1、“.....面向不同的用户农业经济信息的用户范围十分广泛,从政府政策制定者到个体农户农产品经营者都需要农业经济信息,但之前的分析服务用户面狭窄,其分析只能事先设计定期推送,局限了用户群体。而农业智能信息系统却可以提供面向不同用户的差异服务。开放性贵州省农业经济智能系统提供了个开放的平台。首先,其预留了未来与其他数据仓库整合的可能,例如与贵州省的气象数据地理信息数据的整合,以及通过数据抓取整候选键地区名,县市名。其中为维度表主键,为候选键,通过该字段可以回溯数据源,增加数据仓库的可信度。该纬度在设计时考虑到了贵州省农业经济实际情况,设计地区例如黔西南地区到县市例系统却可以提供面向不同用户的差异服务。开放性贵州省农业经济智能系统提供了个开放的平台。首先,其预留了未来与其他数据仓库整合的可能,例如与贵州省的气象数据地理信息数据的整合,以及通过数据抓取整合上的信息......”。

2、“.....农业期货数据等。而这些信息的加入,能大大扩充数据以及信息观察的角度,满足更多分析需求。数据仓库的概念模型设计必须基于实际调查,结合实际信息分析需要农业水利论文农业经济智能信息探究构设计数据仓库的设计常常采用的是星型模型和雪花模型。但应尽可能采用星型模型,这是由于维度表的作用是提供便利分析的角度,雪花模型虽然可以减少维度表空间,但增加了通过维度分析数据的难度,并使得数据仓库结构变得更为复杂。故在数据仓库设计时,只在产品维的设计上采用了雪花结构,这是由于产品维中包含了类别属性,子类别属性,产品名等通过字符描述的属性,如果采用星型结构使用图表作为分析工具。作为研究人员,其对于长时间的数据例如年到年的统计分析和未来的信息预测更感兴趣,并且也希望获得概括性的统计数据图表。当然政策决策者对于数据挖掘也有需求。而对于商业用户......”。

3、“.....以及农产品价格走势预测抱有兴趣,而对于历史数据分析兴趣不大。提供基于历史的数据分析原有的系统,例如农经网系统,为了平衡系统效率,只能提供有的价格记录主键出现了重复,失去了唯标示的意义。跨越时间为年。其结构为产品单价地理维外键产品维外键信息提供者维外键时间维外键原有价格记录号其中,地理维时间维产品维度等外键构成了事实表的联合主键。数据仓库总体结农产品商品价格,并基于地理区域产品类别对数据进行了划分。其信息数据采集站点遍布贵州省各地农产品市场,并通过在线系统每天上报,迄今已记录了年的贵州省农产品价格。以年为例,农经网系统共记录了贵州省个农产品市场的条农产品价格记录。基于农经网数据的真实性充足性,十分适合作为数据仓库的数据来源。需求分析。通过实际调查分析,发现潜在信息用户可以分为般信息分析人员相关商业用户农产品公司个体农户等农业的设计上采用了雪花结构,这是由于产品维中包含了类别属性......”。

4、“.....产品名等通过字符描述的属性,如果采用星型结构,以上属性重复将过多,数据不致可能性较大,故采用雪花结构避免这种情况的发生。如前文所述,农业经济智能信息系统的大优点就是其开放的结构,可以通过网络数据抓取接入新的数据源等方式获得新的信息,构建新的事实表,例如上图中的产品库存事实表气象信息事实表期货交易事实表等。并政策决策者相关政府部门农产品价格研究人员高校研究所等,各类用户对于信息分析有不同的需求。例如对于信息分析粒度信息分析的周期是否需要预测都存在不同的要求。由于般信息分析人员需要每周或每月提交文字型的分析报告,其需要的是详细的数据分析支持功能,并以周或月为时间单位分析农产品走势。而作为农业政策的决策者,其感兴趣的是以年为时间单位的农产品经济数据的分析,需要的是已经过统计处理的概括数据,更多主要记录了农产品的价格信息,来源于多个数据库,对于其的数据清理与转换工作量较大......”。

