電力經營管理分析與輔助決策系統解決方案
摘要：電力企業通過多年信息化建設,已經建成了完善的業務支撐系統，同時也積累了大量數據。目前電力企業面臨的一個新課題是如何有效利用現有的數據，為高層管理決策提供服務。本文介紹了通過數據倉庫技術實現電力
4.2 營銷指標實時監控
系統可以對業擴報裝情況、實時銀行收費情況、電費銷售實時信息、各地超期事務等進行實時監控。
4.3 主題分析（OLAP分析）
主題分析是將所收集到的相關資料，選取與研究的問題相關的主題，以幫助解釋數據所蘊含的深層意義。
系統提供多維展現的數據表，以及餅圖、折線圖、柱形圖、雷達圖等圖形化的呈現方式。多角度、多側面地觀察數據，從而深入地了解包含在數據信息中的內涵。
主題分析包括銷售分析、電價分析、市場分析、客戶分析（CRM）、客戶發展分析、計量資產分析、營銷工作質量分析等。
4.4 數據挖掘
通過對市場營銷和客戶關系管理進行數據挖掘，同時對業務系統積累的數據以及部分外部信息挖掘電價變動與市場和銷售的關系，影響電費回收率的各項因素，客戶服務的電話量和負荷的變化，大氣溫度、濕度的變化、日期類型（主要分為工作日，普通雙休日，長假）、用戶的繳費周期等的關系，業擴報裝情況與負荷變化關系等。這些規則、關系就為我們決策提供了可靠的依據。
4.5 預測分析
數據挖掘將隱藏在大量數據里的知識發現出來后，最后是驗證數據挖掘算法產生的預測模型，可以應用這些的預測模型進行預測分析，可以想象這樣的預測分析給企業帶來的巨大收益。
4.6 即席查詢
決策的需求是隨時變化的，有時需要很快了解業務情況，而這些查詢對于數據倉庫來說是無法預見到的，這類應用稱為隨機查詢。
一方面，即席查詢可以訪問各種數據源的數據，訪問結果也能輸出到多種通用文件格式中。另一方面，即席查詢支持XML，并可集成到統計分析系統的Web站點或門戶中，為統計分析系統使用人員提供全面的信息分析服務。
通過定義業務邏輯到數據庫結構映射層，使統計分析系統使用人員無需了解數據庫和SQL的復雜性，只需按業務邏輯規則即可快速簡潔地定義查詢需求，系統自動完成連接操作、條件定義等復雜的SQL定義操作。
即席查詢提供各種向導式界面、圖形查詢生成器、提示窗口等，通過簡單的鼠標拖拉操作即可實現即席查詢、報告生成、圖表生成、深入分析和發布等功能。
即席查詢具備多表之間的鉆取訪問、具備主表與子表之間的鉆取訪問功能。可在不生成多維立方體的情況下，通過各種鉆取和旋轉
責任編輯：和碩涵
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