欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:33997074
大小:3.23 MB
页数:76页
时间:2019-03-03
《基于数据仓库和数据挖掘的决策支持系统》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、L海交通大学硕is学位论文丛于数据仓作和数据挖翻的决策支持系统基于数据仓库和数据挖掘的决策支持系统摘要论卜要研究如何在数据仓库和数据挖掘的基础上构建决策支1系统。在三枪集团销售数据仓库和计划决策支持系统的应11J背景卜,结合作在顿士论文撰写阶段的研究成果,论文着重研究了数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等技术的理论以及它们在实际系统中的应)U.A进·步讨论J如何在这些技术的丛础土,构建智能化决策支持的框架结构理论。所涉及的而比较广,其中以对数据挖掘技术的研究作为爪l;要有以一I‘儿部分组成:1.介绍决策支持系统的发展现状及其面临
2、的挑战,并指出了在向智能化决策方向发展的过程中,所涉及到的关键技术。2.详细分析数据仓库的基础理论。结合作者对三枪集团销售数据仓库的具体设计,分别讨论了库的设计方法,向数据仓库一导入数据的方法以及数据仓库系统fJ体系结构。乡3.介绍联机分析处理(OLAP)技术。析它的基础理论,同时也结合具体实例,给出了在应用系统:OLAP的关键技4.弟四部分足论文的重点,主要讨论数据挖掘技术‘挖掘产生的背景,它的定义,技术特点和技术分类等等。重介绍了作者在数据挖掘技术的某些前沿领域中所作的探索性尝试和努力。这些工作主要包括:对关联规则提取算法
3、的研究:多粒度时问序列中模糊规则的提取;采用人士神经网络与模糊逻辑相结合的方法对多粒度时{1y-列进行预测。手5.从系统整体的角度,分析了如何将以上儿种技术统一到决策支持系统中。莎仅在理论上提出了一个基于数据仓库和数据挖掘技术的决策支持系统框架结构模型,同时也结合在系统开发的具体悄况,给‘“了实际系统的框架和功能结构·今-关键词决策支持系统,数据仓库,联机分析处理,数据挖掘上海交通大学硕士学位论文基于致据仓库和数据挖翻的决策支持系统DECISIONSUPPORTSYSTEMBASEDONDATAWAREHOUSEANDDATA
4、MININGABSTRACTThisthesisaimsatconstructingdecisionsupportsystembasedondatawarehouseanddatamining.InthebackgroundofSalesdatawarehouseandplandecisionsupportsystemforThree-GunCompanyandaccordingtotheresearchduringmygraduatethesis,thisthesisanalysisthetheoryandapplicati
5、onofdatawarehouse,onlineanalysisprocessinganddataminingindetails.Furthermore,theproblemofhowtointegrateallthesetechnologiesintooneDSSisalsodiscussed.Alsothisthesiscoversawiderangeoffield,itfocusondataminingHighlightsofthethesisinclude:l.CurrentdevelopmentofDSSandthe
6、challengesitencounteredKeytechnologiesonthewayleadstointelligenceDSSarepointedout.幽2.Analysisofthetheoryofdatawarehouseindetails.Accordingtorealapplication,thethesisalsoconcludesthemethodsfordatawarehousedesigning,datatransportationandsystemarchitecturedesigning.3.D
7、iscussthetheoryofonlineanalysisprocessing.NotonlyprovidesitstheorybutalsothekeytechnologyinconstructingOLAPapplication.4.Inthe4"'partofthisthesis,dataminingincludesitsnotation,technologyspecificationandclassificationisdiscussed.Conclusionofthecreativeworkoftheauthor
8、on'someforemostproblemsinthisfieldinclude:fastalgorithmforminingassociationrules;discoveringfuzzyrulesinmultiplegranularitytimeseriesandti
此文档下载收益归作者所有