基于多维数据OLAP分析模型的决策研究

发布时间：2017-06-29 10:18

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【摘要】： 随着计算机网络与数据库技术的迅速发展和广泛应用,信息管理进入了一个崭新的时代。与此同时,计算机的应用也逐渐分为两大类型:操作型处理(OLTP)和分析型处理(OLAP)。操作型处理主要是为一个组织某些方面的应用服务的。如会计电算化、客户关系等。分析型处理则用于高层管理的决策分析,它是信息处理技术的发展趋势。如决策支持系统(DSS)、和多维分析等,其特点是经常要访问大量的历史数据。也即从大量的事务型数据库中抽取数据,并将其清理、转换为新的存储格式,从而为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。随着此过程的发展和完善,这种支持决策的、特殊的数据存储就是商业智能(BI)的核心内容——数据仓库。 信息技术发展到一个更新、更先进的阶段,就会产生商业智能平台。商业智能平台把OLAP和传统的商业智能工具合并起来,形成一整套整合的技术,能够为新兴的企业绩效管理解决方案提供决策支持。 本文从商业智能的核心内容入手,介绍了数据仓库、数据挖掘、联机分析和决策支持的研究内容、发展现状和未来趋势。并且应用BI工具对宏观经济数据进行了模型建立、联机分析和聚类分析等操作,旨在分析BI系统功能的同时,提出一种宏观经济决策分析解决方案,为决策者提供快速、准确和全面的决策支持。同时,应用先进的商业智能平台通过信息分析、信息共享来为企业管理增值。BI解决方案能迅速组织数据并促成分析以产生相关信息;然后把这些信息传遍整个组织,以提高决策质量和缩短解决问题的时间。 最后,本文对BI技术的发展做了展望。随着研究和应用的不断发展以及需求的驱动之下,BI产品和解决方案也将更加智能化,决策也会更轻松。
【关键词】：商业智能(BI) 多维数据 OLAP分析 综合决策分析
【学位授予单位】：内蒙古工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 绪论7-11
• 1.1 选题目的与意义7-8
• 1.2 国内外研究现状与本课题研究内容8-10
• 1.3 本课题的创新之处10-11
• 第2章 商业智能(BI)技术11-27
• 2.1 决策支持技术与数据库12-14
• 2.2 数据仓库14-19
• 2.3 联机分析19-22
• 2.4 数据挖掘22-25
• 2.5 数据展示以及常用工具25-27
• 第3章 多维数据OLAP 模型的构建27-41
• 3.1 数据仓库的数据模型27-33
• 3.2 联机分析（OLAP）的实现方法33-41
• 第4章 基于经济数据的多维分析及决策应用研究41-67
• 4.1 结构化经济数据OLAP 分析模型的建立41-54
• 4.2 综合决策支持系统54-57
• 4.3 结构化数据OLAP 分析模型在宏观经济决策中的应用57-65
• 4.4 数据分析与决策的关系65-67
• 第5章 结论67-70
• 5.1 总结67-68
• 5.2 展望68-70
• 参考文献70-73
• 致谢73-75
• 附录1：文中名词浅释75-77
• 附录2：解决方案及厂商77-80
• 附录3：国家统计局工业企业697 个行业分类大类80-81
• 附录4：行业经济数据指标81-82

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前7条

1 王静;基于关联规则的利润加权数据挖掘算法研究及在商业智能中的应用[D];中国海洋大学;2010年

2 黄堪瑜;省级ADR系统的信息智能分析与数据挖掘方法研究[D];广东工业大学;2011年

3 潘博;基于数据仓库的网络教研OLAP分析系统的设计与实现[D];东北师范大学;2011年

4 何璐;生产数据多维分析系统模板研究及应用[D];北方工业大学;2008年

5 刘新鸣;主观导向多维分析系统的设计与实现[D];华中科技大学;2009年

6 刘亮;基于TM1的企业绩效分析的应用研究[D];华北电力大学;2012年

7 杨t熣，

本文编号：497530