王军, 朱群雄[1]2001年在《OLAP研究及其在现代企业中的应用》文中研究说明通过一个省级烟草公司销售系统的OLAP应用介绍了在现代企业中应用OLAP的系统设计、数据库设计等新的实用方案 ,并对多种技术实现OLAP数据库进行多维立方体的创建与维护、采用多种实用OLAP技术实现对数据的多维直观的分析与展示等方面进行了较详细的探讨。
张凤荔, 葛晓峰, 周明天[2]1999年在《数据仓库研究及其在现代企业中的应用》文中认为1 数据仓库与OLAP 1.1 从数据库到数据仓库过去几十年中,数据库技术,特别是OLTP(在线事务处理)发展得较为成熟,它的根本任务就是及时地、安全地将当前事务所产生的记录保存下来。随着社会的发展,人们提出了利用现有的数据,进行分析和推理,导致了决策支持系统(DSS)的产生。随着数据量的迅速增大以及查询要求的复杂化,建立在OLTP的数据库上的DSS,暴露出许多难以克服的困难: 1)缺乏组织性。各个部门抽取的数据没有统一的时间基准,抽取算法、抽取级别也各不相同,并且可能参考了不同的外部数据。
曾安平[3]2005年在《关联规则技术在ERP系统中的研究与应用》文中研究表明数据挖掘(Data Mining),又称知识发现,是利用各种分析工具在存放海量数据的数据库或数据仓库中提取隐含的、先前未知的、潜在有用的知识或信息模式的决策支持方法。通过数据挖掘发现的知识能够反映一定的客观事实,并指导实践。关联规则是发现数据库或数据仓库中不同产品(项)之间的联系,这些规则找出客户购买行为模式,如购买了某一产品对购买其他产品的影响。发现这样的规则可以应用于产品销售预测、生产组织、库存储备等。在工业企业中有效地应用数据挖掘技术特别是关联规则技术,将会使整个企业从对客户和市场的了解中获益匪浅,从而给企业带来巨大效益。叁五叁七ERP系统在实际应用过程中有效地解决了生产、销售中的许多问题,但在分析、预测和决策等方面仍存在诸多不足之处。本文在对叁五叁七ERP系统中与销售管理相关的部分进行分析的基础上,引入数据仓库与关联规则技术对其进行改进:在介绍和分析了数据仓库相关理论和实现技术的基础上,应用该技术建立以销售提货分析为主题的数据仓库;在介绍和分析了关联规则挖掘理论和相关算法的基础上,运用该方法挖掘各种产品之间的销售关系,以便发现客户对产品的购买模式,使公司销售部门更好地利用各种方法取得更大的营销效果。文章最后对上述理论和应用结果给出了结论。本文的特点主要表现在如下两个方面:一、内容新。数据挖掘技术、ERP均是近几年才新兴的技术,国内对它的应用和研究都才刚刚起步,所以查阅了大量的英文资料。二、阐述的角度新。ERP是现代管理和计算机技术相结合的手段来管理企业资源的过程,且系统庞大,内容多。本文没有从管理的角度来阐述,也没有介绍ERP中使用的其他的技术,只抓住销售管理中的核心部分来进行分析,期以此为突破口逐步扩大关联规则技术在ERP中的应用范围。
李兴[4]2011年在《数据仓库建模技术的研究及其在银行客户管理系统中的应用》文中进行了进一步梳理近年来，我国银行业市场得到了迅猛的发展，客户数据、业务数据越来越庞大和复杂。面对这些数据资源，如何有效地管理和重组数据资源，提炼出有价值的信息以供决策使用，是企业亟需解决的问题。数据仓库、数据挖掘技术应运而生，它们的产生和发展为这个问题提供了有效的理论和方法论指导。在数据仓库系统的建设中，数据建模对于系统的成败起着关键性的作用，它直接决定了数据仓库的易用性、易扩展性和易维护性。本文针对某银行业务系统数据相对独立，形成信息孤岛的数据库系统现状，基于该银行对市场决策和业务拓展的需求，研究并利用数据仓库建模技术来指导和构建了该银行的数据仓库系统模型。同时通过以该银行全国中心级客户管理系统为例，对项目的实施背景、过程和效果进行了阐述。本文首先分析了数据仓库的发展状况以及银行业的背景，详尽给出了数据仓库以及其相关概念，研究了数据仓库模型构建的关键理论。本文重点是通过研究数据仓库的建模理论，分析并建设了该银行客户管理系统数据仓库的概念模型、逻辑模型以及实现模型；并在此基础上，总结出了适合大多数银行目前实际需求的按6个分析主题（客户、产品、协议、事件、渠道、营销）划分的数据仓库模型；同时，结合实际项目，给出了适合全国中心级银行业数据仓库分布和存储策略；最后，详细给出了客户管理系统数据仓库建设的过程和实施成效。
