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根据【关键词:价值算法,数据模型,OLAP,ETL,多维度数据分析】搜索到相关结果 3 条
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基于多维数据分析的民航旅客价值计算
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作者:
党悦
曹卫东
王硕
来源:
计算机与数字工程
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
价值算法
数据模型
OLAP
ETL
多维度数据分析
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描述:
高价值、高贡献率的高端旅客对于航空公司提高盈利能力起到了重要作用,加强对高端旅客的洞察和细分能力,提升对旅客的营销、服务和保障水平是民航业面临的重要课题。论文结合国内民航旅客价值计算的实际案例,通过综合运用数据抽取转换加载技术(ETL)、联机分析技术(OLAP)和多维度数据分析和建模技术,搭建了民航旅客价值建模和计算的系统架构,阐述了民航旅客数据处理和旅客价值模型构建的处理过程和旅客价值算法。实验结果表明,确立多维旅客价值模型和算法,为筛选高端旅客,动态计算旅客价值提供了便捷可行的方法,对应用实践具有重要的指导意义。
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基于多维数据分析的民航旅客价值计算
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作者:
党悦
曹卫东
王硕
来源:
计算机与数字工程
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
价值算法
数据模型
OLAP
ETL
多维度数据分析
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描述:
基于多维数据分析的民航旅客价值计算
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数据仓库在民航气象中的应用研究
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作者:
罗程辉
来源:
电脑迷
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
民航气象
OLAP
主题分类处理
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描述:
航空的安全依赖于民航气象的准确预报,为了提高民航气象预报的准确性,我们采用了数据仓库技术,同时也对数据仓库的要求越来越高,要让卫星星云数据、本地气象数据等等很多离散型数据合理的整合在一起,把他从初始数据变成分析型数据,再按照不同用户需求进行主题分类,还要发现彼此独立的信息之间存在的微小关系,通过联机处理系统对分析型数据进行更为精细化的处理应用,使之更为直观、准确的反应民航气象变化,从中对民航气象进行预测和影响程度评估。未来的数据仓库技术肯定会对数据应用更为的灵活,大大提高预测的准确性。