文章结合数据仓库、决策支持系统、数据挖掘预测算法等理论知识,用以高校后勤水电管理、和电力企业的用电量分析预测为主题,采用MS SQL Server 2005的集成BI开发平台进行数据仓库多维数据集设计开发,并利用曲线拟合(非齐次指数模型)预...文章结合数据仓库、决策支持系统、数据挖掘预测算法等理论知识,用以高校后勤水电管理、和电力企业的用电量分析预测为主题,采用MS SQL Server 2005的集成BI开发平台进行数据仓库多维数据集设计开发,并利用曲线拟合(非齐次指数模型)预测算法,对未来中长期的用电量进行预测,实现了集报表分析、用电量预测等多种功能为一体的较为完善的用电营销决策支持系统。展开更多
文摘文章结合数据仓库、决策支持系统、数据挖掘预测算法等理论知识,用以高校后勤水电管理、和电力企业的用电量分析预测为主题,采用MS SQL Server 2005的集成BI开发平台进行数据仓库多维数据集设计开发,并利用曲线拟合(非齐次指数模型)预测算法,对未来中长期的用电量进行预测,实现了集报表分析、用电量预测等多种功能为一体的较为完善的用电营销决策支持系统。