napoleon_hennessy
New Member
Link tải luận văn miễn phí cho ae Kết Nối
2. Mục tiêu của nghiên cứu khoa học 1
CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2
1. Nghiên cứu lý thuyết Kho dữ liệu và Khai phá dữ liệu 2
2. Tìm hiểu công cụ SQL 2005 với khả năng hỗ trợ Kho dữ liệu và Khai phá dữ liệu 2
3. Tìm hiểu bài toán Phát triển thuê bao 2
4. Ứng dụng bài toán Phát triển thuê bao để cài đặt Kho dữ liệu trên SQL 2005 2
CHƯƠNG III: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 2
1. Nắm được lý thuyết về kho dữ liệu(DataWareHouse-DW) và lý thuyết về khai phá dữ liệu(DataMining) 2
1.1. Kho dữ liệu: 2
1.1.1. Tích hợp dữ liệu và các siêu dữ liệu từ những nguồn khác nhau 3
1.1.2. Nâng cao chất lượng dữ liệu bằng các phương pháp làm sạch và tinh lọc dữ liệu theo những hướng chủ đề nhất định. 3
1.1.3. Tổng hợp và kết nối dữ liệu 3
1.1.4. Đồng bộ hóa các nguồn dữ liệu với DW 3
1.1.5. Phân định và đồng nhất các hệ quản trị cơ sở dữ liệu tác nghiệp như là các công cụ chuẩn để phục vụ cho DW. 3
1.1.6. Quản lý những siêu dữ liệu 3
1.1.7. Cung cấp các thông tin được tích hợp, tóm tắt hay được liên kết, được tổ chức theo các chủ đề. 3
1.1.8. Dùng trong các hệ thống hỗ trợ quyết đinh. 3
1.2. Khai phá dữ liệu: 3
2. Tìm hiểu công cụ SQL 2005 5
2.1. SQL Manager Studio 5
2.2. SQL Intergrate 5
2.3. SQL Analysis 6
a. Data Source 6
b. Khối – Cube 6
c. Measures, Attributes and Hierarchies (kỹ thuật của UDM) 6
d. Mining Structures 6
e. Roles, Assemblies, and Miscellaneous 7
2.4. SQL Report 7
3. Tìm hiểu bài toán Phát triển thuê bao 7
4. Ứng dụng bài toán Phát triển thuê bao sử dụng SQL 2005 18
4.1. Lược đồ quan hệ kho dữ liệu 18
4.2. Sơ đồ tích hợp dữ liệu từ các File Excel vào Kho dữ liệu 18
4.2.1 Tích hợp từ các File Excel vào Bộ đệm 18
4.2.2 Tích hợp từ bộ đệm vào Kho dữ liệu 34
4.3. Các kết quả đưa ra đạt được và dự kiến 51
CHƯƠNG I :ĐẶT VẤN ĐỀ
1. Đặt vấn đề
Trong xu thế toàn cầu hóa và tự do hóa thương mại, nền kinh tế thế giới và khu vực tiếp tục biến đổi nhanh chóng và sâu sắc trên nhiều mặt. Cách mạng khoa học, công nghệ nói chung và công nghệ thông tin nói riêng tiếp tục phát triển nhanh; cuộc đấu tranh dân tộc, đấu tranh giai cấp trên toàn thế giới cũng như ở nước ta đang diễn ra hết sức phức tạp, đặt ra yêu cầu đối với các ngành kinh tế nước ta là phải nắm bắt được các công nghệ hiện đại, chủ động trong hội nhập, thực hiện công nghiệp hóa, hiện đại hóa theo định hướng xã hội chủ nghĩa.
Đối với nghành Bưu chính Viễn thông, xu thế hội nhập, cạnh tranh, sức ép giảm giá cước viễn thông, những đòi hỏi xã hội đối với việc nâng cao chất lượng các dịch vụ bưu chính viễn thông ngày càng cao. Ở một số lĩnh vực, một số dịch vụ, việc cạnh tranh đã trở nên gay gắt.
Ngành công nghiệp viễn thông lưu trữ một khối lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm chi tiết cuộc gọi, thông tin thông báo tình trạng hệ thống mạng viễn thông và thông tin dữ liệu về khách hàng. Khả năng ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu (Data Mining) để phát hiện các quy luật ẩn chứa trong khối dữ liệu khổng lồ, giúp đưa ra các quyết định đúng đắn mang lại cho các doanh nghiệp viễn thông cơ hội để phát triển dựa trên các hoạch định chính xác mang tính lịch sử và thực tiễn cao. Đây là một hướng đi phù hợp và đã sớm được áp dụng phổ biến ở nhiều công ty viễn thông lớn trên thế giới.
