多维数据

摘要： [研究目的]对近几年多源多维数据融合相关文献进行梳理和分析,为我国数据融合领域后续的理论与实践研究提供参考。[研究方法]在对多源多维数据融合概念进行界定的基础上,借助VOSviewer软件,从理论、方法与应用三个层面进行文献回顾,重点阐述了数据融合在图情领域的应用情况,最后总结研究不足和展望发展方向。[研究结论]当前多源多维数据融合研究存在如下不足:理论体系缺乏系统性、融合技术解决问题片面化、忽视“软数据”融合研究等,未来可以从这些方面加以突破。

摘要： 阐述前端多维数据可视化技术框架的设计、流程设计、页面设计,平台架构为B/S,确保系统在处理过程中,各项数据功能呈现协同性,针对系统数据的运算流程进行分析。

摘要： 教学行为数据的多样化、海量化及多维化,将教学行为评价从单向度和浅表化的蛰伏中唤醒,构建多维数据支持下的课堂教学行为评价模型成为冲出“藩篱”的关键。文章通过对比传统时代和智能时代的课堂教学行为研究,在弗兰德斯互动分析系统的基础上,增添动作、情感等心理和生理行为指标,设计了基于多维数据的课堂教学行为评价指标体系。在此基础上,文章融合多元主体参与的全方位评价理念,构建了基于多维数据的课堂教学行为评价模型,并从评价轨迹和评价结果两个方面验证了此模型的有效性,其实践结果表明:基于多维数据的课堂教学行为评价有助于评价信息的多元化,让评价的本真意蕴得以显现,是融合课堂教学行为和话语分析的探索与尝试。文章通过研究多维数据视阈下的课堂教学行为评价模型,旨在为创新课堂教学评价提供参考。

摘要： 通过创新互动模式,打造全过程师生匹配撮合方式的选课系统,帮助学生根据自身发展规划不断优化课程设置和学习目标。借助统一、弹性的资源池和云计算快速处理等特性,设计一套基于云架构的选课系统,提升学生选课效率和学习成效。同时,利用多维数据分析技术,将教育信息化已有成果纳入总体设计方案范畴,为学校提供更全面的师生互动发展情况、更优化的课程目标落实情况等数据支撑,提升课程设计质量。

摘要： 本地差分隐私(local differential privacy, LDP)可以对可穿戴装置(wearable devices)采集到的数据进行隐私保护,每个用户都会在本地扰乱自己的数据,并且将扰动后的数据发送给数据汇聚服务器,以保护用户免受私人信息泄漏的影响。可穿戴装置采集到的数据是多维的,但是现有的针对可穿戴装置多维数据的个性化本地差分隐私保护研究比较少而且不完善。针对现有个性化本地隐私方案存在的最坏情况下噪声方差大的问题,采用结合机制,结合随机响应机制和分段机制,对数值型数据进行扰动,提出了一种处理数值型数据的个性化本地差分隐私保护方案,并将该方案应用到多维数值型数据,通过随机采样提高数据可用性。此外,分别从理论分析和仿真验证的角度对提出的本地差分隐私方案与现有解决方案进行了对比分析和实验。实验结果表明,提出的方案在最坏情况下的噪声方差方面优于现有解决方案,并且具有更好的数据可用性。

摘要： 针对传统电能计量多维数据的聚类分析算法存在的计算过程复杂、效率低下、系统耗能高等问题,设计出一套适用的解决方案。该方案基于大数据平台进行计算存储,通过混沌关联维聚类分析方法对电能计量数据进行多维分析。该方法吸收了传统大数据聚类算法和混沌特征提取的优点,通过选取交互信息量的第一个最小值作为最佳时间延迟,采用虚假最近邻点算法选择最佳的嵌入维数u重构相空间。然后基于相空间重构提取出混沌关联维特征,并糅合聚类算法对电能计量多维数据进行聚类。实验证明,本研究的混沌关联维聚类分析法效率高、过程简单且能耗低。

摘要： 传统多维数据压缩存储方法难以满足大数据时代的海量数据存储问题,存在数据空间不足,存储难度较大问题。为解决上述问题,提出一种基于MVC架构的多维数据压缩存储方法。通过多维DCT正交变换方法获得多视角视频编码器的分块重组数据,根据差分编码方式实现数据预测编码转换,利用MVC架构进行多维扫描预测编码;依据非均匀量化方式量化编码变换后的数据,通过多维扫描预测编码,增加零元素的连接数量,利用行程编码处理扫描后的数据,增强压缩效果;传输/存储单元利用关系数据库方法存储压缩后的多维数据;多视角解码器通过多视角编码器的反过程实现解码,实现多维数据压缩存储。实验证明:上述方法压缩效率高,存储时间短,具有较优的多维数据压缩存储性能。

