數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中小型企業(yè)經(jīng)營分析中的應(yīng)用.pdf

1、隨著全球經(jīng)濟的飛速發(fā)展，企業(yè)的商業(yè)信息不斷增多，信息數(shù)據(jù)的總量也在以驚人的速率增長。然而，這些數(shù)據(jù)對于企業(yè)來說是非常寶貴的，企業(yè)如何從海量的數(shù)據(jù)中獲得有利的知識來指導(dǎo)自身的行為，己經(jīng)迫不及待的擺在我們的面前。以聯(lián)機分析處理OLAP（On-line Analytical Processing）為基礎(chǔ)的多維可視化分析技術(shù)，以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)近年來成為企業(yè)過獲取數(shù)據(jù)庫知識的重要途徑，但是由于各自的缺陷，在企業(yè)的實施中存在許多困難。因此，本文研究

2、的重點在于如何把基于數(shù)據(jù)倉庫的OLAP與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行結(jié)合，將兩者的優(yōu)點融為一體，并運用到企業(yè)的經(jīng)營分析中去，解決了兩者各自在企業(yè)實際應(yīng)用中存在的局限性。本文描述的OLAP技術(shù)只是針對數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的聚合查詢分析而言，并非屬于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分支。本文對企業(yè)經(jīng)營分析的需求進行了詳細的分析，提出構(gòu)建基于OLAP的多維數(shù)據(jù)挖掘模型的思路，并給出了此模型的基本流程：挖掘空間的選擇——通過OLAP的多維結(jié)構(gòu)、挖掘算法的確定——通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

3、研究了OLAP分析的內(nèi)容和方法，提出了符合需求的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的整體框架原理，設(shè)計并實施了基于BIEE（Business Intelligence Enterprise Edition）的OLAP分析系統(tǒng)，實現(xiàn)了企業(yè)經(jīng)營活動的可視化分析，并給出了切實可行的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)優(yōu)化方案，該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的特點是具有多個業(yè)務(wù)主題并融合了數(shù)據(jù)倉庫、多維OLAP分析以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；構(gòu)建了非全連接的多維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將OLAP可視化多維結(jié)構(gòu)引入數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蟮目?/p>