基于OLAP的多维数据挖掘在汽轮机监测中的应用
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
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大数据OLAP技术可以提供多 维度的数据分析，帮助用户 深入了解数据的内在联系和 规律。
云端OLAP
01
云端OLAP技术将OLAP服务部署在云端，为用户提供灵活、可伸缩的数据分析 服务。
02
云端OLAP技术可以利用云计算的优势，实现快速部署、自动扩缩容和按需付 费等特性，降低用户的IT成本。
03
云端OLAP技术可以支持多用户同时访问和操作，提高数据分析的效率和协作 性。
雪花模型
维度表之间存在层级关系，数据结构 复杂，适用于数据量较大的情况。
多维数据的存储
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上，提高存储容量和查询效率。
压缩存储
对数据进行压缩，减少存储空间占用，但会增加查询时的解压缩开销。
多维数据的查询
MDX查询语言
用于查询多维数据的专用语言，功能强大且灵活。
SQL查询
数据挖掘利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现有价值的模式和规律，为企业提供新的商业 机会和竞争优势。
06
OLAP技术的发展趋势
实时OLAP
01
实时OLAP技术能够提供实时 的数据分析和查询，满足用户 对数据实时性的需求。
02
实时OLAP技术通过采用高性 能的数据存储和查询技术，如 列式存储、分布式计算等，提 高了数据查询的响应速度。
OLAP技术通过多维数据分析模型， 提供交互式的查询、报表、仪表板 等功能，使得用户能够从多个角度 分析数据，获得深入的业务洞察。
决策支持系统
决策支持系统（DSS）是利用数据仓库和OLAP技术，为决策者提供数据 分析和决策建议的系统。
DSS通过整合企业内外部数据，提供多维度的数据分析工具，帮助决策者 了解业务状况、预测未来趋势，从而做出科学、合理的决策。
《计算机审计》模拟试题及答案
《审计软件介绍》模拟笔试题一、填空题（4分）1．人们对数据的存储和管理大致经历了人工管理文件系统数据库系统三个阶段。
2．数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。
3．按照应用领域的不同，审计软件可以分为通用审计软件和专用审计软件。
二、单项选择题（16分）1．下列陈述中，属于面向数据的计算机审计主要内容的有（）a（A）对数据文件进行查询和分析（B）对信息系统主管进行离任审计（C）检查防病毒软件安装情况（D）对安全防护系统进行检查2．大量的数据用（）的形式来表示，是计算机数据处理的一个显著特点。
b（A）光盘（B）代码（C）纸性介质（D）软盘3．在关系数据模型中，实体以及实体间的联系是通过（）来描述的。
a（A）关系（B）键值（C）属性（D）元组4．下列运算（操作）中，属于传统的集合运算（操作）的有（）a（A）差（B）连接（C）选择（D）投影5．下列数据库管理系统中，属于关系型数据库管理系统的有（）a（A）Informix（B）IMS（C）文本文件（D）Microsoft Excel6．在关系模型的特点中，所谓“关系必须是规范化的关系”，是指关系模型必须至少满足（）a（A）1NF（B）2NF（C）3NF （D）BCNF7．下列工具中，属于数据库设计中可视化的规范化辅助设计软件的有（）c（A）Microsoft Access 2000 （B）Power Builder（C）Oracle Designer 2000 （D）Visual Basic 68．数据字典的最小组成单位是（）a（A）数据项（B）数据结构（C）数据流（D）数据存储9．将局部E-R模型集成为全局E-R模型的时候，可能会存在的冲突有（）a（A）属性冲突, （B）实体冲突（C）联系冲突（D）以上都不对10．为了保证源系统和目标系统对接口中传输的信息不产生歧义，要求接口语法所产生的语言（）a（A）没有二义性（B）采用形式化语言（C）采用自然语言（D）保持独立11．审计接口一般包括两方面的内容，一是信息传输的格式和规范，二是完成传输作业的（）b（A）参数（B）程序（C）范围（D）字符集12．审计接口的“前处理器”通常是指传输层的（）部分。
基于数据仓库、OLAP和数据挖掘的智能决策支持系统研究
务， 辅助决策人 员作出决策判断。
库、 模 型库 、 方法库 、 知识库 ） 结构 ， 直到现 在 ， 人们把数据 仓
库、 Ｏ Ｌ Ａ Ｐ 技术引进 到决策 支持系统中， 可 以说， 决策支持系统正
一
步 步走 向完善。 而０ Ｌ Ａ Ｐ 和数据挖 掘是密不可分的， 我们把数
６ 基于数据仓库、 ＯＬ Ａ Ｐ 和数据挖掘的决策支持系统
数据仓 库和０ Ｌ Ａ Ｐ 技术 的发展为决 策支 持系统注 入了新的 活 力， 而Ｏ Ｌ Ａ Ｐ 与数 据挖 掘 的有 机 融合更是 决策支 持系统 的一
技 术主要基于数据仓库执行。
（ 下转第１ ５ ４ 页）
・
医学科技
数字融合媒体处理器集拼接 与融合于 一身， 可以提 供强大 （ １ ） 可 以显示大分 辨 率 的图像 ； （ ２ ） 可 以显 示一 幅完 整 的画
块） 、 ｔ ｕ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ／ ｐ ｉ ｖ ｏ ｔ（ 旋转／ 转轴、 ｄ ｒ ｉ ｌ ｌ （ 钻 取） 。
４ 数据挖掘
含在 其中的、 人们事先不知道 的但 又可能有用的信息和知识 。
图１基于数据仓库、 该部分提供了一个用户与机器交互的一个平台。 首先， 该部
． １人机交 互接 口 数据挖掘 的任务是从大 量数据中发现有用的数据 ， 提取隐 ６
・
实验研 究
基于数据仓库 、 ＯＬ ＡＰ 和数据 挖 掘 的智能决策支持系统研究
