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.     

基于数字校园数据平台的数据仓库

随着社会的进步,信息技术的发展,高校也在不断地采用新的管理理念、信息手段来代替传统方式,整合资源、提高效率.数字化校园的建设成果更是把信息技术融合到学校的管理教学当中,并且对现有体制、组织、方式、资源进行有效合理地重组和改革.在此过程中积累了大量的信息数据,如何合理有效地利用现有的教学、管理信息,更好的为学校的科研、教学、决策提供有力的支持,如何克服"数据爆炸、知识贫乏"的窘迫局面?传统的面向数据操作的数据库已经不能满足发展的需要,数据仓库工程应运而生,它是体系结构化环境的核心,是决策支持系统(DSS)处理的基础.完整的数据仓库主要包括数据仓库技术、联机分析处理技术(Online Analytical Processing,简称 OLAP)和数据挖掘技术(Data Mining).     

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…     

初探数据仓库的安全机制和SQL Server 7的解决方案

1.引言近年来,由于在全球范围内市场竞争的加剧和信息社会需求的发展,要求从大量的数据中提取(检索,查询等)制定市场策略的信息。这种需求既要求联机服务,又涉及大量用于决策的数据,传统的数据库系统已无法满足这种需求,数据仓库技术也就应运而生并得到了迅速的发展。数据仓库和OLAP技术使数据库和OLTP(联机事务处理)技术发展、数据库应用深化的产物,其目的是把数据库中的大量的数据转化为有用信息,为企业更好的进行决策服务。数据仓库的目标是为决策提供综合信息,为企业的决策提供对事物的分析依据,涉及到企业的方方面面,因此这类信息在企业中占有相当重要的地位。数据仓库包含了大量的     

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.     

OLAP在现代企业DSS中的应用研究

如何迅速从海量数据中获得准确的决策信息是现代商业企业致胜的关键。以数据仓库及OLAP Services为工具,通过建立多维数据模型和数据立方体,针对企业销售数据设计一个数据仓库管理系统,把事务数据库中原始混乱的数据集成转化变成数据仓库中规范的数据方便用户的查询,进而辅助企业决策。实际证明系统实用方便,大大提高企业信息管理效率。     

教学管理系统中数据挖掘技术的应用研究

数据挖掘是数据仓库技术中的重要技术之一。将数据挖掘技术与教务管理系统相结合,从海量的数据中发现隐藏的有用信息,并将这些信息资源有效地组织、整理、提取,为教务系统管理者提供经验和有价值的总结,提高学校工作效率,实现教学安排等事务的合理性。     

数据仓库技术在高校图书馆中的应用研究

网络技术、信息技术以及通讯技术的飞速发展,使得高校图书馆数字化建设进程越来越快．各类自动化管理系统的应用、各种数字资源的购买,从而积累了大量的业务数据,图书馆各级工作人员都想从这些杂乱无章的数据中获取有价值的信息,而现有的图书管理信息系统只能进行简单的查询和分析,如何找出这些业务数据中潜在的规律非常困难,数据仓库、联机分析处理以及数据挖掘技术的开发应用,为我们解决上述困难提供了强有利的技术支持．     

从数据仓库中发掘潜在的信息价值

随着信息技术的发展,数据收集、数据访问、数据仓库和决策支撑、高性能并行计算等技术为数据挖掘的发展奠定了基础。如今,数据挖掘技术已经被应用到各行各业,并创造出了巨大的价值。介绍了现今数据挖掘的基本技术,并通过实际的商业应用程序实例阐述其与现在的商业环境之间的关系。通过数据挖掘技术,从数据仓库中为最终用户带来潜在的商业价值。     

基于决策树的数据挖掘在招生管理中的应用

在现代研究生招生领域中应用数据仓库与数据挖掘技术,能发现各种潜在的有价值信息,为招生和培养提供有效的决策支持.以数据仓库技术为基础,利用数据挖掘进行知识发现,能够帮助导师从众多的考生中找出适合本专业研究的人选.在一定程度上实现了数据仓库的挖掘应用.     

教育信息数据挖掘初探

随着人类社会跨入信息时代，以计算机技术和网络技术为核心的信息技术正对教育产生着深刻的影响，并成为教育者作出教育决策的主要技术基础和手段。准确有效的教育信息是教育者作出正确决策的主要依据，信息技术的发展给教育带来了大量的教育信息数据，本文就教育信息数据挖掘的概况以及如何在大型的教育数据库的数据中挖掘出有用的教育决策信息做初步的探讨。     

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。     

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。     

基于数据挖掘的高校教学决策支持系统设计

为了充分有效利用高校教学管理工作多年来积累的大量数据,采用数据挖掘技术从中挖掘出有价值的信息,为学校教学管理提供决策支持,设计了一个专门的高校教学决策支持系统.该系统基于数据挖掘及数据仓库技术,采用C/S/S和B/S/S模式的三层体系结构,使用关联规则、决策树、聚类等方法对高校数据进行分析.通过基于预处理的改进Apriori算法在教学评价中的应用为例,说明数据挖掘过程,分析挖掘结果.     

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Web的数据挖掘技术研究

随着因特网的迅速发展,数据资源量越来越庞大,为从这些资源里迅速、准确找到需要的知识,数据挖掘技术应运而生。介绍了基于Web的数据挖掘技术,阐述了该技术的特征并分类作了介绍,对数据挖掘技术的几大研究方向作了展望。     

浅析数据挖掘技术

数据挖掘技术可以从大量的数据中获得具有决策价值的信息，本文将阐述数据挖掘的实现过程,方法，在挖掘中所采用的技术及目前的应用领域。     

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。     

数据挖掘技术浅析

快速、高效的收集和分析信息是企业提高决策水平与核心竞争力的重要手段。随着数据库技术和数据库系统的广泛应用 ,人工采集、处理数据的方法已不切合实际 ,需要一种能够对数据进行较高层次处理的技术。解决这一问题的关键是数据挖掘技术 (简称“数据挖掘”)。数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中发现并提取有用信息的一种新型技术手段。目的是帮助决策者寻找数据间潜在的关联 ,发现被忽略的因素。数据挖掘涉及数据库、人工智能、机器学习和统计分析等多种技术     

数据挖掘技术在电子政务中应用

1数据挖掘技术介绍数据挖掘(Data Mining),又称数据库中的知识发现,是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式,是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域,融合了数据库人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。数据挖掘工具能够对将来的趋势和行为进行预测从而很好地支持人们的决策。何谓数据仓库,数据仓库概念始于20世纪80年代中期,首次出现是在号称“数据仓库之父”WilliamH.Inmon的《建立数据仓库》一书中。随着人们对大型数据系统研究、管理、维护等方面的深刻认识和不断完善,在总结、丰富、集中多种企业信息的经验之后,为数据仓库给出了更为精确的定义,即“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合”。数据仓库并没有严格的数学理论基础,也没有成熟的基本模式,且更偏向于工程,具有强烈的工程性。因此,在技术上人们习惯于从工作过程等方面来分析,并按其关键技术部分分为数据的抽取、存储与管理以及数据的表现等三个基本方面。数据仓库的特征主要有4个方面:数据仓库是面向主题的、所包含的数据是集成的、其数据是不可更新的及数据仓库是随时间...