导读:本文包含了数据仓库联机分析处理论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数据仓库,数据挖掘,多维,数据,维度,矿山,同伴。
数据仓库联机分析处理论文文献综述
陆瑞明[1]（2015）在《面向加油卡数据仓库的联机分析处理的探讨》一文中研究指出对于石油销售企业来说,每天企业下属各加油站加油卡的使用都在不断产生交易数据,如何对这些海量数据进行有效挖掘处理成了目前业界的研究热点。本文则为关于加油卡大数据应用提供了一种业界最流行的方法:首先搭建一个数据存储系统,称为数据仓库,能存储海量历史数据;然后,在数据仓库的基础上,引入联机分析处理(OLAP),根据业务部门的不同需求给出各自所需的结果,也供企业高层管理人员进行决策使用。(本文来源于《软件产业与工程》期刊2015年03期）
吴湘宁[2]（2014）在《地质环境数据仓库联机分析处理与数据挖掘研究》一文中研究指出改革开放以来,我国经济得到快速发展,取得了举世瞩目的成就,然而,持续增长的工业化、农业现代化、城镇化进程也引发了地质灾害、地下水过度开采及污染、尾矿污染等一系列严重的地质环境问题,不但对人们的生活造成了越来越大的危害,而且也严重影响了我国经济长久发展的前景。因此,合理地利用各种自然和生态资源、对地质环境进行监控和防治、有效地减少和弥补社会经济的发展对地质环境的不利影响,是维持自然生态平衡、促进经济的可持续发展的一项重要工作。为此,我国构建了国家级、省级、地(市)级的叁级地质环境监测与管理部门体系,投入了大量人力、物力,广泛开展地质环境调查工作,全面收集了基础的地质环境数据,建设了完善的地质环境监测网络,实现了对重点对象监测数据的实时采集和传输。随着时间推移,这些地质环境调查数据和监测数据经不断积累已达到了一定的规模,现有的地质环境信息处理系统已经无法有效地对这些数据进行有效的分析和深入的挖掘。主要存在以下问题：(1)上级部门和下级部门、以及平级部门的所用的数据存放平台各异,数据存放很分散且数据格式也不统一,难以实现上下级以及平级部门之间数据的共享；(2)下级部门在形成上报数据的过程中,人工参与比较多,效率不高且容易造成上下级部门之间数据的不一致：(3)地质环境数据量变得越来越庞大,在检索并分析地质环境调查数据以及地质环境监测数据时,大量的查询、连接、聚合运算操作耗时巨大,分析效率低至无法忍受：(4)对地质环境调查及监测数据的分析和评估的手段还不够丰富,没有充分地利用丰富的海量历史数据来对其内部价值进行深入的挖掘,难以找山数据后面隐藏的地质环境演变的规律和模式,也无法评估各类因素对地质环境变化的影响情况。因此,将分散地存放在不同部门的、不一致的海量地质环境调查及监测的历史数据进行抽取、转换后,有机地整合到统一的存储空间,为全方位地分析评估和深入挖掘提供数据源,拓展和发现对地质环境调查及监测数据进行分析评估的新手段,从而最大限度地分析和挖掘出海量数据后面所隐藏的地质环境对象演化演变的规律,为地质环境的评估和治理决策提供更加科学的依据,已经成为新时代地质环境监测及防治信息化建设的首要任务。本文的研究内容源自中国地质环境监测院的地质环境数据仓库建设项目,项目的建设目标是构建集成度更高的、可实现数据融合的地质环境数据仓库,并实现相应的辅助决策应用系统。本文对当前国内外地质环境数据分析和处理手段的现状、我国地质环境管理部门的行政组织结构及业务工作流程、地质环境历史调查和监测数据的分布情况、目前地质环境信息化和数据分析处理工作中存在的不足进行了全面的探讨。在此基础上,提出了一个构建地质环境数据仓库及辅助决策应用系统的完整解决框架。整个框架可对地质环境操作数据库中的数据进行重组,构建地质环境数据仓库及多维数据模型,并实现了数据从操作数据库到数据仓库的清理、转换和加载。同时,还设计和实现了对数据仓库中的数据进行联机分析处理及数据挖掘的算法及模块,为地质灾害预报预警、地下水监测与保护、矿山地质评估、资源承载力评估等各种决策工作提供了支持。本文的主要研究内容有：(1)提出并构建了一个地质环境数据仓库,并实现联机分析处理和数据挖掘功能的完整体系,由此形成了一套地质环境数据集成、分析、挖掘、展示的完整框架。涵盖了从数据的清理、转换和加载,到OLAP多维数据模型的构建及对数据的即时分析处理,再到地质环境数据的深入挖掘等实现数据仓库应用所需的各个环节,有效地提升了地质环境信息的分析和评估的机制,开拓了地质环境管理辅助决策的新途径。