利用数据仓库技术实现电信业务经营分析
这是一篇关于商务智能,数据仓库,ETL,MOLAP,B/S的论文, 主要内容为本文从总体的角度阐述如何从工程上实施一个商务智能项目。结合本人目前正在参与的统一经营分析系统的开发，总结了一些经验和方法。主要是从整个系统的架构方面后台技术的一系列的流程以及相应的技术。着重介绍了数据仓库后台数据的组织方式和MOLAP方式下运用相关工具进行建模的方法。结合统一经营分析系统的建设，对整个系统的架构进行了分析，说明。给出了系统架构图，系统流程，数据流程等分析结果。并对主题模型和ETL做出了详细的分析。给出了建立主题模型的应用流程以及相应的技术问题的探讨。并在模型优化上做了初步的讨论。给出了实际工程中所采用的方法。
基于Web的IT项目管理与优化
这是一篇关于IT项目管理系统,团队管理,三层模型,商务智能,关系数据库的论文, 主要内容为随着计算机的发展以及企业项目的壮大,传统的纸制计划方式已经不能满足时代的需求,而主流的微软项目系列产品,只有制作计划时比较实用,但项目的协同和跟踪功能存在明显缺陷,对项目文档的管理和主题管理更是被完全界定在项目管理范围之外,并且其昂贵的价格更是让人退避三舍。随着SaaS和Web 2.0的兴起,一些在线项目管理产品在这两年涌现出来,这些在线项目管理工具同时提供了两种服务方式:适用于小团队的免费服务和适用于较大项目的收费服务。 本系统以唐山现代公司的“IT项目管理系统”的翻新为背景,系统地阐述了基于WEB的在线项目管理产品的开发过程。整个系统采用了“自上而下的总体规划,自下而上的应用开发”的喷泉式开发模型,文章主要介绍了IT项目管理系统的理论支持、关键技术、需求分析、系统设计和系统实现,在工作程序和方法上进行了科学规范,并强调了开发文档的完整与规范,保证了系统的顺利开发。 本系统主要采用Eclipse进行JSP脚本编写环境,使用的SQL Server 2005后台数据库管理工具,采用了用户接口层、标准逻辑层和数据持久层的三层体系结构,同时运用了Div+CSS的布局思想进行了布局,以便于门户网站的优化。本系统设计精美,风格更加的国际化,界面友好,操作简便,受到了很多用户的好评。
BI中数据仓库和预测技术在金融共享分析系统的应用
这是一篇关于商务智能,数据仓库,联机分析处理,预测,金融共享分析系统的论文, 主要内容为随着信息技术的飞速发展,金融行业的数据量越来越大。信息化的发展给金融行业决策者提供了大量宝贵信息,然而金融行业现有的信息系统对于这样大量信息的整合和分析利用则显得很不适应。面对这种现状,寻找一种新的解决方案来对现有的宝贵信息加以集成利用成为当前金融信息化最迫切的要求。而商务智能是一套完整的解决方案,主要完成对企业海量信息的有效整合,帮助管理者提高决策能力,优化资源配置。 本文正是在这样的背景下,依托于金融共享分析系统的建设项目,对商务智能中的数据仓库技术、联机分析处理技术和预测技术的相关理论和方法进行了研究和探讨,并将它们成功应用于金融共享分析系统的建设当中,取得了较好的效果。本文主要贡献包括: 1.通过对金融数据源进行分析,结合数据仓库的理论知识,采用星型模式构建了金融数据仓库,并设计实现了适用于各种数据源的ETL方法。 2.通过对金融数据仓库中的业务主题进行多维建模,利用COGNOS实现了OLAP分析。 3.提出了一种基于距离与回归相结合并使用灰色理论对残差加以修正的预测模型,应用于本系统的金融数据之上,提高了预测的准确度。 4.设计开发的金融共享分析系统,已成功应用于实际的金融运行过程当中,向金融管理部门提供信息共享和决策分析服务。
基于商务智能的借用国外贷款决策系统的实现