摘要： 传统电力营销线损信息监控系统受到信息处理形态的影响,导致监控有效性较差。为了提高电力营销线损信息监控系统的性能,提出基于多维数据的电力营销线损信息监控系统。在多维数据运行原理的基础上,设计线损信息监控电路和线损信息监控传感器,提高监控系统对线损信息的处理能力。完成了系统的硬件设计。软件部分,精准确定电力线损位置,利用电力营销线损信息的采集和电力营销线损信息监控程序设计,完成了系统的软件设计,实现了电力营销线损信息的监控。测试结果显示,与其他两种传统监控系统相比,所设计系统的线损定位精度更好,能够监控更多的线损数据量,具有较高的实际应用价值。

摘要： 介绍了提出一种创新的智能档案管理系统,该系统能够综合计算机硬件、应用软件和各类网络通信设备形成完备的数据收集、数据存储、数据处理以及针对数据的增删改查等功能,以期实现档案数据资源管理、数据联机分析、多维数据分析、数据可视化和安全管理保障等功能。

摘要： 多维数据的监控问题已成为现代质量监控中的重点和难点。传统的多元统计过程控制方法往往假设数据符合特定分布,直接影响后续分析结果的准确性。在实际应用中,大多数多变量监测过程并不独立,不同维度数据之间存在一定的相关性,这也是容易被忽略的关键点。文章通过引入Copula模型,充分利用变量之间的相关性,给出合理的联合分布模型,然后建立了一种基于Copula模型的新的空间扫描统计量监测方法。与目前较流行的MEWMA控制图监测方法相比,所提出的方法能灵活有效地监测失控数据。算例表明,所提出的方法能够尽早发现数据的上升趋势,为防治系统提供预警。

摘要： 将多维数据可视化可以帮助人们在有限的时间内快速理解和分析复杂的海量数据集,为决策提供依据.介绍了几种典型的多维数据可视化和交互方法;提出了用平行坐标和星形图技术对人体健康多维数据进行可视化和可视分析的设计方法,给出了可视化和分析结果,应用结果表明了这些方法有效性;本文介绍的多维数据可视化方法可应用于医学.金融.通信等多个领域.

摘要： 现有的离群点检测算法大多对于低维数据的检测是有效的，且只能发现离群点，而不能对其含义进行解释。rn 本文提出了一种多维数据的离群点检测算法，该算法中离群点的定义是基于主次属性的。该算法首先使用k-均值聚类算法，将数据集划分成子数据块，在每个子数据块中根据基于主次属性的离群点的定义来识别出离群点，并能判定是否是噪声。该定义体现了“局部”的概念，所以能很好地解释离群点的含义。最后通过仿真实验说明该算法对多维数据的离群点检测是高效的。

摘要： 多维数据的应用日益广泛,如何有效地存储组织多维数据,提高对多维数据索引的效率已成为人们普遍关注的问题。在多维数据索引中,查询效率和查询质量是人们最为关心的问题,针对这两个问题,众多学者已经做了大量的研究并取得了一定的成就,主要包括索引技术,缓存技术,压缩技术,中文分词技术和用户日志分析等。本文分别从空间数据和属性数据的角度阐述了这些技术的原理并对其进行了评述。

摘要： 在对数据立方体和数据挖掘基本算法研究的基础上，笔者为广东省疾病控制中心研发了一个基于OLAP的、能为大规模疾病免疫预防数据提供决策分析的数据挖掘系统。系统实现了多种决策分析技术，集成了数据概化、数据清理、数据综合等数据准备操作，多维数据立方体建模、多维立方体分析等OLAP分析操作，以及决策树分析、关联规则分析、聚类分析、神经网络分析等多种数据挖掘基本操作。同时通过一个统一的系统框架把各个分析模块、管理模块和数据存储模块有机结台在一起。为方便用户浏览，本系统还提供了友好的图形化显示界面。系统具有良好的可扩展性和可移植性，为深层数据分析与挖掘提供了一个通用的解决方案。

摘要： 基于不确定性的相关关系和原始数据的相关关系作为两种相关关系具有一定的联系与区别.为了找出不确定性相关关系并有效对比这两种相关关系的异同,发现可能产生额外不确定性的数据特征,提出了一套分析框架和交互系统.首先进行聚类分析,并根据聚类结果得到分组;然后根据不确定性定量方法计算得到的每组不确定性数据来构建不确定性数据集,并进行相关分析和对比分析;最后建立可视分析系统来帮助用户利用不确定性相关关系来筛选出可能产生额外不确定性的数据.使用两个差异较大的真实数据集,验证了框架和系统的可用性和有效性.

