Ⅰ 數據倉庫和數據挖掘技術在企業管理中的典型應用分析
它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應用數據中，提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識，揭示出大量數據中復雜的和隱藏的關系，為決策提供有用的參...探討管理會計中應用數據挖掘技術的可行性,探討數據挖掘技術在管理會計中應...
Ⅱ 數據倉庫在證券業如何應用
那麼究竟數據倉庫的「行」在何處：它可以為我們帶來什麼？為什麼「不行」：它的應用為什麼不能達到其預期的效果？怎樣才能使數據倉庫從「不行」的模式轉到到「行」的模式？本文試對此進行探討，並認為數據的集中統一是數據倉庫應用的基礎；確立合理的數據模型是數據倉庫應用的核心；高效的應用系統是數據倉庫應用的動力；良好的外部環境是數據倉庫成功應用的外部保障。 數據倉庫的「行」 這里所說的數據倉庫的「行」主要是指數據倉庫可以做什麼，它的使用能為證券業帶來哪些好處，為什麼對券商來說是一個行之有效的工具。 數據倉庫（Data Warehouse）是在資料庫基礎上發展而來的，是一個面向主題的、集成的、穩定的、不同時期的數據集合，用以支持企業經營管理中的決策過程。它通常由三個部分構成：數據倉庫、聯機分析處理及數據挖掘，它們之間具有極強的互補關系。數據倉庫用來對大量的數據按一定的結構進行組織存儲；聯機分析處理則可進行靈活豐富的多維分析與查詢，可以從不同的角度去分析企業的運作情況，並對未來進行預測；數據挖掘則是對現有數據進行深層次的研究分析，從中找出對經營管理有用的結論。 由上述對數據倉庫的敘述，不難看出特別是對券商這種數據密集型的企業而言，數據倉庫技術的應用在以下三個方面有其得天獨厚之處和現實的意義： 提升客戶服務 雖然大部分券商已積累了大量的客戶信息和交易數據，但現在還沒有辦法對客戶的貢獻度、盈虧情況、持倉情況及操作習慣等進行統計和分析，為客戶提供針對其個人習慣的投資組合建議。而通過建立數據倉庫，為客戶資料的統計分析提供基本的信息源和輔助工具，已成為券商提高市場競爭能力和客戶服務水平的關鍵。 提高資產質量 數據倉庫中強大的分析和預測功能為此提供了有力的支持，可根據股市行情走勢、上市公司的資料以及宏觀微觀經濟數據等對未來市場進行預測，為客戶和自有資產的經營管理提供合理的建議，從而有效地提高資產質量、防範經營風險。 降低成本 數據倉庫的建立可使券商更加及時、准確地掌握自身的經營狀況、資金情況、利潤情況、客戶群分布等重要的信息，從而能有效地提高管理水平、降低經營成本，使整個證券公司的經營管理更加高效、科學、規范。 數據倉庫的「不行」 雖然從理論上說數據倉庫技術的應用可以為券商帶來很大的收益，但實際情況卻並不盡如人意，完全意義上的數據倉庫的應用在證券業中還鮮有成功的案例，這也使得相當部分券商對它「望而卻步」，為什麼數據倉庫從「行」變成了「不行」，不能有效發揮其應有的作用呢？究其主要原因就是數據倉庫技術沒有做到與證券業務的有機融合 。 系統平台不統一 目前大部分券商所用的業務系統平台並不統一，如交易系統用一種軟體，清算系統又用另一種軟體，還有的證券公司中各家營業部所採用的業務系統的平台也不一樣，而且大部分採用的都是分布的管理模式，這種情況造成了數據的分散、數據結構的多樣。而數據倉庫的基礎是大量集中的、豐富的、按統一規則組織存放的數據，分散的、結構不同的數據使得數據採集困難，數據倉庫不能有效地發揮其作用。 技術與業務部門欠協調 數據倉庫的提出和應用通常都是技術部門在其中扮演重要角色，業務部門參與得較少，但實際上沒有業務部門與技術部門之間的很好協調，數據倉庫是不可能應用成功的。