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关键词： 数据挖掘   数据仓库   关联规则  

摘要： 随着人才市场竞争日益激烈,学生的教育素质是衡量各高校的一项重要标志,因此教学质量是关键。如今多数高校都有相应的教学管理系统,并累积了大量教学过程中的数据,如学籍数据,成绩数据,教师数据,评教数据,排课数据等,但通常教学管理系统只会对这些数据做一些简单的统计分析,无法发掘数据背后的一些宝贵信息来指导教学。课程体系的设置,人才培养方案的制定是否真的合适,只能通过调研这唯一途径。各个科目的成绩参差不齐,教师的评教成绩处于不稳定状态,怎样将教学效果达到最优,这些都是教学管理人员一直思考的问题[1]。 20世纪80年代中期以来,数据挖掘成为一个相对发展较快的产业。该技术是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中,且人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。通过挖掘出来的信息,为教学管理者提供更为全面的分析,运用于教学管理的各个方面。关联规则挖掘比较,是数据挖掘中研究比较多的一个方向,将研究的数据进行关联规则处理,查找出这些数据之间的潜在联系。 本文首先对数据挖掘进行基本的介绍,从数据挖掘的产生,到如今数据挖掘的广泛应用。对数据挖掘的不同算法分别进行讨论,简单分析各种算法的特点。结合实际教学管理情况,选择其中的一个关联规则算法——Apriori算法进行数据挖掘。文中详细讲解了Apriori算法频繁项集挖掘的过程,并针对其不足进行改进。同时利用Microsoft SQL Server 2005建立教学管理数据仓库,结合使用改进后的关联规则算法Apriori算法进行教学管理信息挖掘系统的建立。 通过数据挖掘,查找出教学过程中教学相关信息之间的联系,具体在教学管理过程中主要应用于以下几个方面: 1、从学生评教数据各项指标中得出任课教师、及其所授课程获得学生认可、喜爱并能很好掌握的关键因素。 2、学生在学习过程中,课程与课程之间的一些潜在联系。根据课程之间的潜在联系,及专业侧重点的不同,有针对性的对某些课程进行调整。 3、教学安排过程中课室、安排的周学时等对学生学习该门课程的影响。

关键词： 事项法   数据仓库   会计信息系统  

摘要： 二十世纪末至今,信息技术革命和经济全球一体化趋势使企业面临着前所未有的竞争。企业要适应现代市场竞争就必须进行企业信息化。会计信息系统是企业信息系统的一个重要部分。其在企业管理和经营框架中处于一个基础性和关键性的地位,为企业信息化战略提供了最基本和关键的数据。环境是科学研究的逻辑起点,在信息化环境下,会计信息系统所依存的环境发生了巨变,传统会计理论面临着严峻挑战,传统会计信息系统的弊端也开始凸现,会计信息不能满足信息使用者的多样化需求,这与会计信息的决策有用性目标出现背离。因此,有必要重构新型的会计信息系统。本文所构筑的会计信息系统是建立在事项法理论基础上,并引进了数据仓库技术作为构建支持。 本文首先对环境进行分析,说明了会计信息系统重构的必要性,然后阐述了会计信息系统重构的理论基础事项法,以及会计信息系统重构的技术支持数据仓库及XBRL技术。本文对传统会计信息系统的构建原理及其局限性进行了分析,并提出了建立一个决策导向型的智能型会计信息系统的构想,在此基础上,分层次的介绍了基于事项法的会计信息系统构建的原理,以及对会计信息系统的逻辑结构提出设想,最后对会计信息系统效用进行定位分析。

关键词： 数据库系统  

ISBN: (纸本)9787302247012

关键词： 质量守恒定律   金属平衡   数据仓库   应用解决方案  

摘要： 在钢铁企业生产中,根据质量守恒定律,所有的金属应该在其准备投入生产开始,一直到完成整个生产结束,在理论上质量时刻保持一个平衡关系,这里称其为“金属平衡”,而基于此原理对于钢铁企业内部金属料进行有效统计分析、发现并改进各工序金属损失率、提高金属利用率等工作的称之为“金属平衡管理”,它是钢铁企业一项综合性技术管理工作,是冶炼、轧钢工艺技术和管理水平的重要标志。 本文从质量守恒定律出发,总结提炼出金属平衡模型,根据钢铁企业生产管理的特点和难点,结合数据仓库原理和开发的方法,以实际的钢铁公司炼铁、炼钢、轧钢产线为原型,提出了一套实用的基于数据仓库技术的金属平衡管理应用解决方案,包括系统架构、ETL过程、指标体系以及数据呈现与统计分析。 该解决方案可以改进企业管理的基础工作、加强企业的生产管理,提高管理水平,还可以为企业的计划部门制定作业计划和财务部门进行决算提供数据支持,并为企业领导决策提供重要参考。

