基于数据仓库查找某一小区用户的方法研究
基于Oracle数据仓库应用技术的研究与实现
基于Oracle数据仓库应用技术的研究与实现本文介绍了数据仓库系统的设计与实现方法。
武汉科技大学硕学论士位文摘要一1第页数据仓库是一项基于数据管理和利用的综合性技术。
近年来，数据仓库技术在信息技术领域中日益成熟，己成为业界研究的重点。
企业要想在市场竞争中取胜，获得更大的经济效益，可以利用数据仓库技术，对企业的业务数据进行深层次的挖掘、分析历史和当前的业务数据以及相关环境的数据，快速获取其中有用的决策信息，为企业提供快速、准确和方便的决策支持。
数据仓库是面向主题的、集成的、变的时和非易失的数据集合，支持管理的决策过程。
数据仓库不是一个新的平台，而是一个新的概念。
数据仓库也不是一个现成的产品，而是一个解决方案。
数据仓库是在收集各种分散、异构数据源的基础上，对数据进行转换和集成，从而为决策者提供单一的分析环境，帮助其进行科学决策。
联机分析处理(LnAltc1rcigOA)O一ieayiaPoen,Lp是数据仓库的一个典型的应用。
nn它能将数据仓库中的数据按照不同的粒度级进行聚合和预计算，从而在用户面前展现多维数据视图。
同时，联机分析处理还提供了较直观的多维分析操作，包括切片、切块、上卷、下钻和旋转等，使用户能多角度、多层次地观察数据仓库中的数据。
本论文对面向决策支持的数据仓库技术进行了深入的研究，利用数据仓库和联机分析处理的相关知识，独立设计了钢铁销售决策支持的数据仓库系统的架构，建立了数据仓库系统，并在此基础上进行应用研究。
本文阐述了数据仓库的基本概念及特点、数据仓库的体系结构、数据仓库的数据组织、数据仓库的数据分析等知识，介绍了oal公司提供的rce基于oalg数据仓库解决方rcei案及其关键工具，在对本文的理论基础进行了详细的介绍后，研究了如何将数据仓库及联机分析处理有关理论、方法应用于决策支持系统中.完成的主要工作有：结合钢材销售主业务，构建数据仓库模型，划分了合同、销售及来款三个主题，建立了满足此模型需求OA三层客户/LP服务器体系结构，进而完成了为销售决策提供支持的数据仓库环境的设计；运用O工具实Bw现了部分系统需求数据的T转换；为了EL在两维的屏幕中显示多维数据，运用了最新的oaluieltlineol中的lcvrrrceBnnelgcTonoee及e相关工具，实现了LPO多维分析操作；A设计了oal数据仓库的应用模型，基于cer独立完成了某钢铁公司销售决策支持系统的数据仓库架构设计、建模及OA分析，LP从而实现了数据仓库系统在销售决策中的实际应用。
数据仓库方案
contents
目录
• 数据仓库概述 • 数据仓库的架构 • 数据仓库的设计 • 数据仓库的建立 • 数据仓库的使用和维护 • 数据仓库的发展趋势和未来展望
01
CATALOGUE
数据仓库概述
数据仓库的定义
数据仓库是一个大型、集中式存储系 统，用于存储和管理企业或组织的数 据。
它是一个面向主题的、集成的、非易 失的数据集合，支持管理决策制定。
根据业务需求，设计出符合逻辑 的数据视图，以便进行数据查询 和报表生成。
物理设计
选择存储方案
根据数据量、数据特点 和使用频率等因素，选 择合适的存储方案，如 关系型数据库、 NoSQL 数据库等。
设计索引
根据查询需求，设计出 高效的索引方案，以提 高查询速度和性能。
设计数据分区
根据数据量和查询特点， 将数据进行分区存储， 以提高查询性能和数据 管理效率。
T ( Transform)
对抽取的数据进行清洗、整合、转换和加载等 操作，使其满足数据仓库的需求。
L ( Load)
将转换后的数据加载到数据仓库中，供后续分析和查询使用。
存储层
星型模型
以事实表为中心，周围关联多个维度表，形 成星型结构。
雪花模型
将维度表进一步拆分，形成更复杂的结构。
星座模型
将多个星型模型关联起来，形成一个更大型 的模型。
数据仓库的发展趋势
云端化
随着云计算技术的普及，越来越多的企业选择将数据仓库 部署在云端，以降低成本、提高可扩展性和灵活性。
大数据集成
数据仓库在处理大数据方面发挥着越来越重要的作用，通 过高效的数据集成和数据处理技术，满足企业对大数据分 析的需求。
基于数据仓库的客户资源管理
和潜在 客户相关 的需求 、模式 、 机会 、风 险和成 本 ， 从 而 最 大 限度 地 赢得 企 业 整 体 经 济 效 益 。
ｓ ｆｗａ ｅ Ｓ ｓｅ ｒ ａ ｉ ａ ｉ ｎ ｉ ｃ ｕ ｅ ｖ ｌ ａ ｉ ｎ ｐ ｎ ｉ ｐ ｅ ｎ ｎ ｅ ｄ ａ ｋ． ｏ ｔ ｒ ． ｙ ｔ ｍ ｅ ｌｚ ｔｏ ｎ ｌ ｄ ｓｅ ａ ｕ ｔｏ ， ａ ， ｍ ｌ ｍｅ ｔａ ｄ ｆ ｅ ｂ ｃ
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数据仓库与数据挖掘实验报告
数据仓库与数据挖掘实验报告一、实验目的和意义数据仓库和数据挖掘是现代大数据时代中关键的技术与方法，本实验旨在通过实践操作，了解数据仓库和数据挖掘的基本概念、流程和方法，并基于实验数据进行数据仓库与数据挖掘的实际应用。
二、实验内容及步骤本实验基于某电商平台的网购数据，通过数据仓库的建立和数据挖掘的过程，探索和发现隐藏在数据中的有价值信息。