王军[5]2001年在《OLAP研究及其在现代企业中的应用》文中研究表明随着社会经济的发展，市场状态的变化越来越快，也越来越多样化，决策者为了能够尽快调整市场策略，迫切需要一个决策支持系统以解决各方面的问题，但是传统的联机事务处理(On-Line Transactional Processing)技术并不适于进行决策支持的多维分析，因此出现了OLAP(On-Line Analytical Processing)技术。本文从分析OLAP的特性、体系结构以及实现方法方面开始，探讨和研究OLAP实现中的一些基本问题，并力求在此基础之上得到实现OLAP的新途径，建立起OLAP应用，为决策支持系统提供决策依据。 本文分析并综合了ROLAP组织数据以及MOLAP多维形式存储的优点，提出了一种新的OLAP实现方案，该方案利用关系数据库存储细节数据，将基本事实数据和汇总数据以多维形式存储。同时由于该方案中多维数据可以通过开发工具访问，所以提高了系统的灵活性。 本文对OLAP核心的多维数据处理进行了重点研究，对SQL模拟与OLAP两种实现方式进行了比较，验证了利用OLAP中的多维语句结合多维立方体实现多维数据处理的优越性。同时在设计中提供了多种表格、图形分析方法，使用户能够以直观的形式进行分析。 本项研究设计工作是结合一个实例进行的，本文利用这个实例进行了OLAP的实现，包括体系结构设计、OLAP数据仓库设计、多维立方体的设计、用户分析操作应用程序设计，并在最后进行了效果分析用来验证本文提出的OLAP实现方案的实用性、有效性。
廖开际, 易聪[6]2010年在《商业智能及其在电子商务交易中的应用研究》文中研究指明商业智能(Business Intelligence,BI)是将数据仓库、数据挖掘、OLAP等技术结合起来,对商业信息进行搜索、分析,从而得到支持企业各级决策知识的一种新技术方法。如今电子商务发展迅速,无处不影响着企业的活动和发展。本文将研究商业智能在电子商务交易中的应用,使电子商务进一步为企业创造利润和价值。
张晋锐[7]2002年在《描述数据挖掘在统计信息系统中的应用研究》文中研究表明数据挖掘是上个世纪90年代初首次被提出的，在短短的时间内得到了迅速的发展，在金融、保险、零售、制造等行业得到了广泛的应用。作为一门交叉学科，它建立在数据库、数据仓库、人工智能、统计学、数据可视化、系统科学等学科基础之上。一般将数据挖掘分为描述数据挖掘和预测数据挖掘两大部分。 统计信息系统的发展过程同管理信息系统的发展过程是一致的，同样经历了EDP、MIS、DSS叁个阶段，使管理决策不断深化是贯穿于整个发展过程的一条主线。数据挖掘技术的出现对统计信息系统产生了很大的影响，如何将数据挖掘技术应用于统计信息系统中是一个崭新的课题，本文结合“交通部纪检监察统计分析系统”(JJMS)的开发，对此进行了探讨。 “交通部纪检监察统计分析系统”根据用户提出的灵活统计、从数据中发现规律、直观展现数据的需求，应用OLAP、概念描述等描述数据挖掘技术，实现了基本情况分析、分类分析、动态分析、关联分析、特征值分析等一系列功能，以透视表、透视图为主要的数据展现方式，较好的满足了用户的需求，得到了用户的肯定。在系统开发过程中所遇到的问题，采用的开发思路具有一定的普遍意义，可以在绝大多数管理信息系统中得到应用。 本文共分五章。第一章主要介绍了统计信息系统的定义及发展过程。第二章对数据挖掘进行了概要介绍，包括数据挖掘的定义、层次、数据源、目标以及数据挖掘与统计学的关系等。第叁章首先介绍了数据仓库、OLAP与多维分析、OLAP的实施等内容，重点讨论了基于统计数据的OLAP技术。第四章论述了概念描述在统计信息系统中的应用，主要包括面向属性的归纳和属性相关分析两大内容。第五章结合“纪检监察统计分析系统”讨论了将描述数据挖掘技术应用于统计信息系统时的一般思路，包括多维业务空间的设计、方法库的设计、数据源的建设、数据预处理、系统架构设计等内容，最后对系统运行效果、系统的不足和改进、结论和启发进行了论述。
王刚[8]2008年在《混合智能系统及其在商务智能中的应用研究》文中指出自1956年提出人工智能的概念以来,人工智能已经走过了五十多年的研究历程,产生了许多很好的技术和方法,但是这些技术和方法单独应用时还都存在一些问题。针对这一问题,目前研究的焦点很大一部分集中在将多种智能技术综合集成上,也形成了人工智能领域的一个新的研究方向——混合智能系统。另一方面,商务智能的应用需求越来越多,但是商务智能的有效应用却需要综合应用各种人工智能技术及其它数据分析处理技术。本文即以混合智能系统为主要研究对象,提出了基于案例推理的混合智能系统构造方法,并将其引入到商务智能领域,为商务智能的应用提供了有效的技术和方法。本文首先分析了混合智能系统的研究现状。界定了混合智能系统的研究范围和研究层次,并以此为基础给出了混合智能系统的概念,明确了当前的研究热点和未来的研究方向。其次,本文重点研究了混合智能系统的构造方法。