高校一卡通消费数据OLAP多维分析系统与应用

针对高校一卡通系统中积累的海量消费数据,为了能够从多个角度查询分析高校在校生的消费状况和消费特点,以支持高校学生工作的分析和决策,提出应用MDX(多维表达式)语言的OLAP多维数据分析系统,建立数据仓库,分析事实表和维表的结构,构建多维数据模型,实现对多维查询结果进行数据分析的功能.通过对比MDX与SQL查询在效率上的差别,及在高校学生管理中的实际应用,表明该系统在效率上远优于传统关系数据库,且更适合于帮助高校管理者进行分析决策.

基于数据仓库的银行卡统计系统

分析了数据仓库的特点,并根据银行卡统计系统的业务需求给出了其系统结构和数据仓库模型,最后指出了其关键技术及实现方法。

商业智能在校园一卡通中的研究与实践

研究对象是校园卡的历年交易数据,以这些交易数据为基础,研究了商业智能技术在校园一卡通中的应用.实践以商业智能和数据挖掘的流程作为主线,首先是需求分析,然后是对于数据集成和多维数据集的构建,最后阐述了多维数据库的Web展现.本研究主要的价值在于对于商务智能技术和数据仓库构建进行了充分的说明,运用SQL Server商业智能组件:SSIS、SSAS、SSIS对商业智能在校园一卡通中的研究进行了分析.

面向加油卡数据仓库的联机分析处理的探讨

对于石油销售企业来说,每天企业下属各加油站加油卡的使用都在不断产生交易数据,如何对这些海量数据进行有效挖掘处理成了目前业界的研究热点。本文则为关于加油卡大数据应用提供了一种业界最流行的方法:首先搭建一个数据存储系统,称为数据仓库,能存储海量历史数据;然后,在数据仓库的基础上,引入联机分析处理(OLAP),根据业务部门的不同需求给出各自所需的结果,也供企业高层管理人员进行决策使用。