具体步骤如下：1. 数据收集和预处理获取电商网购数据集，对数据进行清洗和预处理，如缺失值处理、异常值处理和数据集整合等，以保证数据的质量和可用性。
2. 数据仓库的建立基于处理后的数据，进行数据仓库的建立。
根据业务需求和分析目标，确定维度表和事实表的建模方法和关联关系，设计和构建星型或雪花模式的数据仓库。
3. 数据挖掘的实践基于已建立的数据仓库，进行数据挖掘的实践，包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等。
通过使用数据挖掘工具，如R、Python中的Scikit-learn等，进行模型构建和算法实施，得到数据挖掘结果。
4. 结果分析与应用对数据挖掘结果进行分析和解读，发现和总结其中的规律和知识，得到业务价值和应用建议，为业务决策和目标达成提供支持和参考。
三、实验结果与分析本实验得到了以下数据挖掘结果：1. 关联规则挖掘通过关联规则挖掘的过程，发现了一些有趣和有用的关系，如购买商品A的用户有70%的概率也会购买商品B，可以利用这些关联规则进行交叉销售和推荐。
2. 分类与预测通过构建分类和预测模型，成功预测了用户的购买行为，可以预测出用户未来可能会购买的商品，为精准市场营销和库存管理提供决策支持。
3. 聚类分析通过聚类分析，将用户分为不同的群体，可以对不同群体采取不同的营销策略，提高用户满意度和购买转化率。
4. 异常检测通过异常检测，发现了一些异常行为和欺诈行为，可以及时进行监控和防范，保护用户权益和平台安全。
此外，还通过数据可视化的方式，将分析结果展示出来，如通过柱状图、折线图、散点图等方式进行可视化展示，直观地呈现数据的分布和关系。
基于数据仓库的客户服务系统的设计与实现
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基于中医药数据仓库智能查询的研究
（ － 药学 院 医 信 息 工程 教 研 室 ， 东 广 州 ５ ０ ０ ） ｆ东 广 １０ ６
摘 要： 为使 中 医药数 据仓 库 更好 地 为 决 策 支持 服 务 ， 文 提 出 了一 种 面 向 中 医 药知 识 的 智 能 查询 方 法 。 强 了 中药 数 据 仓 库 本 增 查 询 的 智 能 化 程度 ， 用 户 能 够 通过 单味 药 、 使 中药 复 方 、 病 、 疾 症状 等数 据 库 的 互相 关联 对 中 药信 息 进 行 管 理 ， 入 任 一 关键 字 ， 输
妇死亡监测 、 儿童死亡监测 、 出生缺陷监测 。
性将原系统数据导入新系统 ， 以保证工作的延续性 。 同时在新 系统本地 客户化 的过程中 ， 原系统操作人员的工作习惯 ， 兼顾
在界 面上与原系统保持一致 ， 台数据则为新系统所有。 后
编辑， 樊延南
基于中医药数据仓库智能查询的研究
前置机 的方式 。对 于信息管理技术 比较落后 ， 应用范 围很小
的系统 ， 则需要转换原系统 ， 采用新系统 。在转换过程中， 一次
中心管理人员 、 疾病 筛查 中心检 验科工作 人员 、 治疗 中心工 作人员 、 卫生行政部 门工作人员。 ４ 妇幼卫生报表管理 系统 ． ４ ４ ． 主要功 能模 块 ： ．１ ４ 妇幼保 健报表生成 、 审核与上 报 ， 产 孕
系统 模式 可采 用浏 览器朋眨 器模 式 ，随着 ｉ ｅ ｔ 务 ｎ ｍｅ 和 ｔ Ｗｅ ｂ技术 的发展 ， 沿用用多年 的客户机， 服务器 （ ／） ｃｓ 逐步 被
４ ． 主要 功能模块 ： ．１ １ 婚前保健 、 计划生 育技术 服务 、 孕产期
保健 、 产前诊断 与筛查 、 青春期保 健 、 更年期保 健 、 妇女病查
用数据来判断用户的需求
用数据来判断用户的需求随着科技的迅速发展和信息化的不断推进，数据的作用变得越来越重要。
在互联网时代下，数据成为了优化和判断用户需求的主要工具之一。
从大数据到用户数据，从生成到分析，如何更好地利用数据来判断用户的需求成为了很多企业关注的话题。
一、数据的来源用户数据主要来自于以下几个方面：1.用户注册信息：包括用户名、密码、邮箱等基本资料以及其他自愿填写的个人信息；2.行为数据：指用户在使用产品或服务过程中的所有行为数据，如点击、浏览、搜索、购买、留言等；3.社交网络数据：包括用户的社交聊天记录等；4.人工录入数据：包括客服记录等人工录入到系统中的信息。
二、数据的分析拥有了用户数据后，接下来的重点是如何对这些数据进行分析。
数据分析是通过对原始数据进行收集、整理、清洗、处理、统计、分析和预测等处理方法来揭示数据中的规律和关系。
数据分析的方法和工具主要包括数据挖掘、机器学习、模型预测、可视化等多种技术手段。
三、数据分析的应用1.优化产品和服务：数据可以帮助企业不断地发掘用户的需求和反馈，从而及时调整和优化产品和服务的功能、设计和用户体验；2.提升用户满意度：通过数据分析，企业可以更好地了解用户的兴趣、喜好和需求，从而为用户提供更个性化、更符合需求的产品和服务，提升用户满意度；3.增加销售额：通过对用户数据的分析，可以更加准确地把握用户需求，从而针对性地推出促销活动和优惠策略，增加销售额；4.提高用户留存率：通过分析用户的行为数据和留存率，企业可以更好地研究用户的使用习惯和需求，从而针对性地提供更符合用户需求的服务和产品，增加用户留存率和转化率。