Chính vì lý do đó Ứng dụng DataMining cho phát triển các thuê bao điện thọai cố định sẽ giúp phát triển các thuê bao đặc biệt ở Hà Nội.
2. Mục tiêu của nghiên cứu khoa học
Mục tiêu đề tài là sử dụng công cụ SQL 2005 trong ứng dụng DataMining cho việc phát triển các thuê bao điện thoại cố định ở Hà Nội, bao gồm các vấn đề chính sau:
• Nắm bắt được khái quát lý thuyết về DataMining
• Công cụ sử dụng SQL 2005
• Đưa ra được các báo cáo, kết quả bài toán phát triển thuê bao điện thoại cố định giúp cho việc đưa ra các quyết định nhằm giúp ích cho việc đưa ra chiến lược phát triển thuê bao ở Hà Nội
CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Để thực hiện Đề tài, em đã sử dụng một số phương pháp nghiên cứu sau:
1. Nghiên cứu lý thuyết Kho dữ liệu và Khai phá dữ liệu
2. Tìm hiểu công cụ SQL 2005 với khả năng hỗ trợ Kho dữ liệu và Khai phá dữ liệu
3. Tìm hiểu bài toán Phát triển thuê bao
4. Ứng dụng bài toán Phát triển thuê bao để cài đặt Kho dữ liệu trên SQL 2005
CHƯƠNG III: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
1. Nắm được lý thuyết về kho dữ liệu(DataWareHouse-DW) và lý thuyết về khai phá dữ liệu(DataMining)
1.1. Kho dữ liệu:
Có thể nói gọn nghành tin học trong ba từ là lưu trữ, xử lý và khác thác thông tin. Về mặt lưu trữ, các hệ quản trị cơ sở dữ liệu đều thực hiện rất tốt. Tuy nhiên, khi lượng thông tin cần lưu trữ và khai thác trở nên lớn đặc biệt trong những nghành như ngân hàng, tài chính…đã làm nảy sinh khái niệm DataWarehouse hay kho dữ liệu.
Kho dữ liệu là tuyển tập các cơ sở dữ liệu tích hợp, hướng chủ đề, được thiết kế để hỗ trợ cho chức năng trợ giúp quyết định, mà mỗi đơn vị dữ liệu đều liên quan tới một khỏang thời gian cụ thể.
Nói cách khác, kho dữ liệu là một tập hợp các cơ sở dữ liệu rất lớn tới hàng trăm GB hay thậm chí hàng Terabyte dữ liệu từ nhiều phân hệ của hệ thống, lưu trữ và phân tích phục vụ cho việc cung cấp các dịch vụ thông tin liên quan tới nghiệp vụ hệ thống.
Mục tiêu chính của kho dữ liệu là giải quyết những vấn đề cơ bản sau:
1.1.1. Tích hợp dữ liệu và các siêu dữ liệu từ những nguồn khác nhau
1.1.2. Nâng cao chất lượng dữ liệu bằng các phương pháp làm sạch và tinh lọc dữ liệu theo những hướng chủ đề nhất định.
1.1.3. Tổng hợp và kết nối dữ liệu
1.1.4. Đồng bộ hóa các nguồn dữ liệu với DW
1.1.5. Phân định và đồng nhất các hệ quản trị cơ sở dữ liệu tác nghiệp như là các công cụ chuẩn để phục vụ cho DW.
1.1.6. Quản lý những siêu dữ liệu
1.1.7. Cung cấp các thông tin được tích hợp, tóm tắt hay được liên kết, được tổ chức theo các chủ đề.
1.1.8. Dùng trong các hệ thống hỗ trợ quyết đinh.
1.2. Khai phá dữ liệu:
Khai phá dữ liệu (Data mining - DM) là một khái niệm ra đời vào những năm cuối của thập kỷ 80. Nó bao hàm một loạt các kỹ thuật nhằm phát hiện ra các thông tin có giá trị tiềm ẩn trong các tập dữ liệu lớn (các kho dữ liệu). Về bản chất, khai phá dữ liệu liên quan đến việc phân tích các dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật để tìm ra các mẫu hình có tính chính quy (regularities) trong tập dữ liệu.
