图书馆数据仓库的构建

介绍了数据仓库的概念、特点及其相关技术,探讨了数据仓库技术在图书馆中的应用,并且设计了一种图书馆数据仓库的数据模型.     

利用数据仓库技术整合商业银行历史数据

本文提出了利用数据仓库技术整合商业银行历史数据,从实用角度提出基于数据仓库决策支持系统的体系结构,研究了数据仓库的开发过程,并介绍基于数据仓库的决策技术。最后本文介绍了商业银行决策支持系统DSS的应用实例。     

数据仓库技术在企业中的应用

介绍了数据仓库技术的有关知识，着重分析了数据仓库技术在国内电信、证券、航空等数据密集型企业中的应用情况及解决思路，介绍了几种名的数据仓库解决方案。     

数据仓库与DSS

本文介绍了数据仓库研究的最新发展情况,讨论了数据仓库概念、组织、设计等方面的问题经过分析,得出了数据仓库技术是支持DSS的有效手段的结论．     

基于数据仓库的学生选课分析

该文介绍了数据仓库多维分析模型的理论基础,应用OLAP技术给出了学生选课数据仓库多维分析模型的设计方法,展示了具体的实现图例,充分体现了数据仓库技术在决策支持系统中的优越性。     

数据仓库技术特点及相关问题讨论

本文对数据仓库技术的内涵和体系结构进行介绍 ,并探讨了数据仓库与传统数据库的区别 ,对基于数据仓库数据挖掘的特点及建立数据仓库中的一些问题也进行了讨论     

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。     

教育领域数据仓库的构建

在介绍数据仓库技术的定义及其特点的基础上,详细研究数据仓库技术在教育领域中的模式、设计,并对构建教育领域数据仓库的几个关键技术问题进行分析,最终建成一个适合当前我国教育的数据仓库.     

数据仓库技术在图书馆数字化中的应用研究

章介绍了数据仓库及数据仓库系统的有关概念，探讨了数据仓库技术在图书馆的决策支持、提高服务质量和数字图书馆建设中的应用问题，分析了建设数据仓库所需要的需求推动力、认识基础、数据基础和人才基础，提出了图书馆实现数据仓库的策略和数据仓库系统开发的方法。     

构建外贸业务决策系统

介绍了基于数据仓库的外贸业务分析决策系统的设计与实施、与此项目相关的技术背景和实施必要基础、基于数据仓库的外贸业务分析决策系统的体系结构及各部分功能.讨论了如何利用数据仓库来实施决策支持系统及数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术在外贸业务分析决策系统中的应用.     

简析德国个人数据保护制度——以《联邦德国数据保护法》为参照

通过以私人机构的数据处理为观察对象和切入点,从个人数据保护的基本概念、数据处理的法律基础、数据主体的权利和关于个人数据保护的特殊规定等方面出发,简析德国关于个人数据保护的基本制度,可对我国个人信息保护制度的建立和完善有所裨益。     

多媒体数据结构的关键技术

分析了多媒体数据结构的关键性技术,包括多媒体数据模型、多媒体数据压缩技术、多媒体数据存储技术、多媒体数据存取技术,指出了这些技术的研究动态、优点以及不足,提出了各种技术的适用领域。最后,对各种技术的研究和应用进行了总结和和展望,指出它们在多媒体数据库技术领域的未来研究前景。     

利用缓存实现异构数据单向同步方案的研究

在不影响各个既有信息系统正常运行的情况下,实现各系统之间的数据同步,这已成为现实中解决多个业务系统之间的数据共享和协作的关键问题之一。文章在分析了国内外主要的数据同步方法之后,提出了利用数据缓存实现异构数据单向同步的设计方案,并在两个正在运行的业务系统中的ORACLE和SQL Server数据上实施了一个异构数据毫秒级的实时同步系统。     

个人计算机数据安全防护研究

数据安全问题越来越受到重视,笔记本电脑、随身U盘以及使用越来越广泛的智能手机所带的存储卡,都存储了大量的个人隐私信息。一旦这些物品丢失,或者这些信息被窃取、篡改、破坏,后果将不堪设想。针对个人计算机数据安全的隐患,提出了一系列的防护措施,能够有效地保证个人重要数据的不丢失,个人敏感数据的不外泄。     

基于数据仓库的ETL技术研究

支持数据抽取、转换、清晰、装载的工具集ETL对任何数据仓库工程都是一个必不可少的关键部件。结合应用重点探讨了ETL技术中的数据转换技术及数据质量问题。     

数据挖掘技术应用研究

从概念入手,分析了数据挖掘的主要任务和应用中存在的关键问题．重点探讨了数据挖掘的应用步骤与方法,详细阐述了数据采集、转换、模型构建和模型评估等关键内容,同时给出了一个数据挖掘软件的构建原则．对企业快速、低成本构建客户管理系统、CRM系统、数据挖掘应用系统具有一定的借鉴价值．     

销售和餐饮服务数据建模的重要性及建模步骤

在现今的信息时代,各行各业使用着大量的数据,由此对数据的管理是各个应用领域需要解决的问题.数据管理趋向计算机化,建立数据库、完善已有的管理信息系统、开发新的管理信息系统已成为当今研究的一个热点,然而这些都是以数据建模作为必不可少的第一步来实现的.讨论销售和餐饮服务数据建模的重要性,并给出其建模步骤.     

The possibilities of exploring nontraditional datasets with young children

Today's world is characterized by the extensive production of data in different scenarios that everyday citizens need to understand for their informed participation in society. With the increase in the availability of data in a society defined by the industrious production of data, the educational system needs to think of possibilities to bring young children closer to the world of data science. This paper presents a nontraditional data exploration experience with an 8-year-old participant helped by a data visualization tool. A task-based interview was conducted while the participant explored a carbon dioxide emission dataset. This paper studied how the participant interrogates the data, draws inferences and exhibits dispositions. At the end, some reflections are presented when introducing the exploration of nontraditional data in teaching.     

浅析数据集市在商业银行中的应用

论述商业银行构建数据集市的两种方法,比较两种构建方法的不同点,指出基于数据集市的决策支持系统比仅基于数据仓库的决策支持系统提供更加实用、稳定、迅速的决策支持,从技术上实现了商业银行的各级决策支持,解决了大数据量情况下对数据仓库使用的竞争问题,并展望了构建基于数据集市的决策支持系统在商业银行中的广阔应用前景.     

基于PDM的数据挖掘原型系统研究

Product data management (PDM) is a unique technique that integrates and manages all applications, information and processes defining a product from design to manufacture, and to end-user support. However, exploration of valuable information and knowledge from the PDM system has become a key in improvement of efficiency and implementation of knowledge management in an enterprise. This paper introduces a data mining prototype system model based on PDM, and emphasizes some important techniques such as design of the prototype system framework, methods of data selection and integration of data mining prototype system and PDM. The model basically solves the problem of functional losses in mining and analyzing data in PDM. Application of data mining to PDM is meaningful to the ideas and techniques of PDM, and to the rapid development of data mining application itself. Also, it is useful in improving development and usage of enterprise databases.