基于数据仓库、OLAP和数据挖掘技术的数据分析、展现与预测

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随着数据库技术的发展与广泛应用,各行各业的内部历史数据量越来越庞大,而由于这些数据往往呈现分散存储、数据结构不统一、数据冗余、数据不完整等特征,使得数据难以集成为统一的数据平台。面对大量繁杂的数据,传统系统的访问性能下降,大量的数据没有得到有效利用,难以变成有用的信息指导行业决策。整合数据、分析数据进而转化为行业决策所需的信息,成为一个普遍关注的热点课题。数据仓库技术、OLAP技术和数据挖掘技术的发展与成熟,为该课题的研究奠定理论技术基础。本论文致力于对课题中相关核心技术进行应用、研究与实现,主要工作包括:(1)应用数据仓库相关理论,以Access气象历史观测数据作为数据源,建立SQL Server气象数据仓库,作为后续工作的测试平台。(2)重点研究了构建数据仓库的核心技术ETL。初步探索了ETL工具开发中的各环节,编写sql存储过程脚本,实现了一个简单的ETL过程;研究并实现了一种数据清洗算法---“相似重复记录检测”。(3)应用OLAP(联机分析处理)技术,实现了对气象数据仓库降水量主题数据的多维分析展现。(4)重点研究了时间序列分析算法,作为数据挖掘外挂算法对一组测试数据实现分析与预测。
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