四、数据分析的局限性对用户的需求进行判断和分析时，业务人员需要注意一些局限性：1.数据分析是建立在数据完整、准确和真实的基础上，如果数据源不够可靠，那么分析结果就很有可能不准确；2.数据分析的工具和算法只是辅助分析，而最终的判断还是需要人工进行，因此业务人员对于数据的精细理解和判断能力也需要提高；3.对于新产品和新用户，缺乏长期和大量的数据进行分析，需要一定的时间才能积累数据。
《基于数据仓库的电网实时数据分析模型的研究与设计》
《基于数据仓库的电网实时数据分析模型的研究与设计》一、引言随着信息技术的飞速发展，电网系统的规模日益扩大，电网实时数据的处理与分析变得尤为重要。
为了更好地满足电网运营的智能化、精细化管理需求，基于数据仓库的电网实时数据分析模型应运而生。
本文旨在研究并设计一种基于数据仓库的电网实时数据分析模型，以提高电网系统的运行效率与安全性。
二、研究背景电网系统是一个复杂的网络系统，涉及大量的实时数据。
这些数据包括电力负荷、设备状态、气象信息等，对于电网的稳定运行具有重要意义。
传统的数据分析方法往往难以满足实时性、准确性的要求，因此，基于数据仓库的电网实时数据分析模型的研究与设计显得尤为重要。
三、模型设计（一）模型架构本模型采用分层设计的思路，将整个模型分为数据采集层、数据存储层、数据处理层和应用层。
其中，数据采集层负责实时采集电网系统的各类数据；数据存储层采用数据仓库技术，对数据进行存储和管理；数据处理层负责对数据进行清洗、转换、分析等操作；应用层则提供各种应用接口，满足不同用户的需求。
（二）数据采集数据采集是模型的基础，通过传感器、计量设备等手段，实时采集电网系统的各类数据。
为了保证数据的实时性和准确性，本模型采用分布式数据采集技术，确保数据的及时传输和处理。
（三）数据存储数据存储是本模型的核心部分，采用数据仓库技术对数据进行存储和管理。
数据仓库具有高效的数据处理能力和强大的数据存储能力，能够满足电网系统对实时数据的处理需求。
同时，数据仓库还支持数据的备份和恢复，保证数据的可靠性和安全性。
（四）数据处理数据处理是本模型的关键部分，通过对数据进行清洗、转换、分析等操作，提取出有用的信息。
本模型采用先进的算法和技术，实现对电网系统各类数据的实时处理和分析。
同时，本模型还支持数据的可视化展示，方便用户直观地了解电网系统的运行情况。
（五）应用层设计应用层是本模型的接口部分，提供各种应用接口，满足不同用户的需求。
包括但不限于电力负荷预测、设备状态监测、故障诊断与预警等应用。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第四章
第四章作业1.数据仓库的需求分析的任务是什么？P67需求分析的任务是通过详细调查现实世界要处理的对象（企业、部门用户等），充分了解源系统工作概况，明确用户的各种需求，为设计数据仓库服务。
概括地说，需求分析要明确用那些数据经过分析来实现用户的决策支持需求。
2.数据仓库系统需要确定的问题有哪些？P67、、（1）确定主题域a)明确对于决策分析最有价值的主题领域有哪些b)每个主题域的商业维度是那些？每个维度的粒度层次有哪些？c)制定决策的商业分区是什么？d)不同地区需要哪些信息来制定决策？e)对那个区域提供特定的商品和服务？（2）支持决策的数据来源a)那些源数据与商品的主题有关？b)在已有的报表和在线查询（OLTP）中得到什么样的信息？c)提供决策支持的细节程度是怎么样的？（3）数据仓库的成功标准和关键性指标a)衡量数据仓库成功的标准是什么？b)有哪些关键的性能指标？如何监控？c)对数据仓库的期望是什么？d)对数据仓库的预期用途有哪些？e)对计划中的数据仓库的考虑要点是什么？（4）数据量与更新频率a)数据仓库的总数据量有多少？b)决策支持所需的数据更新频率是多少？时间间隔是多长？c)每种决策分析与不同时间的标准对比如何？d)数据仓库中的信息需求的时间界限是什么？3.实现决策支持所需要的数据包括哪些内容？P68（1）源数据（2）数据转换（3）数据存储（4）决策分析4．概念：将需求分析过程中得到的用户需求抽象为计算机表示的信息结构，叫做概念模型。
特点：（1）能真实反映现实世界，能满足用户对数据的分析，达到决策支持的要求，它是现实世界的一个真实模型。
（2）易于理解，便利和用户交换意见，在用户的参与下，能有效地完成对数据仓库的成功设计。
（3）易于更改，当用户需求发生变化时，容易对概念模型修改和扩充。
（4）易于向数据仓库的数据模型（星型模型）转换。
5．用长方形表示实体，在数据仓库中就表示主题，椭圆形表示主题的属性，并用无向边把主题与其属性连接起来；用菱形表示主题之间的联系，用无向边把菱形分别与有关的主题连接；若主题之间的联系也具有属性，则把属性和菱形也用无向边连接上。
基于数据仓库技术的应用研究
１ 行 业 和 学 术 背 景 、
１ 数 据仓 库 满足 决策 支持 的 需求 ． ２
为了满足各个行业对决策支持的需求， 需要用新的技术或工程 化方案来弥补原有数据库系统的不足， 把企业各个部门现有业务数 据集成到新 的系统 中， 以便提取有用 的信息 ， 帮助他们在 业务 管理 和发 展 上 做 出 及 时 、 确 的判 断 ， 据 仓 库 技 术 就 是 因 此 产 生 的 。 正 数 数据 仓 库 是计 算 机 和数 据 库 应 用 发展 到 一 定 阶段 的必 然产 物 。
