⑴ 数据仓库包括哪些技术
数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，做有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行，并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管资讯系统(EIS)之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，分析出有价值的资讯，以利决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能(BI)。
数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。
⑵ 数据仓库的技术结构有哪些
是这个么
不懂哎
O(∩_∩)O~
(一)
数据源
是
数据仓库
系统的
基础
，是整个系统的数据源泉。通常包括企业
内部信息
和
外部信息
。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类
文档
数据。外部信息包括各类法律法规、
市场信息
和
竞争对手
的信息等等;
(二)数据的存储与管理
是整个数据仓库系统的
核心
。数据仓库的真正
关键
是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于
传统数据库
，
同时
也决定了其对
外部数据
的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的
覆盖范围
可以分为
企业级数据仓库
和部门级数据仓库(通常称为
数据集市
)。
(三)OLAP(联机分析处理)
服务器
对分析需要的数据进行有效集成，按多维
模型
予以组织，以便进行
多角度
、多层次的分析，并发现
趋势
。其具体实现可以分为:ROLAP(关系型在线分析处理)、MOLAP(多维在线分析处理)和HOLAP(混合型线上分析处理)。ROLAP基本数据和
聚合数据
均存放在RDBMS之中;MOLAP基本数据和聚合数据均存放于
多维数据库
中;HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。
(四)
前端
工具
主要包括各种
报表工具
、查询工具、数据分析工具、
数据挖掘工具
以数据挖掘及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
⑶ 电子商务常见的数据来源主要有内部数据和外部数据外部数据有哪些
作为解决方案（Solution）的客户关系管理（CRM），它集合了当今最新的信息技术，它们包括Internet和电子商务、多媒体技术、数据仓库和数据挖掘、专家系统和人工智能、呼叫中心等等。作为一个应用软件的客户关系管理（CRM），凝聚了市场营销的管理理念。市场营销、销售管理、客户关怀、服务和支持构成了CRM软件的基石。
综上，客户关系管理（CRM）有三层含义：
（1）体现为新态企业管理的指导思想和理念；
（2）是创新的企业管理模式和运营机制；
（3）是企业管理中信息技术、软硬件系统集成的管理方法和应用解决方案的总和。
其核心思想就是：客户是企业的一项重要资产，客户关怀是CRM的中心，客户关怀的目的是与所选客户建立长期和有效的业务关系，在与客户的每一个“接触点”上都更加接近客户、了解客户，最大限度地增加利润和利润占有率。
⑷ 《Oracle 9i数据仓库构建技术》txt全集下载
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⑸ 数据仓库在电子商务方面的应用背景
企业信息资源（数据）是连接database&ebusiness的桥梁
你从这一点再去深入研究吧
⑹ 数据仓库及数据挖掘技术在电子商务系统中能起到什么作用
随着市场竞争的越来越激烈，商业环境中的信息越来越密集，企业必须能够深入回灵活利用积累答的大量数据挖掘潜在的规律，提高决策质量，把握和发现市场机遇，提升企业的竞争力。 实施商务智能是一个十分复杂的过程，成功的商务智能应该具备三个要素：商业需求、大量的数据和实现商务智能的技术。因此，商务智能有其特定的实施方法，它包含对企业商务智能需求的明确、对企业现有信息化情况的了解和对各种商务智能技术的充分掌握三个方面。
⑺ 数据仓库的技术结构有哪些
? （一）数据源 是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于 RDBMS 中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等； （二）数据的存储与管理 是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。 （三）OLAP(联机分析处理)服务器 对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP（关系型在线分析处理）、MOLAP（多维在线分析处理）和 HOLAP（混合型线上分析处理）。ROLAP 基本数据和聚合数据均存放在 RDBMS 之中；MOLAP 基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP 基本数据存放于RDBMS 之中，聚合数据存放于多维数据库中。 （四）前端工具 主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以数据挖掘及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对 OLAP 服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。 ----------------------------- 由安信公司历经 4 年研发的监测数据管理平台，采用独创的技术架构，在 B/S 架构上融入 C/S 模式，囊括了实验室管理系统、监测站办公自动化、监测站综合业务管理系统、监测数据上报系统等诸多系统，把各个系统有机融合在一起，不同的业务科室展现不同工作页面，内部却又实现了数据共享。 系统页面简单大方，操作轻松方便，在不增加实验室工作量的情况下，能够让监测数据进入系统中，原始记录单等诸多实验室报表可协助生成（不完全生成，需人工签字），随后科室比如质控、综合、主管领导即可对数据进行多层次利用查询，并自动生成各类监测报表。 系统采用流程化工作模式，对不同监测任务实施不同工作流，保证工作的科学和严谨，对于单位内部职工每天待办事宜清晰显示，让内部职工对每天工作都一目了然。系统工作流程可自由配置，工作单可根据按照配置流转相应单位，并且可以对工作流程进行追踪查询，作为领导可以查看到每一项安排工作的流转情况、完成情况和监测结果。 系统支持短信功能，对于领导等科室一些紧急任务可在系统下达后，立刻用短信通知相应工作人员，对于单位紧急通知等也可以进行短信通知，让监测站的工作更加快捷高效。 系统提供深层次数据挖掘功能，能够根据监测数据，快速提供某监测点的多方位数据，比如历年来某月COD 的监测数据变化，几年来某项监测数据的月平均值变化等等，为监测站领导决策提供科学依据。 系统生成报表功能强大，除自身已包含众多报表外，可迅速生成 WORD 下各种客户要求的监测报表，并且查阅维护方便。 系统作为平台拓展性强，可以融合其他系统与平台上，并且后期功能升级方便不影响前期功能。 目前系统已经在多个地 方监测站运行，从使用效果来看是比较实用的。
⑻ 电子商务专业的教材都有哪些啊
《电子商务导论和概述》《管理经济学》《市场营销》《ORACLE在企业中的应用》《JAVA——J2ME J2EE》《JSP-网站专开发属和建设》《网络通信与技术》
电子商务 （文理兼收 学制四年）
主要课程：电子商务原理、公共关系，管理学原理、基础会计、经济法、宏观经济学、微观经济学、统计学、金融学、网络技术、C#程序课程设计导论、数据库、电子商务物流管理、JAVA程序设计、企业资源计划（ERP）、电子商务网站课程设计、国际贸易、网络营销、电子商务案例分析、电子商务法、电子商务信息系统分析、网上支付与电子银行等。
⑼ 在大学中学习电子商务的专业教材有哪些
《电子商务导论和概述》《管理经济学》《市场营销》《ORACLE在企业中的应用》《JAVA——J2ME J2EE》《JSP-网站开发和建设》《网络通信与技术》
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⑽ 数据仓库解决方案在电子商务中有哪些应用
利用数据仓库技术,把电子商务网站中用户的点击流和Web日志文件作为基本数据存储,并通过各种高效的挖掘算法,提取用户数据模型,根据模型可以有效地分析其中的用户行为,并利用这些知识,预测相关用户的行为,可以为企业商务人员拓展其市场、改善营销策略,寻找精准数据,降低生产成本,规范企业生产流程等提供更加有效的参考价值。
比如当前火热的电商解决方案-旺店通ERP，即是使用C++/erlang和数据仓库技术开发的ERP。