基于Web和数据仓库的决策支持系统研究

合肥工业大学硕士学位论文基于Web和数据仓库的决策支持系统研究姓名：刘红杰申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：朱卫东20030601基于Web和数据仓库的决策支持系统研究作者：刘红杰学位授予单位：合肥工业大学相似文献(10条)1.学位论文张开松基于Web技术的数据仓库研究与设计2005随着数据仓库和web技术的迅猛发展,人们对数据仓库和web技术的研究越来越广泛,数据仓库系统设计得是否合理,将直接关系到整个数据仓库系统的成败.在分析web技术与数据仓库体系结构的基础上,将XML、web挖掘技术引入到数据仓库中,构建了一种基于Web方式的分布式数据仓库体系结构.基于Web的分布式数据仓库系统的创建是一项既具有挑战性又有益的工作,与传统的数据仓库相比,具有界面友好、使用方便的优点,并且还可将企业分布在各地甚至全球的子公司、客户及企业外的数据库资源合理的引入到数据仓库中,为企业提供更有力的决策支持,大大提高企业的经济效益.本文在对数据仓库和web技术相结合研究的基础上,重点从应用角度设计和开发基于web方式的数据仓库中的关键问题.在此基础上提出了一种基于Web方式的分布式数据仓库体系结构.本文构建的基于Web的分布式数据仓库体系结构可大大减少数据传输过程中网络流量,合理实现异构数据源的数据集成,为数据仓库的开发起到一定的抛砖引玉的作用.文中详细分析了web数据的特点,以及XML、web挖掘技术,并且将数学方法应用于数据挖掘,建立了一种模型,改进了一种数据挖掘算法,提出了一种混合策略,并实现了部分算法.本文是按以下顺序组织的:第2部分简要介绍了数据仓库技术.第3部分说明了基于web方式的数据仓库系统的组成并讨论了该数据仓库特点和实现方式.本文的第4部分与第5部分讨论了数据仓库系统的设计和系统实现过程中的关键技术,这是本文的重点.最后一章是对本文的总结并提出了对基于web方式的数据仓库需要进一步讨论的问题.2.期刊论文王孝成面向Web与基于Web的数据仓库-吉首大学学报(自然科学版)2002,23(3)针对Web与数据仓库的结合应用,即面向Web和基于web,简要介绍了数据仓库的基本体系,分析了一种5层结构的系统,以说明面向Web应用的数据仓库的特点.根据数据仓库的发展趋势,提出了基于Web(Web-based)的数据仓库概念,并将点击流(Clickstream)数据仓库作为基于Web的数据仓库的一个特例,讨论了其体系结构.3.学位论文江涛电信企业数据仓库Web服务的设计与实现2006随着数据仓库技术的发展，很多电信企业都已经成功实施了数据仓库系统。电信企业的数据仓库系统已经成为企业进行决策分析的重要工具，电信企业内部的其它系统甚至电信企业外部系统也开始有访问数据仓库系统应用的需求。问题也就随之产生，由于企业内部系统异构性、紧耦合性的特点，系统间的访问非常困难，SOA的出现恰恰解决了这个问题，它使用WebServices技术有效的封装了应用实现的细节，通过一系列的标准协议开发出与平台和编程语言无关的Web服务，从而降低了应用系统的耦合性并充分利用了现有的资源。本论文围绕数据仓库对外提供Web服务展开。首先，概要的介绍了数据仓库技术，并结合电信领域实际的数据仓库系统进行了应用分析，总结出目前需要向外界提供服务的为报表和OLAP。然后，详细研究了Web服务技术和面向服务架构，明确了Web服务的定义、实现方式以及面向服务架构与Web服务之间的关系。接着，根据对Web服务和面向服务架构的研究和数据仓库的应用分析，设计出了基于面向服务架构的数据仓库系统Web服务解决方案并根据解决方案进行了系统的实现。该解决方案主要包括Web服务包装规范的设计和Web服务注册／发现系统的设计两个部分。