(2)在分析现有地质环境数据的分布状态及管理流程的基础上,对地质环境数据进行了整合,设计了地质环境数据仓库的体系结构,并按照“地质灾害监测与治理”、“地下水监测与保护”、“矿山地质环境评估与治理”、“地质遗迹调查与保护”、“地质环境及资源承载力综合评价”等不同的数据集市来组织和存储地质环境历史数据。(3)研究了一套地质环境数据仓库的性能优化方案,综合运用Bitmap索引、分区管理、以及异步CDC增量抽取策略等多种手段,有效地提高了地质环境数据仓库的检索、分析效率。(4)研究构建地质环境多维分析体系的方法,设计、实现多种地质环境多维数据立方,并提供前端系统来实现灵活的联机分析处理。(5)研究基于地质环境数据仓库的数据挖掘模型,深入发现海量地质环境数据下隐藏的规律和模式,设计基于支持向量机的地质灾害时间序列预测、基于神经网络的地下水水质评价、基于综合指数分析法的矿山地质环境评估,基于综合指数分析法的自然资源环境承载力评估等数据挖掘算法。(6)研究、设计了多平台联机分析处理和数据挖掘前端系统的方案,实现了通过Web浏览器、智能手机、平板电脑都可访问地质环境数据仓库的灵活的前端系统,为地质环境数据仓库提供丰富的、直观的用户接口。论文的主要特色和创新点有：①提出并构建了集地质环境数据集成、分析、挖掘、展示为一体的地质环境数据仓库体系,系统地变革了地质环境数据分析的机制,提高了决策效率。②设计了综合运用索引、分区、增量抽取等多种策略的地质环境数据仓库性能优化方案,有效提高了数据仓库的运行效率。③为地质环境数据仓库提供了可在多种平台使用的、丰富灵活的前端系统接口,使数据仓库中的数据获得更加多样的使用途径。论文的不足有：①联机分析处理所使用的Mondrian平台虽然有着很好的移植性,但是在内存分配和处理上还存在着一定的缺陷,而且很难对内部实现细节进行调整。②由于研究时间有限,以及许多业务领域的数据还未汇集完整的原因,没有进一步提出更多的许多数据挖掘算法,并在地质环境数据仓库中加以验证和比较。总之,地质环境数据仓库及其联机分析处理和数据挖掘系统的出现,是地质环境数据处理方式的必然变革,也必定会提高地质环境管理和决策的科学性和效率。(本文来源于《中国地质大学》期刊2014-11-01）
王颖[3]（2014）在《基于数据仓库的联机分析处理探讨》一文中研究指出随着信息技术的发展,数据形成了海量式的增长,为了分析数据、提取决策信息,数据仓库技术飞速发展,为了充分利用数据仓库中的数据、满足决策需要,数据仓库工具应运而生。联机分析处理(0n—line Analytical Processing OLAP)是数据仓库中一个最典型的应用,它把数据的组织由二维平面结构扩充到多维空间结构,并提供了多维数据分析方法。(本文来源于《教育教学论坛》期刊2014年38期）
董卓亚[4]（2012）在《基于数据仓库的联机分析处理技术》一文中研究指出数据仓库是信息业界的明日之星,数据仓库与联机事务处理(OLAP)是过去十几年来最热门的信息领域,它们的目标是以计算机来取代许多当前的作业。文章首先介绍了数据仓库和联机分析处理技术的基本概念,比较并分析了它们同传统的数据库的差异,最后介绍并探讨了联机分析处理技术的发展领域。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2012年06期）
孟海东,司子稳,刘冰蕾,孙博[5]（2012）在《数据仓库与联机分析处理技术在矿山数字化中的应用》一文中研究指出随着我国矿山行业数字化建设进程的不断加快,如何更好的将数据仓库技术及联机分析处理技术应用到矿山行业,是一个重要的研究课题。在研究与分析数据仓库及联机分析处理技术的相关原理与内容的基础上,给出数据仓库及联机分析处理技术在矿山数字化过程中的应用架构。(本文来源于《西部探矿工程》期刊2012年01期）
李大志,张阿红[6]（2010）在《数据仓库与联机分析处理技术综述》一文中研究指出本文针对数据仓库DW,OLAP和数据挖掘DM叁种技术进行了分析综述。(本文来源于《科技信息》期刊2010年35期）
刘丽丽,柏毅,夏小俊,马佳[7]（2010）在《基于数据仓库和联机分析处理的青少年同伴关系研究》一文中研究指出本文采用数据仓库和联机分析处理(OLAP)对南京市71 0名初一学生的同伴关系进行研究,研究结果表明使用数据仓库和联机分析处理技术对心理学问题的研究是可行的。新的研究方法可以和传统研究方法相互验证,为心理学数据的分析提供了另一种途径。(本文来源于《计算机与网络》期刊2010年05期）
