导读:本文包含了数据仓库和数据挖掘论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:数据挖掘,数据仓库,决策树
数据仓库和数据挖掘论文文献综述
罗红华[1]（2019）在《基于数据挖掘及数据仓库技术的研究与应用》一文中研究指出数据挖掘及数据仓库技术为企业的发展做出了贡献。鉴于此,本文对数据挖掘及数据仓库技术进行了深入的探讨,提出了数据仓库的构建方法,并对数据挖掘的应用进行了分析。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年10期）
钟上升,陈建军,刘星佑,田安,黄洁梅[2]（2019）在《基于大数据挖掘的仓库质量自动评分模型构建》一文中研究指出近几年来随着我国仓库的规模不断扩大,仓库建设工程技术的不断升级,但仓库质量保障体系却显得有点跟不上发展的进程,质量评估水平较为落后。因此基于大数据挖掘对仓库质量进行评分模型构建。首先结合数据挖掘算法对仓库结构安全参数和承载负荷等数据进行计算,结合安全参数算法及仓库安全性检测评估指标对仓库质量自动评分系统进行建模,采用层次分析法对仓库进行综合评估。最后通过实验检测证实,基于大数据挖掘对仓库质量进行评分模型构建可有效地提高仓库建筑评估水平。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2019年05期）
孟坤,凌涛,李淑琴,丁蒙[3]（2019）在《真实场景驱动的《数据仓库与数据挖掘》教学方法探索》一文中研究指出本文以《数据仓库与数据挖掘》课程为载体探索了利用真实场景服务教学活动的方法。根据课程教学目标的核心知识点,规划了课程演示案例、课程实验场景和课程综合设计等环节,并以在校园内运营的物联网化智能售货机网络为背景,把各环节有机地贯穿其中。实践结果表明,在课堂上引入真实运营场景能较好地向学生展示所学知识的应用方法,能极大地激发学生求知的主观能动性,并有利于培养和激发学生的创新能力。(本文来源于《教育教学论坛》期刊2019年09期）
刘超[4]（2019）在《数据仓库与数据挖掘技术在决策支持系统中的应用》一文中研究指出分析调研大量成型的科研成果,做出大量需求分析,整理出数据仓储的相关知识,建立相关知识储备库,为技术的处理和应用创造一个联机的载体和条件,运用数据的挖掘和分析处理技术进行算法原理的研究,继而建立了在数据仓库研究理论基础上的模型,为创建数据仓库系统奠定基础。(本文来源于《天津职业院校联合学报》期刊2019年02期）
李红刚,殷立新,刘宏伟,李红彪[5]（2018）在《数据仓库与数据挖掘技术在教学综合测评系统中的应用》一文中研究指出文章在介绍了数据仓库、联机分析处理(OLAP)的概念基础上,结合教学学生综合测评系统构建数据仓库,利用决策树分类方法实现数据分析的功能。(本文来源于《无线互联科技》期刊2018年23期）
刘强[6]（2018）在《电子化加油数据仓库的建立及其数据挖掘的研究》一文中研究指出随着市场竞争环境的不断加剧,以及消费者权益意识的日益增强,导致企业管理者在做重大的决策时,需要考虑到更多的类型、更复杂的因素和条件。因此,开发高信息化程度的决策支持系统对于管理者来说是相当迫切的。这将对实现如市场营销策略等业务的快速决策、减少人为的限制、个人的认知极限、削减费用、信息与质量支持、企业内部的业务流程重组以及员工个性化授权等需求是十分有帮助的。这些将使得信息资源更加有效的被利用,增强决策者决策的针对性和提高决策者对市场的掌控能力。在石油销售行业,随着近年来汽车数量的不断增加,成品油销售的需求也因此在不断增长,加油站的站点和服务已不能满足这些需求,同时原有的经营分析系统也逐渐对现有市场的需求出现了难以处理的瓶颈。本文主要针对延长石油销售公司的原有石油销售系统存在的问题,比如系统查询性能低下,无法实现多维度的查询统计等;客户预期合作结果无法计算衡量;缺少对数据自身进行分析和深入挖掘方面的决策支持等问题,主要完成了以下的工作:1.通过对数据仓库(Data Ware)、联机分析处理(On Line Analysis Processing,OLAP)和数据挖掘(Data Mining,DM)等关键技术熟练掌握的基础上,调研分析了延长石油销售公司原有的成品油销售系统,以及关于客户预期合作新业务扩展的需求,以石油的销售定单和销售详细内容实体信息为主,客户维度、时间维度、销售公司维度、调运维度和油品维度为辅,对电子化石油销售数据仓库进行了概念、逻辑和物理上的设计与实现;2.在上述建立的电子化加油数据仓库的基础上,本文给出了石油销售决策支持系统的用例图和系统总体框架图,实现了多维数据集的设计与创建,并对其进行了包括以石油销量分析为主的OLAP相关的操作与结果展示;3.利用ID3算法建立数据挖掘的决策树模型,并用其对石油销售的客户合作度进行预测分析,预测分析出的结果能够很好的辅助管理层拟定更合理、有针对性的客户销售策略。(本文来源于《西安工程大学》期刊2018-05-29）