摘要： 气象水文数据库结构设计中,高空和水下等多维探测数据信息量大、结构复杂,传统的存储结构在时间和空间效率上存在一定的不足.利用ORACLE数据库中的集合技术,设计了一种基于可变长数组的新型存储结构,并对多维气象水文数据的存储、转换和检索效率进行了分析.

摘要： 为了有效的管理多媒体信息、地理信息及空间数据，学术界已经提出多种针对多维数据的索引方法，其中一些索引方法在现有的商用数据库系统(DBMS)已经实现．然而现有商用DBMS对于多维数据的索引方法有限，学术研究以及实际应用中需要更多种多维乃至高维数据索引方法

摘要： 近年来,点对点环境下的复杂数据查询成为数据库领域的研究热点.本文提出了一个区间查询解决方案,基于一个平衡树结构的点对点网络,通过有效的划分查询解空间,高效的控制查询转发数量,同时减少访问节点数和网络中的消息数.

摘要： 客户端缓存对于提高用户查询性能、减少服务器和客户端之间的数据传输开销具有重要作用，缓存中的实视图集合需要根据用户查询进行动态调整。已有的缓存管理策略，由于没有考虑用户在进行OLAP分析时的数据访问特性，因此在处理实视图动态选择问题时无法获得好的性能。本文提出了实化视图路径和实化视图树的概念，并以实化视图树作为客户端缓存中的实视图的组织方式，并给出实化视图树的动态调整算法。实验证明，我们的方法能够比已有的动态选择方法取得更好的性能。

摘要： 客户端缓存对于提高用户查询性能、减少服务器和客户端之间的数据传输开销具有重要作用，缓存中的实视图集合需要根据用户查询进行动态调整。已有的缓存管理策略，由于没有考虑用户在进行OLAP分析时的数据访问特性，因此在处理实视图动态选择问题时无法获得好的性能。本文提出了实化视图路径和实化视图树的概念，并以实化视图树作为客户端缓存中的实视图的组织方式，并给出实化视图树的动态调整算法。实验证明，我们的方法能够比已有的动态选择方法取得更好的性能。

摘要： 本发明提供了一种多维度数据联动计算装置，包括：计算器模块，具有多个计算器，每个计算器实现不同的数据处理过程，不同的数据处理过程由分解所有业务规则的处理过程得到；选择模块，用于根据输入的修改信息和业务场景自动选择所需的多个计算器以及按照数据处理的业务规则确定的顺序对多个计算器进行排序以组装成计算器组；修改模块，用于当计算器组接收到输入的根据当前单据获取的单据模型后，将经过计算器组处理的单据模型加载至当前单据以确定修改后的单据数据。本发明还提供了一种多维度数据联动计算方法。根据本发明的技术方案，可以完成修改单据的某个属性而引发的其它相关属性的联动修改过程，提高工作效率。

摘要： 本发明提供一种数据多维建模系统及数据多维建模方法，基于预先存储的数据库生成多维数据表，包括：选表部，从预先存储的数据库中，根据分析主题选取目标主表以及与目标主表相关的目标附表；数据类型判断部，在目标主表中选取分析所需的多个数据列，将多个数据列划分为分别与生成多维数据表所需的维度或度量对应的多种数据类型；以及多维模型生成部，对与生成多维数据表所需的维度和度量对应的多种数据类型的数据列以及目标附表进行转换聚合，生成事实表和维度表，由此生成以事实表为中心且以维度表为分支的星形结构的多维数据表。由此，自动产生星形结构多维数据库，提高了数据分析的效率，降低了智能分析的生产成本和数据处理的门槛。

摘要： 本发明提供了一种多维数据分析系统，包括：分析快照存储单元，用于根据接收到的分析快照创建指令，将数据分析对象在当前界面上显示的当前维度的数据存储为对应于所述当前维度的分析快照；分析路径生成单元，用于为所述数据分析对象在选定的多个维度分别对应的分析快照生成分析路径；数据分析单元，用于依照所述分析路径，对所述选定的多个维度分别对应的分析快照进行获取和分析，以实现对所述数据分析对象的多维数据分析。本发明还提出了一种多维数据分析方法。通过本发明的技术方案，可以从产品层面实现对业务的多维数据分析，有助于降低非专业用户的学习成本，便于实现在不同领域、行业的推广与共享。