刘春霞[8]（2010）在《基于数据仓库联机分析处理技术的研究》一文中研究指出随着数据仓库理论的发展,数据仓库系统已逐步成为新型的决策管理信息系统的解决方案,而数据仓库系统的核心是联机分析处理。主要介绍了OLAP技术和多维数据领域中的一些基本概念及多维数据分析的主要方法和多维数据的3种存储模式:ROLAP、MOLAP、HOLAP。(本文来源于《软件导刊》期刊2010年02期）
孙瑜[9]（2009）在《数据仓库中联机分析处理技术的研究》一文中研究指出建立数据仓库的目的是为了对数据仓库中的数据进行灵活多样的查询分析。数据仓库中的数据的组织方式为进行这种查询分析提供了可能,但是仅仅依靠数据仓库本身并不能完成这种复杂的数据查询分析。为了对数据仓库中数据进行多角度、多视图的查询,方便地获得概括性或详细的信息,就必须依靠其他的技术和工具。联机分析处理(OLAP)就是这样的一种技术。(本文来源于《鸡西大学学报》期刊2009年04期）
黄晔玮[10]（2009）在《基于数据仓库的联机分析处理》一文中研究指出随着信息技术的发展,数据形成了海量式的增长,为了分析数据、提取决策信息,数据仓库技术飞速发展,为了充分利用数据仓库中的数据、满足决策需要,数据仓库工具应运而生。联机分析处理(On-line Analytical Processing OLAP)是数据仓库中一个最典型的应用,它把数据的组织由二维平面结构扩充到多维空间结构,并提供了多维数据分析方法。(本文来源于《中国新技术新产品》期刊2009年04期）
数据仓库联机分析处理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
改革开放以来,我国经济得到快速发展,取得了举世瞩目的成就,然而,持续增长的工业化、农业现代化、城镇化进程也引发了地质灾害、地下水过度开采及污染、尾矿污染等一系列严重的地质环境问题,不但对人们的生活造成了越来越大的危害,而且也严重影响了我国经济长久发展的前景。因此,合理地利用各种自然和生态资源、对地质环境进行监控和防治、有效地减少和弥补社会经济的发展对地质环境的不利影响,是维持自然生态平衡、促进经济的可持续发展的一项重要工作。为此,我国构建了国家级、省级、地(市)级的叁级地质环境监测与管理部门体系,投入了大量人力、物力,广泛开展地质环境调查工作,全面收集了基础的地质环境数据,建设了完善的地质环境监测网络,实现了对重点对象监测数据的实时采集和传输。随着时间推移,这些地质环境调查数据和监测数据经不断积累已达到了一定的规模,现有的地质环境信息处理系统已经无法有效地对这些数据进行有效的分析和深入的挖掘。主要存在以下问题：(1)上级部门和下级部门、以及平级部门的所用的数据存放平台各异,数据存放很分散且数据格式也不统一,难以实现上下级以及平级部门之间数据的共享；(2)下级部门在形成上报数据的过程中,人工参与比较多,效率不高且容易造成上下级部门之间数据的不一致：(3)地质环境数据量变得越来越庞大,在检索并分析地质环境调查数据以及地质环境监测数据时,大量的查询、连接、聚合运算操作耗时巨大,分析效率低至无法忍受：(4)对地质环境调查及监测数据的分析和评估的手段还不够丰富,没有充分地利用丰富的海量历史数据来对其内部价值进行深入的挖掘,难以找山数据后面隐藏的地质环境演变的规律和模式,也无法评估各类因素对地质环境变化的影响情况。因此,将分散地存放在不同部门的、不一致的海量地质环境调查及监测的历史数据进行抽取、转换后,有机地整合到统一的存储空间,为全方位地分析评估和深入挖掘提供数据源,拓展和发现对地质环境调查及监测数据进行分析评估的新手段,从而最大限度地分析和挖掘出海量数据后面所隐藏的地质环境对象演化演变的规律,为地质环境的评估和治理决策提供更加科学的依据,已经成为新时代地质环境监测及防治信息化建设的首要任务。本文的研究内容源自中国地质环境监测院的地质环境数据仓库建设项目,项目的建设目标是构建集成度更高的、可实现数据融合的地质环境数据仓库,并实现相应的辅助决策应用系统。本文对当前国内外地质环境数据分析和处理手段的现状、我国地质环境管理部门的行政组织结构及业务工作流程、地质环境历史调查和监测数据的分布情况、目前地质环境信息化和数据分析处理工作中存在的不足进行了全面的探讨。