童光华,李宁,张银昌,张建文,黄咚咚[7]（2018）在《基于数据挖掘技术下电力计量数据仓库模型研究》一文中研究指出信息技术在电力企业中的不断普及运用,国内电力公司对信息化构建的设计有了新要求,业务运用间的契合度进一步提升,电力计量系统需更为智能。所以,设计公司数据模型,给公司设计统一的数据规范与数据服务,对于提升电力公司的管控水平与竞争力至关重要。以电力计量数据为基础来处理环境和要求,论述了基于电力计量数据仓库模式的数据模型研究。数据挖掘的重点就是把正确的模型运用到数据里。依照体系架构、功能构建、模块管理等方面系统的介绍了一个可视化数据挖掘模型。利用了公共信息模型CIM,用XML信息设为底层载体,构建的数据仓库能够适用电量用户即席搜索信息。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2018年05期）
郭江强[8]（2018）在《基于OLAP的车辆器材数据仓库数据挖掘》一文中研究指出基于建立的车辆器材数据仓库,通过OLAP分析实现对器材库存多维数据的多层次、全角度分析与浏览。利用多种不同的挖掘模型,对数据仓库中的器材库存数据进行深度挖掘,得出相应的预测结果,以此来支持器材管理者库存管理决策活动。(本文来源于《物流技术》期刊2018年05期）
张格苗[9]（2018）在《气象大数据行动计划出台》一文中研究指出本报讯张格苗报道面对海量气象数据，如何保证随时调用和快速计算？日前，中国气象局出台《气象大数据行动计划（2017-2020年）》，计划至2020年将气象大数据云平台打造成气象部门最完备、最权威的在线数据仓库与数据挖掘应用的云计算平台，进而改变传统气象(本文来源于《中国气象报》期刊2018-01-03）
何可[10]（2017）在《基于数据仓库模型的水文数据挖掘》一文中研究指出以水文决策和服务社会需求为导向,运用数据仓库技术,构建面向主题的水文数据仓库结构模型,并对其结构、功能、逻辑模型和数据分析等进行设计,挖掘水文数据在经济社会中运用的价值和实现。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2017年24期）
数据仓库和数据挖掘论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
近几年来随着我国仓库的规模不断扩大,仓库建设工程技术的不断升级,但仓库质量保障体系却显得有点跟不上发展的进程,质量评估水平较为落后。因此基于大数据挖掘对仓库质量进行评分模型构建。首先结合数据挖掘算法对仓库结构安全参数和承载负荷等数据进行计算,结合安全参数算法及仓库安全性检测评估指标对仓库质量自动评分系统进行建模,采用层次分析法对仓库进行综合评估。最后通过实验检测证实,基于大数据挖掘对仓库质量进行评分模型构建可有效地提高仓库建筑评估水平。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据仓库和数据挖掘论文参考文献
[1].罗红华.基于数据挖掘及数据仓库技术的研究与应用[J].通讯世界.2019
[2].钟上升,陈建军,刘星佑,田安,黄洁梅.基于大数据挖掘的仓库质量自动评分模型构建[J].自动化与仪器仪表.2019
[3].孟坤,凌涛,李淑琴,丁蒙.真实场景驱动的《数据仓库与数据挖掘》教学方法探索[J].教育教学论坛.2019
[4].刘超.数据仓库与数据挖掘技术在决策支持系统中的应用[J].天津职业院校联合学报.2019
[5].李红刚,殷立新,刘宏伟,李红彪.数据仓库与数据挖掘技术在教学综合测评系统中的应用[J].无线互联科技.2018
[6].刘强.电子化加油数据仓库的建立及其数据挖掘的研究[D].西安工程大学.2018
[7].童光华,李宁,张银昌,张建文,黄咚咚.基于数据挖掘技术下电力计量数据仓库模型研究[J].自动化与仪器仪表.2018
[8].郭江强.基于OLAP的车辆器材数据仓库数据挖掘[J].物流技术.2018
[9].张格苗.气象大数据行动计划出台[N].中国气象报.2018
[10].何可.基于数据仓库模型的水文数据挖掘[J].电子技术与软件工程.2017