因為數據倉庫技術是管理科學、計算機科學、網路科學和分析手段的大融合，從技術上來說資料庫技術的發展已使數據倉庫的實現並不困難，而關鍵在於怎樣使用它。數據倉庫的成功使用離不開管理思想和業務經驗的完美結合，在有了相應的技術支持以後，只有同時具備豐富的業務經驗和先進的管理思想的使用者才能成功使用數據倉庫，得到有用的信息。 缺乏管理經驗 數據倉庫不乏失敗的案例，如美國在對越戰爭中根據越軍對美軍攻擊的時間和次數而得出了一個「越軍在有月亮的晚上最易展開攻擊」的無用結論。數據倉庫使用時一個重要問題是建立模型，數據倉庫的產品一般可使用多種建模方法，如關聯法、依賴法、時序法、神經網路以及利用統計分析等等，然後利用模型去對問題進行分析得出相應結論，建立在數據倉庫之上的系統都是決策支持系統。而要進行決策，針對一個具體的問題怎樣分析，從什麼角度進行分析，何種因素是主要的、何種因素是次要的，採用何種方法建模以及怎樣建模都要依使用者的經驗而定，這就要求使用者對相關的業務非常熟悉並具備相應的管理和分析能力，否則得出的結論就很可能是無用的。而對我國大部分券商而言，缺少的恰好就是這種經驗，而且券商經營管理中的不規范也為數據倉庫的成功應用增加了難度。 受政策影響較大 人們將市場對經濟的自動調節比喻為「一隻看不見的手」，而股市則是反映經濟情況的晴雨表，經濟學家一直試圖通過對市場的研究找出經濟發展的規律，數據倉庫的主要效用之一也就是通過對已有數據的分析藉以揭示市場內在的發展規律，從而得出市場可能的走向。但縱觀中國證券市場十多年的風風雨雨，國家政策與宏觀調控這只「看得見的手」在其中起了舉足輕重的作用，當然這是由於我國證券市場先天基礎不好，發展不規范使得國家不得不採取措施加以調整，但這也使得證券市場無可避免地打上了國家政策的烙印。這種情況下，單純根據市場規律，用數據倉庫進行分析得到的預測結果與實際情況就會有所偏差。 從「不行」到「行」 如何將數據倉庫的「不行」變為「行」，使其在我國的證券業發展中發揮巨大的作用，是廣大券商普遍關心的一個問題 。那麼在找出「不行」的原因之後我們就可「對症下葯」採取相應的措施了。 數據的集中統一是數據倉庫應用的基礎。首先要統一券商所用信息系統的平台，各營業部均應採用統一的系統平台，同時各業務系統也採用統一的平台，統一數據結構。並採用集中的經營管理模式，使所有的數據都按相同的結構集中存放在一起，方便數據採集，做好數據倉庫應用的基礎工作。 確立合理的數據模型是數據倉庫應用的核心。電腦技術人員知道數據倉庫可以「做什麼」，業務人員則知道具體的分析要「怎麼做」，為此應將技術部門與相關的業務部門進行很好的協調，充分發揮技術人員和業務人員的優勢，根據證券業和本公司的具體情況選用合適的方法建立模型，這些模型經過檢驗正確後就可作為整個數據倉庫的核心，為經營管理提供決策建議。 高效的應用系統是數據倉庫應用的動力。數據模型建好以後，要使其發揮應有的作用就應在其上建立相應的應用系統，包括客戶關系管理系統、市場分析和風險控制系統等等，只有當建立於數據倉庫基礎之上的應用系統在券商的發展中起了很好的作用以後，證券公司的老總們才能充分意識到數據倉庫的重要性，這就是數據倉庫應用發展的動力所在。 良好的外部環境是數據倉庫成功應用的外部保障。令人欣慰的是國家已意識到證券市場健康穩定的重要性，證監會等領導機構對券商和上市公司的要求越來越嚴格，監管力度不斷加強，這一切都促使中國股市朝健康穩定的方向發展。我們有理由相信隨著我國證券市場的逐步規范，股市也必將按市場規律進行發展，數據倉庫就會發揮越來越大的作用。 結束語 數據倉庫的應用在國外取得了很大的成功，但中國與外國在數據倉庫的應用環境方面有很大的區別，所以數據倉庫在中國的應用成功的案例並不多。為了促進這項技術在證券業的成功應用，除了證監會等領導機構對證券市場進行規范為其創造良好的外部環境之外，更重要的是各證券公司注意業務系統平台的集中統一和技術與業務的有機融合，做好數據倉庫應用的准備，勇敢面對加入WTO所帶來的挑戰。