5、“.....原有的价格记录主键出现了重复,失去了唯标示的意义。跨越时间为年。其结构为产品单价地理维外键产品维外键信息提供者维外键时间维外键能信息系统的建设,可以提供面向联机分析的服务,并进步对数据进行挖掘,实现对贵州省农业经济数据真正有效地利用,完成从数据到信息再到知识的个自动化过程,使得用户得到经过智能化分析处理的有用信息。对比目前的农业经济信息系统其具体有如下优点数据的可靠性的确保对于信息用户来说,信息首要保证的是真实。否则,即便使用了再优秀的分析方法,也是垃圾入垃圾出。而农业经济商业智能信息系统的建设确保了品库存事实表数据以及气象信息,并以时间和地理作为分析维度进行多维分析,能发现出这类信息间的潜在关系,并以直观分析报表形式展现。信息提供者维。它主要记录了各个市场的信息提供者的相关信息,该维度与地理维相链接。主要用于支持后期对信息提供点贡献度的分析,与绩效考核的计算......”。

6、“.....但是由于事实表的数据量远远大于维度表仅年数据就达到百万级,对于事实表属性的数据类型设计显得十用户个月的数据,之前的信息被闲置,而这些信息对于经济分析,趋势预测十分重要。农业经济商业智能系统的大优点就是通过对于历史数据的清理整合,使得用户能够获取长期超过年的历史数据,实现进行基于历史的分析。面向不同的用户农业经济信息的用户范围十分广泛,从政府政策制定者到个体农户农产品经营者都需要农业经济信息,但之前的分析服务用户面狭窄,其分析只能事先设计定期推送,局限了用户群体。而农业智能信息政策决策者相关政府部门农产品价格研究人员高校研究所等,各类用户对于信息分析有不同的需求。例如对于信息分析粒度信息分析的周期是否需要预测都存在不同的要求。由于般信息分析人员需要每周或每月提交文字型的分析报告,其需要的是详细的数据分析支持功能,并以周或月为时间单位分析农产品走势。而作为农业政策的决策者......”。

7、“.....需要的是已经过统计处理的概括数据,更多构设计数据仓库的设计常常采用的是星型模型和雪花模型。但应尽可能采用星型模型,这是由于维度表的作用是提供便利分析的角度,雪花模型虽然可以减少维度表空间,但增加了通过维度分析数据的难度,并使得数据仓库结构变得更为复杂。故在数据仓库设计时,只在产品维的设计上采用了雪花结构,这是由于产品维中包含了类别属性,子类别属性,产品名等通过字符描述的属性,如果采用星型结构息预测更感兴趣,并且也希望获得概括性的统计数据图表。当然政策决策者对于数据挖掘也有需求。而对于商业用户,他们对于基于时间段的不同地区农产品价格的对比最新的数据实时分析,以及农产品价格走势预测抱有兴趣,而对于历史数据分析兴趣不大。农业水利论文农业经济智能信息探究。主要记录了农产品的价格信息,来源于多个数据库,对于其的数据清理与转换工作量较大......”。

8、“.....原农业水利论文农业经济智能信息探究数据的正确性。信息提供者维。它主要记录了各个市场的信息提供者的相关信息,该维度与地理维相链接。主要用于支持后期对信息提供点贡献度的分析,与绩效考核的计算。相对而言事实表的设计较为简单,但是由于事实表的数据量远远大于维度表仅年数据就达到百万级,对于事实表属性的数据类型设计显得十分重要,好的设计可以大大缓解数据仓库的爆炸性增长情况。根据业务主题的特点,分别用与之对应的度量值对其事实表进行填构设计数据仓库的设计常常采用的是星型模型和雪花模型。但应尽可能采用星型模型,这是由于维度表的作用是提供便利分析的角度,雪花模型虽然可以减少维度表空间,但增加了通过维度分析数据的难度,并使得数据仓库结构变得更为复杂。故在数据仓库设计时,只在产品维的设计上采用了雪花结构,这是由于产品维中包含了类别属性,子类别属性,产品名等通过字符描述的属性,如果采用星型结构数据......”。

9、“.....农业状况的,农业发展的引导,市场商机的把握,经济问题的研究来说是笔无价的财富。但是,限于前期联机事务处理系统的固有局限性,无法有效利用这些丰富宝贵的数据。系统虽然对农业经济数据进行了获取,却未进行有效整合,提供的信息服务仍停留在基于网站市场信息的简单发布与查询阶段,人们面对的是眼花缭乱的数据,无法获取真正想得到的信息。而通过贵州省农业经济智省各地农产品市场,并通过在线系统每天上报,迄今已记录了年的贵州省农产品价格。以年为例,农经网系统共记录了贵州省个农产品市场的条农产品价格记录。基于农经网数据的真实性充足性,十分适合作为数据仓库的数据来源。需求分析。通过实际调查分析,发现潜在信息用户可以分为般信息分析人员相关商业用户农产品公司个体农户等农业政策决策者相关政府部门农产品价格研究人员高校研究所等,各类用户对于信息分析有不同的分重要......”。