Загрузка...
Учебная работа. Курсовая работа: Разработка подсистемы оперативного анализа данных в информационной системе анализа динамики посетителей
СЕВАСТОПОЛЬСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ технический УНИВЕРСИТЕТ
Кафедра менеджмента и экономико-математические способы
КУРСОВАЯ РАБОТА
по дисциплине:
«Информационные системы в менеджменте»
на тему:
Разработка подсистемы оперативного анализа данных в информационной системе анализа динамики гостей Интернет-сайта crimusic. info
Выполнил: ст. гр. МО-24 Ниязиева Д.З.
Управляющий:
Итог защиты
Председатель комиссии
Севастополь 2008
Содержание
Введение
1. Теоретические нюансы разработки подсистемы анализа данных в информационной системе анализа динамки гостей Интернет-сайта crimusic. info
1.1 Черта веб-веб-сайта crimusic. info
1.2 СУБД MS Access в разработке базы данных crimusic. info
1.3 OLAP-технологии в подсистеме анализа объекта исследовательских работ
2. Разработка подсистем анализа Интернет — веб-сайта с внедрением microsoftaccess и olap — технологий
2.1 Разработка базы данных Интернет-сайта crimusic. info с внедрением MSAccess
2.2 Построение OLAP-куба в MSExcel для анализа данных
2.3 анализ данных с внедрением OLAP-технологии
Заключение
Библиографический перечень
Введение
Истинное содержание данной курсовой работы посвящено разработке подсистемы оперативного анализа данных в информационной системе анализа динамики гостей Интернет-сайта crimusic. info.
На нынешний денек веб дает его юзерам все больше способностей. И сайт crimusic. info не является исключением. В данной курсовой работе отражается структурирование базы данных по статистической инфы динамики посещения портала, также сформулирован OLAP-куб.
Целью работы является разработка базы данных динамики посещения портала, обеспечивающей доступ к освеженным и четким сведениям, также создание OLAP-куба, который дозволяет управлять измерениями, применяющимися для моделирования главных черт объекта динамики посещения Интернет-сайта crimusic. info.
Задачки курсовой работы:
разработка базы данных в MicrosoftAccess в информационной системе анализа динамики гостей Интернет-сайта crimusic. info при помощи современных информационных технологий оперативной аналитической обработки данных;
построение OLAP- куба в MSExcel для анализа данных;
анализ данных с внедрением OLAP- технологии, другими словами сконструировать ряд запросов в построенном OLAP-кубе.
Предметом данной работы являются информационные технологии оперативной обработки огромных массивов данных (OLAP-технологии), другими словами данных посещения веб-веб-сайта crimusic. info.
Объектом курсовой работы является интернет-сайт crimusic. info.
1. Теоретические нюансы разработки подсистемы анализа данных в информационной системе анализа динам
ики гостей Интернет-сайта crimusic. info
1.1 Черта Интернет-сайта
crimusic. info
Объектом исследования курсовой работы является крымский клубный музыкальный портал.
Основная цель и задачка портала — доносить до прогрессивных клубных людей в Крыму информацию о будущих мероприятиях. Создатели веб-сайта занимаются анонсированием клубных вечеринок, опен-эйров, специфичных концертов в Крыму. Работа с Крымским посольством республики Казантип, международными фестивалями Skygravity и Джазз Коктебель.
Юзеры портала могут получить информацию о проведении клубных мероприятий на наиблежайшие выходные. Есть возможность поглядеть фотоотчёты с прошедших вечеринок, поделиться воззрением на форуме и/либо в чате, выяснить Мировоззрение остальных, также ознакомиться с описаниями и фото крымских клубов, не считая того, можно также ознакомиться биографии крымских ди-джеев, узреть их фото, выяснить о тенденциях в мировой клубной культуре и ярчайших вечеринках не только лишь в Крыму, да и в Украине и в мире.
портал является первоисточником клубных новостей, анонсов и фото. тут содержатся описания 20 крымских клубов, биографии 42 крымских ди-джеев, информация о 6 промо-группах — творческих объединениях ди-джеев.
тут было проведено 9 статистических опросов. На веб-сайте можно отыскать огромное количество статей на разные клубные/околоклубные темы.
веб-сайт работает с 2004 года. За это время портал заполучил постоянную устойчивую аудиторию.
