真人三公 基于数据仓库_DTS_技术应用的数据转换服务

日期:2021-03-26 02:38:34 浏览量: 118

整个数据仓库中数据提取,转换和加载(ETL)的作用。基于数据仓库的数据转换服务(DTS南华大学计算机科学与技术学院,衡阳42100,湖南42100 1)摘要:数据仓库系统是在学校内根据各个部门系统开发的,内部存储的数据来自各种交易处理系统和外部数据源,由于学校的业务系统处于不同时期,不同背景,面对不同的应用程序,不同的开发人员等,因此在各种客观前提下建立,其数据结构,存储平台和系统平台是非常不同的因此,学校的各种源数据缺乏统一的标准,数据难以转化为有用的信息,原始数据的不一致导致决策的可信度下降,本文重点研究数据转换服务的使用。 (DTS)技术在数据仓库中转换不同数据源的数据rces,以便最终数据可以实现完整性和一致性的统一。 :DTS;数据仓库;决策支持系统中文图书馆分类号:TP 317文件标识号:文章编号:1009- 3044(200 7) 03- 10633- 02应用DTSTe的技术数据伍洪,吴大庆(安化大学计算机系,衡阳421001 (中国)Abs tract:数据仓库系统开发了各个部门的系统,其内部保存了每个系统外部数据池的数据,该外部数据池处理学校的各种源数据缺乏其数据转换有用的信息,导致决策时降低其置信度的原始数据的一致性由于学校运营渠道的不同时间,不同的背景,面对不同的应用,不同的开发人员在每种客观前提下建立,其构建系统平台具有很大的异构性,本文着重介绍了利用DTS承载有关不同数据池数据的数据仓库,可以实现数据转换,导致最终数据统一。 Ke字:DTS;数据W竞技场决策支持系统简介随着数据库技术和数据库的飞速发展AG体育 ,尽管数据量呈爆炸性增长,但传统的手动处理方法已变得不切实际。人们希望可以对一些有价值的数据进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。

建立基于数据仓库(DW)技术,LineAnalytical Processing,OLAP技术和采矿(DataMining,DM)技术实施手段的决策支持系统是解决上述问题的一种有效可行的系统解决方案。数据仓库[1]是面向主题的,集成的,不可更新的且随时间变化的数据收集,以更好地支持企业或组织的决策。这是数据库技术的最新发展趋势。它将整个企业的数据(无论其地理位置,格式和通信要求如何)集成到一个统一的数据仓库中(并将各种数据转换为面向主题(面向主题)的格式),可以定期提取,转换和集成来自异构数据源的所需数据,方便最终用户访问,并且可以从历史角度进行分析,最终做出战略决策,因为集成信息仓库用于全面的信息查询,因此决策支持需要服务,因此OLEDB ODBC兼容数据转换服务[2]是数据仓库框架的一部分,并且可以与数据仓库框架的所有元素进行交互。数据源是一个服务提供商,它完全提取异构数据(通过转换和操作数据并将其加载到可分析的多维数据存储)。 DTS在成功实施这些解决方案中发挥了重要作用。

使DTS在此框架中成功的关键因素是采用合理的方法来生成DTS包AG真人 ,以实现最大的灵活性。图中显示了数据提取,转换和加载(ETL)在整个数据仓库中的作用。要在大中型商业智能解决方案中使用Analysis Services平台以获得更好的性能和更大的可伸缩性,您应该考虑在一个多维数据集中管理多个OLAP分区。另外,如果您决定对关系数据进行分区,则必须选择创建然后管理OLAP分区。作为整体BI体系结构的一部分,DTS使用引入的其他技术和实践,在关系数据存储和多维数据存储中以及通过Analysis Services管理过程(包括创建,克隆,合并和删除OLAP分区)来管理此数据的OLAP。可用性可以发挥重要作用。与DTS一起钱柜体育 ,构成此功能的主要因素是SQL Server 2000 COM库的集合。数据转换服务(DTS技术在信息时代和全球经济竞争的新环境中的应用)决定了企业和学习者不能为大量数据提供统一的数据接口,并且不能采用通用的标准和规范。 (例如使用不同的索引代码系统和编码系统)共享公共数据源;通常有必要基于各种异构数据源查询多个业务系统和外部系统,然后在进行测量之前执行大量数据分析。

