基于数据仓库的招生考试决策支持系统

论文摘要

随着数据库技术的迅速发展以及数据管理系统的广泛应用,各机构积累的数据越来越多,激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据进行决策支持。然而数据库对分析处理的支持一直不能令人满意,必须把分析型数据从事务处理环境中提取出来,按照决策支持系统的需要进行集成和重组,建立单独的分析处理环境,形成一种新的数据存储和组织技术,这就是数据仓库。数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织进行决策分析的,面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合。OLAP是基于数据仓库的专门用于支持复杂的分析型操作的新兴软件技术,它针对特定问题的联机数据访问和分析要求,在多维数据模型的支持下以多种可能的观察角度和形式进行快速、稳定一致和交互式的数据存取,允许管理决策者对数据进行深入的观察和分析。采用数据仓库、OLAP及数据挖掘技术的DSS系统在分析能力及执行效率上有很大提高,可以为企业提供面向主题的优质的决策信息,以使其可以利用这些信息制定行之有效的决策战略。本文在学习研究数据仓库及OLAP技术的同时,进行了一个招生考试决策支持系统的具体规划、设计、开发和建设实践。该系统在原有高考网上录取系统的基础上,将现存的大容量数据库通过转换、抽取建立起部门级数据仓库,并根据决策管理的需要,面向不同的主题实现了联机分析处理,在为社会提供高效、准确的高考决策支持方面做了一些有意义的尝试和探索。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 引言
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究目的和意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.4 本文的主要创新点
• 1.5 本文的工作
• 第二章 相关技术
• 2.1 决策支持系统概述
• 2.1.1 决策支持系统的产生
• 2.1.2 DSS对数据管理环境的新要求
• 2.2 数据仓库技术
• 2.2.1 数据仓库的概念
• 2.2.2 数据仓库中的术语
• 2.2.3 数据仓库体系结构
• 2.2.4 构建数据仓库的基本策略
• 2.2.5 数据仓库建模方式
• 2.3 联机分析处理
• 2.3.1 OLAP的概念
• 2.3.2 OLAP的基本操作
• 2.3.3 OLAP的实现方式
• 2.3.4 OLAP的发展趋势和应用
• 第三章 基于数据仓库的招生考试决策支持系统
• 3.1 项目规划
• 3.2 需求分析
• 3.3 系统设计
• 3.3.1 确定分析主题
• 3.3.2 数据模型
• 3.3.3 主要功能
• 3.4 开发环境
• 第四章 招生考试决策支持系统中数据仓库的实现
• 4.1 原始数据分析
• 4.1.1 特点
• 4.1.2 原始数据结构
• 4.2 数据仓库的实现
• 4.2.1 数据的抽取
• 4.2.2 数据的清理和转换
• 4.2.3 建立多维数据集
• 第五章 招生考试决策支持系统中OLAP的实现
• 5.1 OLAP工具
• 5.2 生源情况分析
• 结束语
• 参考文献
• 致谢词
• 攻读硕士学位期间发表的论文