За время деятельности веб-сайта налажены контакты фактически со всеми форматными ночными клубами Крыма, таковыми как NightClub 86 (Симферополь), Zeppelin (Севастополь), Два Капитана (Симферополь), Звёздный Ильяс (Севастополь), Zeon (Симферополь), Morpheus (Алушта), Весёлый Роджер (Алушта), Уругвайский лётчик (Севастополь), Malibu (Евпатория), Азия (Севастополь), Апельсин (Ялта), Lexx (Евпатория), Dr. Nagual (Симферополь), Club 117 (Феодосия), Beach-Club 117 (Феодосия), 100 Пудофф (Симферополь), Ультра (Севастополь), 911 (Севастополь), Волна (Севастополь), Moon Beach — аквапарк Зурбаган (Севастополь), Коктейль холл В ОБЛАКАХ — Япи (Севастополь), бизнес клуб Премьер (Севастополь), клуб-пляж Куба (Балаклава), Biscuit (Керчь), летний развлекательный комплекс ТРОЯ (TROY), LA LA LAND (Алушта), Глобус (Симферополь). Fixius (Симферополь), Cobra (Симферополь), Кактус (Ялта).
портал оказывает информационную поддержку вечеринкам, проводящимся в перечисленных выше клубах, является официальным информационным партнёром неких из их. веб-сайт производит официальную Веб-поддержку вечеринок Крымского посольства республики Казантип. Информационные партнёры интернациональных фестивалей Skygravity, Звездоловы, ORBITA, LiquidBeach, SpaceofJoy, Spirit Ritual Dance, Джазз Коктебель, интернационального фестиваля ТЕХНОСФЕРА, Джазз Коктебель, OPENSPACE.
Также сотрудничает со последующими промо-группами: Крымская Ассоциация диск-жокеев, SoulTempoProject, TechDanceDj’sLeague, IN-STATION, LSDPromo, MixFactoryGroup, ЭЛЕКТРОSHITОВАЯ Promo Group, High Level; и с практически всеми клубными ди-джеями Крыма, Журнальчиками Про Симферополь, Chillout, Туристским агентством Турсалон, Аудио-магазином Allegro Music, Арендой звука и света — Медалист, Dj магазином ProDJ.
Данный ресурс по собственному уникален — схожих по информационному направлению и содержательности в Крыму не существует.
тут содержится 8244 фото в 122 альбомах и 42 категориях.
Ежесуточная учетная посещаемость — 300-500 гостей с неповторимыми адресами, 765 неизменных зарегистрированных юзеров.
Вначале проект развивался для мотивированной аудитории, для публики, которая прогуливается в ночные клубы. Благодаря использованию незапятнанных способов рекламы, за три года деятельности портал пользуется известностью и имеет постоянную мотивированную аудиторию.
Был проведен опрос посреди юзеров портала, результаты которого представлены на рисунке 1.1
Набросок 1.1 — возраст гостей сайта crimusic. Info
Из рисунка видно, что практически 90% — это гости в возрасте 18-30 лет; 4% гостей — 30 — 50 лет, других 6%.
Неизменными посетителями портала являются ди-джеи, промоутеры, обладатели клубов, композиторы и музыканты, дизайнеры, папарацци и остальные люди, которые являются обожателями клубной электрической музыки.
Согласно статистике веб-сайт посещают люди из Украины, Рф, Белоруссии, Германии, Канады, США
Набросок 1.2 — Аудитория гостей
Юзеры часто попадают на веб-сайт, пользуясь поисковыми машинами и находя по своим запросам crimusic. info на первых местах в перечне ответов.
Средняя ежесуточная посещаемость согласно независящим системам учёта и статистики:
Неповторимые IP-адреса составляют около 800. Неповторимых юзеров ежесуточно на портале бывает от 1500 до 2000. Переходов по страничкам веб-сайта осуществляется от 5000 до 7000 раз.
Таковым образом, данный портал можно создать объектом исследования и целенаправлено создать подсистему оперативного анализа данных в информационной системе анализа динамики гостей Интернет-сайта.
1.2 СУБД MS
Access в разработке базы данных crimusic. info
MicrosoftAccess — реляционная СУБД компании Microsoft, которая владеет интуитивно понятным интерфейсом. Имеет широкий диапазон функций, включая связанные запросы, сортировку по различным полям, связь с наружными таблицами и базами данных. Благодаря встроенному языку VBA, в самом Access можно писать приложения, работающие с базами данных.
