數據倉庫和數據挖掘技術在民航快遞中的應用.pdf

1、本文針對民航快遞信息系統(tǒng)發(fā)展過程中遇到的瓶頸問題，首次提出了數據倉庫和數據挖掘的工作思路，并在以下問題:數據倉庫的數據建模技術、系統(tǒng)的體系構架、基于分布式的數據倉庫應用系統(tǒng)的實現方法、數據的清理、分析、裝載和控制體制、OLAP分析、數據挖掘算法、預測模型等進行了比較深入的研究和實現。 筆者獨立完成了本論文的工作，并獨立完成了分布式數據倉庫的構建，首次運用JAVA技術和數據挖掘技術完成了民航快遞基于數據倉庫的輔助決策支持系統(tǒng)。主要

2、的工作和創(chuàng)新點如下: (1)對民航快遞現有的信息系統(tǒng)進行了詳盡的分析，并針對有不同業(yè)務特色的18家分公司進行調研，獲得大量的基礎數據和相關業(yè)務信息。 (2)閱讀了大量的國內外文獻，對數據倉庫環(huán)境支持下的輔助決策支持系統(tǒng)進行了深入的研究。 (3)根據數據倉庫系統(tǒng)建模方法，第一次提出了基于民航快遞的數據倉庫系統(tǒng)框架結構，并獨立完成在民航快遞計算機系統(tǒng)中的實現。 (4)根據民航快遞的實際需求，第一次在基于民航快

3、遞業(yè)務范疇的數據倉庫系統(tǒng)中建立了主題域，獨立完成了相關維度和指標的設計工作。 (5)以民航快遞現有數據庫為基礎，采用基于關系型數據庫的ROLAP方法，首次實現了對數據倉庫多維數據的訪問。 (6)根據民航快遞現有分布式OLTP系統(tǒng)的狀況，首次將企業(yè)內部不同部門伎用信息系統(tǒng)進行整合。并獨立完成了將不同數據源、異構的數據存儲到數據倉庫的設計和實現工作。而且使用已有的商務工具對數據進行了抽取、清洗、轉換，而且在此過程中，獨立完成

4、了復雜操作和高效率代碼的編寫工作，圓滿的完成了數據的準備任務。 (7)閱讀了大量書籍，對當今比較流行的數據挖掘技術和預測分析技術進行了分析和研究，結合民航快遞的數據進行了第一次實踐，獨立完成了實踐工作并在實踐中取得了一定的效果。 (8)詳細的研究了關聯規(guī)則算法中的Apriori算法和相關的優(yōu)化算法理論，在此理論基礎上結合民航快遞的實際數據，首次提出了基于Oracle數據庫的改進算法，并在系統(tǒng)中獨立完成了實現，提高了運行的