基于数据仓库的决策支持系统

在分析传统ＤＳＳ不足之后,从实用角度提出基于数据仓库决策支持系统的体系结构,研究了数据仓库的开发过程,并介绍基于数据仓库的决策技术。     

辅助决策系统在企业中的应用

辅助决策可以向企业的各级决策者提供及时准确的信息,帮助他们做出对企业更有利的决策,是对原有信息系统的再次升华。     

基于数据仓库的OLAP技术在家电零售企业中的应用研究

数据仓库及OLAP技术是当前数据库应用领域的热点,国内学者以往的研究主要侧重于OLAP技术中的数据模型等问题的研究,本文则侧重于应用相应OLAP技术与数据模型进行商业数据分析,这对该领域的用户更具有参考价值。我们在介绍OLAP与MDX的基础上,通过某大型家电零售公司为背景,详细探讨了基于数据仓库的多维数据分析技术在实践中的应用。     

基于Web和数据仓库的企业决策支持系统研究

本文针对目前企业决策支持系统面临的问题,提出了Intranet环境下,以数据仓库为中心的企业DSS的总体结构与设计。探讨了基于Web和数据仓库的DSS方法与技术,结合实例介绍了系统的设计与开发过程。     

病案统计分析数据仓库的建立

本文以医院病案统计分析中疾病的统计分析为例介绍了用MS Server 2003软件,建立医院病案统计分析数据仓库的方法、步骤及其意义.     

数据仓库技术在高校大类招生专业选择分析中的应用

本文研究数据仓库技术在高校大类招生环境下,学生自主选择专业行为特征分析中的应用,为高校大类招生相关政策的制定提供理论支持及技术手段.首先介绍了数据仓库星形模型分析方法,结合专业选择分析相关需求描述数据仓库建立的一般步骤.随后以北京科技大学经济管理学院2005级学生基本信息及学科成绩为例,重点阐述学生专业选择数据仓库逻辑模型设计.通过确立学生基本影响因素分析和学生成绩分析两大主题,充分分析学生基本属性、学生成绩等对学生选择专业的影响,并给出OLAP分析结论.     

浅析数据仓库及数据挖掘技术在ERP中的应用

数据挖掘是指采用人工智能的方法对数据库和数据仓库中的数据进行分析、获取知识的过程.现代企业的发展离不开信息技术的融合运用,本文主要论述数据仓库和数据挖掘技术在ERP中的应用.     

数据仓库与数据挖掘技术在客户关系管理（CRM）系统中的应用

利用数据仓库与数据挖掘技术实施企业CRM系统正逐渐成为企业管理中的热点。文章通过介绍数据仓库与数据挖掘技术的概念,对数据仓库与数据挖掘技术在企业CRM系统中应用的方式和技术进行了探讨。     

商业智能及其在电子商务交易中的应用研究

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。     

商业智能时代企业经理信息系统的研究

通过对传统的企业经理信息系统数据管理技术局限性的分析和对商业智能3个核心技术的探讨,提出了数据仓库技术是解决经理信息系统数据组织问题的可行途径,并阐述了联机分析处理与数据挖掘技术在提高经理信息系统分析能力方面的作用。最后,给出了商业智能技术在企业经理信息支持系统中应用的实现方法。     

数据挖掘在高校档案管理中的应用研究

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的高校应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据挖掘技术在高校档案管理中的现状、数据挖掘的方法以及它在高校中的应用:通过数据挖掘解决高校档案管理中所遇到的大数据问题。     

知识发现与决策支持

真正的战略价值来源于对顾客行为的理解,进而以模型的方式揭示各种行为。知识发现是解决信息超载问题的一种强有力的工具,它通过自动检索大量数据,探寻事件模式,为企业提供简单易懂的报告,从而使企业能够更好地理解业务过程。知识发现是对业务的理解和透视,任何运用知识发现来支持决策的组织都是为了创造竞争优势。本文在对知识发现的定义和知识发现过程进行阐述的基础上,通过对知识发现与数据仓库及联机分析处理系统之间关系的论述,揭示了信息时代知识发现系统作为决策支持系统的强大功能。     