Главные составляющие MS Access:
просмотр таблиц;
построитель экранных форм;
построитель SQL-запросов;
построитель отчётов, выводимых на печать.
Они все могут вызывать скрипты на языке VBA. Таковым образом, MS Access дозволяет создать СУБД фактически «с нуля» либо написать оболочку для хоть какой наружной СУБД.
база данных с правильной структурой обеспечивает доступ к освеженным и четким сведениям. Для выполнения намеченных целей при работе с базой данных принципиальна верная структура. Это дозволит сделать базу данных в согласовании с требованиями и с возможностью стремительно заносить в нее конфигурации.
В Microsoft Office Access данные организуются в таблицы — совокупы строк и столбцов. Обычная база данных может состоять всего из одной таблицы. Большая часть баз данных включают несколько таблиц.
Любая строчка именуется также записью, а любой столбец, либо тип элемента, именуется также полем. Записи разрешают сочетать данные. Поля представляют собой отдельные элементы данных — типы частей для каждой строчки.
Цель сотворения базы данных для данной курсовой работы — облегчение поиска инфы. База данных изучаемого объекта содержит сведения о посещении посетителями.
Сделаем таблицы: «гости«, «Посещения веб-сайта«, «Разделы», «Посещения разделов» со последующими полями (набросок 1.3).
гости
имя
Код юзера
Дата регистрации
Разделы
Номер раздела
имя раздела
Посещение веб-сайта
Код юзера
Номер
Дата и время входа
Дата и время выхода
IP — адресок
Посещение разделов
Номер
Номер посещения
Номер раздела
время посещения
Набросок 1.3 — Таблицы БД веб-сайта crimusic. info, спроектированные в MSAccess
В таблице «гости» находятся последующие поля: «имя«, «Код юзера», «Дата регистрации». Их тип данных последующий: «имя» — текстовый, «Код юзера» — счетчик, «Дата регистрации» — дата/время. В данной таблице главным полем будет являться «Код юзера».
Таблица «Разделы». тут главным полем будет являться «Номер раздела». Поля и тип их данных: «Номер раздела» — счетчик, «имя раздела» — текстовый.
Последующая таблица имеет заглавие «Посещения веб-сайта«. Ключевое поле — «Номер». Тип данных полей таблицы: «Код юзера» — числовой, «Номер» — счетчик, «Дата и время входа» — дата/время, «Дата и время выхода» — дата/время, «IP- адресок» — текстовый.
Крайняя таблица именуется «Посещения раздела». Ключевое поле — «Номер». В ней 4 поля, которые имеют различные типы полей: «Номер» — счетчик, «Номер посещения» — числовой, «Номер раздела» — числовой и «время посещения» — дата/время.
Установим связи меж таблицами по главным полям (набросок 1.4).
Посещение веб-сайта
Код юзера
Номер посещения
Дата и время входа
Дата и время выхода
IP– адресок
Продолжительность
гости
имя
Код юзера
Дата регистрации
Посещение разделов
Номер посещения
Номер
Номер раздела
время посещения
Разделы
Номер раздела
Имя раздела
∞
1
Набросок 1.4 — Таблицы и межтабличные связи БД веб-сайта crimusic. info, спроектированные в MSAccess
Таблица «гости» связана с таблицей «Посещения веб-сайта» главным полем «Код юзера» (связь меж таблицами один ко почти всем).
Таблица «Посещения веб-сайта» связана с таблицей «Посещения разделов» по полю «Номер посещения» (связь один ко почти всем).
Таблица «Разделы» связана с таблицей «Посещения разделов» отношением один ко почти всем.
1.3
OLAP-технологии в подсистеме анализа объекта исследовательских работ
термин OLAP, либо оперативная аналитическая обработка, был введен в 1993 г. Эдгаром Коддом (Edgar Codd), создателем реляционной модели. Сначало OLAP употреблялся как проф словечко, обозначающее принципное отличие от OLTP (On-Line Transaction Processing, Оперативная обработка транзакций). Буковка T была заменена на A, что подчеркивало аналитические способности OLAP в отличие от транзакционных черт технологии реляционных баз данных. Сейчас термин OLAP употребляется родовое понятие для разных технологий, включая системы поддержки принятия решений, Business Intelligence и управленческие информационные системы.