马春艳 曲伟峰 化松收（ 辽 宁轻工职业学院， 辽宁 大 连 １ １ ６ １ ０ ０ ）
摘 要： 介绍 了 数 据仓库 ０ Ｌ Ａ Ｐ 和数 据挖 掘技 术 ， 阐述 了 传统 决 策支持 系统 与数据 仓库 ０ Ｌ Ａ Ｐ 和 数据 挖掘 技 术相 结合 的新型 智能决 策支持
2022年东北电力大学计算机应用技术专业《数据库概论》科目期末试卷B(有答案)
2022年东北电力大学计算机应用技术专业《数据库概论》科目期末试卷B（有答案）一、填空题1、事务故障、系统故障的恢复是由______完成的，介质故障是由______完成的。
2、SQL语言的数据定义功能包括______、______、______和______。
3、设某数据库中有作者表（作者号，城市）和出版商表（出版商号，城市），请补全如下查询语句，使该查询语句能查询作者和出版商所在的全部不重复的城市。
SELECT城市FROM作者表_____SELECT城市FROM出版商表；4、关系系统的查询优化既是关系数据库管理系统实现的关键技术，又是关系系统的优点。
因为，用户只要提出______，不必指出 ______。
5、采用关系模型的逻辑结构设计的任务是将E-R图转换成一组______，并进行______处理。
6、对于非规范化的模式，经过转变为1NF，______，将1NF经过转变为2NF，______，将2NF经过转变为3NF______。
7、如果多个事务依次执行，则称事务是执行______；如果利用分时的方法，同时处理多个事务，则称事务是执行______。
8、数据库恢复是将数据库从______状态恢复到______的功能。
9、使某个事务永远处于等待状态，得不到执行的现象称为______。
有两个或两个以上的事务处于等待状态，每个事务都在等待其中另一个事务解除封锁，它才能继续下去，结果任何一个事务都无法执行，这种现象称为______。
10、设在SQL Server 2000环境下，对“销售数据库”进行的备份操作序列如下图所示。
①出现故障后，为尽可能减少数据丢失，需要利用备份数据进行恢复。
首先应该进行的恢复操作是恢复_____，第二个应该进行的恢复操作是恢复_____。
②假设这些备份操作均是在BK设备上完成的，并且该备份设备只用于这些备份操作，请补全下述恢复数据库完全备份的语句RESTORE_____FROM BKWITH FILE＝1，_____；二、判断题11、在SELECT语句中，需要对分组情况满足的条件进行判断时，应使用WHERE子句。
多维数据分析的数据挖掘方法与实现
多维数据分析的数据挖掘方法与实现随着互联网技术的不断发展，数据量的爆炸式增长以及数据种类和形式的多样化，传统的数据分析方法面临着巨大的挑战。
人们需要更加高效、智能化的数据分析方法来解决如何从海量数据中发现有用的信息、洞察趋势和规律的问题。
而此时，多维数据分析和数据挖掘的方法就成为了一种重要的解决方案。
一、什么是多维数据分析多维数据分析是一种能够从不同维度、角度对数据进行深入分析和洞察的方法。
它能够将海量数据进行分层次管理和分析，让人们能够以一种运用角度而不是搜索字符的方式来发现潜在的规律和行业趋势。
多维数据分析不再是简单的筛选和排序，而是将数据进行了一种维度的切片，使得数据能够在不同的角度和维度下展现出不同的特性和趋势，为人们提供了更加高效、精准和及时的数据支持。
二、多维数据分析的实现方法针对多维数据分析应用场景的不同，可以选择不同的数据分析方法。
目前比较常见的方法包括OLAP(联机分析处理)、数据挖掘、人工智能等。
1.OLAP(联机分析处理)OLAP(联机分析处理)是一种处理多维数据的技术。
将数据处理程序与数据库紧密集成，使得用户能够快速自由的对数据进行查询和分析。
用户可以通过图表、表格等方式来直观的展现数据，同时在查询数据时也不会对数据库造成太大的压力。
OLAP有一种叫做Rolap的实现方式，具体是应用一些基于存储的索引数据结构来增加分析效率。
2.数据挖掘数据挖掘是一种通过挖掘大量数据来发现其中规律、趋势的方法。
数据挖掘可以通过对数据进行聚类、分类、预测等操作来发现其中的信息和潜在的趋势。
此时，选择适当的算法和模型是十分重要的，比如k-means算法、朴素贝叶斯分类等。
3.人工智能人工智能是一种能够模拟人脑智慧的技术。
通过让计算机具有自主决策、学习、推理等能力，让计算机能够帮助人们更好的处理和分析大量的数据。
比如使用神经网络来进行数据分析，或者是通过机器学习来进行数据预测等。
三、多维数据分析的实践案例1.电商行业中的数据分析电商行业中的数据分析是很常见的应用场景。
2019上半年系统集成项目管理工程师真题与答案解析
全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试2019年上半年系统集成项目管理工程师上午试卷（参考答案）1、在信息传输模型中,()属于详码器A、压缩编码器B、量化器C、解调器D、TCP/IP网络【答案】C【解析】译码器：是编码器的逆变换设备，把信道上送来的信号（原始信息与噪声的叠加）转换成信宿能接受的信号，可包括解调器、译码器、数模转换器等。
2、不属于企业信息化应用系统（）A、供应链管理(SCM）B、企业资源规划(ERP）C、客户关系管理(CRM)D、面向服务的架构(SOA)【答案】D【解析】常识题目，面向服务的架构（SOA）是一个组件模型，它将应用程序的不同功能单元(称为服务)进行拆分，并通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。
不是应用系统。
3、关于信息资原描述,不正确的是()A、信息资源的利用具有同质性,相同信息在不同用户中体现相同的价值B、信息资源具有广泛性,人们对其检索和利用,不受时间空间、语言、地域和行业的制约C、信息资源具有流动性,通过信息网可以快速传输D、信息资源具有融合性特点,整合不同的信息资源,并分析和挖掘，可以得到比分散信息资源更高的价值【答案】A【解析】中级第二版教材P10：信息资源的利用具有很强的目标导向，不同的信息在不同的用户中体现不同的价值。
