基于数据仓库和OLAP技术的医院决策支持系统

以医院项目为背景,给出了一种基于数据仓库技术和联机分析处理的医院决策支持系统的实现方案。应用数据仓库技术解决了医院“数据丰富但信息贫乏”的尴尬局面,利用OLAP技术可以多角度、多层次快速观察分析数据,为医院的准确、快速决策支持提供有力的依据。     

构建基于数据仓库的决策支持系统

决策支持系统的出现,提高了企业决策的质量和效果.数据仓库及其相关技术的发展,为决策提供了新的思路,进一步促进了决策支持系统的发展和完善.     

基于关系数据库的OLAP技术的研究与应用

文章讨论了建立在包含大量数据关系数据库基础上实现多维数据分析的技术，介绍了通过ADO MD访问多维数据的方法和OLAP在服装销售分析系统的应用．     

关于会计电算化教学内容和方法的思考

会计电算化是一门交叉学科,融合了会计学、管理学、计算机科学等很多知识,学生理解起来也比较困难,很多老师在教学内容和方法上也各有不同,作者在总结多年教学经验的基础上,结合自己的一些体会,对其中一些重要的问题提出了自己的观点,并作出了详细的阐述。     

连续属性上的OLAP查询建模方法研究

本文以支持管理者决策为出发点,为OLAP查询建立统计模型。文章首次将数理统计学中的核密度估计方法及Copula理论相结合引入到OLAP查询建模的研究中,有效地抽取数据立方体的概要知识,在减少数据存储空间的同时,以近似查询的方法实现查询精度与查询时间之间的折衷。该方法的优势在于对连续属性的查询处理,模型的建立使得在连续属性上的查询降低了对物化方体的依赖性,极大地提高了OLAP查询的灵活性。实验分析表明使用该方法可以在保证较高查询精度的条件下大大减少数据立方体的存储空间,加快OLAP查询速度,从而为管理决策提供快速和高效的指导。     

期刊文献数据仓库的设计与实现

从科学工作者的实际需求出发,基于对期刊文献的理解与分析,首先设计了针对文献数据的解析流程,确定了期刊文献数据仓库三层体系结构;进而采用三级维度建模技术具体构造数据仓库三级模型;最后利用SQL Server 2008平台实现了一个期刊文献数据仓库原型系统,并利用该数据仓库对文献资源进行了OLAP操作,取得了较好的分析效果。     

如何建立企业级数据仓库

企业数据仓库的建立对于企业管理具有重要的意义。不同企业须根据其自身特点和现实环境来选择建设数据仓库的路线和方法。本文围绕对建设企业数据仓库相关关键点的论述简要介绍了不同的企业数据仓库建设的实施方法。     

基于数据仓库的突发公共卫生事件数据分析系统的研究

为将疾病预防控制中心信息化积累的海量数据用于决策支持,应用数据仓库技术对突发公共卫生事件的历史数据进行多维联机分析处理（Online Analytical Processing,OLAP）,创建基于数据仓库技术的突发公共卫生事件数据多维分析模型,并探讨数据仓库技术在突发公共卫生事件数据分析中发挥的作用、构建模式和应用前景．给出基于数据仓库的突发公共卫生事件数据分析系统的设计与实现．     

Textual aggregation approaches in OLAP context: A survey

In the last decade, OnLine Analytical Processing (OLAP) has taken an increasingly important role as a research field. Solutions, techniques and tools have been provided for both databases and data warehouses to focus mainly on numerical data. however these solutions are not suitable for textual data. Therefore recently, there has been a huge need for new tools and approaches that treat and manipulate textual data and aggregate it as well. Textual aggregation techniques emerge as a key tool to perform textual data analysis in OLAP for decision support systems. This paper aims at providing a structured and comprehensive overview of the literature in the field of OLAP Textual Aggregation. We provide a new classification framework in which the existing textual aggregation approaches are grouped into two main classes, namely approaches based on cube structure and approaches based on text mining. We discuss and synthesize also the potential of textual similarity metrics, and we provide a recent classification of them.     

Konzeptueller und logischer Data-Warehouse-Entwurf

Zusammenfassung. Im Data-Warehouse-Bereich gibt es sowohl auf der konzeptuellen als auch auf der logischen Ebene unterschiedliche Modellierungsansätze, deren Entwicklung sich in der Regel an typischen Fragestellungen aus dem Bereich des Online Analytical Processing (OLAP) orientierte. Daneben spielen aber auch andere Ansätze zur Analyse der Daten in einem Data Warehouse eine bedeutende Rolle. Ein wichtiger Vertreter ist Data Mining, mit dessen Hilfe bislang unbekannte Muster und Zusammenhänge in Daten identifiziert werden können. Im vorliegenden Artikel wird untersucht, inwieweit sich die in der Literatur vorgeschlagenen konzeptuellen Datenmodelle für ein Data Warehouse eignen, das OLAP- und Data-Mining-Analysen gleichermaßen unterstützt. Hierzu wird das COCOM-Modell, das auf den Modellierungsmöglichkeiten verschiedener publizierter Modelle aufbaut, vorgestellt und bewertet. Für das logische Schema eines Data Warehouse wird häufig ein sogenanntes Star-Schema oder ein Snowflake-Schema erstellt. Für diese und weitere Schematypen wird analysiert, welchen Einfluss die Wahl des logischen Schemas auf Anwendungen aus den Bereichen OLAP und Data Mining hat. Wichtige Kriterien sind hier unter anderem der Informationsgehalt und die Performanz. Insgesamt zeigt dieser Beitrag, dass das COCOM-Modell und das Star-Schema eine gute Grundlage für den integrierten Einsatz von OLAP und Data-Mining bilden.Eingegangen am 30. April 2002, Angenommen am 25. Juni 2003 CR Subject Classification: H.2.1, H.2.7, H.2.8