Ⅰ 数据仓库和数据挖掘技术在企业管理中的典型应用分析
它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参...探讨管理会计中应用数据挖掘技术的可行性,探讨数据挖掘技术在管理会计中应...
Ⅱ 数据仓库在证券业如何应用
那么究竟数据仓库的“行”在何处：它可以为我们带来什么？为什么“不行”：它的应用为什么不能达到其预期的效果？怎样才能使数据仓库从“不行”的模式转到到“行”的模式？本文试对此进行探讨，并认为数据的集中统一是数据仓库应用的基础；确立合理的数据模型是数据仓库应用的核心；高效的应用系统是数据仓库应用的动力；良好的外部环境是数据仓库成功应用的外部保障。 数据仓库的“行” 这里所说的数据仓库的“行”主要是指数据仓库可以做什么，它的使用能为证券业带来哪些好处，为什么对券商来说是一个行之有效的工具。 数据仓库（Data Warehouse）是在数据库基础上发展而来的，是一个面向主题的、集成的、稳定的、不同时期的数据集合，用以支持企业经营管理中的决策过程。它通常由三个部分构成：数据仓库、联机分析处理及数据挖掘，它们之间具有极强的互补关系。数据仓库用来对大量的数据按一定的结构进行组织存储；联机分析处理则可进行灵活丰富的多维分析与查询，可以从不同的角度去分析企业的运作情况，并对未来进行预测；数据挖掘则是对现有数据进行深层次的研究分析，从中找出对经营管理有用的结论。 由上述对数据仓库的叙述，不难看出特别是对券商这种数据密集型的企业而言，数据仓库技术的应用在以下三个方面有其得天独厚之处和现实的意义： 提升客户服务 虽然大部分券商已积累了大量的客户信息和交易数据，但现在还没有办法对客户的贡献度、盈亏情况、持仓情况及操作习惯等进行统计和分析，为客户提供针对其个人习惯的投资组合建议。而通过建立数据仓库，为客户资料的统计分析提供基本的信息源和辅助工具，已成为券商提高市场竞争能力和客户服务水平的关键。 提高资产质量 数据仓库中强大的分析和预测功能为此提供了有力的支持，可根据股市行情走势、上市公司的资料以及宏观微观经济数据等对未来市场进行预测，为客户和自有资产的经营管理提供合理的建议，从而有效地提高资产质量、防范经营风险。 降低成本 数据仓库的建立可使券商更加及时、准确地掌握自身的经营状况、资金情况、利润情况、客户群分布等重要的信息，从而能有效地提高管理水平、降低经营成本，使整个证券公司的经营管理更加高效、科学、规范。 数据仓库的“不行” 虽然从理论上说数据仓库技术的应用可以为券商带来很大的收益，但实际情况却并不尽如人意，完全意义上的数据仓库的应用在证券业中还鲜有成功的案例，这也使得相当部分券商对它“望而却步”，为什么数据仓库从“行”变成了“不行”，不能有效发挥其应有的作用呢？究其主要原因就是数据仓库技术没有做到与证券业务的有机融合 。 系统平台不统一 目前大部分券商所用的业务系统平台并不统一，如交易系统用一种软件，清算系统又用另一种软件，还有的证券公司中各家营业部所采用的业务系统的平台也不一样，而且大部分采用的都是分布的管理模式，这种情况造成了数据的分散、数据结构的多样。而数据仓库的基础是大量集中的、丰富的、按统一规则组织存放的数据，分散的、结构不同的数据使得数据采集困难，数据仓库不能有效地发挥其作用。 技术与业务部门欠协调 数据仓库的提出和应用通常都是技术部门在其中扮演重要角色，业务部门参与得较少，但实际上没有业务部门与技术部门之间的很好协调，数据仓库是不可能应用成功的。因为数据仓库技术是管理科学、计算机科学、网络科学和分析手段的大融合，从技术上来说数据库技术的发展已使数据仓库的实现并不困难，而关键在于怎样使用它。数据仓库的成功使用离不开管理思想和业务经验的完美结合，在有了相应的技术支持以后，只有同时具备丰富的业务经验和先进的管理思想的使用者才能成功使用数据仓库，得到有用的信息。 缺乏管理经验 数据仓库不乏失败的案例，如美国在对越战争中根据越军对美军攻击的时间和次数而得出了一个“越军在有月亮的晚上最易展开攻击”的无用结论。数据仓库使用时一个重要问题是建立模型，数据仓库的产品一般可使用多种建模方法，如关联法、依赖法、时序法、神经网络以及利用统计分析等等，然后利用模型去对问题进行分析得出相应结论，建立在数据仓库之上的系统都是决策支持系统。而要进行决策，针对一个具体的问题怎样分析，从什么角度进行分析，何种因素是主要的、何种因素是次要的，采用何种方法建模以及怎样建模都要依使用者的经验而定，这就要求使用者对相关的业务非常熟悉并具备相应的管理和分析能力，否则得出的结论就很可能是无用的。而对我国大部分券商而言，缺少的恰好就是这种经验，而且券商经营管理中的不规范也为数据仓库的成功应用增加了难度。 