大数据变革背景下的顾客网络满意度比较——基于OLAP可视化技术应用视角

选取3家知名火锅连锁企业作为研究对象,根据mapreduce原理收集、处理样本数据;采用在线分析处理(OnLine Analytical Processing,OLAP)技术从时间、区域、满意度三个指标维度来实现大数据环境下顾客网络满意度的可视化。对3家企业顾客网络满意度评价进行比较分析,指出在不同时间、区域存在的差异。结果表明,OLAP技术能够以最直观的方式反应大数据环境下顾客网络满意度的差异及变化趋势,能够为企业网络口碑建设及网络营销策略的制定提供直接的参考依据。

OLAP系统中多维数据可视化的实现

联机分析处理(OLAP)是伴随着数据仓库出现的一种数据分析处理技术,其特点是使分析人员能够更充分地利用数据仓库中的数据资源,从多种角度、多个层次,快速地构建易为用户理解的并全面反映企业行为特征的数据快照,从而可使用户更加深入地了解企业的发展状况和趋势。多维性是OLAP的关键属性,因此OLAP系统必须能够将用户查询数据图形显示。利用DirectX技术设计并实现了多维数据的可视化。

.Net框架下可视化OLAP前端展示工具的设计与实现

提出在.Net框架下,以微软的Analysis Service 2005作为OLAP服务器,并结合可视化技术,实现一种可视化OLAP前端展示工具.理论分析和实验结果表明,可视化OLAP前端展示工具有效提高了多维数据的分析展示,加强了系统的交互性.

基于OLAP的秦皇岛港口煤炭生产数据分析及可视化应用

从秦皇岛港的基础数据出发,运用OLAP数据分析技术,通过维度建模的方式构建了港口船舶、堆场、设备、费收、客户等煤炭生产主题数据仓库模型,使用时间序列指数平滑预测对数据进行预处理,基于OLAP体系结构,对模型中的数据抽取、转换和加载给出了详细分析与设计,针对所选主题设计和实现了OLAP多维分析功能,实现对煤炭生产数据的多角度、多侧面、多层次综合分析,完成港口煤炭生产数据可视化应用体系建设,为港口管理者提供可靠、直观的有效数据支撑。

异构网络通信平台数据智能可视化系统设计

为提升数据可视化处理时数据过滤效率,提出异构网络通信平台数据智能可视化系统设计方法。该方法遵循分层设计原则对数据智能可视化系统的结构进行设计,在此基础上设计了系统的功能模块,完成可视化系统的硬件设计;在系统软件设计中,结合OLAP技术和SOM聚类算法建立可视化数据挖掘模型,对异构网络通信平台中存在的数据进行可视化处理,完成异构网络通信平台数据智能可视化系统的设计。实验结果表明,所提方法的数据过滤效果好、系统效率高、能耗低。

基于Cube的数据展现结构的研究

为了为用户提供合适的OLAP可视化工具,研究了OLAP可视化技术的范围和概念,并研究了OLAP可视化技术的研究现状。重点研究了分解树技术的内容以及拓展,根据分解树的优点和缺点提出了新的OLAP可视化技术:多角度增强分解树。该技术可从两个方面对OLAP数据进行钻取,其中提出的多角度钻取,通过不同的角度来对比观察数据,提高了模式发现能力。针对该技术,设计了系统架构,确定了系统流程,完成了系统的开发。最后对OLAP可视化研究的前景进行了总结。

基于可视分析的客户关系管理教学研究

在分析客户关系管理课程特点的基础上,提出教学必须有效运用商业智能工具采集真实数据,研究如何展开数据的可视分析,以及将CRM理论应用于实践中的方法,从而使客户关系管理课程具体、生动。

商业智能的支撑技术

本文主要介绍了商业智能的支撑技术 ,包括支撑BI的数据收集和合并技术、分析技术和表示发布技术。

基于社区划分的联机分析处理查询优化方案

针对P2P环境下的联机分析处理(OLAP)查询节点数目不断增加时,易造成网络拥塞、查询效率降低的问题,提出一种基于社区划分的OLAP查询优化方案。该方案构建一个虚拟的社区网,并在此结构上设计了一种基于社区划分的多维数据集(CPDS)的OLAP查询优化算法。实验结果表明,该算法能有效避免因网络节点数目递增而导致的网络负载加剧问题,能有效地减少网络拥塞,优化了OLAP的查询效率,进一步提高P2P环境下OLAP的决策分析性能。

可视数据挖掘技术在警务信息系统的研究与应用

针对警务信息化过程中采集到的海量数据无法有效利用,运用可视化数据挖掘技术,对公安数据进行主题划分,构造数据立方,研究在二维图形界面上实现可视数据挖掘的多维数据可视化及其算法。可视数据挖掘在实际应用中,为决策人员提供直观的、较可靠的决策支持。

国家药品使用监测平台中的多维数据分析设计与实现

全民健康保障信息化工程一期项目中的“国家药品使用监测平台”是目前在建的覆盖医疗卫生机构数量最多,采集药品信息最全面的信息系统。描述平台中多维数据分析设计和技术选型,立足药品使用监测和临床综合评价业务需求特点,从数据规模、查询性能、易操作性以及实时性要求等方面,对开源联机分析处理OLAP(Online Analytic Processing)引擎进行对比分析,选用Apache-Kylin多维数据分析引擎并结合Echarts可视化工具实现药品使用数据分析的设计与实现。

属性泛化的数据挖掘在销售业务中的应用

为使企业能有效地从不同角度观察其销售历史数据,以利于决策层做出分析决策,文中将在线分析和数据挖掘两者有机结合,利用属性的信息增益技术对其产品属性进行归纳泛化,泛化后对不同概念的数据进行分层处理,寻找数据依赖关系,在数据集中找出分类规则,建立一个可视化挖掘模型。最后用实验证明其提出的挖掘观察方法是可行和有效的。

基于数据仓库的在线分析及其多维可视化研究

以产品销售的数据为例,构建主题数据仓库,采用Windows 2003 Server企业版(sp1,含IIS)、MS SQL Server 2005简体中文企业版以及MS OLAP Services、Visual Studio 2005开发,对产品销售额、订单量等交易数据通过多维度多层次的上卷、下钻、横切、纵切等在线分析,以可视化、可理解的方式剖析了深层的客户属性因素。对客户的进一步管理及研究提供了有力的支持,为这些领域的分析人员提供了有力的决策支持手段。