85多维数据模型及多维计算研究

中南大学硕士学位论文多维数据模型及多维计算研究姓名：李超良申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：王加阳20040428多维数据模型及多维计算研究作者：李超良学位授予单位：中南大学相似文献(10条)1.学位论文杨林数据仓库和联机分析处理技术研究及应用2001该文从数据仓库系统的结构入手,研究数据仓库和联机分析处理技术及其应用.首先,该文阐述了数据仓库技术的相关概念,研究数据仓库中数据的特点、数据仓库的数据结构、数据仓库的三种数据组织方式,详细阐述了数据仓库的设计方法,研究了数据仓库系统的典型体系结构,论述了数据仓库的数据采集和加载过程.其次,该文阐述了联机分析处理(OLAP)技术的基本概念和基本特点,研究了联机分析处理(OLAP)技术的体系结构和二种不同的联机分析处理(OLAP)技术的实现方式,阐述了联机分析处理(OLAP)技术的基本分析方法,提出了一种建立在多维关系数据库/多维数据视图基础上的多维数据模型,并研究了基于此模型的联机分析处理(OLAP)技术的基本分析方法的形式化描述.最后,该文以黑龙江省移动通讯数据仓库系统的设计为例,阐述了数据仓库和联机分析处理(OLAP)技术在现代企业中应用.2.期刊论文温志宏.赵鹏浅析企业数据仓库与联机分析处理及数据挖掘技术的应用-太原师范学院学报(自然科学版)2004,3(2)文章针对企业对信息系统数据挖掘的需求,提出了基于数据仓库,应用联机分析处理及数据挖掘技术的计算机辅助决策支持系统的模型,并对数据仓库、联机分析处理及数据挖掘技术的应用进行了分析.3.学位论文姚宇蓉数据仓库联机分析处理和数据挖掘技术的研究---基于R/3系统数据仓库技术的实践2000该文探讨的是当前数据库研究的最前沿问题---数据仓库.该文首先介绍了数据仓库的背景及发展现状,详细研究了数据仓库的原理,包括建模,数据转换和信息分析.继而描述了该课题的数据仓库的具体实现:构筑了星型模型,并着重讨论联机分析技术和数据挖掘技术的实施.在联机分析方面,通过Browse模块和Query模块,实现了灵活的查询.在数据挖掘方面,文中先定义了关联规则,对两种常用算法Apriori和MAQA进行了比较,提出了适合该课题的独特算法SMAR,并详尽讨论了SMAR算法及其实现过程.最后,对该课题的工作进行了总结,提出了有待进一步改进的地方,并对数据仓库技术的发展方向作了展望.4.期刊论文陈晓峰.仇性启.董成立.张兵.周先军.CHENXiao-feng.QIUXing-qi.DONGCheng-li.ZHANGBin.ZHOUXian-jun法兰密封管理数据仓库构建及联机分析处理-石油化工设备2005,34(6)法兰密封在流程工业中应用广泛.针对法兰密封管理中数量大、涉及标准多、库存管理烦琐及故障分析困难等问题,开发了法兰密封管理数据仓库,并就数据仓库的建模、分析主题和联机分析处理等方面进行了分析探讨.5.学位论文李大鹏基于数据仓库的数据挖掘与联机分析处理2004本文是以基于数据仓库技术的金融企业客户关系管理系统为基础,从数据仓库软件系统开发方法,数据仓库存储模型设计,联机分析处理技术,数据挖掘技术等多个角度介绍了数据仓库软件系统相关的技术.其中,在数据仓库软件系统开发方法论角度,介绍了数据仓库软件系统和传统的事务处理系统开发方式的不同,着重介绍了数据仓库软件系统常用的螺旋式开发模型的开发过程和步骤.在数据仓库存储模型角度,介绍了数据仓库的基本概念,存储模型设计的方法和原则,以及数据仓库数据抽取的相关技术等等.在联机分析处理技术方面,介绍了联机分析处理的存储方式和操作特性,以及几种典型的分析模型.在数据挖掘技术方面,介绍了数据挖掘的概念以及相关技术,着重介绍了分类挖掘在金融企业客户关系管理系统中的应用,以及相关的决策树算法及其实现.对于数据挖掘结果的可视化展现,提出了一种新的软件结构,采用该软件结构,可以改善数据挖掘结果的展现形式,提高用户访问时的响应速度.6.期刊论文颜端武.王曰芬数据仓库的数据组织及其联机分析处理实现-情报科学2003,21(11)数据仓库是由数据驱动的,其目的就是从大容量的数据环境中进行决策支持.数据仓库最为突出的特色就是其面向决策主题的数据组织和基于多维数据模型的数据存储,并在此基础上实现联机分析处理,提供决策支持.7.