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《南京航空航天大学》 2010年
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数据仓库、OLAP和数据挖掘在商业智能中的应用研究

徐玉鹏  
【摘要】:当前,信息技术飞速发展,公司面临的数据量激增,传统的分析工具功能有限,传统的商务报告无论在内容还是时效方面都难以满足需求,商业智能解决方案正式在这种环境下提出的。商业智能是将结构复杂的信息通过数据仓库进行合理组织,利用联机分析(OLAP)和数据挖掘技术,按照商务需求对数据进行分析、运算,并利用一些界面友好的报表工具将结果显示出来。 本文的主要研究内容是如何构建一个可用的商业智能系统,并结合实际项目,对商业智能开发过程中的很多问题提出了建议和解决方法。工作主要包括以下内容: 首先对商业智能的研究内容和发展趋势进行分析,明确商业智能的发展方向。在此基础上,对商业智能的核心技术数据仓库、多维联机分析(OLAP)和数据挖掘进行分析,得到理论基础。并且对数据仓库的架构进行了改造,提出了闭环的数据仓库体系结构。同时本文对数据仓库的开发步骤进行分析,指出数据仓库项目的关键成功因素。另外,针对数据仓库开发中维度建模环节中的问题,提出实际的解决办法。为其他商业智能项目开发提供了一定的借鉴作用。 在前面研究的基础上,主要实现了销售部门的数据仓库抽取、转换和加载(ETL)流程开发,在此基础上,完成了OLAP系统开发和数据挖掘设计。完成了商业智能项目的主要开发流程。另外,针对当前ETL软件市场,对比成熟的数据库产品市场,本文提出了ETL架构标准化的设想。对数据仓库,商业智能的发展和普及具有重要意义。 最后,论文对存在问题进行了分析,并对后续工作进行了展望。
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