Web服务包装规范设计是本文的一个创新点，它包括报表和OLAP的Web服务包装规范，作者将公共仓库元模型规范中对报表和OLAP元模型的定义引入到了规范的设计中，它与描述Web服务的WSDL规范相结合，根据元模型中定义的类以及类之间的关系，定义出包装报表和OLAPWeb服务所应该定义的数据类型、消息以及操作，这种基于已有标准的设计方式使得Web服务包装规范更具规范性和通用性，包装出的服务也更容易理解。Web服务注册／发现系统的设计依据面向服务架构，该系统集成了面向服务架构中服务注册者的角色。它的用户认证功能、Web服务查找功能、Web服务注册功能以及Web服务集成功能为数据仓库Web服务提供了基础性平台。论文最后对全文作了系统的总结，并提出下一步需要进行的一些研究工作。4.学位论文李广军基于WEB数据仓库（WBDW）的设计与实现1999数据仓库、OLAP、数据挖掘技术是实现从机械式的简单事务处理向提供复杂分析转变的关键技术.数据仓库提供一种有利于分析的数据集成机制;OLAP提供了深度查询统计功能;数据挖掘提供智能数据处理技术;统计分析是发现数据规律的基本方法.该文主要是在数据仓库和InterNet技术的结合应用,实现基于WEB的OLAP应用两方面进行探讨.Internet技术的发展使全球范围内信息共享成为可能,人们在能够简单浏览一些静态信息之后,对于如何能够从大量数据中发现对自己有用的信息产生了浓厚的兴趣.而数据仓库技术正是为决策分析应用提供支持的一种新兴技术,但很多数据仓库是基于C/S结构的.这种结构在有利于联机分析的同时也是限制其发展的因素之一,即难以大范围使用.该文探索了B/S结构下的四层体系结构(Browser/WebServer/ApplicationServer/DWServer)的可行性,在设计过程中我们坚持OLTP与数据仓库分离的原则,同时采用中间件(Middleware)的思想而加入应用服务器.以Client/Server模式建立数据仓库是常见的模式,我们采用基于WEB的数据仓库结构.在建立民航数据仓库的基础上,为了使OLAP应用在WEB上实现速度更快,建立订座系统多维数据库,提高动态查询速度.把SAS的统计分析应用调到后台应用服务器上运行是该文所做的主要工作,采用htmSQL,Web服务器的CGI(CommonGatewayInterface),这样通过Web浏览器即可动态查询SAS数据和外部的关系型数据库;利用SASDriverforJDBC可通过Java的最小进程Applet来查询SAS数据;通过SAS/IntrNetApplicationDispatcher在Web浏览器上递交SAS时间序列分析程序到SAS应用服务器上执行,并将结果返回浏览器,这是对SAS应用在WEB上实现的重要探索.同时,我们还在WEB上实现动态报表,通过htmSQL、及JvavApplet等方式实现动态查询.5.期刊论文何震瀛.李建中.高宏Web数据仓库的异步迭代查询处理方法-软件学报2002,13(2)数据仓库信息量的飞速膨胀对数据仓库提出了巨大挑战.如何提高Web环境下数据仓库的查询效率成为数据仓库研究领域重要的研究问题.对Web数据仓库的体系结构和查询方法进行了研究和探讨.在分析几种Web数据仓库实现方法的基础上,提出了一种Web数据仓库的层次体系结构,并在此基础上提出了Web数据仓库的异步迭代查询方法.该方法充分利用了流水线并行技术,在Web数据仓库的查询处理过程中不同层次的结点以流水线方式运行,并行完成查询的处理,提高了查询效率.理论分析表明,该方法可以有效地提高Web数据仓库的查询效率.6.学位论文甘泉基于数据仓库的Web点击流的研究2007Web网站每天都产生大量的数据，并且随着网络信息量的增大，在很多领域传统的数据库存储方式已经满足不了客户的需要了，那么随之而来的就是数据仓库的兴起。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的且随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。数据仓库与数据库的不同之处在于数据库系统面向事务处理，而数据仓库系统面向分析处理。