基于数据仓库技术的高校联机事务分析系统设计

简要介绍了使用数据仓库技术来解决高校信息化建设中联机事务处理数据、历史数据和外部数据的异构、编码不统一、数据采集困难等问题的方法。     

数据仓库中联机分析处理技术的研究

建立数据仓库的目的是为了对数据仓库中的数据进行灵活多样的查询分析。数据仓库中的数据的组织方式为进行这种查询分析提供了可能,但是仅仅依靠数据仓库本身并不能完成这种复杂的数据查询分析。为了对数据仓库中数据进行多角度、多视图的查询,方便地获得概括性或详细的信息,就必须依靠其他的技术和工具。联机分析处理（OLAP）就是这样的一种技术。     

基于数据仓库在DSS中的应用研究

随着数据仓库的广泛应用,基于数据仓库的决策支持系统（DSS）应运而生.从DSS的实际需求出发,分析了数据仓库的特征和结构,阐述了基于数据仓库技术的决策支持系统,最后给出应用实例.     

数据仓库技术及应用

介绍了数据挖掘的概念,分析了数据仓库产生的原因,从数据仓库中数据的组织、管理和提取等角度阐述了数据仓库的建立和应用。     

数据仓库技术研究与分析

随着人们对信息的高要求和计算机相关技术的日益成熟，促进了数据仓库的迅猛发展。在数据仓库以及相关技术方面，人们进行了大量的研究和探索，产生了许多方法和技术。本文主要从数据仓库的概念特点、作用、数据组织、分析技术以及如何构造数据仓库系统进行分析探讨，并提出了一些需要进一步解决的问题。     

数据仓库在中小型企业决策支持系统中的应用

数据仓库是企业决策支持系统（DSS）和联机分析处理（OLAP）的数据环境.然而数据仓库并不是大型数据管理系统的专利.中小型企业也可以把自己的决策支持系统建立在数据仓库基础上,这样可以提高企业的数据收集、数据分析和决策的效率.     

数据仓库在决策支持系统中的应用

通过分析传统决策支持系统所面临的问题,对数据仓库及联机分析处理技术等加以论述,并着重说明了数据仓库及OLAP、数据挖掘技术在更高一级的决策支持系统中的应用前景。     

联机事务处理系统与数据仓库系统的比较

随着计算机应用的逐渐普遍和应用领域的深入，传统的数据库解决策略已无法解决面临的新问题：检索庞大的历史数据、种类繁多的数据来源、提供更有价值的信息等，数据仓库技术是国际上数据库、决策支持（DS）等领域较为活跃的方向，用于面向分析、面向集成、相对传统的数据库具有更多的优越性。     

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。     

联机分析处理技术的应用研究

数据仓库和联机分析处理(OLAP)技术是两种新型的决策支持技术,这两种技术相互结合,为决策支持系统开辟了新途径,并受到越来越多的关注.综合分析了数据仓库和联机分析处理技术的相关知识点,并利用微软的SQL server 2000及其Analysis services工具作后台数据库的开发,研究了联机分析处理技术在学生选课分析系统中的应用.     

基于OLAM的多数据源流程式数据挖掘系统框架研究

介绍了现有联机分析处理，数据挖掘概念，重点介绍了联机挖掘处理，在联机分析挖掘的基础上提出了一种多数据源流程式数据挖掘的系统框架。     

关于数据挖掘在CRM中的应用

本文系统地论述了数据挖掘概念的内涵与其外延的发展、以及数据挖掘的基本技术和最新进展。全面而深入地介绍数据挖掘的应用,特别是在CRM中的应用,以及数据挖掘和CRM的发展前景。     

数据挖掘技术在数字图书馆中的应用

数据挖掘是知识发现的核心部分,其技术和方法在数字图书馆中有着巨大的应用空间和应用价值。简要介绍了数据挖掘的概念和过程,阐述了数据挖掘的主要方法,着重探讨了数据挖掘在数字图书馆中的应用。     

电力系统数据仓库的设计开发

针对电力系统的实际情况介绍数据仓库技术,结合电力自动化讨论了数据仓库在电力自动化中的应用,提出了电力系统数据仓库的总体结构,并着重讨论了电力营销数据仓库的设计。     

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.     

商务智能和数据仓库应用中的数据层次研究(英文)

以空间换时间是商务智能和数据仓库应用中的基本理念,其中可使用宽表和汇总表来实现。该文详细阐述了商务智能和数据仓库应用中的数据层次概念,以及每层的数据生成,即缓冲层、事实维度层、宽表层、汇总表层、固定报表层,提出了相应的实现数据转换的方法和工具,最后说明其可行性和实用性。     

数据仓库与数据挖掘技术在决策支持系统中的应用

分析调研大量成型的科研成果,做出大量需求分析,整理出数据仓储的相关知识,建立相关知识储备库,为技术的处理和应用创造一个联机的载体和条件,运用数据的挖掘和分析处理技术进行算法原理的研究,继而建立了在数据仓库研究理论基础上的模型,为创建数据仓库系统奠定基础。     

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。