关键词： 数据挖掘   数据仓库   直接数据挖掘   间接数据挖掘  

摘要： 近年来,数据挖掘引起了社会各界特别是信息产业界的极大关注,其主要原因是在统计学和数据库知识高速发展的今天,以前积累了大量数据,迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。通过数据挖掘技术获取的信息和知识可以广泛用于各个领域,包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。

关键词： 数据仓库和数据挖掘技术   客户关系处理  

摘要： 随着现代信息技术、计算机技术和通讯技术的不断发展和应用,数据库的应用范围开始不断深化,特别是在银行、信用社等长期与数字打交道的行业,累计的大量数据需要建立一个有效地数据库,并能够及时的进行归档和管理。本文对数据库的建立和数据资料的挖掘对信用社的重要作用以及如何恰当地建立数据仓库,系统地剖析了数据仓库的模型,以数据仓库为应用平台的联机分析处理(OLAP)技术,和数据挖掘在客户关系管理中的应用。

关键词： 数据仓库   ETL   数据提取   数据转换  

摘要： 数据仓库技术是近年来迅速发展的一项数据存储管理技术，由于数据仓库技术具有高度的数据集成性并能良好的处理异构型数据等特点，使其迅速受到了很多行业的青睐。它的面世极大的推进了决策分析领域的进一步的技术优化，并且改善了传统数据库技术的一些缺陷，使数据具有更好的集成性、稳定性并且兼备传统数据库的优点。将数据仓库技术应用到决策分析领域，可以很好的从大量的数据信息中提取出决策所需的有价值的数据，通过数据分析，更快捷的做出相应的决策。因此，在决策分析领域很有必要采用数据仓库技术。 本课题研究的数据提取与数据转换技术是建立数据仓库过程中获取原始数据并对数据进行加工过程的关键部分。数据提取与数据转换技术基于数据仓库ETL（Extract, Transform, Load）层中的“抽取”与“转换”两部分，“抽取”是访问数据库系统等外部数据源，并从中将数据仓库所需的数据提取出来，“转换”的过程是将“抽取”步骤所得的来源于不同数据源的异构的数据信息，通过数据仓库预定的模式，转化成为具有统一的数据格式的数据，从而便于数据仓库对这些数据进行具体的数据操作。本课题的研究过程中设计了实现数据提取与数据转换的算法及相关研发框架图，将数据提取与数据转换功能设计为访问数据源模块、从数据源中提取数据模块、数据格式转换模块等三个功能模块来实现。访问数据源模块通过CDatabase基类结合接口连接外部数据源，通过统一的数据访问接口来访问不同的数据源，实现对外部数据源的访问。从数据源中提取数据模块利用过程语言和调用接口方法来提取数据源中的数据，访问数据源之后，从数据源中获取所需的数据信息，包括数据表名、数据表中的列名及数据表中的详细信息。数据格式转换模块结合VC++技术与数据仓库技术完成对提取的异构数据的结构转换，将来源于数据源的异构的原始数据转化为具有统一格式的适用于数据仓库的数据，如浮点型数据、时间型数据等，在数据存储到数据仓库前，先进行数据格式的转化，赋予这些数据统一的数据格式。便于数据仓库对数据进行访问。通过这三个功能模块的实现串联了数据仓库与外部数据源，并支持连接SQL、MDB、Oracle等多种类型数据库系统，完成了数据仓库从外部数据源进行数据提取并转换的功能流程，以便于进行后续的存储、查询、分析等操作。 本课题研究的数据提取与数据转换技术可在Windows环境下完成数据仓库从存储原始数据的应用系统中提取面向主题的所需数据集合，并对数据进行合理加工以适应数据仓库的要求，对企业构建数据仓库进行决策分析过程中的整理核心数据并进行数据分析具有帮助作用，以加快决策分析的工作效率，可以良好的应用到采用数据仓库技术的行业决策分析领域。

关键词： 普通高校   招生管理   一档多投   录取算法   数据仓库  

摘要： 普通高校招生是国家选拔人才、体现公平竞争、构建社会和谐的一个主要环节，是教育领域具有政治意义、社会意义和全局意义的一项重要工作。普通高校招生中的志愿填报及投档方式作为一种招生录取模式，直接关系到考生接受高等教育的机会，事关千家万户的切身利益，是社会各界密切关注的问题。　　 恢复高考30余年来，我国普通高校招生录取模式几经变革，但仍存在明显的弊端，迫切需要一种更为科学、公平的录取方式。国外对高校招生录取模式改革的研究已有较长的历史，其中，“一档多投”模式得到了广泛的应用，部分西方国家在一档多投招生工作中已取得了重要成果。这使得一档多投成为当前我国高校招生录取模式改革一个热点研究问题。但是，我国“一档多投”模式刚刚起步，录取办法还不够完善，对于“大规模”系列的普通高校招生还有许多问题有待解决。　　 本文通过某省已搭建好的高考数据仓库平台，对高校招生历史数据进行多维分析，挖掘现行模式存在的主要问题，构建了一个适合我国普通高校招生的以专业为单位的一档多投模型，并提出了支持该模型的变权综合预录算法和最小优先志愿号录取算法。最后，设计和实现了一个一档多投实验系统，利用真实数据，进行了模拟实验。与传统模式的录取结果相比，“一档多投”能有效降低志愿填报风险，减少高分低就、中高分落榜等现象的发生，较好地解决高校选拔综合型人才与专业型人才的决策问题。本文的研究成果还可以为我国高考“一档多投”模式的改革提供必要的理论支撑。