这是一篇关于商务智能,数据仓库,ETL,在线联机分析的论文, 主要内容为随着科技信息技术的发展，电子政务系统在我国得到了快速的发展。我们利用信息技术生产和搜集数据的能力得到了大幅度的提高，各级政府部门、机构开发出了成千上万数据库，数据呈指数级地增长，数据类型也变得越来越复杂。我们存储了大量的历史信息数据，假如仍然按照传统的手段来处理海量的数据和复杂的数据，依靠主观的经验判断来进行决策、制定计划，这是不合适宜的。 借用国外贷款是改革开放以来，我国利用外资的重要形式之一。多年来通过不断扩大借用国外贷款的数量、方式和渠道，扩大了我国同国际间的交往，加深了彼此的沟通与了解；各级管理部门通过借用国外贷款项目的实施，学习和借鉴各国在经济发展方面的理念、丰富的实践管理经验，提高了项目管理水平；通过借用国外贷款，有助于促进国际间的资本流动、优化资源配置、引进先进技术，在推进经济管理体制改革、适应市场经济的要求、缩小各个地区间的差距等方面发挥了积极作用。随着世界经济的发展、市场竞争的不断加剧，如何将过去的海量数据利用起来，从现有系统中提取有用的数据信息，及时准确地将信息提供给决策人，为决策分析提供帮助，发挥国外贷款的积极作用，成为一个紧迫而复杂的课题。 借用国外贷款决策系统结合山西省借用国外贷款25年回顾与总结项目，运用商务智能解决方案来解决电子政务决策分析的问题。它将源数据库系统中的原始数据经过抽取、清洗、转换，加载到数据仓库中，构成面向主题的、集成的、反映历史变化的数据仓库，有效地实现各类信息的整合、共享，实现及时准确的贷款分析，为决策提供及时可靠的参考信息依据；运用OLAP和数据挖掘技术将现有的数据转化为知识，帮助管理层做出明智的决策。使我们在经济的快速发展中，不断的适应国内外环境的变化，做出快速而准确的管理决策，将科学发展观全面落到实处。 将商务智能解决方案应用于决策系统是现在较为普遍的做法。本文以借用国外贷款决策系统为例，介绍了建立借用国外贷款决策系统的意义和作用，详细阐述了系统的设计与实现过程。主要研究内容有：从当前的众多软件开发平台里，选择出一套适合于本项目需求的解决方案；结合国外贷款知识对系统进行了详细的分析，包括需求分析、体系结构、各个功能模块分析；具体阐述了从源数据管理系统的实现，到ETL过程，确定数据仓库的主题域，构建数据仓库。并在此基础上进行OLAP、DM开发，最后通过前端开发以JSP的方式实现了这些功能；分析了BI实施过程中易出现的问题，并对以后研究工作和发展方向的提出了展望
海量数据分析平台元数据管理的设计与实现
这是一篇关于云计算,商务智能,元数据,元模型,元数据管理的论文, 主要内容为随着信息技术的飞速发展,企业数据呈指数型增长,业务逻辑也日趋复杂,传统商务智能(Business Intelligence, BI)系统已经无法解决这些问题。所以提出了将BI与云计算的PaaS (Platform as a Service,平台即服务)服务模式相结合的海量数据分析平台。但是该平台依然存在一些问题,尤其是在元数据方面,平台缺乏完整元数据体系,缺乏对元数据有效管理,这严重影响了平台的灵活性、可扩展性等性能。 本文的目标是设计并实现海量数据分析平台元数据管理方案,通过对元数据的管理,实现平台的可配置性、灵活性和可扩展性。 论文首先按照管理元数据、技术元数据和业务元数据三类对平台元数据进行设计,其中技术元数据又按照平台BI数据处理流程进一步划分。 提出元数据管理功能框架,重点对管理元数据和技术元数据进行建模,使用UML中的类图进行描述。并制定模型映射规则,将元模型映射为数据库中的表和属性。设计元数据管理方案,主要包括元数据基本维护和元数据关系维护两个方面。并采用JSP+SSH(Struts2、Spring、 Hibernate)技术进行方案实现。然后,以温度应用为例分析元数据管理流程说明元数据管理方案的易用性。最后,总结论文中的主要工作和不足,并提出下一步的工作计划。
基于商务智能的移动电子商务系统的研究与实现
这是一篇关于商务智能,移动电子商务,移动互联网,联机分析处理的论文, 主要内容为近年来,随着智能终端的发展,传统的电子商务模式开始向移动互联网的方向转变。在移动互联网的新环境下,电子商务的信息量不断增长,而且信息的复杂性越来越高。在信息化时代,企业兴衰成败的关键要素,越来越向信息处理及利用能力的强弱方向发展。企业希望能通过商务智能的方式,在大量的历史信息中获得有价值的信息,进一步发现隐藏的有用关系,从而找到企业的新增长点。这对于电商来说至关重要,因此基于商务智能的移动电子商务系统的研究势在必行。 文章首先介绍了关于移动电子商务和商务智能的一些现状和研究背景,然后介绍了移动电子商务和商务智能的相关概念。