数据仓库

1、实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用实验类型:验证性 实验学时:4实验目的:学习并掌握Analysis Services的操作,加深理解数据仓库中涉及的一些概念,如多维数据集,事实表,维。

2、的分类1. 实验目的1 掌握数据预处理的方法,对训练集数据进行预处理;2 掌握文本建模的方法,对语料库的文档进行建模;3 掌握分类算法的原理,基于有监督的机器学习方法,训练文本分类器;4 利用学习的文本分类器,对未知文本进行分类判别;5 掌。

3、 日 期: 实验一:文本的分类1. 实验目的u 掌握数据预处理的方法,对训练集数据进行预处理;u 掌握文本分类建模的方法,对语料库的文档进行建模;u 掌握分类算法的原理,基于有监督的机器学习方法,训练文本分类器;u 了解SVM机器学习方法。

4、1. 任务描述32. 建立数据仓库数据库33. 设置数据源3二销售数据OLAP分析31. 任务描述32. 设计星型架构多维数据集Sales33. 设计存储和数据集处理54. OLAP分析6三人力资源数据OLAP分析61. 任务描述62. 设。

5、61069110107 指导教师:指导教师:史源李晓峰史源李晓峰 2009 年 07 月 10 日 word 文档 可自由复制编辑 目录目录 1项目背景项目背景3 2系统功能概述系统功能概述3 目标分析.3 系统配置.4 硬件配置.4 系统。

6、作为传统的业务处理系统的开发,在其开发分析中需要明确业务处理的具体功能,即系统的开发是基于功能驱动的,数据仓库开发人员在数据仓库形成与应用之前是不可能了解数据仓库的功能的.因此,无法采用功能驱动开发方法进行数据仓库的开发,但是,数据仓库的开。

7、RM的实实施主要涉及企业业的三个 部门门:市场场销销售和服务务.市场场销销 售和服务务部门对门对 CRM都有不同的要求 ,而且这这三个部门门之间间有许许多相互合 作的地方.因此,需要协调这协调这 三个部 门门,共同为为客户户提供方便的服务务。

8、业 务的展现 2当上层业务发生变化时,通过数据模型, 底层技术实现可以较为轻松的完成业务的变 动,从而达到整个数据仓库系统的灵活性 1.1.业务核理改善业务流程业务核理改善业务流程 1能够全面了解业务系统的业务架构图和整 个业务运行情况 2。

9、系管理PCRM 需求分析 2019101120191031 总体方案 2019110120190228 原型开发 2019111520191231 原型评估 2019122420190209 银行卡设计开发 2019010420190430。

10、得企业的营销能力成为决定企业竞争力的最重要因素,而营销能力则建立在对客户的购买行为消费行为服务要求营销参与等方面信息的收集整合存储的数据基础和分析基础上.为了收集和整合客户购买消费服务营销等方面的海量数据,数据仓库必然地进入电信企业的采购单。

11、清洁转 换聚集等处理步骤建立一个全局性数据仓库.这个 全局的数据仓库将提供给用户一个一致的数据格式, 一致的软件环境.从理论上说,决策支持所需的数据 都应该包含在这个全局数据仓库中.数据集市中存储 的数据是为某个部门的DSS应用而专门从全局。

12、用到实际中的技能,为今后继续数据挖掘技术的 学习奠定基础. 二 . 实验内容 在 SQL Server 2005 示例数据仓库环境下建立多 维数据模型. 针对 Adventure Works Cycle公司的销售分析需求,从 Adventu。

13、数据仓库技术能 快速准确地分析 用户的需求 ,对企业未来的 经营管理和长远规划提供理论指导. 2 某固定电话运营商省分公司 以下简称 T 运营商现有的计费系统没有涉及经营分析和决策分析,因此需要建设基于数据仓库的计费分析系统,对海量的计费数。

14、 26 五源数据表结构 27 1 BCS系统 . 27 2 CARDPOOL系统 . 34 3 NAS系统 36 4 BCS系统报表 . 37 六生成表结构 . 39 七码表结构 . 43 八结果表结构 . 50 九数据表创建方法 51 1。

15、对以维形式组织起来的数据多维数据集采取 切片 Slice 切块 dice 钻取 Drilldown 和 Rollup 等 和 旋转 pivot 等各种分析动作,以求剖析数据,使用户能从不同角度不同侧面观察数据仓库中的数据,从而深入理解多维数。

16、 . 52 实验七多项 Logistic 回归 62 实验八综合实验:电力负荷预测 . 68 1 前 言 一课程简介 数据挖掘 Data Mining,就是从大量数据中获取有效的新颖的潜在有用的最终可理解的模式的非平凡过程.数据挖掘的广义观。

17、具有时间特征,6,1.数据仓库的数据是面向主题的,什么是主题,7,怎样划分数据仓库的主题域,面向主题: 为特定的数据分析领域提供数据支持 原则,独立内涵,明确边界,保证完备,8,划分数据仓库的主题域的步骤,确定主题,确定每个主题所包含的数据。

18、目标分析 3 系统配置 4 硬件配置 4 系统开发平台 4 3数据仓库的方案设计 4 主题 4 概念模型 5 逻辑模型 6 物 理模型 7 元数据模型 9 4系统分析 与设计 10 1模块划分 11 2 数据库设计 . 13 5数据挖掘设计。

19、健康数据分析系统.运用模糊综合评价方法建立了对学生的体质健康状况进行科学评价的模型.关键词数据仓库联机分析处理模糊评价体质健康一引言目前,我国对健康和增强体质十分重视,许多高等院校中等学校,以及国民体质监测中心都建立了体质信息管理数据库,并。

20、然,降低其运营成本满足用户需求需要强大的数据管理作为管理决策层的决策基础和决策依据.然而,用户数量和服务种类的激增使电信运营企业中数据管理的难度急剧加大一方面,联机作业系统因为需要保留足够的详细数据以备査询而变得笨重不堪,系统资源的投资跟不。

21、七码表结构43八结果表结构50九数据表创建方法511BCS系统512CARDPOOL系统573NAS系统584生成表585码表62十数据处理过程681目录结构682流程说明68十一问题及处理方法80一概述BILLINMON数据仓库之父在BU。

22、后,打开企业管理器ENTERPRISEMANAGER展开到数据库图标,可以看到NORTHWIND数据库已经存于SQLSERVER2000之上了二现在展开NORTHWIND数据库中表的图标,可以看到NORTHWIND数据库包含了13个用户表。

23、合这些细节技术中结合银行的具体应用进行了分析.关键字商务智能数据仓库联机分析处理数据挖掘多维分第2页共40页目录论文摘要1目录2第一章商务智能综述311商务智能BI的定义312BI的功能与应用范围413BI在商业银行中的应用现状5第二章银行。

24、健康数据分析系统.运用模糊综合评价方法建立了对学生的体质健康状况进行科学评价的模型.关键词数据仓库联机分析处理模糊评价体质健康一引言目前,我国对健康和增强体质十分重视,许多高等院校中等学校,以及国民体质监测中心都建立了体质信息管理数据库,并。

25、些相关的课程表现出关联性,本次高校选修课关联分析利用数据挖掘技术,通过分析学生选课时的关联性,希望从学生的选课信息中找出选修热度高的课程,并提取出关联规则,找出相关程度高的课程,以供高校在为学生安排选修课时做出决策支持.12数据理解本次关联。