24、电子政务类型中,属于政府对公众的是()A、G2BB、G2EC、G2GD、G2C【答案】D【解析】政府对公众是G2C。
5、关于电子商务的描述,正确的是()A、团购网站、电话购物、网上书店属于现代电子商务概念。
B、某网站通过推广最新影讯信息及团购折扣活动促进影票销售,这种方式属于020模式。
C、某农产品在线交易网站,为某地区农产品公司和本地销售商提供线上交易和信息咨询等服务,这种方式属于C2C模式D、消费者之间通过个人二手物品在线交易平台进行交易,这种商务模式属于B2C 模式。
【答案】B【解析】答案A，参见中级第二版教材P69，电话购物是原始电子商务概念，不是现代电子商务概念。
基于数据驱动的船用燃气轮机推进系统健康状态评估
通过计算统计指标，如平均值、方差 、协方差等，对船用燃气轮机推进系 统的性能参数进行分析，评估其健康 状态。
基于机器学习的方法
分类算法
利用分类算法，如支持向量机、决策树、随机森林等，对船用燃气轮机推进系统的性能参数进行分类，评估其健 康状态。
聚类算法
利用聚类算法，如K-均值聚类、层次聚类等，对船用燃气轮机推进系统的性能参数进行聚类分析，评估其健康状 态。
数据融合
将多个传感器的数据进行融合，得到更全面、准确的数据。
数据质量评估与校验
数据质量评估
采用统计方法、机器学习算法等对数据质量进行评估，如数据的稳定性、可靠 性等。
数据校验
对采集到的数据进行校验，确保数据的准确性和完整性。同时，对数据进行备 份和恢复，防止数据丢失或损坏。
03
特征提取与模型构建
数据采集设备
包括温度传感器、压力传感器、振动 传感器等，以及数据采集卡和相应的 软件，实现对船用燃气轮机推进系统 运行数据的实时采集和处理。
数据预处理技术
数据清洗
对采集到的原始数据进行清洗，去除异常值和噪声数据，提高数 据质量。
数据变换
将原始数据进行变换，如归一化、标准化等，使数据具有可比性 和可分析性。
燃气轮机的主要组成部分包括燃烧室、压气机、涡轮机等，其工作原理是通过燃料 燃烧产生高温高压气体，推动涡轮机转动，从而产生动力。
燃气轮机在船舶领域的应用广泛，主要用于大型军舰、巡逻艇、渡轮等。
健康状态评估的重要性
船用燃气轮机推进系统是一个复杂、高 价值的设备，其运行状态直接影响到船 舶的安全和性能。
06
结论与展望
研究成果总结
建立了基于数据驱动的船用燃气轮机推进系统健康状态评 该方法利用传感器采集的实时数据，通过估数…据挖掘和模式识别技术，对船用燃气轮机推
数据挖掘技术在机组能效分析中应用
浅谈数据挖掘技术在机组能效分析中的应用（1.北京清大华康电子技术有限责任公司，北京 100083；2.华北电力大学（北京）控制与计算机工程学院，北京 102206）摘要：数据挖掘技术是一门跨学科的综合研究领域，集计算机机器学习、统计学、数据库管理、数据仓库、可视化、并行计算、决策支持为一体，利用数据库、数据仓库技术存储和管理数据，利用机器学习和统计方法分析数据。
在当前社会节能减排的大环境下，电力从业者利用数据挖掘技术对机组发电过程中所产生的各种数据进行深入的分析和研究，并以此来采取相关措施，可以更有效利用现有电力资源，优化整合大型发电设备，不断提高发电的可靠性和经济性。
本文将对数据挖掘技术在机组能效分析中的具体应用加以归纳和总结。
关键词：数据挖掘技术；能效测评；数据仓库；olap联机分析处理；决策树中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）23-0000-02伴随着中国经济的快速腾飞，各工业、企业、居民对电力的依赖性越来越强，电器设备及产品在日常工作与生活中随处可见。
据国际能源署在“全球能源展望报告”中预计：中国的电力需求将在2030年内，每年增长4.5%。
为了摆脱持续的电力紧缺局面，国家近年来对电力行业投入了高达数千亿的巨额资金，改造与新建了大批的发电厂与变电站，逐步缓解了用电紧张的局面。
但是随着用电负荷的节节攀升，对能源的依赖与消耗也飞速发展。
当前国家已经把节能减排作为调整经济结构、转变发展方式的重要抓手，加大了资金投入与责任考核，完善了政策机制与综合协调。
发改委在《关于进一步做好当前节能减排工作的紧急通知》中要求实施节能减排预警调控要科学、合理、有序，加强“十二五”规划研究，努力构建节能减排长效机制。
在日益紧张的供电需求压力和市场经济发展必然规律的驱使下，电力企业体制改革不断向纵深方向发展[1]。
目前，厂网分开，竞价上网的方式已在全国范围内进行推广。
2022年华南农业大学珠江学院计算机应用技术专业《数据库概论》科目期末试卷A(有答案)
2022年华南农业大学珠江学院计算机应用技术专业《数据库概论》科目期末试卷A（有答案）一、填空题1、若事务T对数据对象A加了S锁，则其他事务只能对数据A再加______，不能加______，直到事务T释放A上的锁。
2、在SELECT命令中，______子句用于选择满足给定条件的元组，使用______子句可按指定列的值分组，同时使用______子句可提取满足条件的组。
3、在SQL Server 2000中，某数据库用户User在此数据库中具有对T 表数据的查询和更改权限。
现要收回User对T表的数据更改权，下述是实现该功能的语句，请补全语句。
_____UPDATE ON T FROM User；4、某事务从账户A转出资金并向账户B转入资金，此操作要么全做，要么全不做，为了保证该操作的完整，需要利用到事务性质中的_____性。
5、在SQL Server 2000中，数据页的大小是8KB。
某数据库表有1000行数据，每行需要5000字节空间，则此数据库表需要占用的数据页数为_____页。
6、数据管理技术经历了______________、______________和______________3个阶段。