Основная функция OLAP — управление измерениями, которые используются для моделирования главных черт объекта исследовательских работ.
Управлять этими измерениями нетрудно, во-1-х, поэтому что манипулирование производится при помощи графического интерфейса. Во-2-х, внесенные конфигурации переносятся на все задействованные данные, хранящиеся в базе данных OLAP.
При помощи OLAP-технологий можно просто создавать и разглядывать «другие дела«. При использовании же электрических таблиц одновременный просмотр всех измерений неосуществим. В этом случае, данные, быстрее всего, поступали бы в виде иерархии связанных электрических таблиц, при этом любая таблица наиболее высочайшего уровня консолидировала и суммировала бы информацию таблиц наиболее низкого уровня. Так как такие электрические таблицы оказываются несвязанными и не обеспечивают прозрачность всей модели, очень трудно видоизменять модель в применимые временные сроки. Возможность зрительного моделирований иерархий и управления ими, также отображения разных представлений отношений меж элементами измерений является бесспорным преимуществом OLAP. В данной курсовой работе будет спроектирован OLAP- куб по данным посещения веб-сайта: таблицы «Гости», «Посещения веб-сайта«, «Разделы», «Посещения разделов».
Он схематично представлен на рисунке 2.1
Набросок 2.1 — OLAP– куб
Оси построенного OLAP- куба имеют наименования: «имя юзера», «Дата и время входа»
В итоге пересечения размерностей данного OLAP-куба образовалась мера, другими словами узловая точка. Этот агрегат именуется «Продолжительность посещения».
Данный OLAP-куб был построен по последующим шагам:
Работа по построению OLAP куба начинается с построения сводной таблицы. в MicrosoftExcel через путь Данные — Сводная таблица.
Раскрывается Мастер сводных диаграмм и таблиц. В ней предложено, по каким данным можно сделать таблицу. Избираем вариант: по наружным источникам данных.
Чтоб извлечь данные из наружного источника при помощи MicrosoftQuery, жмем клавишу «Получить данные». В показавшемся окне Выбор источника данных избираем Базы данных в MSAccess.
нужно избрать сделанную нами базу данных.
Возникает окно: Создание запроса: выбор столбцов. В нем имеющиеся сделанными нами таблицы переносим в столбцы запроса.
Последующие окна по созданию запроса оставляем без конфигураций (отбор данных, порядок сортировки).
Когда мы доходим до окна Создание запроса: заключительный шаг последующим нашим действием будет — Возвратить данные в MSExcel.
Таковым образом, мы получили данные. Дальше в Мастере сводных таблиц и диаграмм избираем, куда поместить таблицу.
В итоге из перечня полей вольных таблиц перетаскиваем элементы в сводную таблицу. Соответственно в поля строк — «имя» и «Дата и время входа», а в элементы данных — «Продолжительность». Также нужно избрать окне Вычисление поля сводной таблицы операцию: Сумма для агрегата «Продолжительность». Дальше следует поменять формат ячеек данной меры на «время«.
Таковым образом, был сформирован OLAP-куб.
2. Разработка подсистем анализа Интернет — веб-сайта с внедрением
microsoftaccess и olap- технологий
2.1 Разработка базы данных Интернет-сайта
crimusic. info с внедрением MSAccess
Главный целью сотворения базы данных в данной курсовой работе является облегчение поиска инфы. база данных изучаемого объекта, другими словами Интернет-сайта crimusic. info содержит сведения о посещении юзерами главной странички и отдельных разделов. Составление таблиц в согласовании с шагом 1.2 — СУБД MicrosoftAccess в разработке базы данных объекта исследовательских работ. Для начала нужно составить таблицы, которые обязана содержать данная база данных. В данной нам работе их четыре. Итак, таблица «гости» изображена на рисунке 2.1
Набросок 2.1 — Таблица «гости«
В таблице «Гости» находятся последующие поля: «имя«, «Код юзера», «Дата регистрации». Их тип данных последующий: «имя» — текстовый, «Код юзера» — счетчик, «Дата регистрации» — дата/время. В данной таблице главным полем будет являться «Код юзера».