数据仓库也是适应决策支持系统的需要而产生的。 所采用的软 件产品应该能够支持决策过程的全部工作 内容。 完整的数据仓库是 １ ． １医药销 售领域 对 决策 支持 的 迫切 需求 主要 包括３ 个方面 的内容 ： 数据仓 库技术 、 联机 在 日益激烈的市场竞争 中， 信息对企业 的生存和发展起着至关 个十分庞大 的系统 ， 分 析处理技术 （ Ｌ Ｐ 和数据挖掘 （ ａ Ｍｉｉｇ 技术 。 Ｏ Ａ ） Ｄ ｔ ｎｎ ） ａ 重要 的作用 。 业数 据随着时 间和 业务的发展不断膨胀 ，知识爆 企 “ １ ． ３医药销售领域决策支持需求的解决方案 炸 ” 信息爆炸” 了信息社会的常用词汇 。 和“ 成 各企业建立 的用来 收 随着市场竞争的 日益激烈， 医药生产销售行业对决策支持系统 集、 存储 、 管理业务数据 的数据库系统 ， 在相当程度上提高 了工作效 的需求越来越迫切 ， 不少医药生产销售企业包括全球制药 巨头也采 率。 然而 ， 传统的数据库应用只是对数据进行简单 的处理 ， 越来越不 纷纷建立了 自己的数据仓库系统 ， 用来支持 企业 能满足企业发展的对信息更深层次的需要。 以我国医药流通行业为 用数据库技术的应用研究
查先进《信息分析》复习题
第一章绪论1.简述信息分析的内涵和特点答：内涵：1)信息分析必须建立在用户及其特定的信息需求基础上。
2)信息分析必须占有大量的原生信息为前提。
3)信息分析是一种信息深加工活动。
4)广泛采用现代化的信息技术手段和科学的信息分析方法是成功地进行信息分析的重要保证。
5)完整的信息分析时一个系列化的智力活动过程。
特点：1)针对性2)系统性3)科学性4)近似性5)局限性2.举例说明信息分析的任务和作用答：任务：运用科学的理论、方法和手段，在对大量甚至海量（通常是零散且杂乱无章）的信息进行搜集、加工整理和价值评价的基础上，透过由各种关系织构而成的错综复杂的表面现象，把握其内容本质，提炼出有价值的情报，为管理、决策等活动服务。
作用：1)发现规律性东西，为科学决策服务2)寻找和把握科技发展机会，为R&D（研究与开发）服务（反求工程）3)为市场开拓服务。
如帮助企业获得竞争优势，以及有利的市场地位。
3.论述信息分析方法的体系及其演变答：体系：定性分析法；半定量分析方法；定量分析方法演变：（1）计算机辅助信息分析：①机助数据处理阶段；②系统支持阶段；③人工智能阶段（2）基于数据仓库的数据分析方法（3）基于数据挖掘和知识发现的信息分析方法（4）其他方法4.试论信息分析的产生和发展趋势答：信息分析的生产：信息分析是信息工作的重要组成部分，它的产生首先体现于科技领域，是科技、经济和信息工作发展到一定阶段的产物。
1)信息生产与利用矛盾日益突出2)科技领域尤其如此信息分析的发展概况:16页（1）国内概况1956～1966年的产生和初步发展时期1966～1976年的停滞时期1976～1992年的恢复和重新发展时期1992年以后的发展新时期第一，在服务目的上，从作为科学研究的前期工作转向直接参与科学决策、研究与开发、市场开拓活动，成为现代科学决策、研究与开发、市场开拓活动的首要环节。
第二，在服务的内容范围上，从单纯的科技领域的信息服务转向科技、经济、社会等广泛领域的信息服务，从简单的“发生了什么事”的情况研究发展到“应该怎么办”的综合性的对策研究和面向宏观决策的战略研究，从以传播国外科技信息为主转向国内与国外信息分析相结合，特别是注重国内外信息的分析和比较研究。
基于数据仓库的数据挖掘技术研究
４模 式 的 评 估 与 表 示 根 据 某 种 兴 趣 度 璧 ， 别 表 示 知 识 的 真 正 ） 识
—
—
聚 类 。将 相 似 的数 据 置 于 一 类 ． 目的 在 于 描 述 数 据 的 共 同 特
有趣 的模式； 使用可视化 和知识表 示技术， 向用户提供挖掘的知识。
２数 据 挖 掘 ． ２１数 据挖 掘过 程 ． 数 据 挖 掘 的 一 般过 程 如 图 １ 示 ： 所 圈 ２ 数 据 挖 掘 系统 结构 图
柚 摩 ●●● 摩 ■ 孟 知哦
．
（ 数据采集与 处理 根据数据挖掘 的 目 从 数据仓库 中选取相 １ １ 标， 关 的数据集 合， 并对其进行数据一致 性和数据完接性 的检查 。 １清 理 与 集 成 根 据 用 户 的 数 据 挖 掘 请 求 。 除 噪声 或 不 一 致 数 ） 消 （） ２知识库 主要用于数据挖掘和知识评价 。 利用知识库中提供 的 据， 组合多种数据源数据， 提取相关数据， 形成数据仓库或数据库； 有关知识， 可以指导数据 挖掘 过程中的搜索操作， 以及评价挖掘所得 的 这 也 的 ２ ）选择与变换 从数据 仓库或数据库 中检索 与分析 与任务相关 结 果 数据 （ 些 数 据 可 以 是 概 念 ， 可 以是 规 则 或模 式） 兴趣 度 。 （） ３数据挖掘 主要是对数据仓库 中提取的有关数据进行聚类 、 估 的数据， 通过汇总或 聚集 等操作将数据变换或统一成适合挖掘 的形式： 值、 分类 、 预言、 关联 和描述 等分析处理。 ３数据挖掘 使用挖掘算法提取数据模式： ）
从 以 上 过 程 可 以看 出， 可 以把 数 据挖 掘 视 为 数 据 库 中 知 识 发 现 也
