数据仓库的数学模型解决方案的研究与设计(PDF 86页)内容简介
1、内核
1、已知曲线类型的回归
1、数据准备
1、星翌模式
1、过程存储包——应用软件的核心
1．1概述
1．1．1论文选置的背景及意义
1．1．2国内外对这一课题的研究现状
1．2采取的研究方法、技术路线
1．2．1研究方法
1．2．2技术路线
1．3论文的内容和结构
1．3．2基本内容
1．首先建立数据的样本相关矩阵R。
1．验证驱动的数据挖掘
2、传统的决策支持系统缺乏强有力的工具
2、实现业务规则与应用程序的分离
2、支撑企业决策和资源管理的平台
2、数据挖掘
2、未知曲线类型的回归
2、油田实物劳动生产率模型
2、继承性的弊病
2、转移矩阵的估计
2．1传统决策支持系统及缺陷
2．1．1传统决策支持系统
2．2基于数据仓库的决策支持系统
2．2，2基于数据仓库的决篆支持系统
2．发现驱动的数据挖掘
3．2数据仓库产生的原因
3．2．1数据四笼效应
3．2．2信息孤岛现象
3．2．3相互矛盾的信息漉
3．2．4数据集成的需要
3．2．5数据综合的需要
3．3管理信息系统的。上层建筑”
3．3．1管理层次的概念
3．3．2中层和上层管理存在的系统真空
3．3．3数据仓库系统应用的基本作用
3．I数据仓库的定义
3．y=a*x"b 7．8514
3．其他数据挖掘技术
4、传统决策支持系统开发困难
4、数据仓库的作用与任务
4、维表设计概要
4．1金字塔结构模型
4．1，2数据仓库结构各层次之间的关系
4．1．1数据仓库的金字塔模型
4．1．4技术基础和支撑结构
4．1．5概念转化与升华
4．1．6信息转换的动力工厂
4．2数据仓库的结构与环境
4．2．1层次结构模型
4．2．2三个主要区域
4．2．3数据集市
4．2．4图表显示数据仓库及其环境
4．3元数据与模型
4．3．1元数据的定义
4．3．2元数据的作用
4．3．3元数据和模型的整建
4．3．4命名法
4．4多维数据结构
4．4．1常用的数据模式
4．4．2 OLTP与OLAP的比较
4．5数据仓库系统平台
4．5．1观察数据仓库系统的基本结构
4．5．2多层结构环境
4．5．3多层次、多分区系统
4．5．4数据仓库的多层结构
4．5．5表示层与内核的部署
4．5．6应用软件的基本结构
4．6数据仓库设计的主要步骤
4．6．10逐步求精求实
4．6．1分析源系统
4．6．3膨胀的事实表
4．6．4维表
4．6．5从数据源刭目标的映像
4．6．6数据提取——转换——加载(ETL)
4．6．7综合管理／联机分析
4．6．8原型实验
4．6．9向用户显示原型并得到用户的反馈意见
4．7往复循环式开发数据仓库
4．8。1数据挖掘的定义
4．8数据挖掘
4．8．2数据挖掘过程
4．8．3数据挖掘过程中的人员
4．8．4数据挖掘的分类
5。1数学建模方法概述
5．1．1建模方法：基于理论的方法和基于数据的方法
5．1．2数学建模与知识发现
5．2。3一元线性回归
5．2基于最,b--乘法的回归分析方法
5．2．1最小二乘法的基本思想
5．2．2回归分析方法
5．2．4一元非线性方程
5．2．5多元线性逐步回归
5．2．6多元非线性回归
5．3定制数学建模的方法
5．3．1一元回归的问置
5．3．2多项式回归的问置
5．3．3马尔可夫问题的研究
6．1自动优选数学建模的基本思想
6．2自动优选数学建模技术研究
6．2．1选择多条曲线进行循环优选回归建模
6．2．2选择不同次数的多项式进行循环选优拟合建模。
6．2．3组合循环选优建横
6．2．4选择逐步回归进行多变量的回归建横