Таблица «Разделы». тут главным полем будет являться «Номер раздела». Поля и тип их данных: «Номер раздела» — счетчик, «имя раздела» — текстовый. (Набросок 2.2)
Набросок 2.2 — Таблица «Разделы»
Последующая таблица имеет заглавие «Посещения веб-сайта» и изображена на рисунке 2.3 Ключевое поле — «Номер». Тип данных полей таблицы: «Код юзера» — числовой, «Номер» — счетчик, «Дата и время входа» — дата/время, «Дата и время выхода» — дата/время, «IP- адресок» — текстовый.
Набросок 2.3 — Таблица «Посещения веб-сайта«
Таблица «Посещения раздела». Ключевое поле — «Номер». В ней 4 поля, которые имеют различные типы полей: «Номер» — счетчик, «Номер посещения» — числовой, «Номер раздела» — числовой и «время посещения» — дата/время.
Набросок 2.4 — Таблица «Посещения разделов»
Определим связи меж таблицами.
Таблица «гости» связана с таблицей «Посещения веб-сайта» последующим главным полем — «Код юзера». Связь меж таблицами один ко почти всем и она изображена на рисунке 2.5
Набросок 2.5 — Связь меж таблицами «гости» и «Посещения веб-сайта«
Таблица «Посещения веб-сайта» связана с таблицей «Посещения разделов» по полю «Номер посещения». Соединены они как один ко почти всем. (Набросок 2.6)
Набросок 2.6 — Связь меж таблицами «Посещения веб-сайта» и «Посещения разделов»
Таблица «Разделы» связана с таблицей «Посещения разделов» отношением один ко почти всем по полю «Номер раздела». Таковая связь изображена на рисунке 2.7
Набросок 2.7 — Связь меж таблицами «Посещения разделов» и «Разделы»
2.2 Построение
OLAP-куба в MSExcel для анализа данных
Для того чтоб выстроить OLAP- куб, нужно освоить его основную задачку: получение всех многомерных таблиц за куцее время. Строится он поэтапно.
Открываем новейший лист в MSExcel и создаем в нем сводную таблицу через путь: Данные — Сводная таблица.
В открывшемся окне «Мастер сводных таблиц и диаграмм» избираем данные для сотворения таблицы, находящиеся во наружном источнике данных.
Чтоб извлечь данные из наружного источника при помощи MicrosoftQuery, жмем клавишу «Получить данные» в открывшемся окне.
В окне «Выбор источника данных» избираем «база данных MSAccess»
Дальше следует избрать базу данных, сделанную ранее в MicrosoftAccess.
В вновь показавшемся окне «Создание запроса: выбор столбцов» переносим из имеющихся таблиц и столбцов таблицы «гости«, «Посещения разделов», «Посещения веб-сайта«, «Разделы» в столбцы запроса.
В окнах «Создание запроса: отбор данных» и «Создание запроса: порядок сортировки» ничего не изменяем.
В показавшемся окне «Создание запроса: заключительный» последующим действием будет «Возвратить данные в MicrosoftExcel».
Таковым образом, мы получили данные для составления сводной таблицы.
В показавшемся окне избираем положение таблицы.
нужно заполнить эту таблицу последующим образом: из перечня полей сводной таблицы перетаскиваем поле «имя» в поле столбцов и «Дата и время входа» в поле строк. Это будут оси нашего OLAP-куба.
Дальше в элементы данных перетаскиваем поле «Продолжительность», которое будет являться мерой.
В итоге, изменив формат ячеек агрегата, мы получаем OLAP-куб, отражающий продолжительность посещения юзера со времени его входа на сайт:
2.3 анализ данных с внедрением OLAP-технологии
В данной курсовой работе были сформирован ряд запросов с внедрением OLAP-технологий в MicrosoftExcel. В согласовании с построенным OLAP-кубом в пт 2.2 данной работы создаем запросы.
1. Запрос по определенному гостю. В итоге такового запроса можно выяснить, когда и как длительно был определенный гость на сайте crimusic. info. Не считая того, можно выяснить общий результат его посещения за определенный период времени.
Запрос изображен на рисунке 2.8
Набросок 2.8 — запрос по определенному гостю
Иными словами, юзер «baster» посетил веб-веб-сайт crimusic. info 7 раз и общая продолжительность посещения составила 6 часов 14 минут и 31 секунды.