用户研究方法
用户研究方法
用户研究是产品设计和开发过程中至关重要的一环，通过深入了解用户的需求、行为和偏好，可以帮助设计师和开发人员更好地理解用户，从而设计出更符合用户需求的产品。
本文将介绍几种常见的用户研究方法，帮助您更好地了解用户，提升产品设计的质量。
首先，访谈是一种常见的用户研究方法。
通过与用户进行面对面的访谈，可以
深入了解用户的需求、痛点和使用习惯。
在访谈过程中，可以提出针对性的问题，了解用户的真实想法和感受，从而为产品设计提供有力的参考。
其次，观察是另一种重要的用户研究方法。
通过观察用户在使用产品时的行为
和反应，可以发现用户的真实需求和使用习惯。
观察可以通过实地走访、用户测试或者数据分析来进行，这些观察结果能够为产品设计提供直观的参考。
另外，问卷调查也是一种常用的用户研究方法。
通过设计问卷并邀请用户填写，可以收集大量用户的反馈和意见。
问卷调查能够帮助收集用户群体的整体意见，为产品设计提供全面的参考。
最后，原型测试是一种非常有效的用户研究方法。
设计师可以制作产品的原型，并邀请用户进行测试和反馈。
通过原型测试，设计师可以及时发现产品的问题和不足，并进行相应的改进，从而提升产品的用户体验和满意度。
综上所述，用户研究是产品设计和开发过程中不可或缺的一环，而不同的用户
研究方法可以为设计师和开发人员提供不同层面的用户信息和反馈。
通过访谈、观察、问卷调查和原型测试等方法，可以帮助您更好地了解用户，从而设计出更符合用户需求的产品。
希望本文介绍的用户研究方法能够对您有所帮助，提升产品设计的质量和用户满意度。
用户研究方法
用户研究方法用户研究是指通过对用户进行调查、观察和分析，以了解用户的需求、行为和偏好，从而指导产品设计和改进。
在当今竞争激烈的市场环境下，了解用户需求对于产品的成功至关重要。
因此，选择合适的用户研究方法显得尤为重要。
首先，定性研究是一种常用的用户研究方法。
通过访谈、焦点小组讨论和观察等方式，收集用户的意见、想法和行为，以深入了解用户的需求和偏好。
定性研究能够为产品设计提供深入的洞察，帮助产品团队更好地理解用户，发现用户的痛点和需求。
同时，定性研究也可以帮助产品团队发现用户在使用产品时的行为模式和习惯，为产品的功能设计和用户体验优化提供参考。
其次，定量研究也是一种重要的用户研究方法。
通过问卷调查、统计分析和数据挖掘等手段，收集大量用户数据，以量化的方式了解用户的行为和偏好。
定量研究能够为产品团队提供客观的数据支持，帮助他们更好地了解用户群体的整体特征和趋势。
同时，定量研究也可以帮助产品团队进行用户群体的细分和定位，为产品的市场推广和定价策略提供依据。
除了定性研究和定量研究外，用户体验研究也是一种重要的用户研究方法。
通过用户测试、原型测试和眼动追踪等方式，收集用户在使用产品时的实时反馈和行为数据，以评估产品的易用性和用户体验。
用户体验研究能够帮助产品团队发现产品在使用过程中存在的问题和障碍，为产品的改进和优化提供方向。
同时，用户体验研究也可以帮助产品团队了解用户对产品的情感和态度，为产品的品牌建设和用户忠诚度提升提供支持。
综上所述，用户研究是产品设计和改进的重要基础，选择合适的用户研究方法能够为产品团队提供深入的用户洞察和客观的数据支持，帮助他们更好地理解用户需求，优化产品设计，提升用户体验，从而赢得市场竞争优势。
因此，产品团队应根据具体的产品特点和研究目的，选择合适的用户研究方法，并结合定性研究、定量研究和用户体验研究等多种方法，全面深入地了解用户，为产品的成功打下坚实的基础。
数据仓库中的多维数据表示与查询研究
数据仓库中的多维数据表示与查询研究随着信息技术的飞速发展，人们可以轻松地获取到大量的数据。
而数据仓库的出现使得这些数据可以被有效地组织和分析，为决策提供有力的支持。
在数据仓库中，多维数据表示与查询是关键的研究领域之一。
本文将探讨多维数据表示与查询的概念、方法以及发展趋势，以期提供更好的数据分析工具和决策支持系统。
一、多维数据表示1.概念和特点在数据仓库中，多维数据表示是将复杂的业务数据以多个维度进行组织和展示的方法。
它能够将数据按照时间、地域、产品、销售渠道等不同维度进行分类和分析，从而呈现出业务数据的全貌和趋势。
多维数据表示具有以下特点：（1）维度：多维数据表示采用多个维度来描述业务数据，每个维度代表一种属性或者特征，如时间、地域、产品等。
（2）度量：度量是指需要分析的具体指标或者数值，如销售额、利润等。
（3）层次：多维数据可以根据不同的层次进行展示，用户可以根据需要进行细致或者粗略的数据分析。
2.多维数据表示方法为了实现多维数据的表示，人们提出了多种方法，其中最常用的方法为星型模型、雪花模型和星座模型。
星型模型是最基本的模型，它采用一个中心事实表与多个维度表之间的关联关系。
中心事实表存放着度量值和与之相关的主键，而维度表存放着维度数据，如时间、地域、产品等。
这种模型的优点是简单易用，便于理解和查询。
但它的缺点是对维度表的冗余数据较多，造成了数据冗余和存储浪费。
雪花模型是在星型模型的基础上进行优化改进的一种模型。
它通过将维度表进行规范化，消除了冗余数据，减少了存储空间的占用。
但同时也增加了查询的复杂度。
星座模型是星型模型和雪花模型的综合体，它继承了星型模型的简单易用和雪花模型的存储优化。