7、在SQL Server 2000中，新建了一个SQL Server身份验证模式的登录账户LOG，现希望LOG在数据库服务器上具有全部的操作权限，下述语句是为LOG授权的语句，请补全该语句。
EXEC sp_addsrvrolemember‘LOG’，_____；8、从外部视图到子模式的数据结构的转换是由______________实现；模式与子模式之间的映象是由______________实现；存储模式与数据物理组织之间的映象是由______________实现。
9、主题在数据仓库中由一系列实现。
一个主题之下表的划分可按______、______数据所属时间段进行划分，主题在数据仓库中可用______方式进行存储，如果主题存储量大，为了提高处理效率可采用______方式进行存储。
数据仓库中的多维数据挖掘方法研究
数据仓库中的多维数据挖掘方法研究随着信息技术的快速发展，企业纷纷将业务数据数字化管理。
然而，原始的数据往往庞大且散乱，如何有效地从中提取有用信息成为亟待解决的问题。
这时，数据仓库的出现为数据挖掘提供了更为便捷的途径。
在数据仓库中，多维数据挖掘技术得到广泛应用，本文将对这一领域进行探讨和总结。
一、数据仓库概述数据仓库是指企业将业务数据从生产数据库中提取，经过清洗、集成、转换等处理，将其整合为一个统一、标准的数据源，并存储在专门的数据仓库中。
其主要目的是支持企业决策和分析，为企业提供历史和当前的信息，支持分析和预测。
数据仓库通常采用星型或雪花型的结构，将事实表和维度表相结合，构成多维数据模型，方便基于维度的数据分析和查询。
二、多维数据挖掘概述多维数据挖掘是指在多维数据中寻找潜在的模式、关联和趋势的过程。
它包括多种技术，如关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等。
多维数据通常指由多个维度构成的数据集合，其中每一个维度表示一种属性，如地区、时间、产品等。
多维数据建模时通常采用数据立方体的方式，各个维度之间互相独立，构成一个包含聚合数据的数据立方体。
三、OLAP与数据挖掘OLAP（联机分析处理）是用来分析多维数据的一种技术和工具。
它的主要目的是支持在线分析和交互式查询，常用于数据仓库中的数据分析。
OLAP核心是多维数据模型，支持数据的多层次分析、钻取、切片、切块、旋转等操作。
虽然OLAP与数据挖掘领域有相交之处，但二者还是有区别的。
OLAP通常用来挖掘已知模式，而数据挖掘则是寻找未知模式。
OLAP侧重于数据的交互式分析和查询，而数据挖掘则强调的是自动化的挖掘过程。
四、多维数据挖掘方法1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是指在数据集中寻找频繁项集和关联规则的过程。
频繁项集是指在数据集中频繁出现的项集，关联规则是基于频繁项集从一个属性集合推导出其他属性集合的规则。
关联规则挖掘通常用于市场篮子分析、网络流量分析等领域。
2. 分类分类是指将数据集中的数据按照一定属性进行分类的过程。
商务智能复习题
一、选择题（本题共5道小题，每小题2分，共10分）1. 数据仓库是随着时间变化的，下面的描述不正确的是( C )。
A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容D. 数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合2. 有关数据仓库的开发特点，不正确的描述是( B )。
A. 数据仓库使用的需求在开发初期就要明确B. 数据仓库开发要从数据出发C. 数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发D. 在数据仓库环境中，并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活，且没有固定的模式3. 在有关数据仓库测试，下列说法不正确的是( D )。
A. 在完成数据仓库的实施过程中，需要对数据仓库进行各种测试。
测试工作中要包括单元测试和系统测试。
B. 当数据仓库的每个单独组件完成后，就需要对他们进行单元测试。
C. 系统的集成测试需要对数据仓库的所有组件进行大量的功能测试和回归测试。
D. 在测试之前没必要制定详细的测试计划。
4. 关于基本数据的元数据是指( D )。
A. 基本元数据与数据源、数据仓库、数据集市和应用程序等结构相关的信息B. 基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息C. 基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息D. 基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息6. 下面关于数据粒度的描述不正确的是( C )。
A. 粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别B. 数据越详细，粒度就越小，级别也就越高C. 数据综合度越高，粒度也就越大，级别也就越高D. 粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量6. 关于OLAP的特性，下面正确的是：( D )(1)快速性(2)可分析性(3)多维性(4)信息性(5)共享性A. (1) (2) (3)B. (2) (3) (4)C. (1) (2) (3) (4)D. (1) (2) (3) (4) (5)7. 关于OLAP和OLTP的区别描述，不正确的是：( C )A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据，它与OTAP应用程序不同。
在线分析处理OLAP在数据分析中的应用
在线分析处理OLAP在数据分析中的应用近年来，随着数据量的快速增长和复杂性的增加，数据分析在各行各业中的重要性不断凸显。