学位论文辛志数据仓库的查询算法和联机分析处理研究2002为了能更好地支持决策分析,发挥数据的更大价值,数据仓库技术应运而生.其中,联机分析处理(OLAP)是数据仓库最主要的应用之一.该文从提高数据仓库和OLAP系统性能的角度出发,讨论了基于关系存储的多表连接、分组聚集算法;研究了目前数据仓库系统比较流行的索引技术;在此基础上提出了新的分组聚集算法;并且在OLAP查询系统的实际开发中使用了上述技术,取得了预期的效果.总之,该文研究了数据仓库和联机分析处理(OLAP)技术中的较新的查询处理算法、多表连接算法、分组聚集算法等,并与传统的算法在大数据集上进行比较,试验表明新算法提高了查询的效率,缩短了响应时间,获得了较为满意的结果.该文还同时给出了OLAP查询系统的框架.8.期刊论文李超.LIChao浅析数据仓库、联机分析处理与数据挖掘-光盘技术2009,(1)数据仓库、联机分析处理和数据挖掘是作为三种独立的信息处理技术出现的,通过对这三种技术内在的联系性和互补性的分析,可将它们结合起来构成一种新的决策支持系统.9.学位论文陈长清数据仓库与联机分析处理技术研究2002由于要对数据仓库中的大量数据进行分析,查询效率是一个关键问题.为此,作者主要围绕数据仓库与联机分析处理中的稀疏数据立方计算和利用实化视图响应查询两个关键技术进行了全面而深入的研究,并基于数据库管理系统DM3,设计和实现了一个数据仓库原型系统.设计了一个三层客户/服务器结构的数据仓库原型系统DM_DW,将稀疏数据立方计算和利用实化视图响应查询等功能放在中间层的应用服务器中,井单独管理数据仓库的元数据.10.学位论文吕洪敏基于Oracle数据仓库应用技术的研究与实现2007数据仓库是一项基于数据管理和利用的综合性技术。近年来，数据仓库技术在信息技术领域中日益成熟，己成为业界研究的重点。企业要想在市场竞争中取胜，获得更大的经济效益，可以利用数据仓库技术，对企业的业务数据进行深层次的挖掘、分析历史和当前的业务数据以及相关环境的数据，快速获取其中有用的决策信息，为企业提供快速、准确和方便的决策支持。数据仓库是面向主题的、集成的、时变的和非易失的数据集合，支持管理的决策过程。数据仓库不是一个新的平台，而是一个新的概念。数据仓库也不是一个现成的产品，而是一个解决方案。数据仓库是在收集各种分散、异构数据源的基础上，对数据进行转换和集成，从而为决策者提供单一的分析环境，帮助其进行科学决策。联机分析处理(On-LineAnalyticalProcessing，OLAP)是数据仓库的一个典型的应用。它能将数据仓库中的数据按照不同的粒度级进行聚合和预计算，从而在用户面前展现多维数据视图。同时，联机分析处理还提供了较直观的多维分析操作，包括切片、切块、上卷、下钻和旋转等，使用户能多角度、多层次地观察数据仓库中的数据。本论文对面向决策支持的数据仓库技术进行了深入的研究，利用数据仓库和联机分析处理的相关知识，独立设计了钢铁销售决策支持的数据仓库系统的架构，建立了数据仓库系统，并在此基础上进行应用研究。本文阐述了数据仓库的基本概念及特点、数据仓库的体系结构、数据仓库的数据组织、数据仓库的数据分析等知识，介绍了Oracle公司提供的基于Oracle9i数据仓库解决方案及其关键工具，在对本文的理论基础进行了详细的介绍后，研究了如何将数据仓库及联机分析处理有关理论、方法应用于决策支持系统中。完成的主要工作有：结合钢材销售主业务，构建数据仓库模型，划分了合同、销售及来款三个主题，建立了满足此模型需求OLAP三层客户/服务器体系结构，进而完成了为销售决策提供支持的数据仓库环境的设计；运用OWB工具实现了部分系统需求数据的ETL转换；为了在两维的屏幕中显示多维数据，运用了最新的OracleBusinessIntelligenceTools中的Discoverer及相关工具，实现了OLAP多维分析操作；设计了基于Oracle数据仓库的应用模型，独立完成了某钢铁公司销售决策支持系统的数据仓库架构设计、建模及OLAP分析，从而实现了数据仓库系统在销售决策中的实际应用。实践证明，本文中数据仓库系统的应用模型设计方法及开发步骤，充分利用了Oracle产品集，开发出了高效、灵活、实用的DSS系统，在实际的推广应用中受到了柳钢销售分析决策人员的一致好评。文中的数据仓库系统的应用模型设计方法、开发步骤及数据表现形式，对基于Oracle数据仓库的设计及开发具有一定的参考价值。本文链接：下载时间：2010年6月15日