数据仓库维度建模技术之分析

维度建模技术是数据仓库的主要技术,本文分析多维模型与E-R模型的主要区别,讨论维度建模技术的概念模型和逻辑模型,对维度建模技术使用的局限性进行说明.     

数据仓库维度建模与ETL过程

数据仓库的架构模型包括了星型架构与雪花型架构等模式。数据仓库建模的一般流程一般包括确立数据分析主题、确定度量值、确定维度和数据粒度和创建事实表等环节。ETL是数据仓库实施过程中的一个重要处理环节,在数据仓库的构建中,ETL贯穿于项目始终,包括了数据清洗、整合、转换、加载等各个环节。所以ETL在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用。     

数据仓库技术应用初探

本文通过数据库管理系统实例 ,对数据仓库理论进行了初步探索和实践 ,介绍了数据仓库的定义、内容、目标 ,对数据仓库理论中的事实数据和维度数据及数据仓库结构进行了详细分析 ,总结出设计数据仓库的一般步骤。     

基于IEC标准的电力数据仓库数据建模研究

传统的电力企业数据仓库的数据建模技术因没有统一的标准，造戍数据仓库中信息不一致，也影响了其信息的完备性，使数据仓库无法充分利用正在运行的计算机信息系统中的数据进行灵活、及时的数据分析。文章主要研究基于IEC-61970标；隹电力企业数据仓库数据建模技术，并使用这些技术解决电力企业数据仓库建设中数据集成的标准化问题，使电力企业数据仓库中的信息更加完备。     

E-learning的设计维度

E—learning是当今流行的术语，有着广泛的应用前景。但到底什么是E-learning，其说法并不一致。文章分析了E—learning的特征和四种维度，探讨了E—learning设计中四种维度的16种具体组合场景，同时讨论了四种维度的连续和非连续性质。     

试论幸福文化的维度和构建原则

幸福文化简单的说就是使人们幸福的文化.构建幸福文化意义重大,它可以使中国特色社会主义文化有更充实的内容和更高的精神追求;为和谐社会的构建提供基础和支撑;为个人追求幸福提供良好的氛围和方向.幸福文化包含物质、价值、认知和情感四个维度.构建幸福文化应遵循和社会的物质生活水平相适应的原则;和社会主义核心价值观相统一的原则;和人们的高尚情感和行为相联系的原则.     

考察大学生思想道德素质状况的原则与维度

正确认识大学生的思想道德素质现状,是开展大学生思想道德教育的前提,文章就如何考察当前大学生的思想道德素质状况提出了几点看法。     

数据仓库在高校师资队伍建设中的应用

通过对数据仓库技术和决策支持系统的研究,文章设计了校务决策支持系统体系结构.作者通过分析上海财经大学教师管理业务,设计了教师主题数据模型,特别使用缓慢变化维设计教师事实表以便跟踪历史变化数据.同时描述了使用开源ETL工具Kettle设计及实现教师事实表,并举例示意缓慢变化结果.最后用两种BI工具示范了教师主题的具体应用,体现数据仓库在高校师资队伍建设中的价值.     

数学建模策略的教学原则

文章指出数学建模策略是数学建模过程中选择解决方法、采取解决步骤的指导方针,在数学建模过程中发挥着重要作用,实施数学建模策略教学是培养学生数学建模能力的重要途径;数学建模策略的教学应遵循以下原则：基于数学建模案例、寓于数学建模方法、揭示一般思维策略、强化自我监控意识。     

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。     

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。     

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

较为详细地阐述了数据仓库和数据挖掘的概念 ,同时指出了开发数据仓库的流程和数据挖掘技术的方法     

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．     

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。     

基于UML数据仓库建模技术及其在商业信息系统中的应用

介绍了基于UML进行数据仓库建模的方法，结合实例着重讨论了如何应用UML进行数据仓库系统概念模型和逻辑模型的设计．     

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。     

基于数据仓库和数据挖掘的决策支持系统的研究与应用

本文首先介绍了新兴的数据仓库和数据挖掘技术及其特点,并指出决策支持系统(DSS)的几点不足,此特点可以弥补决策支持系统(DSS)的不足之处。在此基础上,提出了基于数据仓库和数据挖掘技术的决策支持系统的体系架构,并结合实际的事例,研究和分析了这种体系架构的优越性。     

构建数据仓库的研究

数据仓库是计算机应用领域的新概念,是近年来迅速发展起来的一种管理技术。通过对某大型数据仓库的建立过程,讨论数据仓库的功能、要点以及数据挖掘对决策支持的影响。