库技术在科技管理信息系统中的应用

利用数据仓库、OLAP与数据挖掘技术，结合科技MIS的功能结构和体系结构要求，讨论了科技MIS中的数据仓库设计。给出了基于数据仓库的科技MIS，解决了传统的科技MIS不能满足决策支持需求的问题。     

浅析数据挖掘技术在保险业中的应用

数据挖掘(DataMining)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程。文章在车辆险的基础上重点探讨了保险行业如何利用数据挖掘的技术,包括数据仓库的建立、数据挖掘主题的定义和数据挖掘的过程。     

ETL数据抽取研究综述

ETL即数据抽取、转换和加载,是构建数据仓库和数据挖掘的重要组成部分。首先探讨了ETL体系结构,然后,通过数据抽取、数据转换和数据加载3方面来全面阐述ETL的核心内容,并讨论分析了ETL工具实现的关键技术,为数据挖掘和数据仓库的搭建提供了强有力的支持。