2. Запрос по определенной дате. По итогам этого запроса видно, кто посещал веб-сайт и какова продолжительность его посещения на определенную дату. (Набросок 2.9)
Набросок 2.9 — запрос по определенной дате
Таковым образом, делаем вывод, что 1 января 2007 года в 11 вечера и 23 минутки входил лишь один юзер — «closer», который находился там 1 час 25 минут и 53 секунды.
3. Запрос по средней длительности юзеров на веб-сайте. запрос создается через вычисление поля вольной таблицы. (Набросок 2.10)
Набросок 2.10 — запрос на среднюю длительность
В итоге формирования запроса видно, какова средняя длительность всякого юзера и средняя длительность посещения в отдельные деньки юзерами.
4. запрос по малой продолжительности определенным юзером. В итоге такового запроса, который изображен на рисунке 2.11 можно выяснить, сколько раз и когда юзер посещал веб-сайт, а по итогам вывести его минимальную продолжительность посещения портала.
Набросок 2.11 — запрос на минимальную продолжительность посещения определенным юзером
Таковым образом, делаем вывод, что малая продолжительность посещения юзера «closer» 1 час 25 минут и 53 секунды.
5. Запрос на дату малого посещения юзером. Из этого запроса мы можем выяснить, какой конкретно юзер имеет минимальную длительность на определенную дату. (Набросок 2.12)
Набросок 2.12 — запрос на определение юзера, с наименьшим посещением по определенной дате
По итогам этого запроса находим, что на 14 января 2007 года меньшую длительность посещения сайта crimusic. info имеет юзер «long».
Заключение
На базе проведенных научных исследовательских работ были изготовлены последующие выводы:
была разработана база данных в MicrosoftAccess в информационной системе анализа динамики гостей Интернет-сайта crimusic. info;
был проведен анализ данных с внедрением OLAP- технологии;
Библиографический перечень
1. Барсегян А.А. способы и модели анализа данных: OLAP и DataMining / А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко, И.И. Холод. — СПб.: БХВ-Петербург, 2004. — 336 с.
2. анализ данных / А. Бергер. — СПб: БХВ-Петербург, 2007. — 928 с.
3. Киселев М. средства добычи познаний в бизнесе и денег / М. Киселев, Е. Соломатин // Открытые системы. — 1997. — № 4. — С.41-44.
4. Коннолли Т. Базы данных: проектирование, реализация, сопровождение. Теория и практика / Т. Коннолли, К. Бегг. — М.: Изд-во «Вильямс», 2003. — 1436 с.
5. Коровкин С.Д. Решение задачи всеохватывающего оперативного анализа инфы хранилищ данных / С.Д. Коровкин, И.А. Левенец, И.Д. Ратманова, В.А. Старенькых, Л.В. Щавелёв // СУБД. — 1997. — № 5-6. — С.47 — 51.
6. Кречетов Н. Продукты для умственного анализа данных / Н. Кречетов // Рынок программных средств. — 1997. — № 14-15. — С.32-39.
7. Пржиялковский В.В. Непростой анализ данных огромного размера: новейшие перспективы компьютеризации / В.В. Пржиялковский // СУБД. — 1996. — № 4. — С.71 — 83.
8. Раден Н. Данные, данные и лишь данные / Н. Раден // ComputerWeek-Москва. — 1996. — № 8. — С.28.
9. Рудикова Л.В. MicrosoftOfficeAccess 2007/Л.В. Рудикова, И.А. Харитонова. — М: BHV, 2008. — 1280 с.
10. Сахаров А.А. Теория построения и реализации информационных систем, нацеленных на анализ данных / А.А. Сахаров // СУБД. — 1996. — № 4. — С.55 — 70.
11. Сахаров А.А. Принципы проектирования и использования многомерных баз данных (на примере Oracle Express Server) / А.А. Сахаров // СУБД. — 1996. — № 3. — С.44 — 59.
12. Туо Дж. Инструменты для анализа инфы на настольных ПК / Дж. Туо // ComputerWeek-Москва. — 1996. — № 38. — С 34-46.
13. Туо Дж. Любому юзеру — свое технологии Microsoft / А. Федоров, Н. Елманова. — М.: Диалог-МИФИ, 2002. — 268 с.
15. HTTP://www.olapreport.com
16. http://www.olap.ru
17. http://www.crimusic. info
]]>