Ⅲ 數據倉庫與數據挖掘的關系,區別與聯系(概括一點)
1、數據挖掘就是從大量數據中提取數據的過程。
2、數據倉庫是匯集所有相關數據的一個過程。
3、數據挖掘和數據倉庫都是商業智能工具集合。
4、數據挖掘是特定的數據收集。
5、數據倉庫是一個工具來節省時間和提高效率，將數據從不同的位置不同區域組織在一起。
6、數據倉庫三層，即分段、集成和訪問。
(3)數據倉庫查詢技術在股票數據分析中的應用研究擴展閱讀：
1、數據挖掘 技術是經由自動或半自動的方法探勘及分析大量的資料，以創建有效的模型及規則，而企業通過數據挖掘可以更加了解他們的客戶，進而改進他們的行銷、業務及客服的運作。
數據挖掘是數據倉庫的一種重要運用。
基本上，它是用來將你的資料中隱藏的資訊挖掘出來，所以 Data Mining 其實是所謂的 Knowledge Discovery 的一部份，Data Mining 使用了許多統計分析與 Modeling 的方法，到資料中尋找有用的特徵（Patterns）以及關連（Relationships）。
Knowledge Discovery 的過程對 Data Mining 的應用成功與否有重要的影響，只有它才能確保 Data Mining 能獲得有意義的結果。
數據挖掘和OLAP同為分析工具，其差別在於OLAP提供用戶一便利的多維度觀點和方法，以有效率的對數據進行復雜的查詢動作，其預設查詢條件由用戶預先設定，而數據挖掘，則能由資訊系統主動發掘資料來源中未曾被查覺的隱藏資訊，和透過用戶的認知以產生信息。
2、數據倉庫可以作為數據挖掘和OLAP等分析工具的資料來源，由於存放於數據倉庫中的資料，必需經過篩選與轉換，因此可以避免分析工具使用錯誤的資料，而得到不正確的分析結果。
另一方面，數據倉庫是一個術語，描述一個系統在一個組織中所使用的數據的集合。這些數據收集在數據倉庫提供的是事務性系統，如發票，購買記錄，甚至貸款記錄。各個點的數據記錄被創建然後集合在一起，就是數據倉庫。該數據倉庫給出的數據報告可以幫助用戶業務信息，從而做出有效的決策。
Ⅳ 數據怎麼查詢 股票數據查詢一般查什麼
1、股票數據查詢一般都是查詢股票的行業市盈率，個股的市盈率在股票軟體當中都可以看到，在這個地方我們主要來給大家講解一下，股票市場的市盈率和行業的平均市盈率應當如何建造。
2、首先我們使用網路瀏覽器打開上海證券交易所網站，或者是使用網路瀏覽器搜索上海證券交易所，就可以成功的進入該交易所的官方網站，同理各位投資人也可以打開進入深圳證券市場交易所。
3、趙靜若上海證券交易所官方網站的界面之後就可以點擊數據，連接數據之後就進入數據總覽的界面，然後再點擊股票數據。
Ⅳ 利用技術分析方法，對任意一隻股票進行分析，圖表數據必須的近半年的
自去年12月擺脫之前的盤整趨勢之後，一直沿著60日均線上漲，均線多頭排列，並於3301和3295兩次大盤見頂之後逆著大盤走出多頭格局，屬於中長線多頭趨勢，隨著近期出現量價背離，有可能開始慢慢進入盤整階段 進行中期修正
Ⅵ 數據倉庫中查詢與分析模式是什麼樣的
