http://www.kuqin.com/datawarehouse/ 挖经验 / 数据仓库 zh-cn Copyright &copy; 2007-2008 <A href="http://www.kuqin.com">酷勤网</A> All Rights Reserved <A href="http://www.miibeian.gov.cn/" target="_blank">京ICP备07011765号</A> kuqin.com@163.com http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080505/7909.html 从为什么要推动data warehouse、推动以前IT人员要有的观念、和老板沟通的观念、dw设计模式和方法、粒度的选择、dw的安全、dw 性能增强方案和oracle的技术的运用、规则库的定义和设计、dw运用的％及作者遇到的各种dw问题的解决方法等数据仓库各个方面进行详细的介绍 2008-05-05 数据仓库 jyzhang8 互联网 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080505/7908.html 数据仓库设计的21条原则：7个步骤，7个禁忌和7种思路：高效实现数据仓库的七个步骤；数据仓库开发过程中的七个禁忌；顺利开发数据仓库的七种思路 2008-05-05 数据仓库 不详 薛峰的博客 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080505/7907.html 数据挖掘，也可以称为数据库中的知识发现，是从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。数据库中的知识发现是一个多步骤的处理过程：问题定义了解相关领域的有关情况，熟悉背景知识，弄清用户要求；数据提取根据要求从数据库中提取相关的数 2008-05-05 数据仓库 不详 薛峰的博客 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080505/7906.html 一般而言，越是本能的困惑，往往越是一门大学问。我们在现实工作中遇到的很多问题，美国人早就遇到了，并形成了文字、理论（还起了一堆足以让我们愣住的大写字母组成的名次。）我们缺乏的是对我们自己本质需求的理解，和与外国已有经验（经验经过归纳后就叫理论）的连接 2008-05-05 数据仓库 不详 薛峰博客 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080505/7905.html 数据仓库是解决方案，而不是产品。不同企业有不同的数据仓库。企业人员往往不懂如何利用数据仓库，不能发挥其决策支持的作用；而数据仓库公司人员又不懂业务，不知道建立哪些决策主题，从数据源中抽取哪些数据。因此，需要双方互相沟通，共同协商开发数据仓库。 2008-05-05 数据仓库 不详 互联网 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080505/7904.html 商业智能的技术体系主要有数据仓库（DW）、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘（DM）三部分组成。数据仓库是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。数据仓库（DW）就是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合 2008-05-05 数据仓库 edeed CSDN博客 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080505/7903.html 数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋 2008-05-05 数据仓库 不详 互联网 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080505/7902.html 数据库和数据仓库当然都是装数据的地方，关键的区别是装的什么样的数据，数据库装的原始数据，没经过任何加工；而数据仓库是为了满足分析需要，对源数据进行了Transform过程。 2008-05-05 数据仓库 赣江源 博客园 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080505/7901.html 数据仓库的类型根据数据仓库所管理的数据类型和它们所解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列３种类型：企业数据仓库（EDW）、操作型数据库（ODS）和数据市集（DataMart）。数据仓库主要工作的对象为多维数据，因此又称为多维数据库。 2008-05-05 数据仓库 fishing 博客园 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080505/7900.html 有人可能会把数据仓库简单地理解为仅仅是一个大型的数据存储机制，是一个静态的概念。实际上，数据仓库更像一个过程，这个过程涉及数据的收集、整理和加工，生成决策所需要的信息，并且最终把这些信息提供给需要这些信息的使用者，供他们做出改善业务经营的正确决策。 