6．2．5利用多次循环选优的回归建模
图2，5基于数据仓库和面向决策支持系统的数学建模解决方案
图2．1传统的决策支持系统体系结构
图2．3基于数据仓库的决策支持系统体系结构
图2．4基于数据仓库的数学建模解决方案
图3．1数据仓库的作用与地位
图3．II数据挖掘过程
图4．10往复循环式开发数据仓库
图4．1所示为数据仓库的金字塔结构和层次。显然，这与图3．1所示的数
图4．2数据仓库结构
图4．3数据仓库元数据模型
图4．4星型模型
图4．6数据仓库结梅一设计过程
图4．7数据仓库的多层结构
图4．8数据仓库信息流动在多层结构内的推动
图4．8说明了数据仓库的数据流动情况。
图4．9往复循环式开发数据仓库——探索和发现过程
图4．t数据仓库的金字塔结构和层次
图5。3多元逐步回归分析数据流图
图5．1数据仓库的知识发现步骤
图5．2一元回归流程图
图5．4多元回归流程图
图5．5定制数学建模系统主控图
图5．6原油产量与人数之问关系数学模型
图5．7上海市人口数学模型
图5．8反映描述和预测了油田人员队伍结构变化的趋势。
图5．8油田人员结构马尔可夫过程模拟图
图63．基建投资的直线回归模型
图6，5基建投资的多项式回归模型
图6．10油田钻井劳动定额多元逐步回归建模过程
图6．1l油田采油劳动定额数学模型
图6．1自动优选数学建模系统的设计
图6．3基建投资的幂函数回归模型
图6．4基建投资的指数函数模型
图6．7油田劳动生产率多项式数学模型
图6．8油田1964-1987年职工人数模型
图6．9油田1964-2005年职工人数模型
图7，i基于数据仓库的数学建模系统的基本框架
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1、已知曲线类型的回归
1、数据准备
1、星翌模式
1、过程存储包——应用软件的核心
1．1概述
1．1．1论文选置的背景及意义
1．1．2国内外对这一课题的研究现状
1．2采取的研究方法、技术路线
1．2．1研究方法
1．2．2技术路线
1．3论文的内容和结构
1．3．2基本内容
1．首先建立数据的样本相关矩阵R。
1．验证驱动的数据挖掘
2、传统的决策支持系统缺乏强有力的工具
2、实现业务规则与应用程序的分离
2、支撑企业决策和资源管理的平台
2、数据挖掘
2、未知曲线类型的回归
2、油田实物劳动生产率模型
2、继承性的弊病
2、转移矩阵的估计
2．1传统决策支持系统及缺陷
2．1．1传统决策支持系统
2．2基于数据仓库的决策支持系统
2．2，2基于数据仓库的决篆支持系统
2．发现驱动的数据挖掘
3．2数据仓库产生的原因
3．2．1数据四笼效应
3．2．2信息孤岛现象
3．2．3相互矛盾的信息漉
3．2．4数据集成的需要
3．2．5数据综合的需要
3．3管理信息系统的。上层建筑”
3．3．1管理层次的概念
3．3．2中层和上层管理存在的系统真空
3．3．3数据仓库系统应用的基本作用
3．I数据仓库的定义
3．y=a*x"b 7．8514
3．其他数据挖掘技术
4、传统决策支持系统开发困难
4、数据仓库的作用与任务
4、维表设计概要
4．1金字塔结构模型
4．1，2数据仓库结构各层次之间的关系
4．1．1数据仓库的金字塔模型
4．1．4技术基础和支撑结构
4．1．5概念转化与升华
4．1．6信息转换的动力工厂
4．2数据仓库的结构与环境
4．2．1层次结构模型
4．2．2三个主要区域
4．2．3数据集市
4．2．4图表显示数据仓库及其环境
4．3元数据与模型
4．3．1元数据的定义
