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Personnalisation d'analyses décisionnelles sur des données multidimensionnelles / Personalizing Decision-support Analyses on Multidimensional Data

Jerbi, Houssem 20 January 2012 (has links)
Le travail présenté dans cette thèse aborde la problématique de la personnalisation des analyses OLAP au sein des bases de données multidimensionnelles. Une analyse OLAP est modélisée par un graphe dont les nœuds représentent les contextes d’analyse et les arcs traduisent les opérations de l’utilisateur. Le contexte d’analyse regroupe la requête et le résultat. Il est décrit par un arbre spécifique qui est indépendant des structures de visualisation des données et des langages de requête. Par ailleurs, nous proposons un modèle de préférences utilisateur exprimées sur le schéma multidimensionnel et sur les valeurs. Chaque préférence est associée à un contexte d’analyse particulier. En nous basant sur ces modèles, nous proposons un cadre générique comportant deux mécanismes de personnalisation. Le premier mécanisme est la personnalisation de requête. Il permet d’enrichir la requête utilisateur à l’aide des préférences correspondantes afin de générer un résultat qui satisfait au mieux aux besoins de l’usager. Le deuxième mécanisme de personnalisation est la recommandation de requêtes qui permet d’assister l’utilisateur tout au long de son exploration des données OLAP. Trois scénarios de recommandation sont définis : l’assistance à la formulation de requête, la proposition de la prochaine requête et la suggestion de requêtes alternatives. Ces recommandations sont construites progressivement à l’aide des préférences de l’utilisateur. Afin valider nos différentes contributions, nous avons développé un prototype qui intègre les mécanismes de personnalisation et de recommandation de requête proposés. Nous présentons les résultats d’expérimentations montrant la performance et l’efficacité de nos approches. / This thesis investigates OLAP analyses personalization within multidimensional databases. OLAP analysis is modeled through a graph where nodes represent the analysis contexts and graph edges represent the user operations. The analysis context regroups the user query as well as result. It is well described by a specific tree structure that is independent of the visualization structures of data and query languages. We provided a model for user preferences on the multidimensional schema and values. Each preference is associated with a specific analysis context. Based on previous models, we proposed a generic framework that includes two personalization processes. First process, denoted query personalization, aims to enhancing user query with related preferences in order to produce a new one that generates a personalized result. Second personalization process is query recommendation that allows helping user throughout the OLAP data exploration phase. Our recommendation framework supports three recommendation scenarios, i.e., assisting user in query composition, suggesting the forthcoming query, and suggesting alternative queries. Recommendations are built progressively basing on user preferences. In order to implement our framework, we developed a prototype system that supports query personalization and query recommendation processes. We present experimental results showing the efficiency and the effectiveness of our approaches.
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PROMISE modeling and predicting user behavior for online analytical processing applications /

Sapia, Carsten. January 2001 (has links) (PDF)
München, Techn. Univ., Diss., 2001. / Computerdatei im Fernzugriff.
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PROMISE modeling and predicting user behavior for online analytical processing applications /

Sapia, Carsten. January 2001 (has links) (PDF)
München, Techn. University, Diss., 2001.
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[en] ANALYSIS AND APPLICATION OF EXECUTIVE INFORMATION SYSTEMS: THE CASE OF THE ARACRUZ CELULOSE IS FOREST FOMENTATION PROGRAM / [pt] ANÁLISE E APLICAÇÃO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO PARA EXECUTIVOS: O CASO DO FOMENTO FLORESTAL DA ARACRUZ CELULOSE

DANIEL FREITAS DA SILVA 19 December 2001 (has links)
[pt] O objetivo desta dissertação é apresentar os tópicos relevantes a respeito de SIEs (Sistemas de Informação para Executivos) e desenvolver um sistema para o banco de dados do Programa de Fomento Florestal da Aracruz Celulose, que abrange vários municípios nos estados do Espírito Santo, onde se localiza a empresa, e Minas Gerais. São discutidas neste trabalho as principais definições envolvendo SIEs, o histórico, as principais características e os usuários destes sistemas, as aplicações e os principais softwares envolvendo OLAP (On-Line Analytical Processing). São apresentados também algumas características da Aracruz e de seu programa de fomento. No sistema desenvolvido, foram construídos 11 relatórios que abrangem os principais campos do banco de dados. Os relatórios foram feitos com os recursos do Excel, utilizando Tabelas Dinâmicas, Formulários e Macros para a navegação entre os gráficos e os próprios relatórios. Os relatórios são flexíveis no sentido em que as informações podem ser apresentadas segundo a necessidade do usuário. Os resultados obtidos no trabalho, além de permitirem a extração de informações importantes para o gerenciamento do programa de fomento, conseguem explicitar muitas das características dos SIEs discutidas na Dissertação. / [en] The objective of this dissertation is to introduce some relevant topics of EIS (Executive Information Systems) and develop an EIS for the Aracruz Celulose is Forest Fomentation Program, that includes various cities in the Espirito Santo and Minas Gerais Departments. This work presents the definitions about EIS, their historic, their mains characteristics, the applications and the main software, including OLAP (On-Line Analytical Processing). Furthermore, some characteristics of the Aracruz and its Fomentation Program are introduced. An EIS system has been proposed, composed by eleven reports that embraces the main attributes of the database. These reports were make with the resources of the Excel, using dynamic tables, forms and macros, used for the navigation between the graphics and reports. The reports are flexible, because the information can be visualized according to the necessity of the user. The results obtained in this study allow the extraction of important information for the administration of the Fomentation Program and show various characteristics of the EIS considered in the dissertation.
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Computational Methods for Spatial OLAP