2008-05-05 数据仓库 不详 互联网 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080505/7899.html 对数据仓库最大的误解是把它当作一个现成的可以直接买来使用的产品。数据仓库和数据库不同,它不是现成的软件或者硬件产品。确切说,数据仓库是一种解决方案,是对原始的操作数据进行各种处理并转换成有用信息的处理过程,用户可以通过分析这些信息从而作出策略性的决策。 2008-05-05 数据仓库 王闯舟 NCR公司上海办事处 互联网 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080503/7771.html 本文在这个多维数据库上面开发两个应用：1 按天统计各个部门的交易量；2 按天统计各个部门和各个游戏的交易量。 2008-05-03 数据仓库 李梦蛟 博客园 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080503/7770.html 在这一节中，我们主要详细的讲解使用Sqlserver2005 Analysis Service 来建立多维数据库的过程。首先新建一个Analysis Services 项目，接着，我们新建数据源，然后根据向导一步一步点下去，完成后事实上建立了一个到数据仓库的连接串…… 2008-05-03 数据仓库 李梦蛟 博客园 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080423/7372.html 事实上我们已经存在一个简单的数据分析系统了，只不过这个是以前人家做的，没有采用sqlserver2005的BI平台来做，而是直接写winform程序来弄的。原来的数据抽取是主站那边提供导出的excel文件过来，然后到我们这边，导入到我们的分析库中去。 2008-04-23 数据仓库 李梦蛟 博客园 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080421/7163.html 在我们这个系统里面，我们的数据颗粒度是天。好了，既然是简化版，我们也就不用那么罗嗦，什么需求分析，分析设计都省了吧，下面直接进入数据库设计。我们的数据库一共包括四张维度表（部门维度，游戏维度，物品维度，时间维度），一张事实表（游戏交易数据事实表）。 2008-04-21 数据仓库 李梦蛟 博客园 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080418/6948.html 通过webcast我知道了微软提供了三种数据挖掘模型查看器的编程控件，并且是开放源码的，可惜都是webform的，不适合于我的应用场景。我想能不能把webform的源码改造成winform的控件，但是我对挖掘模型本身的理解不透，去改造这种代码，等于给自己的项目埋下地雷 2008-04-18 数据仓库 李梦蛟 博客园 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080418/6947.html BI(Business Intelligence) 是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的崭新技术，目的是为企业决策者提供决策支持。从定义上我们要明白BI运行的基础是 ：数据仓库，和联机分析 ，数据挖掘；目的：提供决策支持 2008-04-18 数据仓库 有猫相伴的日子 BlogJava http://www.kuqin.com/datawarehouse/20080403/5700.html 在数据仓库的基本报表制作过程中，通常会使用SQL作为数据源，可是普通的SQL实在不适合处理一些较为复杂的逻辑判断;一般而言，待查询的数据类型主要包括日期型、数字型、字符串这三类数据类型;在报表查询界面前段，实际上会对查询的数据作一些缺省处理…… 2008-04-03 数据仓库 bq wang IT专家网 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20070909/989.html 数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，这些模型和关系可以用来做出预测。 2007-09-09 数据仓库 不详 互联网 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20070909/988.html 本文讨论了数据仓库模型设计中常用的两种方法。在数据仓库的应用环境中,主要有两种负载：一种是回答重复性的问题；另一种是回答交互性的问题。动态查询具有较明显的交互性特征,这种交互过程常称为数据挖掘或知识探索。 2007-09-09 数据仓库 不详 qqread.com http://www.kuqin.com/datawarehouse/20070909/987.html 数据仓库是一项基于数据管理和运用的综合性技术和解决方案。数据仓库的成功实施对培育一种知识共享文化产生重大影响。目前，基于数据仓库的决策支持系统还主要应用于银行业和证券业。 