为了能够高效地进行数据分析，许多组织和企业开始采用在线分析处理（OLAP）技术。
本文将介绍OLAP的基本原理、主要功能以及在数据分析中的应用。
一、OLAP基本原理OLAP是一种基于多维数据模型的数据分析技术。
它以多维数据立方体为基础，将数据按照不同的维度进行组织和存储，使得用户可以方便地从不同的角度对数据进行分析和探索。
OLAP具有以下几个基本概念：1. 多维数据模型：OLAP使用多维数据模型来描述分析对象和分析结果。
多维数据模型以立方体为基础，将数据按照事实表和维度表进行组织，形成多维数据空间。
2. 维度和指标：维度是描述事实的属性，如时间、地理位置、产品等；指标是需要分析的事实数据，如销售额、访问量等。
OLAP通过对维度和指标的组合，形成多维数据立方体。
3. 切片和钻取：切片是指根据某个维度或者指标对数据进行筛选，只保留满足条件的数据；钻取是指根据需要，从总体数据中逐步细化到更详细的细节。
4. 聚集和计算：OLAP可以对多维数据进行聚集操作，从而实现对数据进行汇总和计算。
聚集操作可以提高数据分析的效率。
二、OLAP主要功能OLAP具有以下几个主要的功能，这些功能使得OLAP成为数据分析的有力工具：1. 多维数据分析：OLAP可以根据不同的维度对数据进行切片、钻取和旋转等操作，从而使用户可以从不同的角度对数据进行分析，发现数据中的规律和趋势。
2. 查询和报表功能：OLAP可以通过灵活的查询和报表工具，帮助用户快速获取需要的数据，并生成丰富的报表和图表，便于数据的可视化展示和沟通。
3. 高性能计算：由于OLAP采用了多维数据模型和聚集技术，可以对大规模数据进行高效的计算和分析，减少了数据查询和分析的时间消耗。
4. 数据挖掘和预测：OLAP可以结合数据挖掘和预测算法，从海量的数据中挖掘出有价值的信息和规律，为组织和企业的决策提供支持。
数据挖掘考试习题汇总
第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。
8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
第二章1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。
2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
因此，我们要求ETL 过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。
3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护。
4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。
粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多。
数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的应用与效果评估
数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的应用与效果评估在大数据时代，数据分析变得越来越重要，尤其是对于企业来说，良好的数据分析可以帮助企业发现潜在的商业机会、优化运营策略以及制定精确的业务决策。
数据仓库架构中的在线分析处理（OLAP）技术在大数据分析中发挥着重要的作用，并且在应用过程中取得了显著的效果。
首先，数据仓库架构中的OLAP技术能够提供实时、多维度的分析。
大数据时代的数据量巨大且复杂，传统的关系型数据库已经无法满足对这些数据进行高效分析的需求。
而OLAP技术通过对数据进行多维度的切片、透视、切块等操作，使得用户可以迅速地从各个角度深入分析数据。
这种多维分析的能力不仅能够帮助企业发现数据之间的潜在关联，还能够帮助企业进行趋势分析、模式识别等。
其次，数据仓库架构中的OLAP技术具有高度可扩展性。
在大数据分析中，数据量的增长速度极快，传统的数据库系统可能会面临存储容量不足、性能下降等问题。
而OLAP技术采用的多维数据存储结构以及预处理技术，使得数据的查询和分析可以在多个维度上进行，并且能够通过添加更多的服务器来实现系统的扩展。
这种高度可扩展性使得企业可以更好地应对日益增长的数据量，保证分析的准确性和效率。
此外，数据仓库架构中的OLAP技术能够提供自助式分析。
在传统的数据分析中，数据科学家或者分析师需要依赖技术团队提供的报表、图表等分析结果来支持业务决策。
而OLAP技术使得数据分析变得更加自主，用户可以通过可视化的界面进行数据的探索和分析，不再需要依赖专业知识。
这种自助式分析的能力不仅提高了业务用户的工作效率，还可以促进数据驱动决策的普及，推动企业的创新和发展。
当然，要评估数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的效果，需要综合考虑多方面的因素。
首先是数据的准确性和完整性。
大数据分析的结果直接依赖于输入的数据质量，如果数据质量不好，无论采用任何技术都不可能得到准确的结果。
因此，在应用OLAP技术之前，需要确保数据源的质量可靠，可以通过数据清洗、数据归一化等方法来提高数据的准确性和完整性。
多维数据挖掘与分析研究
多维数据挖掘与分析研究在当今数据化时代，数据积累迅猛，传统的数据分析方式已经无法满足需求。
多维数据挖掘成为了一种重要的方法。
它通过多角度、多维度分析数据，挖掘出其中的规律性和关联性，为决策提供有力的支持。
一、多维数据挖掘的概念多维数据挖掘是一种基于数据仓库和OLAP技术的数据挖掘方法。
所谓多维数据，指的是对数据进行多维度、多角度的分析。
这些维度可以是时间、地理位置、业务线、产品类别等等。
多维数据模型是将数据组织为一个类似于立方体的数据结构。