基于数据仓库的运政管理决策支持系统

为解决业务数据量的不断增加导致传统运政管理决策支持系统很难满足管理要求的问题,本文结合数据仓库的特征和决策支持系统的要求,提出了基于数据仓库的运政管理决策支持系统结构.该系统包括3个层次,即由模型库系统和数据库系统组成的基础层,由数据仓库组成的加工层,以及由联机分析处理(OLAP)、专家系统和数据挖掘等组成的应用层,可以实现定性与定量相结合的运政管理决策支持,为提高运政管理决策效率和实现运政管理系统的协调运作提供了有效手段.     

数据仓库在高校会计分析中的应用

本文介绍了数据仓库在高校财务管理中的用途和建立的必要性,详细叙述了高校数据仓库的内容和建立方法,并通过一个事例重点分析了数据仓库在高校会计分析中的应用。     

OLAP和DM在MRPII/ERP中的应用研究

本文针对传统MRPII/ERP系统在决策方面的不足,提出把联机分析处理和数据挖掘技术应用到传统MR-PII/ERP中去,以数据仓库作为企业底层的数据源,再配合以各种联机分析处理和数据挖掘技术,并结合MRPII/ERP的管理思想,正好做到取联机分析处理和数据挖掘在决策支持方面之长,补传统MRPII/ERP之短.同时,提出了智能制造资源计划(IMRPII)和智能企业资源计划(IERP)的系统模式,即IMRPII/IERP=MRPII/ERP+DW+OLAP+DM.并且针对MRPII中的预测功能,设计出了智能预测的方法.利用数据挖掘技术,动态地设置预测个体的预测权值,提高了定性预测的准确性和科学性.     

面向物流服务供应链的商业智能系统设计

根据物流服务集成商的实践,从商业智能系统设计原理出发,分析探讨了面向物流服务供应链的商业智能系统的目标设计和体系结构设计,论述了利用数据仓库、数据挖掘以及联机分析处理等技术进行决策的全过程,并提出了基于J2EE企业应用平台的商业智能系统实现方法。     

个人征信系统数据仓库与信用评估模型的构建

建立、健全个人征信体系有助于降低信贷风险、稳定金融秩序和促进经济增长。随着个人信用信息数据量的增多以及对数据分析需求的加大,构建个人信用信息数据仓库,利用多维数据分析和数据挖掘等技术,开发信用评估等增值产品将会是个人征信体系发展的必经之路。     

数据挖掘技术在校园卡信息管理系统中的应用研究

随着科学技术的不断进步以及信息化时代的到来,信息化建设已经逐渐渗透到校园网络信息化平台的建设过程中,高校数据库共享信息资源平台的建设为各种高校的数据挖掘提供了坚实的技术基础。本课题以校园卡信息资源的数据挖掘为研究目标,通过目前比较先进的数据仓库技术、OLAP技术以及数据挖掘技术搭建了校园卡信息管理系统数据挖掘模型。     

应用数据仓库可以给我们带来什么

自数据仓库的一个经典应用案例谈起,阐述了数据仓库的基本功能,区别了数据仓库与关系数据库的不同特征,在此基础上分析了数据仓库在纳税能力估算、税收收入预测、税务审计等税务系统决策支持方面的应用。展示了数据仓库强大的数据管理、数据分析、数据挖掘功能及在税收信息化方面的广阔应用前景。     

基于元数据的数据仓库在智能决策支持系统中的应用

将人工智能理论引入决策支持系统,构成智能决策支持系统。数据库是智能决策支持系统的重要组成部分,本文介绍了元数据的基本概念,将基于元数据的数据仓库技术运用到智能决策支持系统中,提出一个新的智能决策支持系统框架。