学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于数据仓库的高校学科建设决策支持系统研究与实现

作　者: 黄晓颖
导　师: 王普；李亚芬
学　校: 北京工业大学
专　业: 控制科学与控制工程
关键词: 决策支持系统高校学科建设数据仓库联机分析处理数据挖掘
分类号: TP311.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 147次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

当前,社会发展日新月异,全球性的网络化、信息化进程正在改变着人们的生活,同时也给各行业的经营方式带来了深刻的影响。在市场竞争日益激烈,不可预测因素逐渐增多的环境中,各行业必须借助先进的计算机和信息技术,提高自身运作的效率和有效性,才能在激烈的竞争中取得优势。在各行业的经营过程中,能够对市场做出准确的判断,进行快速、全面的决策是企业成功与否的关键。传统的决策常常是依靠个人经验,决策过程带有一定的盲目性,随着计算机技术、管理科学的发展,出现了决策支持系统。从上世纪70年代开始,决策支持系统在不断地演变和发展,随着近些年数据仓库及其相关技术的发展,基于数据仓库的决策支持系统被提出,它为隐含信息的发现提供了全面的数据支持。同时,目前决策支持系统主要应用于各个企业,并已经有一些成功的案例,而在教育行业的研究与应用才刚刚起步,研究并构建其相关决策模型和决策支持系统具有科学意义和实用价值。本文就是以高校学科建设为背景,在已开发的信息系统上,提出了基于数据仓库的决策支持系统解决方案,利用OLAP技术对数据进行多维展示和分析,利用数据挖掘技术对高校学科建设系统数据中的隐含知识进行挖掘,得出挖掘规则,为高校的决策者提供决策意见,具有一定的现实参考意义。论文对基于数据仓库的高校学科建设决策支持系统的关键技术进行了详细和必要的研究,主要研究内容如下:(1)分析了决策支持系统中关键技术的组成,提出了高校学科建设决策支持系统的总体框架。研究了数据仓库的体系结构以及设计开发过程,对联机分析处理的功能以及实现方式进行了详细的研究,阐述了数据挖掘的功能与实现过程;(2)以原有的高校学科建设信息系统结构以及其中的数据为基础,根据对系统主题的分析,在SQL Server 2000的平台之上设计并实现了面向对象的数据仓库,构建多维数据集,通过联机分析处理对历史数据进行分析,通过数据挖掘功能找到学科建设内在的规律性信息,并对其进行评估;(3)对数据挖掘采用的算法进行了性能和效率的分析,并对相关的算法进行了改进,以提高数据挖掘的速率;(4)在数据挖掘的全过程中使用人机交互界面,不仅可以让使用者在规则产生前进行规范和过滤,而且可以对产生后的规则进行解释,方便决策者的分析和判断。最后,本文对研究工作进行了总结,提出了下一步的工作展望。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-7
目录  7-9
第1章绪论  9-14
  1.1 课题背景  9-10
  1.2 研究目的与意义  10-11
  1.3 国内外研究现状  11-12
  1.4 研究内容  12
  1.5 本文的组织  12-14
第2章决策支持系统相关技术  14-32
  2.1 决策支持系统  14-18
    2.1.1 决策支持系统的定义  14
    2.1.2 决策支持系统的结构  14-16
    2.1.3 决策支持系统存在的问题及解决方法  16-18
  2.2 数据仓库技术  18-25
    2.2.1 数据仓库的概念及特征  18-19
    2.2.2 数据仓库的数据组织  19-21
    2.2.3 数据仓库的建模方式  21-22
    2.2.4 数据仓库的开发  22-25
  2.3 OLAP技术(联机分析处理技术)  25-27
    2.3.1 OLAP的基本概念和特性  25-26
    2.3.2 OLAP的实现方式  26-27
  2.4 数据挖掘技术  27-29
    2.4.1 数据挖掘的演变历程  27-28
    2.4.2 数据挖掘的功能与算法  28-29
  2.5 决策支持技术之间的关系  29-30
    2.5.1 数据仓库与OLAP的关系  29
    2.5.2 数据仓库与数据挖掘的关系  29
    2.5.3 OLAP与数据挖掘的关系  29-30
  2.6 本章小结  30-32
第3章高校学科建设决策支持系统的设计  32-48
  3.1 现有学科建设信息系统分析  32-33
    3.1.1 现有学科建设信息系统的体系结构  32
    3.1.2 学科建设信息系统的数据分析  32-33
  3.2 决策支持系统的设计  33-34
    3.2.1 系统主题的确定  33
    3.2.2 系统开发方法的选择  33-34
    3.2.3 系统开发模式与开发平台的选取  34
  3.3 数据仓库的体系构架设计  34-40
    3.3.1 数据仓库体系结构  34-36
    3.3.2 元数据  36
    3.3.3 维度建模  36-38
    3.3.4 数据抽取  38-39
    3.3.5 数据转换  39-40
    3.3.6 数据装载  40
  3.4 决策支持应用设计  40-46
    3.4.1 OLAP分析设计  40-42
    3.4.2 数据挖掘设计  42-46
  3.5 本章小结  46-48
第4章数据仓库与OLAP的分析与实现  48-54
  4.1 数据仓库的开发  48-50
    4.1.1 数据仓库的建立  48-49
    4.1.2 建立多维数据集  49-50
  4.2 OLAP的实现  50-53
    4.2.1 OLAP多维立方体的建立  50-51
    4.2.2 OLAP立方体的使用  51-53
  4.3 本章小结  53-54
第5章数据挖掘的分析与实现  54-72
  5.1 数据挖掘流程  54-55
  5.2 关联规则挖掘及分析  55-64
    5.2.1 数据的预处理  55-56
    5.2.2 关联规则的改进  56-61
    5.2.3 数据的关联规则挖掘  61-63
    5.2.4 实例说明  63-64
  5.3 分类规则挖掘及分析  64-70
    5.3.1 数据预处理  66-67
    5.3.2 数据分类规则挖掘  67-69
    5.3.3 实例说明  69-70
  5.4 本章小结  70-72
结论与展望  72-74
参考文献  74-78
攻读硕士学位期间所发表的学术论文  78-80
攻读硕士学位期间所获得的软件著作权  80-82
致谢  82

基于数据仓库的高校学科建设决策支持系统研究与实现

内容摘要

全文目录

相似论文