基于数据仓库的煤矿历史数据分析研究

基于数据仓库的煤矿历史数据分析研究

论文摘要

煤炭是我国的基础能源,是关系国家经济命脉的重要基础产业,同时我国煤矿地质条件复杂,是世界上灾害严重、事故多发的国家。现在大多数煤矿都安装了瓦斯监控系统,积累了大量的历史数据,为了有效利用这些数据,本文将数据仓库和多维分析技术引入到数据分析中,能够对矿井历史数据进行多角度、多方位的分析、归纳及总结,大大提高了数据分析的效率和深度,找出事故发展的规律,为煤矿业地面监控提供相应的信息,提供决策依据,能够更有效地保证煤矿的安全生产。本文结合数据仓库、OLAP(On Line Analytical Processing)、以及数据挖掘等先进技术,分析了数据仓库、联机分析处理、数据挖掘的相关概念,详细阐述了基于数据仓库的煤矿历史数据分析系统的设计与实现方法。本文的主要研究内容包括三部分:(1)将实时数据进行数据变换、清洗,然后建立数据仓库。(2)利用OLAP服务器直接从数据仓库中访问数据,对以多维形式组织起来的数据采取切片、切块、旋转等各种分析动作,以对数据进行分析,让用户多角度、多侧面地去观察数据仓库中的数据,从而深入了解数据仓库中数据所蕴含的信息,并找出隐含在数据中的趋势模式。(3)利用数据挖掘工具对数据库和数据仓库里的数据进行挖掘,并提取规则。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 引言
  • 1.1 选题背景
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 本文的主要研究内容
  • 第二章 数据仓库理论
  • 2.1 数据仓库的定义
  • 2.2 数据仓库的体系结构
  • 2.3 数据仓库的功能
  • 2.4 数据仓库的发展趋势
  • 第三章 数据挖掘与联机分析处理
  • 3.1 数据挖掘的定义
  • 3.2 联机分析处理
  • 3.2.1 OLAP的基本概念
  • 3.2.2 OLAP的多维数据分析
  • 3.2.3 OLAP的体系结构
  • 3.3 联机分析处理与数据挖掘
  • 第四章 煤矿历史数据分析系统设计及实现
  • 4.1 煤矿历史数据分析系统组成
  • 4.2 数据仓库的构建
  • 4.2.1 历史数据的预处理
  • 4.2.2 数据仓库模型设计
  • 4.2.3 元数据
  • 4.3 多维分析
  • 4.4 决策树分析
  • 4.4.1 决策树理论
  • 4.4.2 属性值的离散化
  • 4.4.3 构建样本决策树
  • 4.5 系统开发环境的选择
  • 第五章 总结与展望
  • 参考文献
  • 发表论文目录
  • 致谢
  • 个人简况及联系方式
  • 相关论文文献

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