⑴ 數據倉庫包括哪些技術
數據倉庫 ，由數據倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）於1990年提出，主要功能仍是將組織透過資訊系統之聯機事務處理(OLTP)經年累月所累積的大量資料，透過數據倉庫理論所特有的資料儲存架構，做有系統的分析整理，以利各種分析方法如聯機分析處理(OLAP)、數據挖掘(Data Mining)之進行，並進而支持如決策支持系統(DSS)、主管資訊系統(EIS)之創建，幫助決策者能快速有效的自大量資料中，分析出有價值的資訊，以利決策擬定及快速回應外在環境變動，幫助建構商業智能(BI)。
數據倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）在1991年出版的「Building the Data Warehouse」（《建立數據倉庫》）一書中所提出的定義被廣泛接受——數據倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數據集合，用於支持管理決策(Decision Making Support)。
⑵ 數據倉庫的技術結構有哪些
是這個么
不懂哎
O(∩_∩)O~
(一)
數據源
是
數據倉庫
系統的
基礎
，是整個系統的數據源泉。通常包括企業
內部信息
和
外部信息
。內部信息包括存放於RDBMS中的各種業務處理數據和各類
文檔
數據。外部信息包括各類法律法規、
市場信息
和
競爭對手
的信息等等;
(二)數據的存儲與管理
是整個數據倉庫系統的
核心
。數據倉庫的真正
關鍵
是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於
傳統資料庫
，
同時
也決定了其對
外部數據
的表現形式。要決定採用什麼產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業務系統的數據，進行抽取、清理，並有效集成，按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的
覆蓋范圍
可以分為
企業級數據倉庫
和部門級數據倉庫(通常稱為
數據集市
)。
(三)OLAP(聯機分析處理)
伺服器
對分析需要的數據進行有效集成，按多維
模型
予以組織，以便進行
多角度
、多層次的分析，並發現
趨勢
。其具體實現可以分為:ROLAP(關系型在線分析處理)、MOLAP(多維在線分析處理)和HOLAP(混合型線上分析處理)。ROLAP基本數據和
聚合數據
均存放在RDBMS之中;MOLAP基本數據和聚合數據均存放於
多維資料庫
中;HOLAP基本數據存放於RDBMS之中，聚合數據存放於多維資料庫中。
(四)
前端
工具
主要包括各種
報表工具
、查詢工具、數據分析工具、
數據挖掘工具
以數據挖掘及各種基於數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中數據分析工具主要針對OLAP伺服器，報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。
⑶ 電子商務常見的數據來源主要有內部數據和外部數據外部數據有哪些
作為解決方案（Solution）的客戶關系管理（CRM），它集合了當今最新的信息技術，它們包括Internet和電子商務、多媒體技術、數據倉庫和數據挖掘、專家系統和人工智慧、呼叫中心等等。作為一個應用軟體的客戶關系管理（CRM），凝聚了市場營銷的管理理念。市場營銷、銷售管理、客戶關懷、服務和支持構成了CRM軟體的基石。
綜上，客戶關系管理（CRM）有三層含義：
（1）體現為新態企業管理的指導思想和理念；
（2）是創新的企業管理模式和運營機制；
（3）是企業管理中信息技術、軟硬體系統集成的管理方法和應用解決方案的總和。
其核心思想就是：客戶是企業的一項重要資產，客戶關懷是CRM的中心，客戶關懷的目的是與所選客戶建立長期和有效的業務關系，在與客戶的每一個「接觸點」上都更加接近客戶、了解客戶，最大限度地增加利潤和利潤佔有率。
⑷ 《Oracle 9i數據倉庫構建技術》txt全集下載
Oracle 9i數據倉庫構建技術 txt全集小說附件已上傳到網路網盤，點擊免費下載：
⑸ 數據倉庫在電子商務方面的應用背景
企業信息資源（數據）是連接database&ebusiness的橋梁
你從這一點再去深入研究吧
⑹ 數據倉庫及數據挖掘技術在電子商務系統中能起到什麼作用
隨著市場競爭的越來越激烈，商業環境中的信息越來越密集，企業必須能夠深入回靈活利用積累答的大量數據挖掘潛在的規律，提高決策質量，把握和發現市場機遇，提升企業的競爭力。 實施商務智能是一個十分復雜的過程，成功的商務智能應該具備三個要素：商業需求、大量的數據和實現商務智能的技術。因此，商務智能有其特定的實施方法，它包含對企業商務智能需求的明確、對企業現有信息化情況的了解和對各種商務智能技術的充分掌握三個方面。
⑺ 數據倉庫的技術結構有哪些
