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材料数据库建设存在着诸多问题,已不适应材料科学研究的发展需要。采用数据集成技术是解决问题的关键。通过分析数据仓库技术特点,以及材料研究的数据要求和管理特点,提出了采用数据仓库进行材料数据集成和分析的新思路。 相似文献
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1.引言近年来,由于在全球范围内市场竞争的加剧和信息社会需求的发展,要求从大量的数据中提取(检索,查询等)制定市场策略的信息。这种需求既要求联机服务,又涉及大量用于决策的数据,传统的数据库系统已无法满足这种需求,数据仓库技术也就应运而生并得到了迅速的发展。数据仓库和OLAP技术使数据库和OLTP(联机事务处理)技术发展、数据库应用深化的产物,其目的是把数据库中的大量的数据转化为有用信息,为企业更好的进行决策服务。数据仓库的目标是为决策提供综合信息,为企业的决策提供对事物的分析依据,涉及到企业的方方面面,因此这类信息在企业中占有相当重要的地位。数据仓库包含了大量的 相似文献
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数据库是数据管理技术,是计算机科学的重要分支,其应用已从一般管理扩大到计算机辅助设计、人工智能以及科技计算等领域。数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策,是20世纪末到21世纪初数据库市场的一个新的增长点。数据仓库的数据常常来自于多个数据源,存放模式一致,数据一般驻留在单个站点,数据仓库中的数据已经清理、变换、集成于装载,并定期刷新,数据仓库中的数据是海量的,数据仓库所要研究和解决的问题就是从数据库中的获取信息。 相似文献
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欧建圣 《武汉工程职业技术学院学报》2004,16(2):29-35
本文通过数据库管理系统实例 ,对数据仓库理论进行了初步探索和实践 ,介绍了数据仓库的定义、内容、目标 ,对数据仓库理论中的事实数据和维度数据及数据仓库结构进行了详细分析 ,总结出设计数据仓库的一般步骤。 相似文献
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随着信息管理要求的不断提高，产生了数据仓库和数据挖掘技术，简单的数据处理已不能满足信息管理的要求，这就要求能够利用高级语言处理数据库数据。本文提出了一种利用SQL语言语句，使C程序能够访问数据库数据的方法。 相似文献
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张凤莲 《商情·科学教育家》2007,(12)
1数据挖掘技术介绍数据挖掘(Data Mining),又称数据库中的知识发现,是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式,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。数据挖掘工具能够对将来的趋势和行为进行预测从而很好地支持人们的决策。何谓数据仓库,数据仓库概念始于20世纪80年代中期,首次出现是在号称“数据仓库之父”WilliamH.Inmon的《建立数据仓库》一书中。随着人们对大型数据系统研究、管理、维护等方面的深刻认识和不断完善,在总结、丰富、集中多种企业信息的经验之后,为数据仓库给出了更为精确的定义,即“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合”。数据仓库并没有严格的数学理论基础,也没有成熟的基本模式,且更偏向于工程,具有强烈的工程性。因此,在技术上人们习惯于从工作过程等方面来分析,并按其关键技术部分分为数据的抽取、存储与管理以及数据的表现等三个基本方面。数据仓库的特征主要有4个方面:数据仓库是面向主题的、所包含的数据是集成的、其数据是不可更新的及数据仓库是随时间... 相似文献
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数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、且随时间变化的数据集合,用来支持管理人员的决策。OLAP与数据挖掘都是数据仓库的重要分析工具,用于对数据库和数据仓库中的数据进行分析、获取知识。本文介绍了数据仓库及其构建过程,结合OLAP和数据挖掘技术,探讨了数据仓库在教育管理中的应用。 相似文献
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数据仓库的研究与发展现状 总被引：1，自引：0，他引：1
数据仓库技术是数据库与人工智能两项计算机技术相结合的产物，是当今信息管理技术的主流，它利用人工智能中的机器学习、知识处理和神经网络等方法，从数据库中挖掘有用信息、发现知识、搞清数据库中大量数据之间的相互关联及众多数据之间存在的规律，可供使用有效分析和利用数据库中的已存储的各种有用信息，以帮助决策迅速做出决策，从而使企业产生巨大的经济效益，章介绍了现有的数据仓库工具，以期给国内数据仓库的开发提供一定的参考，并通过总结国内数据仓库市场的不足之处，给出解决的办法，最后找出国内数据仓库市场的新动向． 相似文献