现在点击流数据与客户信息的整合已成为WEB数据分析的最新前沿。为点击流分析而建立起的数据仓库称为点击流数据仓库。点击流数据仓库是数据仓库技术发展的一个方面。它包括了数据仓库的维度建模方法、点击流数据仓库的ETL，设计、实施和OLAP技术等方面。与此同时计算机应用也逐渐分为了2大类：操作型处理和分析型处理，操作型处理主要是为一个组织某些方面服务的，分析型处理则用于高层管理的决策分析，也是信息处理技术的发展趋势。在本篇论文中，作者首先对点击流数据进行提取并进行预先处理，然后确定维度和数据市集，对数据进行抽取、转换、清洗、装载，进而构建了点击流数据仓库，最后通过OLAP技术进行了分析。本论文采用的例子是湖北教育网点击流数据仓库的建模过程。首先是点击流数据的收集和预处理。为了更好的收集点击信息，采用了在应用服务器层收集点击流数据的方法，在对用户访问会话事务的识别上采用的是最大前向参引模型和时间窗口模型相结合。其次是教育网数据仓库要实现的基本的目标和各个维度的设计，包括确定数据市集、维度和度量值。最后是数据仓库ETL设计，以及在数据仓库建好后，多维数据集的展示和OLAP的设计分析和实现。在ETL设计中采用数据转换服务DTS，OLAP查询分析使用了DMX的分析方式，并且具体分析了其它几种效率较高的查询分析技术。7.期刊论文王蔚.WangWei数据仓库与Web技术的应用研究-图书馆学研究2007,(3)本文针对数字图书馆建设过程中传统数据仓库技术应用的问题,在简单介绍数据仓库技术和Web技术的基础之上,介绍了两种技术结合的产物--Web数据仓库系统.文中主要讨论了它的体系结构、特点以及安全性等问题,并介绍了它的主要应用领域.8.学位论文蔡俊基于数据仓库的点击流技术的研究2009Internet的快速发展使得网上交易成为人们日常买卖行为中的一种重要形式，电子商务也因此得到了的蓬勃发展，而且正在成为一种潮流，随之而来的是大量web数据的产生，这些web数据广泛分布在网络服务器上，分布于世界各地，只要你拥有一台存放着电子商务系统的web服务器，你就可以获取这些潜藏着巨大商业价值的web数据。信息技术的发展让人们研究这些web数据成为现实，但是仍然存在两个方面的问题：如何有效的组织并存储如此大数量级的数据？如何利用有效的数据分析方法对海量数据进行分析，并从中发现具有实用价值的信息？这两个问题也正是本文要研究的内容。br　　数据仓库最先是为基于关系型数据库的大量的数据存储问题而提出的一种解决方案，数据挖掘同样是为了实现对存储在关系型数据库的大量数据进行有效分析而提出的一种方法。随着web技术的不断发展，数据仓库、数据挖掘技术逐渐与web技术进行了融合，使得web数据仓库和web数据挖掘技术应运而生。br　　本文首先对数据仓库和数据挖掘的基本概念和相关技术进行了概述，而后结合web数据仓库的知识，从数据仓库的总体架构、模型设计、元数据设计等方面对销售自动化系统点击流数据仓库的构建过程进行了详细阐述，得出了一个可用的点击流数据仓库的解决方案，并使用微软数据仓库构建工具对点击流数据仓库进行了实现。接着讨论了点击流数据的收集方法，将点击流分为静态点击流和动态点击流两种类型，分析了从web服务器日志文件获取静态点击流存在的问题以及数据预处理中的难点，提出了动态点击流收集策略的思想，该方法可以高效灵活的获取点击流信息，避免了数据预处理问题。最后结合web数据挖掘技术，提出了一种用户频繁偏爱路径挖掘算法，利用该算法可以发现用户的共同浏览兴趣，能够从多侧面深入了解用户行为，进而指导销售自动化系统改进结构，利用web开发技术实现了挖掘算法并将分析结果进行了展示。9.期刊论文刘冬.LiuDongWeb数据仓库系统-微型电脑应用2006,22(2)本文在简单介绍数据仓库技术和Web技术的基础之上,介绍了两种技术结合的产物--Web数据仓库系统.文中主要讨论了它的体系结构、特点以及安全性等问题,并介绍了它的主要应用领域.10.学位论文张谦基于Web的数据仓库系统在生产计划管理中的应用研究2004论文为电力公司生产