阐述了移动电子商务的发展过程,并介绍了其主要的业务模式和服务内容。进一步介绍了商务智能的关键要素以及商务智能在企业中的作用和意义。之后介绍了系统中所涉及到的关键技术。 在系统的设计与实现章节,首先从系统的网络结构、软件架构和系统流程三方面介绍了系统的架构。然后给出了系统数据模型的实体关系图和详细的表结构设计。介绍了系统的功能模块的划分和设计,将系统划分成电子商务客户端、电子商务服务端和智能挖掘和报表三部分,并详细介绍了各个模块的实现过程。重点针对智能挖掘和报表模块进行了介绍,并进一步结合开源的联机分析处理引擎Mondrian,实现了商务智能和移动电子商务之间的集成,提出了一种基于Java的较为经济的商务智能的解决方案,这是本文的创新点。然后,结合实际的数据模型,对该模块进行了实现。本章最后给出了系统的运行时的效果。 最后进行全文总结,提出了本系统存在的问题和不足、下一步工作的重点,并对基于商务智能的移动电子商务系统的发展前景进行了展望。
农产品市场价格预测预警系统研究——以广东省猪肉市场为例
这是一篇关于农产品市场价格,景气指数法,景气信号灯,Web系统,商务智能的论文, 主要内容为中国农产品价格大幅度波动,尤其是经历过极端“过山车”式波动的新鲜农产品价格,给农民造成了巨大损失,浪费了中国有限的农业资源。如何定期对影响农产品价格波动的生产、需求、流通、消费等因素进行动态监测,釆用智能化手段预测未来价格走势,挖掘波动起因,从而指导农业生产和销售,是政府部门、生产者和经营者急需解决的现实问题。本文以农产品市场景气分析为框架,在传统预测预警方法的基础上,通过引入商务智能工具,提高数据预处理能力。基于Web开发技术,实现了农产品市场价格预测预警系统,以广东省猪肉市场价格波动进行实证分析,通过了系统测试。该系统不仅能为市场分析人员提供一体化工具,也为政府管理人员和生产经营者提供决策支持。具体研究内容如下:一是以景气分析为框架,研究传统的景气指标分析工具、预测方法和代码实现接口,包括季节调整、K-L信息量、时差相关性和峰谷对应,以及指数形成方法。二是针对指标合成中可能出现的数据来源广泛,结构冲突等问题,引入商务智能中ETL技术,对农产品市场价格的指标时间序列数据进行清洗、转换,将日度、月度、年度数据的转化成相应的分析指标,设计了高频转低频等功能,成功解决数据量过大导致转化过程中效率低下的问题。三是采用软件工程的思想,从需求分析、设计和测试的流程,在上述基本算法实现的基础上,基于最新的Web开发技术,采用JPA+Spring MVC框架开发实现了农产品市场价格预测预警系统。系统的主要功能模块包括主题管理、指标管理、指标预处理模块、指标分析模块、预警分析、预测分析、预测预警简报管理等。四是以广东猪肉市场价格波动为例,进行了系统的实证分析和测试,将猪肉市场价格作为基准指标,影响猪肉市场短期波动的因素作为分析指标,利用时差相关性分析将分析指标分成先行、一致、滞后三组指标,根据景气信号灯和综合景气指数方法得到猪肉市场价格短期不存在较大的波动,验证了系统的有效性。并结合预测预警的研究过程,提出建立健全广东省农产品市场价格预测预警机制的对策和建议。
商务智能技术在高考数据分析及志愿填报中的应用
这是一篇关于高考志愿填报,商务智能,数据仓库,OLAP,数据挖掘的论文, 主要内容为高考作为我们教育体系中的重要环节,有着承上启下的作用,更承担着为高等教育选拔人才的重任。志愿填报作为高考过程中的重要环节,关系着每一位考生的未来,也关系整个社会的人才流动。长期以来,一方面,高考招生录取过程中累积的大量数据没有得到充分的分析与利用,另一方面,考生在填报志愿的过程中存在着了解信息过少,获取信息渠道不多等问题,填报志愿时或多或少带有盲目性或赌博心理。因此,迫切需要引入一种科学合理的高考数据分析方法,并在此基础上为广大考生填报志愿提供科学合理的指导与帮助。 某省从2000年开始进行网上高考招生录取,积累了大量的招生数据,其中蕴含大量可供考试主管部门、院校以及考生借鉴的有用信息。但是由于数据分析手段及工具的缺乏,以及数据本身的复杂性,这些信息多年来难以被有效利用,难以为招生主管部门提供决策支持,也难以为指导考生填报志愿提供数据支撑。