数据挖掘在石油基础数据分析中的应用研究

摘要

随着石油行业信息化的快速发展，石油基础数据正以指数般的速度不断积累，如何对这些数据进行优化管理和有效分析成为了中国石油勘探与生产分公司需要迫切解决的一个问题。
　　本文介绍了数据挖掘和数据仓库的主要技术，通过对《石油基础数据要览》资料的分析研究，提出了构建石油基础数据数据仓库模型;给出了石油基础数据数据仓库ETL解决方案;并基于SQL Server2005 SSIS组件，围绕该数据仓库的不同主题设计了数据抽取、转换和加载等数据重新组织的过程;给出了石油基础数据数据仓库多维分析方法，对所要分析的多维数据立方体进行切片、切块、旋转等联机分析处理操作，帮助企业决策人员全方位、多角度地分析数据，进而找出数据中隐含的内在关系，实现了动态多维数据报表和数据查询结果的图表形式展现。
　　基于.NET平台，使用C#语言开发了世界油气资源查询分析系统，解决了原有查询分析系统数据分析主题不明确，分析角度单一等问题;最后借助Excel2007数据挖掘插件直观地向用户展现了数据挖掘算法的分析结果，辅助业务管理人员对油气生产做出指导和决策，促进了中国石油勘探与生产分公司生产管理水平的提高。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题背景

1．2 国内外研究现状

1．3 研究目的和意义

1．4 本文的主要工作

1．4．1 本文的主要内容

1．4．2 本文的组织架构

第二章 数据挖掘技术

2．1 数据挖掘概述

2．1．1 数据挖掘的概念

2．1．2 数据挖掘的特点

2．1．3 数据挖掘的功能

2．2 数据挖掘的过程

2．2．1 数据挖掘过程概述

2．2．2 数据挖掘过程模型

2．3 数据挖掘的主要算法

2．3．1 决策树算法

2．3．2 聚类分析算法

2．3．3 关联分析算法

2．4 数据仓库与数据挖掘的关系

2．5 本章小结

第三章 石油基础数据数据仓库体系结构设计

3．1 需求分析

3．2 数据仓库基本概念

3．2．1 数据仓库的定义

3．2．2 数据仓库的特点

3．2．3 数据仓库的相关概念

3．3 石油基础数据数据仓库体系结构

3．4 石油基础数据数据仓库主题域

3．4．1 主题和主题域的定义

3．4．2 主题的划分原则

3．4．3 石油基础数据数据仓库主题划分

3．5 石油基础数据数据仓库的数据组织

3．5．1 石油基础数据数据仓库的数据综合

3．5．2 石油基础数据数据仓库元数据模型

3．5．3 石油基础数据数据仓库的粒度设计

3．6 本章小结

第四章 石油基础数据数据仓库ETL的设计

4．1 石油基础数据数据仓库的ETL体系结构

4．1．1 数据抽取

4．1．2 数据转换

4．1．3 数据加载

4．2 石油基础数据数据仓库ETL处理流程

4．3 SSIS工作原理

4．3．1 SSIS包

4．3．2 容器和任务及优先约束

4．3．3 数据源和转换及目标

4．4 石油基础数据数据仓库维度表设计

4．4．1 能源基础数据事实表SSIS包设计

4．4．2 各国石油数据维度表SSIS包设计

4．4．3 各国天然气数据维度表SSIS包的设计

4．5 包的部署环境

4．5．1 包的配置

4．5．2 包的部署

4．5．3 包的运行

4．6 本章小结

第五章 石油基础数据数据仓库多维分析模型

5．1 多维数据模型特点

5．2 多维数据模型概念

5．3 石油基础数据数据仓库多维数据模型操作

5．4 石油基础数据数据仓库多维数据模型设计

5．4．1 能源基础数据事实表设计

5．4．2 典型维度表的设计

5．4．3 石油基础数据数据仓库多维模型设计

5．5 OLAP的基本操作

5．5．1 切片

5．5．2 切块

5．5．3 旋转

5．6 世界油气资源查询分析系统的设计

5．6．1 系统功能结构设计

5．6．2 多维数据透视图展现

5．6．3 多维数据透视表展示

5．7 本章小结

第六章 数据挖掘在石油基础数据分析中的应用

6．1 挖掘环境的搭建

6．2 数据挖掘前端展现工具

6．2．1 数据挖掘插件介绍

6．2．2 数据挖掘前端工具使用方法

6．3 关联分析算法

6．3．1 使用关联分析算法挖掘数据

6．3．2 挖掘结果分析

6．4 聚类分析算法

6．4．1 使用聚类分析算法挖掘数据

6．4．2 挖掘结果分析

6．5 本章小结

第七章 总结与展望

7．1 论文完成的主要工作

7．2 论文的创新点

7．3 论文的后期研究

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文