受政策影响较大 人们将市场对经济的自动调节比喻为“一只看不见的手”，而股市则是反映经济情况的晴雨表，经济学家一直试图通过对市场的研究找出经济发展的规律，数据仓库的主要效用之一也就是通过对已有数据的分析借以揭示市场内在的发展规律，从而得出市场可能的走向。但纵观中国证券市场十多年的风风雨雨，国家政策与宏观调控这只“看得见的手”在其中起了举足轻重的作用，当然这是由于我国证券市场先天基础不好，发展不规范使得国家不得不采取措施加以调整，但这也使得证券市场无可避免地打上了国家政策的烙印。这种情况下，单纯根据市场规律，用数据仓库进行分析得到的预测结果与实际情况就会有所偏差。 从“不行”到“行” 如何将数据仓库的“不行”变为“行”，使其在我国的证券业发展中发挥巨大的作用，是广大券商普遍关心的一个问题 。那么在找出“不行”的原因之后我们就可“对症下药”采取相应的措施了。 数据的集中统一是数据仓库应用的基础。首先要统一券商所用信息系统的平台，各营业部均应采用统一的系统平台，同时各业务系统也采用统一的平台，统一数据结构。并采用集中的经营管理模式，使所有的数据都按相同的结构集中存放在一起，方便数据采集，做好数据仓库应用的基础工作。 确立合理的数据模型是数据仓库应用的核心。电脑技术人员知道数据仓库可以“做什么”，业务人员则知道具体的分析要“怎么做”，为此应将技术部门与相关的业务部门进行很好的协调，充分发挥技术人员和业务人员的优势，根据证券业和本公司的具体情况选用合适的方法建立模型，这些模型经过检验正确后就可作为整个数据仓库的核心，为经营管理提供决策建议。 高效的应用系统是数据仓库应用的动力。数据模型建好以后，要使其发挥应有的作用就应在其上建立相应的应用系统，包括客户关系管理系统、市场分析和风险控制系统等等，只有当建立于数据仓库基础之上的应用系统在券商的发展中起了很好的作用以后，证券公司的老总们才能充分意识到数据仓库的重要性，这就是数据仓库应用发展的动力所在。 良好的外部环境是数据仓库成功应用的外部保障。令人欣慰的是国家已意识到证券市场健康稳定的重要性，证监会等领导机构对券商和上市公司的要求越来越严格，监管力度不断加强，这一切都促使中国股市朝健康稳定的方向发展。我们有理由相信随着我国证券市场的逐步规范，股市也必将按市场规律进行发展，数据仓库就会发挥越来越大的作用。 结束语 数据仓库的应用在国外取得了很大的成功，但中国与外国在数据仓库的应用环境方面有很大的区别，所以数据仓库在中国的应用成功的案例并不多。为了促进这项技术在证券业的成功应用，除了证监会等领导机构对证券市场进行规范为其创造良好的外部环境之外，更重要的是各证券公司注意业务系统平台的集中统一和技术与业务的有机融合，做好数据仓库应用的准备，勇敢面对加入WTO所带来的挑战。
Ⅲ 数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括一点)
1、数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。
2、数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。
3、数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。
4、数据挖掘是特定的数据收集。
5、数据仓库是一个工具来节省时间和提高效率，将数据从不同的位置不同区域组织在一起。
6、数据仓库三层，即分段、集成和访问。
(3)数据仓库查询技术在股票数据分析中的应用研究扩展阅读：
1、数据挖掘 技术是经由自动或半自动的方法探勘及分析大量的资料，以创建有效的模型及规则，而企业通过数据挖掘可以更加了解他们的客户，进而改进他们的行销、业务及客服的运作。
数据挖掘是数据仓库的一种重要运用。
基本上，它是用来将你的资料中隐藏的资讯挖掘出来，所以 Data Mining 其实是所谓的 Knowledge Discovery 的一部份，Data Mining 使用了许多统计分析与 Modeling 的方法，到资料中寻找有用的特征（Patterns）以及关连（Relationships）。
Knowledge Discovery 的过程对 Data Mining 的应用成功与否有重要的影响，只有它才能确保 Data Mining 能获得有意义的结果。
数据挖掘和OLAP同为分析工具，其差别在于OLAP提供用户一便利的多维度观点和方法，以有效率的对数据进行复杂的查询动作，其预设查询条件由用户预先设定，而数据挖掘，则能由资讯系统主动发掘资料来源中未曾被查觉的隐藏资讯，和透过用户的认知以产生信息。
2、数据仓库可以作为数据挖掘和OLAP等分析工具的资料来源，由于存放于数据仓库中的资料，必需经过筛选与转换，因此可以避免分析工具使用错误的资料，而得到不正确的分析结果。