星形模式是基於關系資料庫的數據倉庫中的一個著名概念，由於星形連接模式的設計思想能夠滿足人們從不同觀察角度(維)分析數據的需求，所以在基於關系資料庫的數據倉庫的設計中廣泛地使用了星形模式。在使用數據倉庫來回答綜合性問題的場合，通常可以使用OLAP工具實現記錄不多的較高粒度表的維度旋轉來滿足不同分析的需要;而在數據倉庫中較高粒度表中記錄非常多或者還要經常回答細節問題的場合，則還必須對數據倉庫中記錄非常多的較高粒度的表或者細節級表進行維度轉換。但通常的OLAP工具難以處理幾十萬條記錄數據表的維度旋轉，針對這種應用場合，筆者提出了一種」有選擇地使用維的星形模式」，在事實表中避開使用要旋轉的維，用存貯過程編寫程序高效地實現OLAP工具相應的功能，對星形模式下維的使用原則做出了一定的探索。
Ⅶ 如何查看所有A股所有 股票統計信息，主要是研究股票數據，進行數據統計分析，研究規律寫論文。
打開股票軟體，可以下載個通達信的，打開個股，然後點擊F10就可以，詳細資料
Ⅷ 雲財經數據倉庫股票數據是真是假
雲財經數據倉庫股票數據分析結果顯示，量化交易行情數據，可以看見滬深A股日線行情數據或分鍾行情等，也有量化投資入門知識叫你看懂股票。更有工具教你如何看懂k線數據圖。也有兩種股票數據提供你查看，api和csv股票數據，所以這個數據是可以參照雲財經數據倉庫的數據，但不可以完全照著操作，畢竟都是有風險。
Ⅸ 數據倉庫的技術發展
從資料庫到數據倉庫
企業的數據處理大致分為兩類：一類是操作型處理，也稱為聯機事務處理，它是針對具體業務在資料庫聯機的日常操作，通常對少數記錄進行查詢、修改。另一類是分析型處理，一般針對某些主題的歷史數據進行分析，支持管理決策。
兩者具有不同的特徵，主要體現在以下幾個方面。
1、處理性能
日常業務涉及頻繁、簡單的數據存取，因此對操作型處理的性能要求是比較高的，需要資料庫能夠在很短時間內做出反應。
2、數據集成
企業的操作型處理通常較為分散，傳統資料庫面向應用的特性使數據集成困難。
3、數據更新
操作型處理主要由原子事務組成，數據更新頻繁，需要並行控制和恢復機制。
4、數據時限
操作型處理主要服務於日常的業務操作。
5、數據綜合
操作型處理系統通常只具有簡單的統計功能。
資料庫已經在信息技術領域有了廣泛的應用，我們社會生活的各個部門，幾乎都有各種各樣的資料庫保存著與我們的生活息息相關的各種數據。作為資料庫的一個分支，數據倉庫概念的提出，相對於資料庫從時間上就近得多。美國著名信息工程專家WilliamInmON博士在90年代初提出了數據倉庫概念的一個表述，認為：「一個數據倉庫通常是一個面向主題的、集成的、隨時間變化的、但信息本身相對穩定的數據集合，它用於對管理決策過程的支持。」
這里的主題，是指用戶使用數據倉庫進行決策時所關心的重點方面，如：收入、客戶、銷售渠道等；所謂面向主題，是指數據倉庫內的信息是按主題進行組織的，而不是像業務支撐系統那樣是按照業務功能進行組織的。
集成，是指數據倉庫中的信息不是從各個業務系統中簡單抽取出來的，而是經過一系列加工、整理和匯總的過程，因此數據倉庫中的信息是關於整個企業的一致的全局信息。
隨時間變化，是指數據倉庫內的信息並不只是反映企業當前的狀態，而是記錄了從過去某一時點到當前各個階段的信息。
資料庫安全
計算機攻擊、內部人員違法行為，以及各種監管要求，正促使組織尋求新的途徑來保護其在商業資料庫系統中的企業和客戶數據。
您可以採取八個步驟保護數據倉庫並實現對關鍵法規的遵從。
1. 發現
使用發現工具發現敏感數據的變化。
2.漏洞和配置評估
評估資料庫配置，確保它們不存在安全漏洞。這包括驗證在操作系統上安裝資料庫的方式(比如檢查資料庫配置文件和可執行程序的文件許可權)，以及驗證資料庫自身內部的配置選項(比如多少次登錄失敗之後鎖定帳戶，或者為關鍵表分配何種許可權)。
3. 加強保護
通過漏洞評估，刪除不使用的所有功能和選項。
4. 變更審計
通過變更審計工具加強安全保護配置，這些工具能夠比較配置的快照(在操作系統和資料庫兩個級別上)，並在發生可能影響資料庫安全的變更時，立即發出警告。