在星座模型中，每个维度表是尽可能规范化的，同时还保留了少量的冗余数据，提高了查询效率。
3.多维数据的表示工具为了方便进行多维数据的表示和查询，各种数据分析工具和可视化工具得到了广泛的应用。
这些工具可以帮助用户快速建立数据模型、查询和分析多维数据，提供直观的可视化呈现。
基于用户群的数据仓库性能研究
万亿的数量级这么大量数据 的存储管理和访 问是个 非常复杂的问题 数据仓 库的底层存储可 以使用传 统 的关 系数据 库管 理 系统 ， 由于传 统 的关系数 据库 但
管理 系统是 面 向 日常事 务 处理 的 ， 因此 ， 统 的 主要 系 部分 不得不 花在 事 务管 理 与故 障排 除 上 。将 关 系数
ｅｅｔｅ ｎ ￣ ｎ ｐｏｅｄｔ ｗｒｈｕｅｐｒ ｒａｃ Ｔ ｅｅａｐ ａｈｓ ｍ ｅｈｉ ｅ ，ｌｂ ｋｎｆ ａ ｐ ｖｔ ｓ ｅ ｆ ｃｖｌ ｅｌ ￣ａｄｉ ｒｖ ａ ａ ｏｓ ｅ ｏ ｎｅ ｈｓ ｐ ｒ ｃｅ ｔ ｃｎ ｕｓ￣ｌ ｅｔ ｅ ｒ ｘｍ ｌ ｂ ｏｅｄ— ｉ ｙ ｍｎ ｍ ａ ｅ ｆｍ ｏ ａ ｔ ｑ ｔ ａ ｏ ｅ ｔ ｅ ｈ
维普资讯
２０ ０２年第 ２ 期 文 章 编 号 ：０６２７ （０２ ０４０６０ １０－４５ ２０ ）２）１－４
算 机 与 现 代 化 ＤＵ Ｎ ＳＡ ￣ Ｙ Ｘ６ Ｄ Ｉ Ｕ Ｕ ＬＮ Ａ Ｈ Ａ ，
总第 ７ 期 ８
基 于 用户 群 的数 据 仓 库 性 能研 究
收稿 日期 ：０ １ ９ｏ ２０ ． ． ０ ２ 作者简 介： 王文彬 （９５ ）男 ． １ ． ． 湖北仙桃人 ． ７ 中国地质 大学信息工程学 院硕 士研 究生 ． 究方向 ： 研 网络数据库 、 数据仓库 ：
数据仓库的用户权限管理机制
数据仓库的用户权限管理机制数据仓库的用户权限管理机制数据仓库是一个用于集中存储和管理企业各种数据的系统，它为企业提供了一个统一的数据视图，以支持决策制定和业务分析等工作。
然而，由于数据仓库中包含着大量的敏感数据，例如客户信息、销售数据等，因此如何有效地管理用户的权限成为了数据仓库管理中的重要问题。
数据仓库的用户权限管理机制是为了确保只有授权用户可以访问和操作数据仓库中的数据，从而保护敏感数据的安全性和隐私性。
下面将介绍几种常见的用户权限管理机制。
第一种是基于角色的权限管理机制。
在这种机制中，数据仓库管理员会根据用户的职责和工作需要，将其分配到相应的角色中。
每个角色都定义了一组访问权限，包括读取、写入、修改和删除等操作。
当用户被分配到某个角色后，即可拥有该角色所定义的权限。
这种机制可以大大简化权限管理的复杂性，而不用为每个用户单独设置权限。
第二种是基于用户的权限管理机制。
与基于角色的机制不同，基于用户的机制是直接将权限赋予特定的用户，而不是通过角色的方式。
这种机制在一些特殊情况下比较适用，例如某些高级管理员或特定的数据分析师可能需要特殊的访问权限。
第三种是基于数据的权限管理机制。
在数据仓库中，不同的数据可能具有不同的敏感程度和访问限制。
因此，基于数据的权限管理机制可以根据数据的分类和安全级别来设置不同的访问权限。
例如，某些敏感的财务数据只允许高级管理人员访问，而一些公开的销售数据可以被所有员工查阅。
除了上述几种常见的用户权限管理机制，数据仓库管理人员还可以根据特定的需求和安全要求来设计和实施其他自定义的权限管理机制。
例如，可以设置访问时间的限制，只允许在工作时间段内访问数据仓库；还可以设置访问日志，对用户的访问行为进行跟踪和记录，以便发现异常和追溯责任。
在实施用户权限管理机制时，数据仓库管理人员应该制定明确的权限策略，并及时更新和调整权限设置，以应对企业内外环境的变化。
同时，还应加强对用户权限的审计和监控，确保权限的合理使用和滥用的及时发现和处理。
基于大数据分析的用户行为模型研究
基于大数据分析的用户行为模型研究随着互联网的飞速发展，数据量呈指数级增长，大数据已经成为了传统企业转型的必经阶段。
同时，互联网企业也在不断引进大数据技术，以帮助其了解用户需求、提升用户体验等。
而用户行为模型的研究正是基于大数据分析而展开的。
本文将从什么是用户行为模型、基于大数据的用户行为模型研究现状、用户行为模型研究的应用价值等方面进行探讨。
一、什么是用户行为模型用户行为模型是指利用数据技术和用户行为理论生成的用户行为数据模型，主要用于预测用户的行为、分析用户需求以及提高产品的使用体验等。
用户行为模型一般包括用户特征、用户行为轨迹、用户生命周期、用户兴趣爱好等方面的内容。
二、基于大数据的用户行为模型研究现状1. 数据来源用户行为模型的研究必须依赖大量的数据，而这些数据通常来自于一些数据中心、数据仓库、用户日志、社交网络等。
这些数据可以通过一些数据挖掘、机器学习等算法技术进行分析和预测。
2. 数据处理针对这些海量数据，传统的数据管理系统已经无法胜任，因此需要借助于云计算、分布式存储等技术对数据进行处理。
在此基础上，大数据平台可以通过各种算法对数据进行分析和挖掘，构建用户行为模型。
3. 用户画像用户行为模型的研究离不开用户画像的构建。
要想深入了解用户需求和行为，需要从用户的基本信息、行为数据、社交网络等多个维度进行分析和建模，构建出多维、深度的用户画像。