4．3．2元数据的作用
4．3．3元数据和模型的整建
4．3．4命名法
4．4多维数据结构
4．4．1常用的数据模式
4．4．2 OLTP与OLAP的比较
4．5数据仓库系统平台
4．5．1观察数据仓库系统的基本结构
4．5．2多层结构环境
4．5．3多层次、多分区系统
4．5．4数据仓库的多层结构
4．5．5表示层与内核的部署
4．5．6应用软件的基本结构
4．6数据仓库设计的主要步骤
4．6．10逐步求精求实
4．6．1分析源系统
4．6．3膨胀的事实表
4．6．4维表
4．6．5从数据源刭目标的映像
4．6．6数据提取——转换——加载(ETL)
4．6．7综合管理／联机分析
4．6．8原型实验
4．6．9向用户显示原型并得到用户的反馈意见
4．7往复循环式开发数据仓库
4．8。1数据挖掘的定义
4．8数据挖掘
4．8．2数据挖掘过程
4．8．3数据挖掘过程中的人员
4．8．4数据挖掘的分类
5。1数学建模方法概述
5．1．1建模方法：基于理论的方法和基于数据的方法
5．1．2数学建模与知识发现
5．2。3一元线性回归
5．2基于最,b--乘法的回归分析方法
5．2．1最小二乘法的基本思想
5．2．2回归分析方法
5．2．4一元非线性方程
5．2．5多元线性逐步回归
5．2．6多元非线性回归
5．3定制数学建模的方法
5．3．1一元回归的问置
5．3．2多项式回归的问置
5．3．3马尔可夫问题的研究
6．1自动优选数学建模的基本思想
6．2自动优选数学建模技术研究
6．2．1选择多条曲线进行循环优选回归建模
6．2．2选择不同次数的多项式进行循环选优拟合建模。
6．2．3组合循环选优建横
6．2．4选择逐步回归进行多变量的回归建横
6．2．5利用多次循环选优的回归建模
图2，5基于数据仓库和面向决策支持系统的数学建模解决方案
图2．1传统的决策支持系统体系结构
图2．3基于数据仓库的决策支持系统体系结构
图2．4基于数据仓库的数学建模解决方案
图3．1数据仓库的作用与地位
图3．II数据挖掘过程
图4．10往复循环式开发数据仓库
图4．1所示为数据仓库的金字塔结构和层次。显然，这与图3．1所示的数
图4．2数据仓库结构
图4．3数据仓库元数据模型
图4．4星型模型
图4．6数据仓库结梅一设计过程
图4．7数据仓库的多层结构
图4．8数据仓库信息流动在多层结构内的推动
图4．8说明了数据仓库的数据流动情况。
图4．9往复循环式开发数据仓库——探索和发现过程
图4．t数据仓库的金字塔结构和层次
图5。3多元逐步回归分析数据流图
图5．1数据仓库的知识发现步骤
图5．2一元回归流程图
图5．4多元回归流程图
图5．5定制数学建模系统主控图
图5．6原油产量与人数之问关系数学模型
图5．7上海市人口数学模型
图5．8反映描述和预测了油田人员队伍结构变化的趋势。
图5．8油田人员结构马尔可夫过程模拟图
图63．基建投资的直线回归模型
图6，5基建投资的多项式回归模型
图6．10油田钻井劳动定额多元逐步回归建模过程
图6．1l油田采油劳动定额数学模型
图6．1自动优选数学建模系统的设计
图6．3基建投资的幂函数回归模型
图6．4基建投资的指数函数模型
图6．7油田劳动生产率多项式数学模型
图6．8油田1964-1987年职工人数模型
图6．9油田1964-2005年职工人数模型
图7，i基于数据仓库的数学建模系统的基本框架
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数据仓库的数学模型解决方案的研究与设计(PDF 86页)简介结束