以資料探勘技術支援資料倉儲設計之研究

        傳統的關聯式交易資料庫在應付更大量資料的存取或查詢時已逐漸不敷使用，因而有了資料倉儲觀念的興起。資料倉儲透過交易資料之合併、轉換與整合，以提昇企業決策者之生產力及決策品質，並支援線上分析處理(OLAP)。然而，資料倉儲設計為一複雜且知識密集之過程。為了有效地支援資料倉儲設計過程，本研究的目的在於發展以資料探勘(Data Mining)技術為基礎之資料倉儲設計支援系統。更明確地說，本研究將著重於以一般化星狀綱目(Star Schemas)之知識型態來支援資料倉儲設計。本研究發展上述知識型態之學習與推理機制，同時也針對所提出的技術進行實證評估。實證評估結果顯示研究成果能有效地提昇資料倉儲設計之品質。