Baltzer, Oliver 12 April 2011 (has links)
Data warehousing and On-line Analytical Processing (OLAP) are powerful tools for processing and analyzing business and analytical data. It is estimated that 80% of the data stored in data warehouses have some spatial components. It is our belief that there is a need for powerful OLAP tools that are capable of processing and analyzing spatial data. This thesis explores the design and implementation of Spatial OLAP (SOLAP) systems and describes approaches to support the characteristic features of OLAP while seamlessly integrating spatial data into the analysis process. In particular, we analyze the evaluation of OLAP queries in the presence of asymmetric, multiple-alternative, generalized, and non-strict spatial dimension hierarchies. We introduce a new pipeline-based query evaluation model that is comprehensive and powerful in that it provides a uniform approach to the expression of spatial OLAP queries that address all major dimension hierarchy types while permitting a uniform treatment of both spatial and non-spatial data. A reference implementation called "LISA" validates the objectives of our model and demonstrates favorable scalability and performance on modern multi-processor and multi-core hardware platforms. We also describe a new "geoCUBE" index, to address the fundamental problem of how to represent, index and efficiently query data that is defined by a mix of spatial and categorical attribute values. The geoCUBE index extends existing methods for indexing OLAP data to spatial data types. The effectiveness of the geoCUBE data structure is confirmed through evaluation. Lastly, we propose algorithms that facilitate OLAP-like analysis of moving object data. We introduce a new class of GROUP BY operators specifically targeted to the OLAP analysis of trajectories and to answering aggregate queries with respect to the spatio-temporal movement of a set of objects. Through an experimental evaluation we show our operators can be used to reliably identify groups of related trajectories when applied to synthetic and real world moving object data.
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OLAP on sequence data

Chui, Chun-kit, 崔俊傑 January 2010 (has links)
published_or_final_version / Computer Science / Doctoral / Doctor of Philosophy
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Similarity-based recommendation of OLAP sessions / Recommandation de sessions OLAP, basé sur des mesures de similarités

Aligon, Julien 13 December 2013 (has links)
L’OLAP (On-Line Analytical Processing) est le paradigme principal pour accéder aux données multidimensionnelles dans les entrepôts de données. Pour obtenir une haute expressivité d’interrogation, malgré un petit effort de formulation de la requête, OLAP fournit un ensemble d’opérations (comme drill-down et slice-and-dice ) qui transforment une requête multidimensionnelle en une autre, de sorte que les requêtes OLAP sont normalement formulées sous la forme de séquences appelées Sessions OLAP. Lors d’une session OLAP l’utilisateur analyse les résultats d’une requête et, selon les données spécifiques qu’il voit, applique une seule opération afin de créer une nouvelle requête qui lui donnera une meilleure compréhension de l’information. Les séquences de requêtes qui en résultent sont fortement liées à l’utilisateur courant, le phénomène analysé, et les données. Alors qu’il est universellement reconnu que les outils OLAP ont un rôle clé dans l’exploration souple et efficace des cubes multidimensionnels dans les entrepôts de données, il est aussi communément admis que le nombre important d’agrégations et sélections possibles, qui peuvent être exploités sur des données, peut désorienter l’expérience utilisateur. / OLAP (On-Line Analytical Processing) is the main paradigm for accessing multidimensional data in data warehouses. To obtain high querying expressiveness despite a small query formulation effort, OLAP provides a set of operations (such as drill-down and slice-and-dice) that transform one multidimensional query into another, so that OLAP queries are normally formulated in the form of sequences called OLAP sessions. During an OLAP session the user analyzes the results of a query and, depending on the specific data she sees, applies one operation to determine a new query that will give her a better understanding of information. The resulting sequences of queries are strongly related to the issuing user, to the analyzed phenomenon, and to the current data. While it is universally recognized that OLAP tools have a key role in supporting flexible and effective exploration of multidimensional cubes in data warehouses, it is also commonly agreed that the huge number of possible aggregations and selections that can be operated on data may make the user experience disorientating.
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Uma infra-estrutura para integração de modelos, esquemas e serviços multidimensionais e geográficos