另一方面，数据仓库是一个术语，描述一个系统在一个组织中所使用的数据的集合。这些数据收集在数据仓库提供的是事务性系统，如发票，购买记录，甚至贷款记录。各个点的数据记录被创建然后集合在一起，就是数据仓库。该数据仓库给出的数据报告可以帮助用户业务信息，从而做出有效的决策。
Ⅳ 数据怎么查询 股票数据查询一般查什么
1、股票数据查询一般都是查询股票的行业市盈率，个股的市盈率在股票软件当中都可以看到，在这个地方我们主要来给大家讲解一下，股票市场的市盈率和行业的平均市盈率应当如何建造。
2、首先我们使用网络浏览器打开上海证券交易所网站，或者是使用网络浏览器搜索上海证券交易所，就可以成功的进入该交易所的官方网站，同理各位投资人也可以打开进入深圳证券市场交易所。
3、赵静若上海证券交易所官方网站的界面之后就可以点击数据，连接数据之后就进入数据总览的界面，然后再点击股票数据。
Ⅳ 利用技术分析方法，对任意一只股票进行分析，图表数据必须的近半年的
自去年12月摆脱之前的盘整趋势之后，一直沿着60日均线上涨，均线多头排列，并于3301和3295两次大盘见顶之后逆着大盘走出多头格局，属于中长线多头趋势，随着近期出现量价背离，有可能开始慢慢进入盘整阶段 进行中期修正
Ⅵ 数据仓库中查询与分析模式是什么样的
星形模式是基于关系数据库的数据仓库中的一个著名概念，由于星形连接模式的设计思想能够满足人们从不同观察角度(维)分析数据的需求，所以在基于关系数据库的数据仓库的设计中广泛地使用了星形模式。在使用数据仓库来回答综合性问题的场合，通常可以使用OLAP工具实现记录不多的较高粒度表的维度旋转来满足不同分析的需要;而在数据仓库中较高粒度表中记录非常多或者还要经常回答细节问题的场合，则还必须对数据仓库中记录非常多的较高粒度的表或者细节级表进行维度转换。但通常的OLAP工具难以处理几十万条记录数据表的维度旋转，针对这种应用场合，笔者提出了一种”有选择地使用维的星形模式”，在事实表中避开使用要旋转的维，用存贮过程编写程序高效地实现OLAP工具相应的功能，对星形模式下维的使用原则做出了一定的探索。
Ⅶ 如何查看所有A股所有 股票统计信息，主要是研究股票数据，进行数据统计分析，研究规律写论文。
打开股票软件，可以下载个通达信的，打开个股，然后点击F10就可以，详细资料
Ⅷ 云财经数据仓库股票数据是真是假
云财经数据仓库股票数据分析结果显示，量化交易行情数据，可以看见沪深A股日线行情数据或分钟行情等，也有量化投资入门知识叫你看懂股票。更有工具教你如何看懂k线数据图。也有两种股票数据提供你查看，api和csv股票数据，所以这个数据是可以参照云财经数据仓库的数据，但不可以完全照着操作，毕竟都是有风险。
Ⅸ 数据仓库的技术发展
从数据库到数据仓库
企业的数据处理大致分为两类：一类是操作型处理，也称为联机事务处理，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。另一类是分析型处理，一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。
两者具有不同的特征，主要体现在以下几个方面。
1、处理性能
日常业务涉及频繁、简单的数据存取，因此对操作型处理的性能要求是比较高的，需要数据库能够在很短时间内做出反应。
2、数据集成
企业的操作型处理通常较为分散，传统数据库面向应用的特性使数据集成困难。
3、数据更新
操作型处理主要由原子事务组成，数据更新频繁，需要并行控制和恢复机制。
4、数据时限
操作型处理主要服务于日常的业务操作。
5、数据综合
操作型处理系统通常只具有简单的统计功能。
数据库已经在信息技术领域有了广泛的应用，我们社会生活的各个部门，几乎都有各种各样的数据库保存着与我们的生活息息相关的各种数据。作为数据库的一个分支，数据仓库概念的提出，相对于数据库从时间上就近得多。美国著名信息工程专家WilliamInmON博士在90年代初提出了数据仓库概念的一个表述，认为：“一个数据仓库通常是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，它用于对管理决策过程的支持。”
这里的主题，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，如：收入、客户、销售渠道等；所谓面向主题，是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，而不是像业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的。
集成，是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的，而是经过一系列加工、整理和汇总的过程，因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