Quá trình khai phá dữ liệu sẽ tiến hành qua 6 giai đoạn như hình 1.1
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
2. Mục tiêu của nghiên cứu khoa học 1
CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2
1. Nghiên cứu lý thuyết Kho dữ liệu và Khai phá dữ liệu 2
2. Tìm hiểu công cụ SQL 2005 với khả năng hỗ trợ Kho dữ liệu và Khai phá dữ liệu 2
3. Tìm hiểu bài toán Phát triển thuê bao 2
4. Ứng dụng bài toán Phát triển thuê bao để cài đặt Kho dữ liệu trên SQL 2005 2
CHƯƠNG III: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 2
1. Nắm được lý thuyết về kho dữ liệu(DataWareHouse-DW) và lý thuyết về khai phá dữ liệu(DataMining) 2
1.1. Kho dữ liệu: 2
1.1.1. Tích hợp dữ liệu và các siêu dữ liệu từ những nguồn khác nhau 3
1.1.2. Nâng cao chất lượng dữ liệu bằng các phương pháp làm sạch và tinh lọc dữ liệu theo những hướng chủ đề nhất định. 3
1.1.3. Tổng hợp và kết nối dữ liệu 3
1.1.4. Đồng bộ hóa các nguồn dữ liệu với DW 3
1.1.5. Phân định và đồng nhất các hệ quản trị cơ sở dữ liệu tác nghiệp như là các công cụ chuẩn để phục vụ cho DW. 3
1.1.6. Quản lý những siêu dữ liệu 3
1.1.7. Cung cấp các thông tin được tích hợp, tóm tắt hay được liên kết, được tổ chức theo các chủ đề. 3
1.1.8. Dùng trong các hệ thống hỗ trợ quyết đinh. 3
1.2. Khai phá dữ liệu: 3
2. Tìm hiểu công cụ SQL 2005 5
2.1. SQL Manager Studio 5
2.2. SQL Intergrate 5
2.3. SQL Analysis 6
a. Data Source 6
b. Khối – Cube 6
c. Measures, Attributes and Hierarchies (kỹ thuật của UDM) 6
d. Mining Structures 6
e. Roles, Assemblies, and Miscellaneous 7
2.4. SQL Report 7
3. Tìm hiểu bài toán Phát triển thuê bao 7
4. Ứng dụng bài toán Phát triển thuê bao sử dụng SQL 2005 18
4.1. Lược đồ quan hệ kho dữ liệu 18
4.2. Sơ đồ tích hợp dữ liệu từ các File Excel vào Kho dữ liệu 18
4.2.1 Tích hợp từ các File Excel vào Bộ đệm 18
4.2.2 Tích hợp từ bộ đệm vào Kho dữ liệu 34
4.3. Các kết quả đưa ra đạt được và dự kiến 51
CHƯƠNG I :ĐẶT VẤN ĐỀ
1. Đặt vấn đề
Trong xu thế toàn cầu hóa và tự do hóa thương mại, nền kinh tế thế giới và khu vực tiếp tục biến đổi nhanh chóng và sâu sắc trên nhiều mặt. Cách mạng khoa học, công nghệ nói chung và công nghệ thông tin nói riêng tiếp tục phát triển nhanh; cuộc đấu tranh dân tộc, đấu tranh giai cấp trên toàn thế giới cũng như ở nước ta đang diễn ra hết sức phức tạp, đặt ra yêu cầu đối với các ngành kinh tế nước ta là phải nắm bắt được các công nghệ hiện đại, chủ động trong hội nhập, thực hiện công nghiệp hóa, hiện đại hóa theo định hướng xã hội chủ nghĩa.
Đối với nghành Bưu chính Viễn thông, xu thế hội nhập, cạnh tranh, sức ép giảm giá cước viễn thông, những đòi hỏi xã hội đối với việc nâng cao chất lượng các dịch vụ bưu chính viễn thông ngày càng cao. Ở một số lĩnh vực, một số dịch vụ, việc cạnh tranh đã trở nên gay gắt.
Ngành công nghiệp viễn thông lưu trữ một khối lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm chi tiết cuộc gọi, thông tin thông báo tình trạng hệ thống mạng viễn thông và thông tin dữ liệu về khách hàng. Khả năng ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu (Data Mining) để phát hiện các quy luật ẩn chứa trong khối dữ liệu khổng lồ, giúp đưa ra các quyết định đúng đắn mang lại cho các doanh nghiệp viễn thông cơ hội để phát triển dựa trên các hoạch định chính xác mang tính lịch sử và thực tiễn cao. Đây là một hướng đi phù hợp và đã sớm được áp dụng phổ biến ở nhiều công ty viễn thông lớn trên thế giới.