? （一）數據源 是數據倉庫系統的基礎，是整個系統的數據源泉。通常包括企業內部信息和外部信息。內部信息包括存放於 RDBMS 中的各種業務處理數據和各類文檔數據。外部信息包括各類法律法規、市場信息和競爭對手的信息等等； （二）數據的存儲與管理 是整個數據倉庫系統的核心。數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於傳統資料庫，同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定採用什麼產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業務系統的數據，進行抽取、清理，並有效集成，按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋范圍可以分為企業級數據倉庫和部門級數據倉庫（通常稱為數據集市）。 （三）OLAP(聯機分析處理)伺服器 對分析需要的數據進行有效集成，按多維模型予以組織，以便進行多角度、多層次的分析，並發現趨勢。其具體實現可以分為：ROLAP（關系型在線分析處理）、MOLAP（多維在線分析處理）和 HOLAP（混合型線上分析處理）。ROLAP 基本數據和聚合數據均存放在 RDBMS 之中；MOLAP 基本數據和聚合數據均存放於多維資料庫中；HOLAP 基本數據存放於RDBMS 之中，聚合數據存放於多維資料庫中。 （四）前端工具 主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具以數據挖掘及各種基於數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中數據分析工具主要針對 OLAP 伺服器，報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。 ----------------------------- 由安信公司歷經 4 年研發的監測數據管理平台，採用獨創的技術架構，在 B/S 架構上融入 C/S 模式，囊括了實驗室管理系統、監測站辦公自動化、監測站綜合業務管理系統、監測數據上報系統等諸多系統，把各個系統有機融合在一起，不同的業務科室展現不同工作頁面，內部卻又實現了數據共享。 系統頁面簡單大方，操作輕松方便，在不增加實驗室工作量的情況下，能夠讓監測數據進入系統中，原始記錄單等諸多實驗室報表可協助生成（不完全生成，需人工簽字），隨後科室比如質控、綜合、主管領導即可對數據進行多層次利用查詢，並自動生成各類監測報表。 系統採用流程化工作模式，對不同監測任務實施不同工作流，保證工作的科學和嚴謹，對於單位內部職工每天待辦事宜清晰顯示，讓內部職工對每天工作都一目瞭然。系統工作流程可自由配置，工作單可根據按照配置流轉相應單位，並且可以對工作流程進行追蹤查詢，作為領導可以查看到每一項安排工作的流轉情況、完成情況和監測結果。 系統支持簡訊功能，對於領導等科室一些緊急任務可在系統下達後，立刻用簡訊通知相應工作人員，對於單位緊急通知等也可以進行簡訊通知，讓監測站的工作更加快捷高效。 系統提供深層次數據挖掘功能，能夠根據監測數據，快速提供某監測點的多方位數據，比如歷年來某月COD 的監測數據變化，幾年來某項監測數據的月平均值變化等等，為監測站領導決策提供科學依據。 系統生成報表功能強大，除自身已包含眾多報表外，可迅速生成 WORD 下各種客戶要求的監測報表，並且查閱維護方便。 系統作為平台拓展性強，可以融合其他系統與平台上，並且後期功能升級方便不影響前期功能。 目前系統已經在多個地 方監測站運行，從使用效果來看是比較實用的。
⑻ 電子商務專業的教材都有哪些啊
《電子商務導論和概述》《管理經濟學》《市場營銷》《ORACLE在企業中的應用》《JAVA——J2ME J2EE》《JSP-網站專開發屬和建設》《網路通信與技術》
電子商務 （文理兼收 學制四年）
主要課程：電子商務原理、公共關系，管理學原理、基礎會計、經濟法、宏觀經濟學、微觀經濟學、統計學、金融學、網路技術、C#程序課程設計導論、資料庫、電子商務物流管理、JAVA程序設計、企業資源計劃（ERP）、電子商務網站課程設計、國際貿易、網路營銷、電子商務案例分析、電子商務法、電子商務信息系統分析、網上支付與電子銀行等。
⑼ 在大學中學習電子商務的專業教材有哪些
《電子商務導論和概述》《管理經濟學》《市場營銷》《ORACLE在企業中的應用》《JAVA——J2ME J2EE》《JSP-網站開發和建設》《網路通信與技術》
採納吧
⑽ 數據倉庫解決方案在電子商務中有哪些應用
利用數據倉庫技術,把電子商務網站中用戶的點擊流和Web日誌文件作為基本數據存儲,並通過各種高效的挖掘演算法,提取用戶數據模型,根據模型可以有效地分析其中的用戶行為,並利用這些知識,預測相關用戶的行為,可以為企業商務人員拓展其市場、改善營銷策略,尋找精準數據,降低生產成本,規范企業生產流程等提供更加有效的參考價值。
比如當前火熱的電商解決方案-旺店通ERP，即是使用C++/erlang和數據倉庫技術開發的ERP。