随时间变化，是指数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态，而是记录了从过去某一时点到当前各个阶段的信息。
数据库安全
计算机攻击、内部人员违法行为，以及各种监管要求，正促使组织寻求新的途径来保护其在商业数据库系统中的企业和客户数据。
您可以采取八个步骤保护数据仓库并实现对关键法规的遵从。
1. 发现
使用发现工具发现敏感数据的变化。
2.漏洞和配置评估
评估数据库配置，确保它们不存在安全漏洞。这包括验证在操作系统上安装数据库的方式(比如检查数据库配置文件和可执行程序的文件权限)，以及验证数据库自身内部的配置选项(比如多少次登录失败之后锁定帐户，或者为关键表分配何种权限)。
3. 加强保护
通过漏洞评估，删除不使用的所有功能和选项。
4. 变更审计
通过变更审计工具加强安全保护配置，这些工具能够比较配置的快照(在操作系统和数据库两个级别上)，并在发生可能影响数据库安全的变更时，立即发出警告。
5. 数据库活动监控(DAM)
通过及时检测入侵和误用来限制信息暴露，实时监控数据库活动。
6. 审计
必须为影响安全性状态、数据完整性或敏感数据查看的所有数据库活动生成和维护安全、防否认的审计线索。
7.身份验证、访问控制和授权管理
必须对用户进行身份验证，确保每个用户拥有完整的责任，并通过管理特权来限制对数据的访问。
8. 加密
使用加密来以不可读的方式呈现敏感数据，这样攻击者就无法从数据库外部对数据进行未授权访问。
如何应对监控需求
数据，作为企业核心资产，越来越受到企业的关注，一旦发生非法访问、数据篡改、数据盗取，将给企业带来巨大损失。数据库作为数据的核心载体，其安全性就更加重要。
面对数据库的安全问题，企业常常遇到以下主要挑战：数据库被恶意访问、攻击、甚至遭到数据偷窃，而您不能及时地发现这些恶意的操作； 不了解数据使用者对数据库的访问细节，从而不能保证您对数据安全的管理；
信息安全同样会带来审计问题，当今全球对合规/ 审计要求越来越严格，由于不满足合规要求而导致处罚的事件屡见不鲜。美国《萨班斯法案》的强制性要求曾导致2007年7月5日中国第一家海外上市公司—华晨中国汽车控股有限公司从美国纽约证券交易所退市。
有关信息安全的合规/审计要求，中国政府也进行了大量的强化工作，例如，为了加强商业银行信息科技风险管理，银监会出台了《商业银行信息科技风险管理指引》规则，中国政府——财政部、证监会、银监会、保监会及审计署等五部委会联合发布“中国版萨班尼斯－奥克斯利法案（以下简称‘C-SOX法案’）”——《企业内部控制基本规范》。
面对合规/审计要求，企业往往面临以下挑战：
·不能做到持续性审计
用户审计主要是针对数据库、应用系统日志做审计，这些日志内容非常庞大，DBA（数
据库管理员）和信息安全审计人员的审计工作就只能做事后分析，分析时间也长。不能做到持续性审计。
·审计并不规范
用户审计的内容和表格主要是根据外部审计人员要求和内部安全管理要素来考虑，这些
审计工作的好坏基本上取决于DBA和信息安全审计人员的经验和技能，这些不能有效成为公司规范和满足外部审计要求。
·数据库管理员权责没有完全区分开，导致审计效果问题
数据库管理和审计原始数据的收集实际上都是由DBA来做的，这就导致了DBA的权责不明确，DBA没办法客观审计自己所做的工作，尽管用户设置了信息安全审计人员，但该角色的审计工作的部分证据建立在DBA初步审计基础上，因此审计效果与可靠性存问题。
·审计并不完整
人工审计需要面对海量的日志，不可能对所有数据进行细致审计；审计报告就未必能满足
100%可见性。
为了满足企业的信息安全、合规、审计等需求，IBM公司推出了“CARS”企业信息架构，该架构主要从“法规遵从”（Compliance）、“信息可用”(Availability)、“信息保留”(Retention)、“信息安全”(Security) 四个方面进行了全面的满足和保护。不仅如此，IBM Guardium数据库安全、合规、审计、监控解决方案的推出，针对了“法规遵从”和“信息安全”进行了专项治理和加强。
Guardium数据库安全、合规、审计、监控解决方案，以软硬件一体服务器的方式，大大增强数据库安全性，满足并方便审计工作，提升性能，并简化了安装部署工作。可以防止对数据库的破坏、恶意访问、偷窃数据，可帮助判断客户关键敏感的数据在什么地方；谁在使用这些数据；控制对数据库中数据的访问，并可监控特权用户；帮助企业强制执行安全规范；检查薄弱环节、漏洞，防止对数据库配置的改动；满足合规/审计的要求，并可简化内部和外部审计、合规的过程并使其自动化，增强运作效率；管理安全的复杂性。