Some key technologies of actualizing customer relationship management (CRM ) systems are researched. The customeranalysismining prototype systems on the basis ofon-line analyticalmining (OLAM) is designed.After transaction analysis, the datawarehous

隐患排查治理工作是煤矿企业安全管理的首要任务,为有效利用隐患历史数据,首先阐述了数据立方体和OLAM体系结构、OLAP钻取功能和维间关联规则挖掘有机融合的方法并提出了Apriori_Data Cube算法,其次以Kulczynski度量扩展了支持度-置信度框架,最后借助微软SSIS对薛湖矿隐患历史数据加以实证分析,为煤矿企业及时掌握隐患趋势、提升隐患排查治理能力提供了新的思路。

olam-api：Olam Malayalam词典的简单API

流数据是目前一种重要的数据展现形式，对流数据进行OLAM（联机分析挖掘）操作可为分析人员提供多层次的数据视图。但OLAM要求在不同粒度中实现对数据的聚合操作，而流式数据内含时态特性和持续到达特性，使得数据无法被多次重复操作。使用传统OLAP（联机分析处理）方法无法生成部分物化视图且流数据规模宏大，受限于存储空间大小而无法保存全部数据单元信息。针对上述问题，提出了一种基于概要技术的流数据OLAM 框架——sketch cube（概要立方体），该框架把任意维度组合映射成唯一自然数，根据上下限单调原则