通过用户画像的构建，可以更好地分析用户行为和用户需求，从而提供更好的产品和服务。
三、用户行为模型研究的应用价值1. 优化用户体验通过对用户行为数据的分析，可以了解到用户在使用产品过程中遇到的瓶颈，及时进行优化，提高用户体验。
2. 识别用户需求用户行为模型研究可以从多个角度分析用户需求，并通过数据分析得出用户潜在需求，为产品的创新提供支持。
3. 提高用户忠诚度通过建立深度、细致的用户画像，可以为用户提供个性化的产品和服务，增强用户黏性，提高用户忠诚度。
SAS 数据仓库方法论
SAS 数据仓库方法论引言在当今信息爆炸的时代，数据成为了企业最宝贵的资产之一。
而为了更好地管理和利用数据，数据仓库的建设变得越来越重要。
SAS数据仓库方法论提供了一套完整的解决方案，帮助企业构建高效可靠的数据仓库系统，并实现数据的整合、分析和挖掘。
本文将介绍SAS数据仓库方法论的基本原理及实施步骤，旨在帮助读者理解和应用SAS 数据仓库方法论。
什么是数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。
它是数据分析和挖掘的基础，主要用于存储和管理企业各种数据，如客户数据、销售数据、财务数据等。
数据仓库通常采用多层次、多维度的模型，以便于用户进行复杂的数据分析和查询。
SAS数据仓库方法论的基本原理SAS数据仓库方法论的基本原理包括：1. 面向主题的数据建模SAS数据仓库方法论强调将数据按照主题进行建模，以便于用户根据主题进行数据分析和挖掘。
通过主题建模，可以将企业各种数据整合在一起，并提供一致性的数据展现方式。
2. 分层架构的数据模型SAS数据仓库方法论采用分层架构的数据模型，将数据仓库划分为不同的层次，如原子层、集成层、应用层等。
这样的架构可以使数据仓库更加灵活和可扩展。
3. 数据集成和清洗SAS数据仓库方法论注重数据的集成和清洗工作。
在数据集成过程中，需要将来自不同数据源的数据进行整合，然后进行数据清洗，以确保数据质量和一致性。
4. 元数据管理元数据是描述和管理数据的数据，对于一个复杂的数据仓库系统来说，元数据管理非常重要。
SAS数据仓库方法论提供了一套完整的元数据管理方案，用于管理数据的定义、结构、关系等。
5. 数据仓库的维护和优化数据仓库的维护和优化是数据仓库建设过程中的重要环节。
SAS数据仓库方法论提供了一系列管理和优化工具，帮助用户监控数据仓库的运行状态，并对其进行优化和调整。
SAS数据仓库方法论的实施步骤实施SAS数据仓库方法论一般包括以下步骤：1. 确定业务需求和目标在开始数据仓库建设之前，需要明确业务需求和目标。
用户研究的五种基本工具
用户研究的五种基本工具用户研究是一项非常重要的任务，因为它可以帮助企业了解用户的需求和偏好，为产品的设计和开发提供有价值的参考。
在进行用户研究时，有五种基本工具，分别是用户访谈、焦点小组讨论、问卷调查、用户测试和数据分析。
1. 用户访谈用户访谈是用户研究中最常用的一种工具，它可以帮助研究人员深入了解用户的需求、疑虑和期望，以及他们在使用产品时的体验和问题。
在进行用户访谈时，研究人员需要根据用户的需求和目标进行提问，并关注用户的回答和表达方式。
这种工具需要耐心和技巧，并且需要根据实际情况进行灵活的调整和改进。
2. 焦点小组讨论焦点小组讨论是一种结合了多个用户意见和看法的用户研究工具。
在进行焦点小组讨论时，研究人员将一组具有相似需求和使用场景的用户聚集在一起，通过自由讨论的方式来了解他们对产品的看法和建议。
焦点小组讨论具有互动性和开放性的特点，可以让用户自由表达意见和思想，帮助研究人员获取更加深入和全面的用户洞察。
3. 问卷调查问卷调查是一种收集大量用户数据的用户研究工具，可以帮助研究人员了解用户的体验和看法。
在进行问卷调查时，研究人员可以选择面对面质询、在线问卷或者电子邮件调查等方式，根据问题的类型和目标选择不同的问答形式，并通过合理设计问题的方式来获取用户的反馈。
问卷调查能够有效缩短研究周期，收集大量数据，并使研究人员可以进行数据分析，提炼有价值的结论。
4. 用户测试用户测试是基于用户体验设计的一种用户研究工具，通过真实场景的模拟测试来了解用户使用产品时可能出现的问题和优化建议。
在进行用户测试时，研究人员需要制定测试计划和测试场景，并对用户进行指引和观察，在测试过程中记录和分析用户的表现和反馈。
通过用户测试，研究人员可以直接了解用户的反应和行为，并根据实验结果和数据做出优化设计和改进决策。
5. 数据分析数据分析是通过统计、计算和机器学习等技术对大量用户数据进行挖掘和分析的用户研究工具。
在进行数据分析时，研究人员需要利用数据仓库和数据仪表板等工具，进行数据的收集、清洗、整理和分析，并从数据中寻找规律性和关联性，分析用户的行为、趋势和习惯。
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骤 Ｓ １ 、 Ｓ ２直 到 剩 余 的 对 端号 码 所得 的 总分 数 不 超 过 ８ ９ ０分 。
⑧ 从 剩余 的 室 分基 站 Ａ 所 对应 的对 端 号 码 中 ，提 取 拨 打
人 数 超 过 基 站 Ａ 归属 用 户人 数 １ ０ ％的 对 端 号 码 ． 确 定 为 室 分
户。 笔者发现此种方法并不准确 ， 会 把 经 常在 该 网络 基 站 下 面
