数据挖掘在校园一卡通数据库中的应用研究

论文摘要

目前,很多高校已经使用校园一卡通对校内的各类消费进行统一管理。使用校园一卡通,统一了各类信息的管理,减少了很多管理环节,为高校的行政和财务管理带来了便捷。本文以校园卡交易数据为研究对象,通过数据仓库、OLAP、数据挖掘技术的综合运用来挖掘校园卡信息中的有用知识。全文首先介绍了数据仓库技术、OLAP技术、数据挖掘技术的基本原理以及挖掘的核心算法,然后针对江西师范大学校园一卡通的卡内信息进行了初步分析,利用数据仓库有关概念,对所涉及的多个数据库进行了集成与转换,形成了利于挖掘的综合数据库,并以此建立了数据仓库。结合理论介绍了作者在一些前沿领域所作的探索性尝试和努力:采用聚类方法中的K-means算法为基础进行聚类分析,初步实现了从校园卡数据中挖掘出对于学校建设决策等方面有意义的辅助决策知识。系统采用Oracle业务数据库作为数据来源,借助数据仓库、联机分析、数据挖掘等技术,提高了决策知识表达的易理解程度。通过本系统的实现,探讨了挖掘校园卡交易信息的一般步骤与方法,采用B/S结构实现数据查看,方便了决策部门对客户数据的分析,最终达到科学决策、提高商户经济效益,提高学校管理水平的目标。本文的工作表明将数据挖掘应用于校园一卡通的数据分析,并将这些知识用于学校辅助决策支持的工作是有创新意义的。同时现在的工作也为未来学校综合信息知识获取的进一步研究、构造完整的分析平台以及实现更高层次的领导决策支持整体框架打下了坚实基础。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 前言
• 1.1 课题研究的背景和目的
• 1.2 课题研究的现状
• 1.3 课题研究的主要内容
• 第2章 相关技术介绍
• 2.1 校园一卡通技术
• 2.1.1 校园一卡通的概念
• 2.1.2 校园一卡通的主要功能
• 2.1.3 校园一卡通的发展现状
• 2.2 数据仓库技术
• 2.2.1 数据仓库的概念
• 2.2.2 元数据
• 2.2.3 粒度
• 2.2.4 分割
• 2.2.5 数据仓库的数据存储方式
• 2.2.6 数据集市
• 2.3 联机分析技术
• 2.3.1 联机分析的概念
• 2.3.2 维表
• 2.3.3 事实表
• 2.4 数据挖掘技术
• 2.4.1 数据挖掘简介
• 2.4.2 数据挖掘常用技术
• 2.4.3 数据挖掘的任务
• 第3章 校园一卡通数据的预处理
• 3.1 数据清理
• 3.1.1 清除空缺值
• 3.1.2 噪声数据
• 3.1.3 不一致数据
• 3.2 数据集成和变换
• 3.3 数据归约
• 第4章 校园一卡通数据仓库的设计与实现
• 4.1 校园一卡通数据仓库需求分析
• 4.2 校园一卡通数据仓库E-R 模型的构造
• 4.3 校园一卡通数据仓库事实表模型
• 4.4 校园一卡通数据仓库维表模型设计
• 4.5 校园一卡通数据仓库的元数据设计
• 4.6 校园一卡通业务信息系统数据结构
• 第5章 校园一卡通数据仓库的聚类分析
• 5.1 聚类分析的概念
• 均值聚类法'>5.2 K_均值聚类法
• 5.3 聚类结果分析
• 结语
• 参考文献
• 在学期间发表论文及著作情况
• 致谢