关键词： 经营分析   校园市场   数据仓库   OLAP   学生客户识别  

摘要： 内蒙古地区的移动电话普及率2010年已达到了99.5%,不同标准的3G已经展开同台竞争。内蒙古公司面临竞争加剧、收入增长放缓、投入产出率下降的市场压力。为了保持公司较好的盈利能力,真正实现可持续发展,内蒙古移动在2010年提出了细分市场,开展差异化营销服务工作,抢占保有关键客户市场的思路。校园市场已是中国移动集团公司的重点战略市场,也是内蒙古公司重点关注的重要市场之一。为有效巩固校园市场优势地位,提出了深入推进经营分析系统的应用,充分利用信息化手段提高校园市场运营效率,从而提升校园市场精细化管理水平的策略。 本论文旨在描述内蒙古公司如何在集团公司规范的指导下,结合内蒙古移动校园市场管理的实际需求,在现有经营分析系统开展校园市场运营专题建设的研究工作。 本论文主要完成校园客户识别、校园客户监控、校园客户分析、校园客户营销的研究工作,通过校园客户识别模型的研究,能有效了解校园区域内的学生客户情况,为校园市场营销提供精确的信息支撑,支撑公司营销服务人员对校园市场各类营销活动的闭环管理;通过校园客户监控应用的研究,能为快速洞察校园市场变化提供信息支撑,同时助力开展有效的维系保有工作;通过校园客户分析应用的研究,能让管理人员了解校园客户的业务使用情况、欠费情况。通过此项研究,为内蒙古移动在校园市场精细化管理方面提供有效的信息支撑手段,提升了公司整体应对校园市场变化的响应速度及把控能力,确保校园区域市场的竞争优势,提升公司核心竞争力。 本论文以《中国移动省级经营分析系统校园市场分析应用业务技术方案》为基础,首先对经营分析系统校园客户运营管理平台的研究背景、研究的目的和意义以及论文的组织结构进行了介绍,然后介绍了校园市场、数据仓库、数据挖掘、OLAP、经营分析系统等相关理论知识,在此基础上提出了校园市场运营管理专题的总体设计方案,包括校园客户识别、校园客户监控、校园客户应用、校园客户营销。依据总体设计方案,在一个地市公司进行了试点落实实施,并在高校迎新的时候开展了相应的营销支撑,取得了不错的效果。最后对全文进行了总结并展望了未来的发展方向。

关键词： 商业银行   数据仓库   客户细分  

摘要： 伴随着中国经济的快速发展,外资银行在华业务的进一步深入开展,各地方性商业银行向全国范围的业务扩张速度逐渐加快,商业银行间的竞争日趋激烈。银行间竞争的焦点是客户,对客户进行有效的细分是对客户提供有针对性服务的前提条件。银行必须了解现有客户的价值,明确和把握优质客户资源,为他们提供更具个性化和吸引力的服务,提升客户忠诚度,利用有效的资源产生尽可能大的效益。个人金融业务作为商业银行新的利润增长点,受到越来越高的重视,对个人客户的细分也就显得尤为重要,本文就将研究P银行个人客户的细分问题。 银行数据大集中之后,数据仓库技术的引入为提升银行总体管理决策水平,搭建客户关系管理系统,实施客户细分等一系列管理决策性应用提供了有力的支撑。本论文就是以P银行数据仓库投产应用为前提,以P银行大连分行客户细分为研究目标,运用数据挖掘相关的技术和工具,以期构建合理有效的客户细分模型,提升银行决策管理水平。 本论文首先简述了当前商业银行个人客户细分及数据仓库技术运用的基本情况,之后对商业银行客户细分理论及数据挖掘的相关技术进行阐述,然后建立了P银行个人客户价值评价的模型,以客户价值作为客户细分的评价依据,运用数据挖掘方法建立数据集市,构架P银行聚类分析模型,成功实现对银行个人客户的细分及对各细分群体属性的描述,并给出对于各细分群体的营销建议。 研究结果对于P银行进行客户关系管理,维护有价值客户,发掘客户潜力,提高客户价值及忠诚度有十分重要的理论价值和现实意义。