在此基础上,提出了一个构建地质环境数据仓库及辅助决策应用系统的完整解决框架。整个框架可对地质环境操作数据库中的数据进行重组,构建地质环境数据仓库及多维数据模型,并实现了数据从操作数据库到数据仓库的清理、转换和加载。同时,还设计和实现了对数据仓库中的数据进行联机分析处理及数据挖掘的算法及模块,为地质灾害预报预警、地下水监测与保护、矿山地质评估、资源承载力评估等各种决策工作提供了支持。本文的主要研究内容有：(1)提出并构建了一个地质环境数据仓库,并实现联机分析处理和数据挖掘功能的完整体系,由此形成了一套地质环境数据集成、分析、挖掘、展示的完整框架。涵盖了从数据的清理、转换和加载,到OLAP多维数据模型的构建及对数据的即时分析处理,再到地质环境数据的深入挖掘等实现数据仓库应用所需的各个环节,有效地提升了地质环境信息的分析和评估的机制,开拓了地质环境管理辅助决策的新途径。(2)在分析现有地质环境数据的分布状态及管理流程的基础上,对地质环境数据进行了整合,设计了地质环境数据仓库的体系结构,并按照“地质灾害监测与治理”、“地下水监测与保护”、“矿山地质环境评估与治理”、“地质遗迹调查与保护”、“地质环境及资源承载力综合评价”等不同的数据集市来组织和存储地质环境历史数据。(3)研究了一套地质环境数据仓库的性能优化方案,综合运用Bitmap索引、分区管理、以及异步CDC增量抽取策略等多种手段,有效地提高了地质环境数据仓库的检索、分析效率。(4)研究构建地质环境多维分析体系的方法,设计、实现多种地质环境多维数据立方,并提供前端系统来实现灵活的联机分析处理。(5)研究基于地质环境数据仓库的数据挖掘模型,深入发现海量地质环境数据下隐藏的规律和模式,设计基于支持向量机的地质灾害时间序列预测、基于神经网络的地下水水质评价、基于综合指数分析法的矿山地质环境评估,基于综合指数分析法的自然资源环境承载力评估等数据挖掘算法。(6)研究、设计了多平台联机分析处理和数据挖掘前端系统的方案,实现了通过Web浏览器、智能手机、平板电脑都可访问地质环境数据仓库的灵活的前端系统,为地质环境数据仓库提供丰富的、直观的用户接口。论文的主要特色和创新点有：①提出并构建了集地质环境数据集成、分析、挖掘、展示为一体的地质环境数据仓库体系,系统地变革了地质环境数据分析的机制,提高了决策效率。②设计了综合运用索引、分区、增量抽取等多种策略的地质环境数据仓库性能优化方案,有效提高了数据仓库的运行效率。③为地质环境数据仓库提供了可在多种平台使用的、丰富灵活的前端系统接口,使数据仓库中的数据获得更加多样的使用途径。论文的不足有：①联机分析处理所使用的Mondrian平台虽然有着很好的移植性,但是在内存分配和处理上还存在着一定的缺陷,而且很难对内部实现细节进行调整。②由于研究时间有限,以及许多业务领域的数据还未汇集完整的原因,没有进一步提出更多的许多数据挖掘算法,并在地质环境数据仓库中加以验证和比较。总之,地质环境数据仓库及其联机分析处理和数据挖掘系统的出现,是地质环境数据处理方式的必然变革,也必定会提高地质环境管理和决策的科学性和效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据仓库联机分析处理论文参考文献
[1].陆瑞明.面向加油卡数据仓库的联机分析处理的探讨[J].软件产业与工程.2015
[2].吴湘宁.地质环境数据仓库联机分析处理与数据挖掘研究[D].中国地质大学.2014
[3].王颖.基于数据仓库的联机分析处理探讨[J].教育教学论坛.2014
[4].董卓亚.基于数据仓库的联机分析处理技术[J].信息与电脑(理论版).2012
[5].孟海东,司子稳,刘冰蕾,孙博.数据仓库与联机分析处理技术在矿山数字化中的应用[J].西部探矿工程.2012
[6].李大志,张阿红.数据仓库与联机分析处理技术综述[J].科技信息.2010
[7].刘丽丽,柏毅,夏小俊,马佳.基于数据仓库和联机分析处理的青少年同伴关系研究[J].计算机与网络.2010
[8].刘春霞.基于数据仓库联机分析处理技术的研究[J].软件导刊.2010
[9].孙瑜.数据仓库中联机分析处理技术的研究[J].鸡西大学学报.2009
[10].黄晔玮.基于数据仓库的联机分析处理[J].中国新技术新产品.2009
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