基于数据仓库的决策支持系统研究

传统的基于数据库的决策支持系统无法满足企业管理决策的需要。引入数据仓库技术构建决策支持系统 ,并对系统的优越性、所用到的技术、创建过程以及系统功能等进行了深入研究     

数据仓库技术以及在证券业应用展望

首先简要介绍了数据仓库技术,并对其功能和组成进行了描述；然后讲述了证券业的特点及数据仓库在其中的应用前景，最后得出结论:数据仓库技术在证券业有很广阔的应用前景。     

数据仓库技术在高校图书馆管理中的应用研究

在研究数据仓库技术的基破上,将"数据仓库"理论运用于我国高校图书馆的决策管理,提出了高校图书馆学生借阅数据集市的数据模型--雪花模型.并对数据模型中的事实表、维度表,大维度、拉度,聚集事实表等相关的技术问题,进行了细致的探讨.对研究并建立高校图书馆数据仓库具有参考价值和实际意义.     

基于数据仓库的多维关联规则挖掘在电信系统中的应用

本文基于对数据仓库相关理论以及电信企业经营活动的研究,针对电信系统业务的特点,建立了电信企业经营分析系统的数据仓库模型,在此基础上给出了一套切实可行的基于数据仓库的元规则指导的多维关联规则挖掘方案,并通过实际数据进行了验证。     

面向CRM的数据组织探讨

客户关系管理(CRM)是信息时代企业把握客户需求并以最快的速度做出响应、从而在激烈的竞争中立足的关键之一。发现和管理客户 关系以客户数据为基础。本文从客户关系管理对数据管理的要求、客户数据的特点入手,分析了客户数据存储和应用的现状及客户业务数据应用的特 点,提出了建立面向CRM的数据组织的思路。     

数据挖掘技术分析及其在高校管理决策中的应用

本文通过对数据仓库、数据挖掘技术和决策支持系统的研究,提出了基于数据挖掘的高校管理决策支持系统。该系统能为高校决策提供科学的依据并指导其发展方向。     

数据仓库技术在图书馆管理中的应用研究

本文探讨了数据仓库技术，并对数据仓库技术在图书馆中的应用进行了研究，描述了图书馆数据仓库技术开发步骤，提出了一种基于数据仓库技术的数字图书馆管理模型。     

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。     

初析数据挖掘技术

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域。数据挖掘技术能快速有效地从海量的网络信息中,挖掘出潜在的、有价值的信息,使之有效地在管理和决策中发挥作用。数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式。数据挖掘技术具有广泛的应用前景。     

BI技术在教育决策支持活动中的应用

运用数据仓库和商业智能技术开发教育决策支持系统,从而为教育决策提供科学支持,成为教育决策的有效模式。