Chính vì lý do đó Ứng dụng DataMining cho phát triển các thuê bao điện thọai cố định sẽ giúp phát triển các thuê bao đặc biệt ở Hà Nội.
2. Mục tiêu của nghiên cứu khoa học
Mục tiêu đề tài là sử dụng công cụ SQL 2005 trong ứng dụng DataMining cho việc phát triển các thuê bao điện thoại cố định ở Hà Nội, bao gồm các vấn đề chính sau:
• Nắm bắt được khái quát lý thuyết về DataMining
• Công cụ sử dụng SQL 2005
• Đưa ra được các báo cáo, kết quả bài toán phát triển thuê bao điện thoại cố định giúp cho việc đưa ra các quyết định nhằm giúp ích cho việc đưa ra chiến lược phát triển thuê bao ở Hà Nội
CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Để thực hiện Đề tài, em đã sử dụng một số phương pháp nghiên cứu sau:
1. Nghiên cứu lý thuyết Kho dữ liệu và Khai phá dữ liệu
2. Tìm hiểu công cụ SQL 2005 với khả năng hỗ trợ Kho dữ liệu và Khai phá dữ liệu
3. Tìm hiểu bài toán Phát triển thuê bao
4. Ứng dụng bài toán Phát triển thuê bao để cài đặt Kho dữ liệu trên SQL 2005
CHƯƠNG III: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
1. Nắm được lý thuyết về kho dữ liệu(DataWareHouse-DW) và lý thuyết về khai phá dữ liệu(DataMining)
1.1. Kho dữ liệu:
Có thể nói gọn nghành tin học trong ba từ là lưu trữ, xử lý và khác thác thông tin. Về mặt lưu trữ, các hệ quản trị cơ sở dữ liệu đều thực hiện rất tốt. Tuy nhiên, khi lượng thông tin cần lưu trữ và khai thác trở nên lớn đặc biệt trong những nghành như ngân hàng, tài chính…đã làm nảy sinh khái niệm DataWarehouse hay kho dữ liệu.
Kho dữ liệu là tuyển tập các cơ sở dữ liệu tích hợp, hướng chủ đề, được thiết kế để hỗ trợ cho chức năng trợ giúp quyết định, mà mỗi đơn vị dữ liệu đều liên quan tới một khỏang thời gian cụ thể.
Nói cách khác, kho dữ liệu là một tập hợp các cơ sở dữ liệu rất lớn tới hàng trăm GB hay thậm chí hàng Terabyte dữ liệu từ nhiều phân hệ của hệ thống, lưu trữ và phân tích phục vụ cho việc cung cấp các dịch vụ thông tin liên quan tới nghiệp vụ hệ thống.
Mục tiêu chính của kho dữ liệu là giải quyết những vấn đề cơ bản sau:
1.1.1. Tích hợp dữ liệu và các siêu dữ liệu từ những nguồn khác nhau
1.1.2. Nâng cao chất lượng dữ liệu bằng các phương pháp làm sạch và tinh lọc dữ liệu theo những hướng chủ đề nhất định.
1.1.3. Tổng hợp và kết nối dữ liệu
1.1.4. Đồng bộ hóa các nguồn dữ liệu với DW
1.1.5. Phân định và đồng nhất các hệ quản trị cơ sở dữ liệu tác nghiệp như là các công cụ chuẩn để phục vụ cho DW.
1.1.6. Quản lý những siêu dữ liệu
1.1.7. Cung cấp các thông tin được tích hợp, tóm tắt hay được liên kết, được tổ chức theo các chủ đề.
1.1.8. Dùng trong các hệ thống hỗ trợ quyết đinh.
1.2. Khai phá dữ liệu:
Khai phá dữ liệu (Data mining - DM) là một khái niệm ra đời vào những năm cuối của thập kỷ 80. Nó bao hàm một loạt các kỹ thuật nhằm phát hiện ra các thông tin có giá trị tiềm ẩn trong các tập dữ liệu lớn (các kho dữ liệu). Về bản chất, khai phá dữ liệu liên quan đến việc phân tích các dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật để tìm ra các mẫu hình có tính chính quy (regularities) trong tập dữ liệu.
Quá trình khai phá dữ liệu sẽ tiến hành qua 6 giai đoạn như hình 1.1
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links