我们专注于学校学术事务办公室现有成绩数据的不同数据源的提取,清理和转换。我们可以看到学校教育行政管理系统的后端数据库管理系统包括:Paradox,FoxPro,excel,SQL Server等,我们目前的目标是清理并提取上述数据库中的数据,然后将所需的数据移至SQL Server2000。根据需求分析,设计教务管理数据库的数据转换服务(DTS中的决策支持对象)接收日期:2006-11-21作者简介:安徽蚌埠,实验人员,研究方向:信息安全,数据库应用,机房管理633 Excel数据源数据库和信息管理本栏目负责人:温向军的数据逻辑和物理模型采用多层结构,根据需要建立相关的信息仓库。决策主题的需求和数据集成的程度,不仅满足了信息的综合利用低成本以及对决策支持的需求也使集成信息仓库可移植到数据仓库中[3,4]。本节将详细介绍从不同类型的数据源中提取,清理和转换数据。本文的作者将关注不同的数据源类型将分别进行说明。 4. 1需要解决的理论和实际问题(1)需要解决数据异常的检测问题。数据异常检测过程是发现脏数据以确保数据正确性的过程。全面高效

(2)需要解决清理异常数据的问题。对于各种异常数据,清理过程主要分为六个步骤:元素化:将非标准数据统一格式化为结构编号标准化(standarding):元素:根据字典等消除不一致的缩写;验证:修改错误;匹配:在其他记录中查找类似记录,并查找重复项以消除重复记录:根据匹配结果进行处理,可以删除一些或多个记录并将它们合并为更完整的信息记录;文档编制(文档编制):中央。这可以更好地执行后续清理过程,使用户更容易理解数据库并更好地进行切片,切块等操作。( 3)需要解决用于数据检测和清理的知识库辅助问题,知识库辅助主要用于:预处理阶段:用于辅助处理过程。 ng数据类型检查,数据格式标准化,缩写不一致等;处理阶段:通过知识库引擎和一系列规则处理预处理后的数据;手动检查和确认阶段:处理规则无法处理的重复记录。初步设计图如图所示。成绩DTSDestination(“ DJCJ”)= Trim(DTSSource)(“ DJCJ”))通过学生ID中的专业号查找并返回专业号和专业号ID,还返回专业版中的部门号和ID信息表。

Dim varArray1 varArray1 = _ DTSLookups(“息”).Execute(Mid(Trim(DTSSource Main = DTSTransformStat_SkipRowElse专业ID DTSDestination(“ ZYHID”)= Trim(varArray1(0))专业DTSDestination(“ ZYH”)= Trim(varArray1(1))部门编号部门编号ID DTSDestination(“ YXSHID”)= Trim(varArray1(3))结束于班级基本信息表中学生的学生编号中的年级班级编号(2)数据源为Excel,我们学校的大多数教学计划都存储在Excel数据表中,如图所示yb体育 ,教学计划分为几种不同的样式,在教学计划表中我们可以看到将其分为在对教学计划摘要表进行分析之后,我们发现转换它非常困难,我们知道大学英语在这里没有什么区别,但是对教学计划摘要表,学期教学计划,学期教学计划,普通基础课程,专业主要课程等进行了分析。它只是一个摘要dts数据转换服务,没有重要的数据信息例如学期,评估类别和单位。这些数据信息包含在学期教学计划中,因此需要进行数据转换。

如图所示,这里数据转换的关键技术主要是消除每个学期的类别代码中未包括的数据行以及开学期的设置。在预处理阶段dts数据转换服务,根据格式化的字典使用索引引用功能。最后,在验证和确认阶段,有必要自动处理记录的日志以消除错误的操作。 4. 2不同数据源的转换(1)数据源是悖论首先亚博体彩app ,让我们看一下整个数据转换的流程图,如图所示。相应的程序代码如下:Function Main( )学号DTSDestination(“ XH”)= DTSSource(“ XH”)Name DTSDestination(“ XM”)= DTSSource(“ XM”)(3)数据源是FoxPro Score score Excel数据转换图FoxPro数据转换图集用来生成频率集候选集Set(最终频率集的子集),需要在交易数据库中验证Ck中的每个元素以确定是否添加Lk,此处的验证过程是算法性能的瓶颈。在移动通信中,使用从数据库中提取的一个月数据作为示例来说明改进算法的思想。首先从数据库中提取并生成统计数据,以生成用于挖掘分析的示例交易数据库。(1)首先生成候选项目集C1。该算法很简单扫描交易数据库并计算每个项目。