摘要： 本发明的实施例公开一种建立多维数据集的方法和多维数据集处理装置，涉及数据库领域，能够提高建立多维数据集的效率。该方法包括：存储用户输入的扩展字段，为扩展字段定义扩展属性；通过视图定义将扩展字段转换为多行形式的视图；将所述多行形式的视图对应的事实表，根据所述扩展属性与预设的维表关联生成多维数据集。发明的实施例应用于数据库建立多维数据集。

摘要： 本发明提供了一种多维数据展现装置，包括：数据模型设置模块，为透视表中的单元格设置数据模型，并在所述数据模型中存储位于所述单元格之前和/或之后的空行数量和空行内容；空行处理模块，在用户选中的数据行中包含所述特定单元格时，根据所述数据模型，在所述数据行之前和/或之后按所述空行数量插入空行，并根据所述空行内容填充所述空行。本发明还提供了一种多维数据展现方法。通过本发明，能够使透视表的展现更加的灵活，更好地满足客户需求。

摘要： 本发明公开了一种多维数据分析系统和多维数据分析方法，包括数据系统，所述数据系统连接有预设系统，所述预设系统连接有分析系统，所述数据系统包括数据采集模块和数据汇总模块，所述数据采集模块连接于数据汇总模块，所述预设系统包括数据预设模块、数据处理模块和数据层叠模块，所述数据预设模块连接于数据处理模块，所述数据处理模块连接于数据层叠模块，所述分析系统包括数据抽取模块、数据分析模块和数据输出模块，所述数据抽取模块连接于数据分析模块，所述数据分析模块连接于数据输出模块，有助于全局分析和管理，显著改善数据管理效果，利于集团管理，方便推广使用。

摘要： 本发明公开了一种多维数据分析系统和多维数据分析方法，包括数据空间系统与处理流程系统，所述数据空间系统包括：原始层、标准层和应用层，原始层作为原始数据输入到系统后储存的场所，标准层是提取原始层中与分析有关的数据，在进行整理和按维度划分后的数据储存的场所，应用层是接受标准层的数据和进行分析处理的场所。本发明中，将企业的大量数据进行多维分层，从时间、产品数据、生产组织数据、工艺数据、生产信息以及将已有数据整理计算后得到的衍生数据六个维度，对不同维度内的数据进行整理并进行定义与定位，当有数据要被提取的时候，通过定位信息查找并提取所需数据，方便快捷，也避免了大量数据堆积难以进行分析的情况发生。

摘要： 本发明提供一种数据多维建模系统及数据多维建模方法，基于预先存储的数据库生成多维数据表，包括：选表部，从预先存储的数据库中，根据分析主题选取目标主表以及与目标主表相关的目标附表；数据类型判断部，在目标主表中选取分析所需的多个数据列，将多个数据列划分为分别与生成多维数据表所需的维度或度量对应的多种数据类型；以及多维模型生成部，对与生成多维数据表所需的维度和度量对应的多种数据类型的数据列以及目标附表进行转换聚合，生成事实表和维度表，由此生成以事实表为中心且以维度表为分支的星形结构的多维数据表。由此，自动产生星形结构多维数据库，提高了数据分析的效率，降低了智能分析的生产成本和数据处理的门槛。

摘要： 本发明提供了一种多维数据分析系统，包括：分析快照存储单元，用于根据接收到的分析快照创建指令，将数据分析对象在当前界面上显示的当前维度的数据存储为对应于所述当前维度的分析快照；分析路径生成单元，用于为所述数据分析对象在选定的多个维度分别对应的分析快照生成分析路径；数据分析单元，用于依照所述分析路径，对所述选定的多个维度分别对应的分析快照进行获取和分析，以实现对所述数据分析对象的多维数据分析。本发明还提出了一种多维数据分析方法。通过本发明的技术方案，可以从产品层面实现对业务的多维数据分析，有助于降低非专业用户的学习成本，便于实现在不同领域、行业的推广与共享。

摘要： 本发明的实施例公开一种建立多维数据集的方法和多维数据集处理装置，涉及数据库领域，能够提高建立多维数据集的效率。该方法包括：存储用户输入的扩展字段，为扩展字段定义扩展属性；通过视图定义将扩展字段转换为多行形式的视图；将所述多行形式的视图对应的事实表根据所述扩展属性与预设的维表关联生成多维数据集。发明的实施例应用于数据库建立多维数据集。