在这个立方体结构中，每个维度都是一个面，每个数据单元都是这个立方体中的一个点。
通过这个数据结构，我们可以非常方便地对数据进行各种维度的分析。
二、多维数据挖掘的应用场景1. 金融领域。
银行、保险公司等金融机构需要通过多维数据分析，掌握客户的基本信息、资产状况、交易习惯等，以评估风险、制定营销策略等。
2. 零售行业。
超市、百货公司等零售企业可以通过分析销售数据，了解商品销售量、销售趋势、客户群体等信息，以优化商品组合、制定促销策略、提升客户体验。
3. 物流行业。
通过多维数据分析，物流公司可以获取货物运输路线、运输工具及人员等的信息，以规划路线、优化运输方案、提升效率。
4. 医疗领域。
通过对医疗数据的多维分析，医疗机构可以了解患者的病史、病情、治疗方案等信息，以提高治疗成功率、优化资源配置。
三、多维数据挖掘的关键技术1. 数据清洗。
在进行多维数据挖掘前，需要对数据进行清洗预处理。
这包括数据去重、缺失值填充、异常值处理等。
2. 数据集成。
多维数据挖掘需要整合多个数据源进行分析。
数据集成包括数据清理、格式转换、对齐等多个步骤。
3. 多维数据模型与数据仓库。
多维数据挖掘需要依托数据仓库和多维数据模型技术，构建多维数据立方体并实现数据预聚合。
4. 数据挖掘算法。
多维数据挖掘使用的算法包括决策树、聚类、关联规则挖掘等。
四、多维数据挖掘在智能制造中的应用随着物联网和人工智能技术的发展，智能制造已经成为一个热门话题。
OLAP技术在数据分析中的应用
OLAP技术在数据分析中的应用摘要：首先介绍了olap的概念、功能特征，然后通过实例对多维数据库的概念、层次关系和多维数据分析的主要操作进行了详细描述。
最后，以oracle公司的hyperion产品作为多维数据库分析的平台，通过对一大型能源集团公司的财务预算系统中的预算数据进行分析，介绍了olap技术方法的实际应用，总结了olap技术在数据分析工作中的优势。
关键词：联机分析处理；多维数据库；数据分析；甲骨文产品；财务预算系统中图分类号：tp392 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013） 02-0000-03olap（on-line analytical processing，即联机分析处理）是一种多维数据库技术。
这种技术的设计目的是针对特定问题的实时数据访问和分析，并且提供直观易懂的查询结果。
还有一种处理技术oltp（on-line transaction processing，即联机事务处理），与olap不同，oltp是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理。
1 olap技术介绍1.1 olap技术的发展背景60年代，关系数据库之父e.f.codd提出了关系模型，促进了联机事务处理（oltp）的发展（数据以表格的形式而非文件方式存储）。
1993年，e.f.codd提出了olap概念，认为oltp已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，sql对大型数据库进行的简单查询也不能满足终端用户分析的要求。
用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。
因此，e.f.codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即olap。
olap技术正是为了满足决策管理的需求而产生的。
1.2 olap特征olap的技术核心是”维”（dimension）这个概念。
“维”是指一种视角，是一个判断、说明、评价和确定一个事物的多方位、多角度、多层次的条件和概念。
olap及其多维数据分析
一、OLAP及其多维数据分析联机分析处理（OLAP）的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。
当时，Codd认为联机事务处理(OLTP）已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL 对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。
用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。
因此Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。
一、OLAP的概念根据OLAP产品的实际应用情况和用户对OLAP产品的需求，人们提出了一种对OLAP 更简单明确的定义，即共享多维信息的快速分析。
（1）快速性用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。
系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应。
如果终端用户在30秒内没有得到系统响应就会变得不耐烦，因而可能失去分析主线索，影响分析质量。
对于大量的数据分析要达到这个速度并不容，因此就更需要一些技术上的支持，如专门的数据存储格式、大量的事先运算、特别的硬件设计等。
（2）可分析性OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。
尽管系统需要事先编程，但并不意味着系统已定义好了所有的应用。
用户无需编程就可以定义新的专门计算，将其作为分析的一部分，并以用户理想的方式给出报告。
用户可以在OLAP平台上进行数据分析，也可以连接到其他外部分析工具上，如时间序列分析工具、成本分配工具、意外报警、数据开采等。
（3）多维性多维性是OLAP的关键属性。
系统必须提供对数据分析的多维视图和分析，包括对层次维和多重层次维的完全支持。
事实上，多维分析是分析企业数据最有效的方法，是OLAP 的灵魂。
