分享到:

一个数据分析工具

技术革命和社会发展相互推动的自然辩证法则在数据库应用技术的发展和企业生存竞争的关系中得到了淋漓尽致的体现。OLTP技术推动了企业信息化进程,而企业的发展又要求信息处理技术从操作型处理进入到分析型处理。数据仓库理论和技术与OLAP分析的结合,为建立企业辅助决策支持系统创造了广阔的前景。本文具有很强的实践背景。全文可分为两部分:理论部分和实践部分。在理论部分,本文介绍了数据仓库和OLAP的一些基本概念,阐述了OLAP和OLTP之间的不同点;并引入了多维数据库模型,力图建立多维数据库模型之间的转化处理规则,从而建立具有全局一致性的多维数据库模型。在实践部分,本文主要介绍了中国税收征管信息系统(CTAIS)数据分析系统的设计与实现。CTAIS数据分析系统采用了ODS作为主题数据的数据存储机制;数据表现机制的实现采用了工具化策略。  (本文共79页) 本文目录 | 阅读全文>>

华北电力大学(北京)
华北电力大学(北京)

基于Web的多维数据分析工具的研究

多维数据分析工具已经成为人们理解及分析海量复杂数据不可缺少的工具。本文对多维数据分析技术、基于Web的多维数据前端展现形式及相关的实现技术进行了研究,包括多维数据分析工具MicrosoftAnalysis Services 2005的体系结构、Ajax技术、MDX技术以及ADOMD.NET与XML for Analysis等。在Microsoft AnalysisServices2005的多维数据建模基础上,基于.Net平台设计并实现了一个基于Web的多维数据分析工具。利用此工具可以对用户界面灵活定制,并具有多维数据分析的主要功能,包括数据旋转、切片、下钻等功能。最后,将此工具运用到财务分析中应收账款账龄分析这一实际应用中,收到了较好的效果。  (本文共59页) 本文目录 | 阅读全文>>

《中国医学教育技术》2005年06期
中国医学教育技术

Excel数据分析工具对医学研究数据的快速统计

通过利用Excel xp(2003)的数据分析工具对《医学统计学》教...  (本文共4页) 阅读全文>>

北方工业大学
北方工业大学

六西格玛分析过程集成化方法研究

在现代质量管理体系中六西格玛是一个备受推崇的管理理念和方法论。在当今的市场上有各种各样的统计分析软件可供六西格玛项目实施中进行数据分析时使用,可是这些软件在使用的过程中要么对使用人员素质要求很高要么对数据分析的机器压力比较大,在这种情况下我们需要一种即能减轻数据分析人员工作负担又能够高效的对数据进行分析的方式。本文深入研究了六西格玛质量分析的相关数理统计学知识点,对估计与检验常做的工作进行了梳理总结提取出其共同点;对工作流的设计和实现进行了研究,然后将工作流技术应用到六西格玛质量分析软件的设计中去形成了一个六西格玛集成化分析系统。本文内容和创新点如下:1.本文在对六西格玛质量分析常用数理统计方法进行研究的基础上,将这些统计学方法进行比对,提取出其中的共同点:常用数理统计方法的参数类型,分析数据的数据源形式,结果输出方式。这些理论框架为工作流的实现提供了业务分析基础,为工作流的工作方向和以后工作流实例的建立工作提供了理论依据。2....  (本文共46页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨工业大学
哈尔滨工业大学

面向生物信息领域的Web服务组合技术研究

在过去的十几年中,随着生命科学的迅猛发展,各种相关的数据呈现爆炸式增长,互联网上涌现出了大量的生物信息数据库及数据分析工具。生物学家和生物信息学家在实施数据检索或分析任务时往往需要联合使用多个数据库或数据分析工具,如何集成这些数据库和数据分析工具是生物信息领域面临的一大挑战。由于面向服务的体系架构和面向服务的计算相关技术及标准的不断成熟,大量的数据库和数据分析工具均采用了Web服务作为其访问接口,发展面向生物信息领域的Web服务组合技术为解决这一挑战提供了一种有效的途径。本文主要针对面向生物信息领域的Web服务组合相关问题进行研究。首先,本文综述了Web服务及Web服务组合相关的概念及发展现状。然后,本文将传统的基于案例的推理技术应用到服务组合领域,提出了基于案例推理的服务组合框架CBR4WSCF,并针对该框架涉及到的相关问题及各个子模块提出具体的解决方案,包括:服务案例的表示,服务案例的索引,服务案例的检索,服务案例的重用和调...  (本文共60页) 本文目录 | 阅读全文>>

扬州大学
扬州大学

可协同数据分析系统的设计与实现

随着互联网产业的快速更迭与发展,人们在日常使用网络时产生了非常庞大的网络数据,随之出现的问题是,传统的数据分析系统已经无法有效地对如此庞大并且数据类型多种多样的数据进行有效的分析处理,为上层提供服务。现在需要将数量庞大、种类繁多、位于公司内不同部门和系统的数据结合在一起进行处理分析,将这些数据转化为有价值的信息。这些信息可为公司的上层决策和管理提供有效的参考意见。但在传统的数据分析系统中,随着数据量的增多、格式种类的繁杂,原有的数据分析系统已经不能满足公司的正常需求。大部分传统的数据分析均是以单个数据分析工具为入口,对已知线索进行分析,然后通过其他工具对分析结果进行扩展分析推理的过程需要业务人员有一定的工作经验,而且大部分需要进行重复操作,另外还需要借助其他办公软件对所有分析结果进行汇总和梳理,无法实时还原业务分析思路的概貌,不利于工作成果的迅速扩展和分享。针对以上问题本文设计并实现了一个可协同的数据分析系统,论文的主要工作分为...  (本文共80页) 本文目录 | 阅读全文>>