数据仓库系统的理论研究与实现

论文题目: 数据仓库系统的理论研究与实现

论文类型: 硕士论文

论文专业: 计算机应用技术

作者: 尚夏

导师: 王保保

关键词: 数据库,数据仓库,数据挖掘,关联规则

文献来源: 西安电子科技大学

发表年度: 2005

论文摘要: 随着信息时代的到来，数据库规模日益扩大，形成了数据量大、分散、格式异化等特点，这些数据中包含了大量的潜在的对决策者有价值的信息。由此产生了数据仓库和数据挖掘技术。本文从数据仓库的产生背景开始，介绍了数据仓库的概念、特点及其与传统的数据库的区别：基于数据分层概念，给出了数据仓库的三层体系结构。同时，对数据仓库中数据的结构也进行了一定程度的探讨。此外，联机分析处理和数据挖掘(OLAP&DM)作为数据仓库系统的两种最重要应用，本文也对它们进行了仔细而深入的研究。在第三章详细介绍了数据仓库的实现过程，包括数据源的选取、后端加工以及前端数据展示三个环节，并以SQL Server的数据仓库工具为例展现了一个数据仓库的具体实现过程，同时又将关联规则数据挖掘技术运用与该数据仓库多维数据集，挖掘出基于数据仓库的多维关联规则，展示了一个完整的数据仓库系统的设计过程。

论文目录:

中文摘要

英文摘要

第一章绪论

1．1 数据仓库的起源

1．1．1 数据库的发展

1．1．2 从数据库到数据仓库

1．2 建立数据仓库的意义

1．2．1 为什么需要一个分离的数据仓库

1．2．2 建立数据仓库的意义

1．3 数据仓库的国内外应用情况

1．4 本文的结构

第二章数据仓库原理

2．1 数据仓库的定义

2．2 数据仓库的特点

2．2．1 数据仓库是面向主题的

2．2．2 数据仓库的数据是集成的

2．2．3 数据仓库的数据是非易失的

2．2．4 数据仓库数据的时变性

2．3 数据仓库的数据组织

2．3．1 数据仓库的数据组织结构

2．3．2 数据分区设计

2．3．3 数据仓库的数据组织形式

2．3．4 数据仓库的数据组织方式

2．3．5 数据的抽取

2．4 数据仓库体系结构化环境

2．4．1 数据集市

2．4．2 数据仓库前端工具

2．4．3 数据仓库系统的三层体系结构

2．5 数据仓库系统的建立

2．5．1 DW系统设计和DB系统设计的区别

2．5．2 数据仓库系统设计的两种方法

2．5．3 数据仓库的数据模型

2．5．4 数据仓库的实现步骤

第三章联机分析处理技术

3．1 OLAP基本概念

3．1．1 多维分析

3．1．2 OLAP的基本分析动作

3．2 OLAP服务器类型

3．2．1 基于多维数据库OLAP

3．2．2 基于关系数据库OLAP

3．2．3 ROLAP与MOLAP比较

3．3 数据仓库构建示例

3．3．1 数据仓库主题选取

3．3．2 数据预处理

3．3．3 OLAP建模

3．3．4 前端数据展示

第四章基于DW的数据挖掘技术

4．1 数据挖掘概述

4．1．1 数据挖掘定义

4．1．2 数据挖掘系统的分类

4．1．3 数据挖掘的分析方法

4．2 基于数据仓库的数据挖掘

4．3 数据挖掘和OLAP

第五章多维关联规则的产生

5．1 数据预处理

5．1．1 概念分层的引入

5．1．2 离散化和概念分层的产生

5．2 由数据仓库挖掘多维关联规则

5．2．1 关联规则的概念描述

5．2．2 关联规则的分类

5．2．3 核心算法Apriori算法

5．2．4 多维关联规则的产生

第六章总结和展望

致谢

参考文献

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发布时间: 2005-04-26

参考文献

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