(2)设置最小交易支持数(即min_support),此处由存储过程计算,或者可由用户指定。确定频繁项目集L1的集合。任何业务的频繁项目集L1支持数量AFF_CNT大于或等于最小支持。(3)生成候选项目集。该算法使用L1L2生成候选项目集C2。C2中的每个项目集都是与属于L1的频繁项目集的连接,以生成(4)扫描交易数据库,计算在C2中设置的每个候选项目的支持数量,并将C2存储在临时表中。([5)选择交易中每个企业的支持编号为AFF_CNT的交易不少于(最低支持),确定频繁项目集的集合L2,并计算与交易相对应的哈希函数和项目数,以生成AFF_ID并将其存储在表格中。(6)使用以下项生成候选项目集C3:性格Apriori算法的基本原理是,使用修剪技术删除子集不是频繁项目集的所有候选项目集,从而大大减小项目候选集的大小,并提高生成频繁项目集L3的效率。 (7)生成频繁项目集L3,计算每个项目。事务的支持号为AFF_CNT。(8)此循环继续,生成候选集,然后从中生成频繁项目集,直到候选项目集为空。关联规则挖掘的结果根据上一步的目标对数据进行操作,进行关键词分析,得到以下规则:占总用户的1 7. 56%,以及每月申请SMS订阅的用户和虚拟网络订阅占每月申请SMS订阅的用户数量的5 5. 85%。

申请宣陵并申请Interactive Vision的用户占总用户的7. 64%,而申请宣陵并申请Interactive Vision的用户占该用户的4 2. 38%轩ling申请宣陵和Interactive Vision的用户占总用户的7. 64%,而占7 8. 65%。它还得出了宣陵和Kuku SMS和WAP服务之间的相关性。通过挖掘关联规则,可以知道使用SMS每月订阅的人中有5 5. 85%的人申请了虚拟网络订阅,这也符合常规。通过短信联系更多的人也拥有更多的语音服务。并且联系人组是相对固定的。宣灵还是移动通信新增值服务的领导者。它表明用户也对其他新服务感兴趣。根据上述规则,最终目标是找出客户的应用业务之间的关联规则,并得到以下营销计划:(1)通过对数据库的分析,统计已应用于某个通信业务,并且建议用户使用主动营销的方法,将另一种具有高度相关性的业务捆绑在一起(2)将具有高度相关性的业务捆绑到一个程序包中,然后向公众推出新程序包以获取更大的市场份额。)结论应用本文提出的挖掘关联规则的挖掘对于移动通信行业的通信业务,已经开发了供客户选择各种业务之间的连接的方法,并且对移动通信的决策关系数据库进行了关联规则的挖掘根据这些示例对公司进行了评估,并获得了一些规则。解释过程最后说明,帮助移动通信行业的相关分析师进一步发现各种业务之间的联系,以帮助移动运营商增强其营销计划能力。

参考文献:黄进才。数据仓库与数据挖掘[M]。北京:人民邮电出版社,200 4. 1.数据挖掘概论[M]。北京:人民邮电出版的数据挖掘技术和应用[M]。科学出Swami。大型数据库集之间的关联规则的挖掘。会议记录,ACMSIGMOD会议数据,1993,207-21 6. Tsur.Dynamic项目集计数隐含规则市场数据。 ACMSIGMOD International Conference Data.199 7.从上表可以看出,申请SMS每月订阅和虚拟网络订阅的用户(从上面的634号继续)是建立数据源的关键。数据类型为FoxPro,在数据源中创建ODBC数据源,其余基本与上述相同,其他数据格式的转换在此不作解释,与上述情况大致相同,但代码相同如图所示,具体转换过程中的算法和算法是不同的,并且过程是相同的,除了学校各个部门的原始信息投资外,还为应用系统从原始版本的平滑过渡提供了可能。从旧到新,系统平台由低到高,可以满足学校低成本,分阶段,可扩展的信息系统建设的需求。

同时,它可以满足企业的低成本并达到所需的信息服务目标,并支持更多异构数据源的集成,并且需要进一步研究和开发集成模型和平台。参考文献:[1]王志海,林有芳,译。数据仓库[M]。机械工业出版社,200 3. 200 6. [3]张立民。 SQL SERVER 2000完整的作战数据转换服务(DTS)[M]。中国铁道出版社,200 2. [4]胡白净。 SQL SERVER 2000数据传输到664计算机知识和技术