因此,将商务智能技术引入高考数据分析,研究数据预处理技术、数据仓库技术、联机分析处理(On-Line Analytical Processing, OLAP)技术与数据挖掘技术在高考数据分析中的应用,并基于分析结果建立高考志愿填报指导系统,是本文的主要研究内容。围绕高考数据分析的问题,我们团队借助数据挖掘这一有效的海量数据分析技术,研究某省近十年来的高考招生数据,并已依据该省近十年的高考招生数据建立了数据仓库。本文在已经工作的基础之上,进行进一步的工作与研究,最终实现了一个对于考生填报志愿比较有指导意义的在高考志愿填报在线咨询系统。 本文的工作主要包括以下几个方面：(1)历史招生数据的装载以及多维数据集的建立 在充分学习与理解已有的数据仓库的基础之上,本文通过ETL(Extract-Transform-Load)工具,载入了09年的高考招生数据。然后基于此数据仓库建立了一个统一的多维数据集,为下一步的OLAP分析及数据挖掘打下了基础。 (2)OLAP分析的实现与展示 本文在多维数据集的基础上,利用OLAP技术分析考生志愿填报、院校计划、考生录取等多个主题的数据,得到一些有用的信息,并且利用SSRS(SQL Server Reporting Services)技术与Web技术,将OLAP分析结果通过报表方式展示。 (3)数据挖掘的研究与实现 本文利用SSAS (SQL Server Analysis Services)平台,研究将数据挖掘技术应用于高考招生数据分析,关注于志愿填报、考生录取等主题,重点研究了决策树、关联规则等算法的应用。并且对挖掘模型进行了评估,并设计了数据挖掘的前端展示方案。 (4)高考志愿填报在线咨询系统的研究与实现 本文利用上述工作的成果,采用SSH(Struts, Spring, Hibernate)架构,设计与实现了一个基于商务智能技术的高考志愿填报在线咨询系统。该系统与数据挖掘系统进行了集成,利用数据挖掘的结果为考生填报志愿作指导,具有较好的科学性与实用性,为后续工作打下了良好基础。
基于云计算的商务智能平台中元数据管理模型的设计与实现
这是一篇关于云计算,商务智能,元数据,数据模型的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,企业数据不断增长,业务逻辑的日趋复杂,传统的BI系统难以满足企业的性能需求。需求决定市场,BI系统只有不断贴近市场需求才可以得到快速发展。基于此,结合BI和PaaS的优势,出现了BI-PaaS平台的集成开发,不仅降低了BI系统的开发难度,而且提高了BI处理的性能。然而,任何事物都是对立统一的。目前BI-PaaS平台同样存在着需要解决的问题。例如将不同的BI能力集成至PaaS平台时,由于各BI工具的元数据定义互不相同,缺乏规范的集成机制,给开发人员的工作带来阻碍,有时甚至需要重构BI工具的部分代码。 从元数据角度来说,BI-PaaS平台主要存在以下几个问题： 1.元数据种类繁多,缺乏整体的元数据分类及格式规范； 2.不同角色的元数据未明确定义； 3.BI能力的描述配置信息体现在编码中,缺乏统一抽象模型化,不利于集成新的BI服务能力。 本文在分析上述问题的基础上,致力于研究基于云计算的商务智能平台中元数据管理模型的设计与实现,通过元数据管理开发的方法,发挥优势,弥补劣势。从而全局把握BI-PaaS平台中数据的组成、转换、分析及处理过程,有效的进行元数据的管理,提高平台的可用性,改进平台的数据质量。 本文首先针对现有BI-PaaS平台中元数据进行梳理分类,区分出技术元数据、业务元数据和管理元数据,其次参考其他平台对元数据的管理方法,考虑BI-PaaS各功能模块的作用,划分出元数据模型层次,构建平台的元数据模型体系,重点说明了BI引擎元模型、工作流元模型、组织元模型和UI元模型。再次明确元数据管理框架的内容,本文主要针对BI能力元数据进行管理,整理出元数据管理框架。通过不同BI引擎在平台中的实际应用,验证了论文中元模型和元数据管理的合理性和可用性。最后,总结本文的主要工作和不足,并提出了可能的改善和下一步的工作计划。
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