do Nascimento Fidalgo, Robson January 2005 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T15:54:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7144_1.pdf: 4881009 bytes, checksum: ca9aa1e466fda67be01809b51a0fc1d2 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / Suporte à decisão é um campo da Tecnologia da Informação que objetiva ajudar a entender o comportamento dos dados do negócio de uma organização. Data Warehouse (DW), On- Line Analytical Processing (OLAP) e Sistemas de Informações Geográficas (SIG) são ferramentas para prover suporte à tomada de decisão. Destas tecnologias, as duas primeiras se caracterizam por serem voltadas para processamento multidimensional, enquanto a última é uma categoria de software específica para processamento geográfico. A integração destas ferramentas permite que os SIG examinem geograficamente os dados das ferramentas de DW e OLAP, e por outro lado, possibilita que estas cruzem e investiguem os dados geográficos sob diferentes níveis de detalhes. Muitos trabalhos têm objetivado realizar processamento multidimensional e geográfico. Porém, a maioria destes aplica tecnologias que não são independentes de plataforma, não reusa o legado das ferramentas OLAP e SIG ou define estruturas/tipos de dados que não são disponibilizados pela maioria das ferramentas comerciais. Visando contribuir para a realização desta integração, este trabalho define a seguinte infraestrutura: uma arquitetura de software que favoreça o reuso do legado de OLAP e SIG e seja baseada no uso de DW Geográfico e metadados - Geographical Online Analytical Processing Architecture (GOLAPA); um arcabouço para guiar a definição do projeto de um esquema para um DW geográfico - Geographical Data Warehouse Framework (GeoDWFrame); um metamodelo para aplicações que objetivam realizar consultas analíticas e geográficas - Geographical Analytical Metamodel (GAM); um esquema abstrato que orienta, em alto nível, como pode ser feita a integração entre os metadados geográficos de GAM e os metadados multidimensionais do padrão OLAP de CWM - Geographical Multidimensional (GeoMD); um metamodelo que define como os metadados anteriores podem ser semanticamente integrados - Geographical Multidimensional Metamodel (GeoMDM); e por fim, um esquema XML para integrar e trocar dados e metadados multidimensionais e/ou geográficos que a priori estão em esquemas XML distintos - Geography Markup Language for Analysis (GMLA). Ressalta- se que esta infra-estrutura é baseada em especificações padrões e foi validada experimentalmente através do desenvolvimento de um estudo de caso que utiliza tecnologias abertas e extensíveis e é voltado para integração de serviços multidimensionais e geográficos na Web
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Uma arquitetura de software para processamento analítico e semântico de dados

Ribeiro de Souza, Adriana 31 January 2010 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T15:55:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2130_1.pdf: 2467414 bytes, checksum: 13314da66987a6c25fe1d16d9d5ccfe3 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Atualmente as corporações buscam ferramentas para suporte à decisão que contemplem a semântica do seu negócio (i.e., suas terminologias e regras). Neste contexto, OLAP (OnLine Analytical Processing) e ontologia, de forma isolada, têm se destacado, respectivamente, como ferramentas para subsidiar o processo de tomada de decisão e o processamento semântico de dados. De forma simplificada pode-se dizer que as ferramentas OLAP são voltadas para realizar cruzamentos (i.e., análise multidimensional - e.g., vendas de produtos por cliente, fornecedor e tempo) e agregações de dados em diferentes níveis de detalhe (i.e., análise multinível - e.g., vendas de produtos por ano, semestre, trimestre e mês). Por sua vez, uma ontologia pode ser resumidamente definida como uma representação não ambígua de um vocabulário e de regras para um determinado domínio de negócio, permitindo que raciocínios possam ser feitos a partir da ontologia. Apesar da boa aceitação destas ferramentas, estas foram concebidas para propósitos diferentes e, por isso, originalmente, não permitem a realização de análises multidimensionais, multiníveis e que considerem, de forma dinâmica e escalável, a semântica do negócio (e.g., vendas de produtos por clientes especiais, grandes fornecedores em dias de feriado santo ou comercial). Visando dar uma contribuição para solucionar o problema em questão, este trabalho define uma arquitetura de software que permite a integração de ferramentas OLAP com Ontologias, bem como um metamodelo que proporciona o mapeamento entre essas tecnologias a fim de permitir que a semântica do negócio possa ser utilizada em consultas analíticas. Como prova de conceito, foi utilizado um protótipo implementado em Java, que faz uso do servidor OLAP Mondrian, do seu cliente JPivot para exibir os resultados das consultas, de uma ontologia que estende a ontologia temporal OWL-Time e do raciocinador Jena
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Hierarchische physische Data-Cube-Strukturen in einem mobilen Data-Warehouse

Omelchenko, Arkadiy January 2007 (has links)
Zugl.: Berlin, Freie Univ., Diplomarbeit, 2007

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