基于数据仓库的钢铁质量统计分析系统

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1、东北大学硕士学位论文摘要基于数据仓库的钢铁质量统计分析系统摘要信息技术的发展把现代社会带到了一个信息爆炸的时代，每时每刻都有大量的数据产生。作为我国现代化建设支柱产业的钢铁企业，信息化是迅速提升钢铁企业自身竞争力，促进其持续有力发展的必然选择和技术保证。计算机软硬件技术的进步，使得数据处理变得更加容易。如何利用这些海量数据，从中提取出对企业的生产经营活动有用的信息，数据仓库技术应运而生。本文首先介绍了数据仓库技术的相关理论。包括数据仓库的历史及国内外发展现状、数据仓库的定义、数据仓库的数据组织和体系结构、数据集

2、市的概念以及与数据仓库的关系、OLAP分析、数据挖掘和统计分析。然后重点阐述了基于数据仓库技术的钢铁质量统计分析系统实施案例。该系统以攀钢整体产销系统为数据源，建立在攀钢企业数据仓库之上，为质量统计分析报表的自动生成提供解决方案。在系统开发过程中，采用主题——台帐——报表三级逐层建模方法，建立了星型模式的质量数据集市。数据的物理视图集成形成针对某一宏观领域的主题，以作为后续的生成指标台帐、报表以及统计分析的基础。质量统计指标台帐是组织和存储数据，并向用户提供直接查询操作的场所。它在直接从质量主题生成报表的基础上

3、，对主题表的数据进行了预处理，提高了报表响应速度。报表是数据展示的工具。由于攀钢质量数据具有维数多的特点，因此在处理复杂数据立方过程中，使用把各个维分别划分到行维或列维中的处理方法，用二维的表格展示多维数据，并在此基础上进行多维分析。对于维层次动态变化、而又需要在其中动态展示各个维的报表，结合报表绘制工具StyleReport，提出了一种程序解决方法，实现了满足用户需求的动态报表。本系统目前己投入使用，取得了良好的效果。为企业质量统计分析业务人员及高层管理决策者提供了方便、快速、高效而且高质量的统计分析信息，节

4、省了大量的人力物力，加快了企业的信息化建设步伐。基于数据仓库技术的质量统计分析系统的建立，也为将来构建更加复杂的商务智能平台打下了坚实的基础。关键词：数据集市；质量：统计分析；数据仓库东北大学硕士学位论文ABSTRACTSteelqualitystatisticanalysissystembasedondatawarehouseAbstractThedevelopmentoftheinformationtechnologyhasbroughtmodemsocietytoanageofimformationexp

5、losion，massivedataareproducedeverymoment．Infomationizationisthenecessarychoiceandtechnologyguaranteefurpromotingcompetitionandboostingsustainabledevelopmentofsteelenterpriseswhicharebackboneofourmodernizationconstruction．Theprogressofsoft—hardwaretechnologym

6、akesdataprocessingmoreeasily．Howtousethesegreatcapacityfurliquormagnanimitydataanddistilltheusefulinformationfurproductionandmanagement，thetechnologyofdatawarehouseappearsinreplytothedemand．Firstly,thispaperintroducestheoryofdatawarehouse，includingitshistory

7、anddevelopment，itsdefinition，dataorganizationandsystemstmcture．Italsointroducesconceptionofdatamart，andtherelationshipbetweendatawarehouseanddatamart，OLAPanalysis．datamining．statisticanalysis．Thenitplaysanemphasisonacaseaboutalargedatawarehouseprqiect．Thesys

8、temisbasedonPZHSteelenterprisedatawarehousewithdatasourceoriginatingfromPZHSteelERPsystem，whichprovidessolutionfortheautomaticmakingofqualitystatisticanalysisreport．Indevelopment，snbiect—platfor