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摘要
摘要
数据仓库和OLAP联机分析系统提供了一些方法和工具来分析企业信息系
统中的数据事务。但是,只有其中20%的信息是可以被OLAP分析系统分析。
对于其他的80%的数据,大部分都是文件中的信息,则不能被分析。在决策支
持系统中,文件中内容数据的遗漏可能会导致分析的不准确,甚至会带来进行
错误决策的风险。这类文件主要是由文本数据组成,里面包含了知识的积累,
以及可在信息系统中分析的数据(例如:销售,采购等)。所以,本文需要在对
文件联机分析的过程中加入点新的技术。今天,决策者已经可以很好地掌握联
机分析的过程。但是,问题是:如何在决策者所能使用的方法范围内,提供一
个可以对可用数据进行100%分析的环境?
为了能够解决这个问题,本论文提出了一个新的多维数据模型。传统的多维
模型是基于事实/维的二元组概念,与之相比较,本文提出的模型只基于维的概
念,可以同时对分析主题和分析轴进行建模。该模型提供给决策者一个多方面
的观察视角来进行分析。
多维分析主要是基于概括信息的能力,可以使用一个函数来把信息收集整
理。但是,在OLAP的环境中不存在这类整合文本式数据的方法。因此,需要
提出一个可以实现这个功能的函数,该函数的目的是得到一个更小更普遍的关
键字集合。
为了能够规范对文件数据的分析,本论文引进了一些处理模型概念的运算。
首先,这些运算可以规范模型中元素的多维分析。其次,为了适应文本分析的
环境,重新定义了一些可以修改分析的基本运算,以便决策者能够对各方面进
行分析然后做出尽可能准确的决定。
最后,把本论文提出的新思想移植到一个.iava编写的原型中
个接口返回分析数据给用户。
关键词:决策支持系统、数据仓库、文件仓库、数据集市、星系模型、聚合函
数、XML
Abstract
andOLAP Analytical
Datawarehouses systems(On—Line
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OLAP
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