（4）信息性不论数据量有多大，也不管数据存储在何处，OLAP系统应能及时获得信息，并且管理大容量信息。
这里有许多因素需要考虑，如数据的可复制性、可利用的磁盘空间、OLAP产品的性能及与数据仓库的结合度等。
二、OLAP的多维数据概念多维结构是决策支持的支柱，也是OLAP的核心。
基于数据挖掘的汽轮机阀门流量特性优化应用
第50卷第1期熬力透年Vol.50 No.1 2021 年 03 月_________________________________________THERMALTURBINE___________________________________________Mar.2021文章编号：1672-5549(2021)01.049.5圏于数据挖堀的汽轮机阀门流薑特牲优化应用朱彦1，方远2!李倩倩\张帆\有志伟2!何健2(1.上海电气电站集团，上海201199&2.上海电气电站设备有限公司汽轮机厂，上海200240)摘要：汽轮机进汽调阀由于受蒸汽长期冲刷，在通流结构老化、变形和系统改造等因素的影响下，其实际流量特性容易偏离设计值，影响机组负荷精准控制和安全稳定运行。
为避免进行复杂且要求严格的现场流量特性试验工作，通过对机组历史运行数据的挖掘和分析，准确辨识出汽轮机进汽调阀流量特性参数，并基于流量特性线性化考虑，优化DEH阀门管理函数。
将该方法应用于某600 MW等级超临界机组，其汽轮机调阀流量特性的线性偏差度得到较大改善，机组变负荷能力和一次调频能力都得到了大幅提高。
关键词：汽轮机&流量特性&数据挖掘&辨识&优化中图分类号：TK267 文献标志码：A doi： 10.13707/ki.31-1922/tli.2021.01.011Optimization and Application of Steam Turbine Valve FlowCharacteristics Based on Operating Data MiningZHUYan1# FANGYuan2，LI Qianqian1# ZHANGFan1# YOUZhiwei2，HEJian2(1.Shanghai E l ectric Power Generation Group，Shanghai201199# China;2.Shanghai E l ectric Power Generation Equipment Co.，Ltd.Turbine P l ant，Shanghai200240，China)Abstract%Under the long-time steam rushing，the flow characteristics of inlet valve often deviate from the designvalue witli the impact of aging，deformation and system retrofit of flow patli，thus the control precision of unit load andoperation stability are affected.To avoid to do the complicated on-site flow characteristics test with strict demand，theinlet valve flow characteristic parameters can be identified by mining and analyzing the valve control function is also optimized based on flow characteristics linearization.After adopt MW supercritical u nit，the linear deviation of valve flow characteristics has been greatly decreased，and the loadchanging ability and primary frequency regulation capability have been significantly improved.Key words：steam turbine;flow characteristics;data mining；identification；optimization汽轮机进汽调阀流量特性是阀门开度与流经阀门蒸汽流量的对应关系[1]。
基于多维数据挖掘的互联网渠道业务状态监测方法
基于多维数据挖掘的互联网渠道业务状态监测方法
王婧骅;陆萍
【期刊名称】《自动化技术与应用》
【年(卷),期】2022(41)8
【摘要】为了提高国网公司线上运行状态的监测精度,提出基于多维数据挖掘的互联网渠道业务状态监测方法。
采用数据挖掘方法,从业务、客户、诉求三个维度进行业务数据挖掘,获得线上运行状态数据特征。
根据特征结果,设定指标告警阈值,对渠道业务状态进行判断,完成国网公司互联网渠道业务的状态监测。
通过与传统监测方法的对比实验得出结论:综合互联网渠道业务状态、业务运行延时和业务运行带宽使用率三个方面监测结果,发现本文状态监测方法的监测误差更低,即本文监测方法在监测精度方面更加具有优势。
【总页数】4页(P32-35)
【作者】王婧骅;陆萍
【作者单位】国网上海市电力公司客户服务中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP274
【相关文献】
1.基于OLAP的多维数据挖掘在汽轮机监测中的应用
2.基于数据挖掘技术的移动互联网业务研究
3.基于数据挖掘方法的风力涡轮机状态监测技术研究
4.基于多维
建模的滑坡监测数据挖掘5.基于大数据挖掘的发电设备状态监测与故障诊断系统的开发与应用