5. 資料庫活動監控(DAM)
通過及時檢測入侵和誤用來限制信息暴露，實時監控資料庫活動。
6. 審計
必須為影響安全性狀態、數據完整性或敏感數據查看的所有資料庫活動生成和維護安全、防否認的審計線索。
7.身份驗證、訪問控制和授權管理
必須對用戶進行身份驗證，確保每個用戶擁有完整的責任，並通過管理特權來限制對數據的訪問。
8. 加密
使用加密來以不可讀的方式呈現敏感數據，這樣攻擊者就無法從資料庫外部對數據進行未授權訪問。
如何應對監控需求
數據，作為企業核心資產，越來越受到企業的關注，一旦發生非法訪問、數據篡改、數據盜取，將給企業帶來巨大損失。資料庫作為數據的核心載體，其安全性就更加重要。
面對資料庫的安全問題，企業常常遇到以下主要挑戰：資料庫被惡意訪問、攻擊、甚至遭到數據偷竊，而您不能及時地發現這些惡意的操作； 不了解數據使用者對資料庫的訪問細節，從而不能保證您對數據安全的管理；
信息安全同樣會帶來審計問題，當今全球對合規/ 審計要求越來越嚴格，由於不滿足合規要求而導致處罰的事件屢見不鮮。美國《薩班斯法案》的強制性要求曾導致2007年7月5日中國第一家海外上市公司—華晨中國汽車控股有限公司從美國紐約證券交易所退市。
有關信息安全的合規/審計要求，中國政府也進行了大量的強化工作，例如，為了加強商業銀行信息科技風險管理，銀監會出台了《商業銀行信息科技風險管理指引》規則，中國政府——財政部、證監會、銀監會、保監會及審計署等五部委會聯合發布「中國版薩班尼斯－奧克斯利法案（以下簡稱『C-SOX法案』）」——《企業內部控制基本規范》。
面對合規/審計要求，企業往往面臨以下挑戰：
·不能做到持續性審計
用戶審計主要是針對資料庫、應用系統日誌做審計，這些日誌內容非常龐大，DBA（數
據庫管理員）和信息安全審計人員的審計工作就只能做事後分析，分析時間也長。不能做到持續性審計。
·審計並不規范
用戶審計的內容和表格主要是根據外部審計人員要求和內部安全管理要素來考慮，這些
審計工作的好壞基本上取決於DBA和信息安全審計人員的經驗和技能，這些不能有效成為公司規范和滿足外部審計要求。
·資料庫管理員權責沒有完全區分開，導致審計效果問題
資料庫管理和審計原始數據的收集實際上都是由DBA來做的，這就導致了DBA的權責不明確，DBA沒辦法客觀審計自己所做的工作，盡管用戶設置了信息安全審計人員，但該角色的審計工作的部分證據建立在DBA初步審計基礎上，因此審計效果與可靠性存問題。
·審計並不完整
人工審計需要面對海量的日誌，不可能對所有數據進行細致審計；審計報告就未必能滿足
100%可見性。
為了滿足企業的信息安全、合規、審計等需求，IBM公司推出了「CARS」企業信息架構，該架構主要從「法規遵從」（Compliance）、「信息可用」(Availability)、「信息保留」(Retention)、「信息安全」(Security) 四個方面進行了全面的滿足和保護。不僅如此，IBM Guardium資料庫安全、合規、審計、監控解決方案的推出，針對了「法規遵從」和「信息安全」進行了專項治理和加強。
Guardium資料庫安全、合規、審計、監控解決方案，以軟硬體一體伺服器的方式，大大增強資料庫安全性，滿足並方便審計工作，提升性能，並簡化了安裝部署工作。可以防止對資料庫的破壞、惡意訪問、偷竊數據，可幫助判斷客戶關鍵敏感的數據在什麼地方；誰在使用這些數據；控制對資料庫中數據的訪問，並可監控特權用戶；幫助企業強制執行安全規范；檢查薄弱環節、漏洞，防止對資料庫配置的改動；滿足合規/審計的要求，並可簡化內部和外部審計、合規的過程並使其自動化，增強運作效率；管理安全的復雜性。