以设计科学的思想为基础,提出了混合智能系统的构造流程,给出了混合智能系统的形式化描述,及其五类基本的联接方式。并以基于案例推理的混合智能系统技术选择为核心,依据“从定性到定量综合集成研讨厅”的基本思想,提出了基于案例推理的混合智能系统构造方法。在此基础上,本文对基于案例推理的混合智能系统构造方法进行了实证研究。在对串型、并型、反馈型、内嵌型、混联型混合智能系统的应用特点进行分析的基础上,选取了五个案例,分别从应用背景、总体设计、具体应用等角度对基于案例推理的混合智能系统构造方法进行验证,得到了比较满意的结果。最后,本文将混合智能系统引入到商务智能的应用中。通过对商务智能应用中存在的主要问题的详细分析,提出了基于混合智能系统的商务智能技术架构,和以此为基础的基于混合智能系统的商务智能应用方案。并通过上海烟草工业印刷厂商务智能应用的实际案例,构建了基于混合智能系统的商务智能原型系统,以企业绩效管理和订单成本分析为例,验证了基于混合智能系统的商务智能应用方案的有效性。
苏均生[9]2006年在《面向产品生命周期的数据分析系统的研究与应用》文中研究说明本文结合浙江省信息化工程重大科技攻关项目“快速响应客户需求的产品设计和生产管理信息系统研究及其在汽车配件制造业中的应用”，在深入分析产品生命周期及数据分析的研究现状和基本理论的基础上，研究和设计了面向产品生命周期的数据分析系统，并对面向产品生命周期的数据分析系统在企业中的应用进行了探讨。 第一章首先从产品生命周期、数据分析、数据分析系统等几个方面分析了论文的研究背景，指出了目前的数据分析系统存在的不足之处；接着介绍了产品生命周期和数据分析的研究现状，最后结合课题背景，给出了论文的研究内容和体系结构，并探讨了论文的研究意义。 第二章研究了面向产品生命周期的数据分析系统的模型。首先划分了产品生命周期的各个阶段，给出了产品生命周期模型；在此基础上，给出了面向产品生命周期的数据分析系统定义和模型，并分析了数据分析过程；接着研究了企业数据分析的方法，给出了数据分析方法的选取原则，并探讨了数据分析方法在产品生命周期各阶段的应用情况；最后研究了需求相关性检测方法，给出了信息共享模型。 第叁章研究了数据分析系统与其它信息系统的集成。首先结合产品生命周期各阶段的数据源的特点，分析了数据复制和基于XML的数据集成方法，研究了企业数据转换与集成的模型和过程；接着研究了数据分析系统与其它信息系统的集成；最后研究了集成化的数据分析系统的结构。 第四章设计了面向产品生命周期的数据分析系统。首先根据上述研究和探讨，对系统的结构和功能模型进行了设计；接着对数据连接模块、数据转换模块、数据模型和数据更新模块进行了设计；最后对信息共享模型进行了设计。 第五章实现和应用了面向产品生命周期的数据分析系统。在企业中，实现了研发与设计阶段分析子系统、制造阶段分析子系统、销售阶段分析子系统、售后阶段分析子系统和决策分析子系统，并介绍了各个子系统在企业中的应用过程。 第六章对全文的研究工作进行了总结，讨论了论文有待进一步完善的地方，并讨论了今后需要深入研究的一些问题。
赵征, 于波[10]2002年在《OLAP技术及其在金融领域中的应用》文中研究指明由于竞争日益激烈,现代金融企业越来越重视科学决策分析的重要性。科学的决策分析离不开信息技术的支持。本文通过对目前决策分析领域中最流行的技术——OLAP技术的介绍,分析了其在金融领域中的需求、应用以及我国的差距和应用策略。
参考文献：
[1]. OLAP研究及其在现代企业中的应用[J]. 王军, 朱群雄. 计算机应用. 2001
[2]. 数据仓库研究及其在现代企业中的应用[J]. 张凤荔, 葛晓峰, 周明天. 计算机科学. 1999
[3]. 关联规则技术在ERP系统中的研究与应用[D]. 曾安平. 重庆大学. 2005
[4]. 数据仓库建模技术的研究及其在银行客户管理系统中的应用[D]. 李兴. 西安电子科技大学. 2011
[5]. OLAP研究及其在现代企业中的应用[D]. 王军. 北京化工大学. 2001
[6]. 商业智能及其在电子商务交易中的应用研究[J]. 廖开际, 易聪. 中国管理信息化. 2010
[7]. 描述数据挖掘在统计信息系统中的应用研究[D]. 张晋锐. 上海海运学院. 2002
[8]. 混合智能系统及其在商务智能中的应用研究[D]. 王刚. 复旦大学. 2008
[9]. 面向产品生命周期的数据分析系统的研究与应用[D]. 苏均生. 浙江大学. 2006
[10]. OLAP技术及其在金融领域中的应用[J]. 赵征, 于波. 华南金融电脑. 2002
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