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ｃ ｓｆ ｌ ｈ ｔ ａ ｅ ｎ ｅ ｓｕ ｔ ａ ｂ ｏ ＯＬＡＰ ｓ ｍｕ ｔｄｍｅ ｓｏ ａ ａ ｓｃ ａｉｎ ｕ ｅ ｍ ｎ ｎ ｉ ａｔｍｐ ｅ ｔ ｓ ｔｐ ｈ ｅ ｏｍ ａ ｌｉ ｉ ｎ ｉ ｎ ｌ ｓ ｏ ｉｔ ｒ ｌ ｓ ｉ ｉ ｇ ｓ ｔｅ ｔｄ ｏ ｅｕ ｔ ｎ ｒ ｌ ｏ ｍｏ ｅ ｆｔ ｂ ｎ ｄ ｌｏ ｕ ｉ ｅ．Ｉ ’ ｒ ｖ ｄ ｔ ａ ｈ ｉ ｄ ｏ ａａ ｍ ｎ ｎ ｕ ｐ ｒｓ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｏｒ ｃｉ ｅ ｓａ ｅ ｏ ｅ ｈ ｕ ｆ ｒ ｔ Ｓ ｐ ｏ ｅ ｈ ｔｔ ｅ ｋｎ ｆｄ ｔ ｉ ｉ ｇ ｓ ｐ ｔ ｅ ｅｏ ｉ ｇ ｃ ｒｅ ｔｖ ｔｔ ｖ ｒ ａ ｏ ｏ ｌ ｔ ｒ ｉ ｅ． ｕｂｎ Ｋ ｅ ｗｏ ｄ ： ａ ｓ ｃａｉｎ ｒ ｌ ｓ； ＯＬＡＰ ； ｔ ｂ ｎ ｙ ｒ ｓｏ ｉｔ ｕ ｅ ｏ ｒ ｕ ｉ ｅ； ｓａｅ ｏ ｅ ｈ ｕ ｔｔ ｖ ｒ ａ ｌ
中 图 分 类 号 ：Ｔ １ Ｋ３
文献标识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：１ ０ ０ ７—１ ８ （ ０ ６ ０ ８ １ ２０ ） ３—０ １ —０ ０１ ３
设备 状 态 检修是 指 根据 先进 的状 态监 视 和 诊 断 技 术 提 供 的设 备 状 态 信 息 ，判 断 设 备 的 异 常 ，预 知 设 备 的 故 障 ， 由设 备 的健 康 状 况
Ｌ Ｐ是 使分 析人 员 、管 理 人员 或 执行 人 员 能够 Ａ 从 多 角 度 对 信 息 进 行 快 速 、一 致 、交 互 地 存 取 ， 而 获 得对 数 据 更 深 入 了解 的一类 软 件技 从 术 。Ｏ Ａ Ｌ Ｐ的 目标 是 满 足决 策 支 持 或 者 满 足在
来 安排 设 备 的检修 计 划 ，实施 设备 检 修 。 黄 埔发 电厂为 了适 应设 备状 态 检修 ，对设 备 的监 测 进 行 更 新 ，为 今 后 全 面 实 行 设 备 状 态 检 修 打 好 基 础 。 汽 轮 机 是 电厂 主 要 设 备 ， 对 它 的状 态监 测 的研 究 尤 为 重 要 。为 实 现 汽 轮 机 状 态 检 修 系统 ，首 先要 明 确 设 备 的正 常 状 态 是什 么 。本 文 尝试 研究 将 基 于 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ技术
ｐ ｗｅ ｌｎ ， ｗｈ ｃ ａｌｄｒ ｃ ｌ ｃｒｃ ｐ ｗｅ ｒｄｕ ｔ ｎ． Ｆｉｓｌ ｏ ｒｐ ａ ｔ ｉｈ Ｃ ｌ ｉｅ ｔ ｅｅ ｔｉ ｏ ｒ ｐ ｏ ｃｉ ｏ ｒｔｙ， ｉ ｉ ｉｓ ｒａｉｎ， ｔ ｅ ｋ ｎ ｆ ａ ｓ ｃ－ ｎ ｔ ｓ ｄ ｓｅｔ ｔ ｈ ｏ ｈ ｉ ｄ ｏ ｓ ｏ ｉ
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｒ ｉ ｅ Ｍ ｏ ｉｏ ｐ ｉ ｔｏ ｎ Ｔｕ ｂ ｎ ｃ ｎｔｒ
李远 生
（ 东 粤华 发 电有 限 责 任 公 司 ，广 东 广 州 ５ ０ ３ ） 广 １７ ０
摘 要 ：应 用 基 于 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ技 术 的 多 维 关 联 规 则 挖 掘 技 术 ， 以 充 分 发 挥 存 储 在 汽 轮 机 历 史 数 据 库 中 数 据 对 电 力 生 产 的 指 导 作 用 。研 讨 了多 维 关 联 规 则 挖 掘 算 法 ，并 成 功 地 将 基 于 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ技 术 多 维 关 联 规 则 挖 掘 技 术 应 用 于 汽 轮 机 运 行 模 型 的建 立 。 实 验 证 明 ，利 用 这 种 挖 掘 技 术 有 利 于 开 展 汽 轮 机 的 状 态 检
修。 关 键 词 ：关 联 规 则 ；Ｏ ＡＰ；汽 轮 机 ；状 态 检 修 Ｌቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｈｉ ａ ｅ ， ｂ ｓ ｎ ＯＬ ｌｉｉ ｎｓｏ ａ ｓ ｃａｉｎ ｒ ｌ ｓ ｍｉｉ ｇ， ｗｈ ｃ ｅｏ ｏ ｄ ｔ ｓｒ ｃ ： ｎ ｔ ｓｐ ｐ ｒ ａ ｅ ｏ ＡＰ ｍｕ ｔ ｍｅ ｉｎ ｌａ ｏ ｉｔｏ ｕ ｅ ｎ ｎ ｄ ｓ ｉｈ ｂ ｌｎｇ ｔ ａａ
多 维 关 联 规 则 挖 掘 算 法 应 用 于 汽 轮 机 正 常 运
多 维 环 境 下 特 定 的查 询 和 报 表需 求 ， 的技 术 它
核 心 是 “ ” 这 个 概 念 。 “ ” 是 人们 观 察 维 维 客 观 世 界 的角 度 ， 一 种 高 层 次 的类 型 划 分 。 是
ｍｉ ｉ ｇ ｔｃ ｎｑ ｅ ｎ ｎ ｅ ｈ ｉ ｕ ｓ， ａ ｅ ａ ｐｉｄ ｔ ｋ ｕ ｌｕ ｅ ｏ ｈ ｕ ｃｉｎ ｏ ｈ ａａ ｃ ｌｅ ｔ ｄ ｉ ｒ ｉ ｅ ｓ ｓｅ ｉ ｒ ｐ ｌｅ ｏ ｍａ ｅ ｆ ｌ ｓ ｆｔ ｅ ｆ ｎ ｔｏ ｆｔｅ ｄ ｔ ｏ ｃｅ ｎ Ｔｕ ｂ ｎ ｙ ｔｍ ｎ
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维普资讯
浙 江 电 力
２０ ０６年第 ３ 期
Ｚ ＪＡＮＧ Ｌ ＣＴ Ｃ ＯＷ ＥＲ ＨＥ Ｉ Ｅ Ｅ ＲＩ Ｐ
基于 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ的 多维 数据 挖掘在 汽轮 机监测中 的应 用
Ｂａ ｅ ｏ ｓ ｎ ＯＬＡＰ ｕ ｔｄ ｍ ｅ ｉ ｎ ｌＤａ ａ Ｍ ｉ ｉ ｇ Ａｒｔ ｍ ｅｉ ｆ Ｍ ｌｉ ｉ ｎｓｏ ａ ｔ ｎ ｎ ｉｈ ｔｃ ｏ