通话 但 是 居 住 在 该 小 区 附近 的 用 户 归 为该 小 区用 户 ，造 成 误
每 月呼 叫 比 率 为 ６ Ｏ ％￣ ２ ／ １ ２ ＝ １ ０ ％。 一 次 提 取 多 月数 据 比例 一
定大于 １ ０ ％
从 小 区 归属 用 户 的 通话 信 息 中， 筛 选 出具 有 小 区 内部 属
性 的 电话 。 再 通过 该 内部 属 性 电话 的 通 话 记 录 ． 从 所 述 归属 用 户 中 筛选 出该 小 区 用户 。
如 果 网络 基 站 Ｄ所 对 应 的 小 区 内部 电话 （ 通 过 步 骤 四 方
① 从 中剔 除外 地号 码 （ 基站 Ａ所在 市之 外 的地 区） 和
１ ０ ０ ８ ６ 、 １ １ ４等 公 用 号 码 。
② 从 中剔除本地的公用 电话 ， 如求助热线 电话等 ， 具体做
次 数 在 一 个 月 内超 过 ３次的 。 确 定 为也 是 小 区 Ｂ 的居 民 （ 如 此 可 以 确 定 更 多 的 小 区居 民 ） 。
（ ２ ） 列 出一 个 月 内网络 基 站 Ａ 的 所有 的 归属 用 户 的 通 话
信 息 中 出现 过 的 对 端 号 码 ．并 统 计 每 个对 端号 码 的 出现 次数 以及 拨 打 人 数 占比 。 从 中筛 选 出小 区 内部 电话 。 小 区 内部 电话 指 小 区的 物 业 电话 等 。
具 体 实施 方 法 ：
至此 ．通 过 数 据仓 库找 到 小 区 内部 电话 从 而 确 定 用 户 所
归属 小 区 的 流程 结 束
３ 结 语
本发 明 弥 补 了现 有 的 通 过 基 站 只 能 粗 略 的 判 定 该 用户 在
该 小 区 附 近 ．会 把 在 该基 站 下 面 通 话 但 是 只 是 居 住 在 附近 不 是 该 小 区 的 用 户 归 到该 小 区 。 可 以 更 精 准 的 判 断 同一 小 区 归
差。 网络 基 站 与 小 区 并 非 一 一 对应 关 系 。 当 上述 网络 基 站 覆 盖
（ ３ ） 确 定 某 些 小 区 内部 电 话 所 归 属 的 小 区 。
该 小 区 以及 其 周 边 区域 时 ． 上 述 方 法 势 必 会把 经 常 在 该 网络
基 站 下面通话但 是居住 在 该小 区附近 的用 户归 为该小 区用
基 于数据仓库查找 某一小区用户的方法研究
张竞贤 （ 河北移 动保定分公司， ０ ７ １ ０ ０ ０ ）
【 摘 要 】 随着大数据 的应 用， 如何使用运营商海量 的数据 ， 查找 出某 一住宅小区用户亟待解决。笔者研 究了一种基于数据仓库识别 同－ －Ｊ Ｊ ￣ 区
用户的方法， 能 够 以 比较 高 的 正确 率精 确 定 位 某 － ／ ］ ＼ 区用 户 ， 从 而 为 电信 行 业 的 精 细 化 营 销 提 供 了 数据 支撑 。
小 区 Ｂ 的 内部 电话 有 过 通 话 记 录 的 可 确 定 为 小 区 Ｂ 的居 民 。
（ ６） 确 定 小 区 Ｂ 的 另一 部 分 居 民。
挑 选 一 个 已 确 定 为 小 区 Ｂ 的 居 民 Ｐ． 小 区 Ｂ 的 室 分 基 站
和 附近 的 网络 基 站 的 归属 用 户 中 ．在 非 上 班 时 间 与 Ｐ的 通 话
【 关键词 】 小区用户； 数据仓库 【 中圈分类号 】 Ｔ Ｐ ３ １ １ ． １ ３ 【 文献标识码 】 Ａ 【 文章编 号 】 １ ０ ０ ６ — ４ ２ ２ ２ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ７ — ０ ０ ７ ７ 一 Ｏ ｌ
１ 引 言
通 信 运 营 商在 一 个 小 区新铺 设 了宽 带 ．如 果 能 从 数 据 仓
（ １ ） 从 数 据仓 库 中提 取 该 小 区的 所 有 室分 基 站 Ａ（ 室 分 基 站的 信 号 覆 盖 范 围 为一 栋 楼 大 小 ） 的 所有 归属 用 户 的通 话信 息。 把 这 些 室 分基 站 看成 一 个 整 体 ， 选 择 室分 是 因为 室分 基 站
下通 话 的 可确 定 为 是 该 小 区用 户 。
０ ％ 出于 下述 调 查 ： 某 市 小 区 话或 者短 信 营销 ． 势 必 能取 得 更好 的 营销 效 果 。目前 将 经 常利 基 站 Ａ 所对 应 的 小 区 内部 电话 。１ 入 住 率 平 均 为 ６ ０ ％． 每 年 户 均拔 打 小 区属 性 电话 ２次 以上 ， 故 用 该 小 区 附 近 的 网 络 基 站 进 行 通 话 的 用 户 判 定 为 该 小 区 用
法ｉ ｉ 获 得 ）与 小 区 Ｂ的 内部 电话 有 重 叠 ，则 确 定 网络 基 站 Ｄ
为 小 区 Ｂ附 近 的 网络 基 站
（ ５） 确 定 小 区 Ｂ 的一 部 分 居 民 。
小 区 Ｂ的 室分 基 站 和 附 近 的 网络 基 站 的 归属 用 户 中 ， 与
２ ． ２ 具 体解 决 方案
户． 造成误差。
由 于 我 们 可 以 知 道 室 分 基 站 Ａ 所 在 的 小 区 为 Ｂ，则 网络
基 站 Ａ 所 对 应 的 小 区 内部 电话 为 小 区 Ｂ 的 内部 电话 （ 一 个 或
多个 ） ２ 解 决方案
２ ． １ 解 决 方案概 述