探讨联机分析技术在变压器检修系统中的运用问题

随着我国电力技术的不断发展,人们对电力设备的维修要求也发生了很大的改变。主要探讨了联机分析和数据挖掘等技术的处理和应用,并分析了OLAP在变压器检修系统中的具体运用。

数据仓库中联机分析处理技术的研究与开发

数据仓库是数据库技术的最新发展 ,联机分析处理 (OL AP)是数据仓库的关键技术之一。本文讨论了数据仓库中联机分析处理技术 ,及其在雷达杂波数据仓库解决方案中的应用 ,并运用 OL AP工具实现了快速、准确。

联机分析处理技术在医院信息系统中的应用

医院信息系统经过长期的运行,积累了大量的病人就诊的历史数据。联机分析处理是用于对数据仓库进行查询的一种技术,适用于对大量数据进行快速的分析。使用联机分析处理技术,设计不同的主题,对基于医院信息系统数据仓库进行处理分析,可以获得更多真实可信的信息,提升医院的管理水平。

基于联机分析处理技术的设计过程基因存储和表示

鉴于产品设计阶段对产品全生命周期的重要作用,为提高设计过程的效率和质量,在基于生物基因工程原理的产品设计过程重用和优化框架下,在分析设计过程基因结构和功能原理基础上,将联机分析处理技术应用于设计过程基因的存储和表示,建立了设计过程碱基的多维数据结构,提出以关系数据库存储和表示设计过程碱基对和设计过程基因的方法。

多维数据库模式下联机数据分析技术的实施

随着社会的发展和技术的进步,越来越多的领域和企业组织都需要处理并分析其已有的海量数据和信息。基于目前数据库技术的日趋成熟与相应的数据仓库技术的不断兴起,提出了一个基于多维数据库模式的联机数据分析技术的原型平台解决方案,即侧重于多维数据库存储模式的实现和该存储模式下的联机数据分析功能的设计两方面,完成了该原型平台的设计与实现。文中主要研讨了该原型平台的开发过程中所涉及的重点以及难点技术问题,并最终将该原型平台应用并满足某信息系统的实际联机数据分析的需求,从而验证了该原型平台的相关功能的实用性和有效性。

基于多维数据模型的联机分析处理技术在在线数据分析中的应用

介绍了多维数据模型、数据立方体和联机分析处理技术(OLAP)的相关概念。提出了一种用于建立数据立方体维度的数据聚类算法,利用该算法对历史数据进行聚类后得到了便于进行OLAP技术分析的维度。基于凝汽器系统的历史数据,以凝汽器系统的真空变化情况为主题,建立了基于多维数据模型的数据立方体,利用OLAP进行了分析。结果表明,OLAP用于挖掘数据中的信息是可行的,而且比传统的数据分析方法优越。

基于联机分析处理技术的实验数据分析方法

为了分析多个实验要素或实验因子与实验结果之间的因果关系,从而探索作战问题规律,研究基于联机分析处理技术(OLAP)的实验数据分析方法。基于实验要素分析的几类需求,提出基于OLAP的探索分析方法,并进行了详细论述说明,然后通过将该方法应用于解决电子对抗作战部署的要素分析,展示具体运用方法。

联机分析处理技术在生物医学领域的发展

随着数据库数据量的增加,用户对于数据库的需求越来越复杂,基于数据挖掘(DM)的联机分析处理(OLAP)技术应运而生。现综述OLAP技术的基本概念、术语、特征及发展历史,重点讨论其在生物医学领域的应用与发展趋势,指出将数据仓库(DW)、OLAP以及DM结合形成基于DM的OLAP技术是更好地提供决策支持的必然趋势。随着DW的应用及OLAP、DM技术的不断推广,OLAP技术在生物医学领域会有越来越广泛的应用。

文献资源的关联挖掘和联机分析处理研究

采用关联挖掘和联机分析处理技术对文献资源数据进行分析和挖掘,从中发现了读者对资源的访问模式和不同时间、不同类型资源的读者访问情况,这将有助于提高信息资源的利用率和为图书馆资源的采购、服务提供决策支持。

基于联机分析处理的数据仓库分析

介绍数据仓库的特性、联机分析处理技术、数据挖掘技术和决策支持系统 ,以及这些技术与数据仓库的关系。

基于数据仓库的引文分析系统研究

本文讨论了数据仓库和联机分析处理技术在中文社会科学引文索引系统建设中的应用 ,包括系统总体框架的设计、数据组织以及运用星型模式进行联机分析等问题。

用数据仓库技术辅助医院管理决策科学化

医院辅助决策系统可以分为医学决策支持系统和管理决策支持系统两大部分,前者重点讨论医疗工作中的计算机辅助决策支持问题,后者主要涉及计算机辅助管理决策问题。这两类决策支持的基本实现方法都来自统计学、数据仓库、人工智能等技术,只不过医学决策支持偏重于应用人工智能技术,管理决策支持则侧重于统计学和数据仓库技术。本文重点讨论目前医院利用数据仓库技术的现状和存在的问题,数据仓库的产生以及怎样辅助医院管理决策实现科学化。

数据挖掘技术及其在金融领域的应用

数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现和提取有趣知识的过程。它把人们对数据的应用从简单查询提升到挖掘知识、提供决策支持的层次。风险管理是每一个金融机构的重要工作,利用数据挖掘技术可以很好地降低金融机构存在的风险。

铁路财务信息分析系统研究——以太原铁路局为例

数据仓库概念和思想的提出以及数据仓库技术的完善,能够为那些拥有大量数据的企业提供了一种很好的解决方案,帮助他们对这些大量的历史和当前数据进行整理、加工、分析,从中提炼出对管理者有价值的信息。

电信渠道建设系统中分析环境的构建

利用数据仓库来构建企业的信息系统,可以将企业原来以单一数据库为中心的数据环境发展为体系化的分析型处理环境,系统整合各种异构数据源,建立适合分析处理的数据模型,利用联机分析处理技术和数据挖掘技术来展示和发现知识,指导企业经营发展。本文讨论如何构建一个企业级的数据仓库系统,建立渠道建设系统的分析处理环境,并建立面向主题的分析模型,为营销服务人员提供决策支持。

面向成本控制数据仓库模型与OLAP技术研究

基于作业成本法及企业对成本的控制需求,提出一种成本控制数据仓库模型及OLAP多维分析技术,并将成本控制数据仓库模型及OLAP多维分析技术应用于某药业企业的成本控制分析,实现了对成本历史数据的多维可视化应用,有效解决了企业管理者难以对大量生产业务数据进行多角度、快速以及一致的分析问题。

数据库技术在高等教育中的应用

阐述数据库技术在高等教育中的应用范围;分析数据库技术在高等教育中的作用与特点;就数据库技术在高等教育中的应用前景以及高等教育数据库的发展进行论述。

数据挖掘技术在高校网络教务管理系统中的应用

作为数据库技术的一个新的发展方向,数据挖掘技术与数据库技术的结合产生的集成、一致的环境,将使决策者更快地获得更准确的信息。在论述基于数据仓库的决策支持系统的三个组成部件和已存在的教务管理信息系统的基础上,给出基于数据仓库的DSS系统在网络教务管理中的实现方案。

决策支持系统概念及关键技术介绍

简要描述了“数据仓库”、OLAP技术、数据挖掘等决策支持系统的概念,介绍了系统的体系结构及实现方案,着重详细介绍了系统的关键技术环节,给出了决策分析系统在电信行业的分析应用方向和成功案例介绍。