2007-09-09 数据仓库 张海航 qqread.com http://www.kuqin.com/datawarehouse/20070909/986.html 数据仓库系统是一个与企业同步发展的有机体，数据模型作为数据仓库的灵魂必须提供可扩展的能力，在进行数据模型设计时必须考虑未来的发展，更多的非核心业务数据可以方便的加入到数据仓库，而不需要对数据仓库中原有的系统进行大规模的修改。 2007-09-09 数据仓库 不详 qqread.com http://www.kuqin.com/datawarehouse/20070909/985.html 而当你走进老板的办公室，面对企业的决策者，你知道该对他们说些什么吗？如何才能向决策者推销自己的想法？怎样才能让他们接受你的观点，对这个无形的、没有明确预算也没有明确受益程度的项目进行投资呢？本文给出几个建议。 2007-09-09 数据仓库 不详 qqread.com http://www.kuqin.com/datawarehouse/20070909/984.html 本文通过对互联网上数据挖掘的简单综述，说明现在互联网上数据挖掘的一些趋势和相关技术，并且着重分析一下其中一种互联网上数据挖掘的应用方向相关的技术——Web使用记录的挖掘。 2007-09-09 数据仓库 不详 blogger.org.cn http://www.kuqin.com/datawarehouse/20070909/983.html 数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域。本文介绍了数据挖掘的概念、目的、常用方法、数据挖掘过程、数据挖掘软件的评价方法。对数据挖掘领域面临的问题做了介绍和展望。 2007-09-09 数据仓库 不详 blogger.org.cn http://www.kuqin.com/datawarehouse/20070909/982.html 数据挖掘涉及的学科领域和方法很多,有多种分类法。本文将主要从挖掘任务和挖掘方法的角度,着重讨论数据总结、分类发现、聚类和关联规则发现四种非常重要的发现任务。 2007-09-09 数据仓库 不详 blogger.org.cn http://www.kuqin.com/datawarehouse/20070909/981.html 数据挖掘的目标仍然很像是人工智能。数据挖掘用户不能对系统严格地提出一个尽可能完整的问题，以在此模型中发现过去的模式来预测未来的行为。这可以产生以前不知晓的有价值的事实。 2007-09-09 数据仓库 不详 blogger.org.cn http://www.kuqin.com/datawarehouse/20070909/980.html 随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展，使各种信息可以以非常低的成本在网络上获得，如何在这个全球最大的数据集合中发现有用信息成为数据挖掘研究的热点。本文概要介绍了Web数据挖掘在三个研究领域的研究现状及发展。 2007-09-09 数据仓库 不详 blogger.org.cn http://www.kuqin.com/datawarehouse/20070909/979.html 在数据仓库的设计指导思想中，数据仓库的概念定义是非常重要的，数据仓库概念规定了数据仓库所具有的几个基本特性，这些特性也正是对数据仓库设计结果进行检验的重要依据。 2007-09-09 数据仓库 薛峰 blogger.org.cn http://www.kuqin.com/datawarehouse/20070909/978.html 本文我就自己的做项目时的一些理解和参照William A.Giovinazzo[美]著的《面向对象数据仓库设计》一书总结了下文，希望大家和我一起总结出更系统、更完整、更科学的《数据仓库需求分析方法》来指导我们数据仓库项目这个需求分析阶段的工作。 2007-09-09 数据仓库 冷鹏 互联网 http://www.kuqin.com/datawarehouse/20070909/977.html 数据仓库技术的提出，建立了一种体系化的数据存储环境，将分析决策所需要的大量数据从传统的操作环境中分离出来，使分散、不一致的操作数据转换成集成、统一的信息。 2007-09-09 数据仓库 夏勇 blogger.org.cn http://www.kuqin.com/datawarehouse/20070909/976.html 数据仓库市场早期发展并不理想，如今市场已日渐成熟，许多企业已经开始受益于投资的成果。但毕竟建立数据仓库是牵扯企业业务、管理、IT系统等多方面“大工程”，企业要真正发挥其效益，如若没有通过一定的评估手段，明确投资回报结果，数据仓库的价值或许难以被真正获得 2007-09-09 数据仓库 Vickie Farrell blogger.org.cn http://www.kuqin.com/datawarehouse/20070909/975.html 根据模型的设计和源数据的情况，有四种数据ETL模式：完全刷新、镜像增量、事件增量、镜像比较 2007-09-09 数据仓库 薛峰 blogger.org.cn http://www.kuqin.com/datawarehouse/20070909/974.html 数据仓库更多的是一个概念，不要把数据仓库想成那些号称是数据仓库的软件产品们。数据仓库的物理上就是数据库。相对业务系统数据库叫OLTP数据库（用于业务处理），这种数据库叫OLAP数据库（用于业务分析）。 2007-09-09 数据仓库 薛 峰等 blogger.org.cn