数据迁移在银行数据仓库系统中的具体实现

给出了数据迁移的概念、一般步骤，同时设计出某个银行数据仓库系统的基本框架，并以该银行数据仓库系统为例，说明应该如何利用MS SQL Server2000来实现数据迁移。     

数据迁移在证券分析系统中的应用研究

针对数据迁移在证券分析系统中的重要作用和对证券分析结论的重大影响,探讨了数据迁移的方法和流程;同时根据证券分析系统的实际需求,设计了证券分析系统数据仓库的基本框架,改进了数据迁移的方法.实际运行结果表明,大量证券数据得到了可靠和快速地迁移.     

数据集成系统中异构数据迁移的研究与设计

分析数据集成中常见的数据迁移方法及它们的优缺点.利用Hibernate的实体映射功能,说明了如何建立实体映射规则,提出了一种解决多键值依赖的面向对象数据迁移方法.实际应用表明,该方法数据迁移速度快,不仅能够完整地迁移所有数据,同时还能保证数据迁移过程中数据精度的损失在可控范围内.     

电子政务决策支持系统中数据仓库的研究与设计

通过对数据仓库技术及决策支持系统的研究，提出了基于数据仓库的电子政务决策支持系统。如何构建异构的电子政务数据仓库，使之能为电子政务中政府决策提供支持是一个较为复杂的问题。通过对电子政务决策支持系统中数据仓库的研究，重点介绍了数据仓库的设计过程和关键技术，设计了相应的数据仓库，并且提供了具体的实施方案。     

多维数据访问监视器的设计与实现

为了在数据仓库系统中跟踪、评估对多维数据的访问,提出了一个访问监视器的概念。通过它可以实时监督系统中正在发生的多维数据操作,并能根据需要强制终止访问会话。此外,该监视器能够将详尽的历史记录保存起来,可用于对访问控制做进一步的分析处理。     

数据信息决策支持系统及其有关技术

本文就数据仓库技术、数据挖掘技术和联机分析的基本概念进行了分析,提出了利用以上三种技术去实现数据信息决策支持系统的方法和步骤,阐述了数据仓库技术、数据挖掘技术、联机分析技术、数据信息决策支持系统之间的内在联系,以及从事这四种技术开发的基本思路,同时呈现了数据信息决策系统及其有关技术的发展方向。     

数据挖掘中的数据准备工作

提出数据准备的一些原则，讨论了数据准备工作的内容，包括数据选择、数据清洗、数据集成、数据约简、数据转换等几个方面，并根据不同的内容给出了相关的处理办法和一些分析工具。     

网络环境下高校数据仓库系统的设计研究

为了促进高校管理工作的发展，适应新的高校管理模式，阐述了在网络环境下创建高校数据仓库系统辅助高校决策的可行性和必要性。系统的开发采用了数据驱动的分析设计方法，使用了目前流行的先进Ⅳ层体系结构(即浏览器、多个逻辑服务器和DB服务器)，重点介绍了高校数据仓库系统建设的总体结构体系、数据模型、数据集成和系统的建立与实施。     

基于DPB+-Tree的数据迁移策略研究

提出了一种适合于数据迁移、又能保证分布并行特性的树结构DPB+-Tree,讨论了基于DPB+-Tree的数据迁移策略,其中数据节点迁移采用分布式提交协议来保证原子性,索引重构通过对溢出链的hash重排来实现,迁移算法则通过设置负载系数的两个阈值来对负载倾斜进行判断。经模拟实验结果表明,该数据迁移策略能够有效改善系统的负载均衡和吞吐率特性。     

企业数据仓库设计方法研究

目的　研究企业数据仓库的设计方法、步骤 .方法　分析数据仓库的功能、体系结构 ,并以企业营销管理信息系统为例说明数据仓库的构建方法 .结果与结论　总结出企业数据仓库的设计方法 ,希望对其他企业数据仓库的构建有所帮助     

初析数据挖掘技术

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域。数据挖掘技术能快速有效地从海量的网络信息中,挖掘出潜在的、有价值的信息,使之有效地在管理和决策中发挥作用。数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式。数据挖掘技术具有广泛的应用前景。     

数据挖掘技术及其在移动通信中的应用

数据挖掘是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域,融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。本文表述了数据挖掘的基本技术,探讨了数据挖掘技术在移动通信中的应用。     

浅谈数据仓库与数据挖掘技术及应用

数据仓库技术是基于信息系统业务发展的需要,基于数据库系统技术发展而来,并逐步独立的一系列新的应用技术。数据挖掘技术为应对信息爆炸、海量信息的处理提供了科学和有效的手段。本文简单介绍了关系数据仓库、数据挖掘的概念、结构、基本原理、技术和应用领域。     

数据挖掘方法与工具

数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中．提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有价值的信息和知识的过程．简略介绍数据挖掘的方法和数椐挖掘工具。     

数据仓库分析工具及发展研究

介绍了数据仓库的基础知识，以及相关的分析工具：OLAP和数据挖掘。重点研究了OLAP和数据挖掘相结合形成的新技术——OLAM及其发展。     

浅谈ERP与数据仓库的关系

本文介绍了ERP和数据仓库的基本概念,阐述了ERP与数据仓库的关系,并给出了ERP数据仓库设计中的关键技术,这些技术包括：数据的装载、聚合、数据模型、联机分析处理、数据挖掘等。     

基于FP-growth算法的高校招生就业决策分析系统研究与设计

本文以高校招生就业现状为研究背景,对高校招生就业决策进行需求分析,设计了高校招生就业决策分析系统架构,构建了招生就业决策数据仓库,使用FP-growth算法实现数据仓库中相关主题的数据挖掘,为招生就业决策提供了新的思路和方法。     

数据挖掘算法的分析与研究

本文对数据挖掘的基本理论进行了分析研究,总结了数据挖掘的基本步骤,归纳了数据挖掘的基本方法,并在此基础上,提出了用数据挖掘进行数据分析的通用策略。