数据仓库在科技职能部门网站评估中的研究和应用

数据仓库在科技职能部门网站评估中的研究和应用

论文摘要

政府网站评估是电子政务建设的重要组成部分,而针对某一领域的政府职能管理部门(如科技部门、工商部门、教育部门、水利部门等)的网站纵向评估分析也是不可或缺的。本文以国家科技部软课题计划项目“华东地区科技系统电子政务调查与发展模式研究”这一科研课题为依托,通过采集华东地区科技系统网站的评估数据,主要从理论和实证的角度,研究数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等信息技术在科技职能部门网站评估中的应用。本文给出了科技职能部门网站评估数据仓库的特点,分析了其体系架构,进而设计出了评估数据仓库的数据模型----概念模型、逻辑模型、物理模型。同时,在此基础上,构建了面向科技职能部门网站评估主题的数据集市,设计出了华东地区科技职能部门网站评估数据仓库的联机分析处理模型----立方体,并运用其所支持的各种多维分析功能----切片、旋转、下钻等,对其执行联机分析处理,多角度、多层次的观察和分析华东地区科技职能部门网站评估情况,评估结果表明华东地区科技职能部门网站在网站内容服务和网站建设质量两方面建设良好,但以网上办公和公众互动为主的网站功能服务应用水平低是目前政府科技部门网站建设和应用的软肋,这是科技部门以后工作的重点。本文同时研究了决策树方法在科技职能部门网站分类中的应用及聚类算法在科技职能部门网站分组中的应用,并将Microsoft数据挖掘工具应用到华东地区科技职能部门网站评估中,判断科技网站得分与当地经济发展之间的相互关系,支持科技职能部门决策,表明了理论能很好的应用于实践。通过实证研究,更加全面和深入地认识了华东地区科技职能部门网站所存在的普遍问题。从而有利于采用“自底向上”的数据仓库开发模式,建立全国科技职能部门网站评估数据仓库,更加全面和深入地认识全国科技职能部门网站评估所存在着的问题,以期推动和促进全国科技职能部门网站评估理论和实践的不断向前发展。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 论文研究的背景和意义
  • 1.1.1 研究背景
  • 1.1.2 研究意义
  • 1.2 数据仓库的应用现状和发展
  • 1.2.1 国外应用现状和发展
  • 1.2.2 国内应用现状和发展
  • 1.2.3 数据仓库在WE-STD中的应用思考
  • 1.3 本论文的主要工作和结构
  • 第二章 数据仓库的相关理论概述
  • 2.1 数据仓库概述
  • 2.1.1 数据仓库的定义及其特点
  • 2.1.2 数据仓库的开发模式
  • 2.2 数据仓库的联机分析处理(OLAP)概述
  • 2.2.1 OLAP的定义及其基本概念
  • 2.2.2 OLAP的基本分析操作
  • 2.2.3 OLAP的分类
  • 2.3 数据挖掘概述
  • 2.4 本章小结
  • 第三章 WE-STD数据仓库的架构与设计
  • 3.1 WE-STD数据仓库的架构
  • 3.1.1 WE-STD指标的确定
  • 3.1.2 WE-STD数据仓库的特点
  • 3.1.3 WE-STD数据仓库的开发环境
  • 3.1.4 WE-STD数据仓库的体系结构
  • 3.2 WE-STD数据仓库的设计
  • 3.2.1 WE-STD数据仓库的设计过程和方法
  • 3.2.2 WE-STD数据仓库的概念模型设计
  • 3.2.3 WE-STD数据仓库的逻辑模型设计
  • 3.2.4 WE-STD数据仓库的物理模型设计
  • 3.3 本章小结
  • 第四章 WE-STD数据仓库的联机分析处理
  • 4.1 WE-STD数据仓库的OLAP
  • 4.1.1 WE-STD立方体的设计
  • 4.1.2 WE-STD立方体的前端数据分析
  • 4.2 OLAP在华东地区WE-STD数据仓库中的应用
  • 4.2.1 从各省级科技厅(委)政府WE-STD角度实证分析
  • 4.2.2 从直辖市、计划单列市及省会城市WE-STD角度实证分析
  • 4.3 本章小结
  • 第五章 数据挖掘在WE-STD数据仓库中的应用
  • 5.1 决策树算法在科技职能部门网站分类中的应用
  • 5.1.1 决策树算法
  • 5.1.2 ID3算法在科技职能部门网站分类中的应用
  • 5.2 聚类挖掘算法在科技职能部门网站分组中的应用
  • 5.2.1 典型聚类算法
  • 5.2.2 K-中心点算法在科技职能部门网站分组中的应用
  • 5.3 微软数据挖掘技术在华东地区WE-STD中的应用
  • 5.3.1 微软决策树挖掘技术在华东地区WE-STD实证分析中的应用
  • 5.3.2 微软聚类挖掘技术在华东地区WE-STD实证分析中的应用
  • 5.4 本章小结
  • 第六章 总结和展望
  • 6.1 论文总结
  • 6.2 本文存在的不足及未来工作展望
  • 参考文献
  • 附录
  • 个人简历
  • 相关论文文献

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