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文檔簡介
1、隨著全球經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,企業(yè)的商業(yè)信息不斷增多,信息數(shù)據(jù)的總量也在以驚人的速率增長。然而,這些數(shù)據(jù)對于企業(yè)來說是非常寶貴的,企業(yè)如何從海量的數(shù)據(jù)中獲得有利的知識來指導(dǎo)自身的行為,己經(jīng)迫不及待的擺在我們的面前。以聯(lián)機(jī)分析處理OLAP(On-line Analytical Processing)為基礎(chǔ)的多維可視化分析技術(shù),以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)近年來成為企業(yè)過獲取數(shù)據(jù)庫知識的重要途徑,但是由于各自的缺陷,在企業(yè)的實(shí)施中存在許多困難。因此,本文研究
2、的重點(diǎn)在于如何把基于數(shù)據(jù)倉庫的OLAP與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行結(jié)合,將兩者的優(yōu)點(diǎn)融為一體,并運(yùn)用到企業(yè)的經(jīng)營分析中去,解決了兩者各自在企業(yè)實(shí)際應(yīng)用中存在的局限性。本文描述的OLAP技術(shù)只是針對數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的聚合查詢分析而言,并非屬于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分支。本文對企業(yè)經(jīng)營分析的需求進(jìn)行了詳細(xì)的分析,提出構(gòu)建基于OLAP的多維數(shù)據(jù)挖掘模型的思路,并給出了此模型的基本流程:挖掘空間的選擇——通過OLAP的多維結(jié)構(gòu)、挖掘算法的確定——通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);
3、研究了OLAP分析的內(nèi)容和方法,提出了符合需求的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的整體框架原理,設(shè)計(jì)并實(shí)施了基于BIEE(Business Intelligence Enterprise Edition)的OLAP分析系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了企業(yè)經(jīng)營活動的可視化分析,并給出了切實(shí)可行的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)優(yōu)化方案,該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)是具有多個業(yè)務(wù)主題并融合了數(shù)據(jù)倉庫、多維OLAP分析以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);構(gòu)建了非全連接的多維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,將OLAP可視化多維結(jié)構(gòu)引入數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蟮目?/p>
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