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关键词： 数据仓库   数据挖掘   教务数据   深度挖掘  

摘要： 本文论述了教务管理方法的历程,重点突出了新的数据挖掘技术对教务数据分析的深度挖掘作用.针对教务数据分析的特点,提出具体应用数据仓库和数据挖掘技术的有效方法,挖掘教务数据中潜在的信息.

关键词： 数据仓库   普通数据仓库   空间数据仓库   构建   模型  

摘要： 该文从数据仓库的定义着手,结合数据仓库的通用体系结构,总结、探究了普通数据仓库和空间数据仓库的构建方法、模型及关键要点。

关键词： 书目推荐系统   关联规则挖掘   数据仓库  

摘要： 分析了当前图书馆书目推荐系统的现状及不足,提出了一种基于运用关联规则挖掘读者借阅记录的书目推荐方式,设计了一种新的书目推荐系统的体系架构,并运用实例分析了该系统的推荐流程。

关键词： 数据仓库   数据挖掘   联机分析处理   Apriori   C4.5  

摘要： 数据仓库和数据挖掘技术是信息技术应用领域研究的焦点,目前其在金融、保险、银行等领域都有比较广泛的应用,但是在教育领域的应用却不多。高校公共课程的开设旨在给学生构建一个全面、完善的知识体系,是为培养全面发展的高素质人才做准备的。但是目前由于高校公共课普遍采用大班教学形式,学生本身感兴趣程度不太高等原因造成高校公共课的教学水平很难提高到一个新的层次。本文从高校公共必修课,同时也作为高校统考课程之一的计算机基础课程的学生统考成绩入手,利用数据仓库和数据挖掘技术进行研究和分析,力求能给高校教学管理部门在做出相关教学决策时提供科学有效的数据支持。 本文通过对数据仓库理论和数据挖掘技术的学习和研究,并结合对我校计算机基础考试系统的调查情况,以及对我校连续两年的四次测试中共包括有20个学院7500条学生成绩数据进行分析,提出了如何将数据仓库和数据挖掘技术应用于计算机基础统考成绩分析中,该方法也可以推广应用到其它高校统考课程中,比如大学英语、马克思主义哲学等。本文所包括的内容主要有以下三个方面： 第一,分析建立了一个高校统考课程成绩数据仓库。首先从决策分析需求出发以总分分析、难度分析、题型得分分析三个主题来构建了高校统考课程成绩数据仓库模型,并且将我校计算机基础考试平台中的学生成绩数据进行抽取、转换过程之后,装载入成绩数据仓库,然后利用OLAP(联机分析处理)技术中的切片、切块、旋转等技术对数据仓库中的成绩数据进行多层次、多角度的分析,分析所得结果不仅可以帮助教学管理者清晰了解到学生成绩的波动趋势,还有利于判别试卷难度分布的合理性以及影响学生成绩波动的主要原因。 第二,在所建立的统考课程成绩数据仓库的基础之上,本文利用了数据挖掘中的关联规则算法对数据进行深层次的分析。其中,考虑到教师对不同学院考生计算机基础成绩的关注程度不同以及该门课程考试中各题型本身之间的不同难度,本文使用了混合加权的关联规则方法对学生成绩进行分析。在分析过程中,权值的设定是考虑学生得分与三次测试平均分的偏差值比较并且结合教师的经验值来确定的,而且使用了较符合该成绩数据特点的加权算法来进行分析,分析结果表明了在相同的阈值下,使用混合加权算法比传统Apriori算法得到了更多有价值计算机基础课程中的各章节之间、章节与每个学生总成绩之间、学院与各题型之间隐含的的关联关系,这些关联关系不仅可以给教学者合理安排该门课程教学时各章节内容之间的次序和教学时间上提供参考,还可以帮助教学者针对不同学院学生的教学使用合理的教学计划。 第三,利用决策树算法对该数据仓库中的成绩数据进行了分析。本文以该门课程的知识点为出发点,考虑到成绩数据量较多,并且属于连续性数值等特点选用了决策树技术中C4.5算法来进行分析,建立了一个比较有效的分类模型,通过分析结果得出了一个比较科学的分班教学的方法,即基于学生对于知识点掌握情况来进行分班教学,这种分班教学方式可以作为有关教学管理部门为提高高校公共课课程教学水平时的参考。 本文以计算机基础成绩作为实例,通过在高校统考课程成绩中进行挖掘实践,得到了很多有价值的信息,这些信息在辅助教学者做教学决策,提高高校统考课程的教学水平以及对教学管理部门今后教学工作的开展和改进都具有一定的指导意义。

关键词： ETL   OLAP   MES   数据仓库   数据挖掘  

摘要： 数据挖掘是数据库研究中一个很有应用价值的课题,它融合了计算机科学技术多个领域的技术和方法,本文系统研究了如何在炼钢信息系统中引入数据挖掘技术来提高钢铁企业的信息利用和企业决策能力。 企业ERP工程是一项着眼企业外部及企业内部的系统工程,是一项企业信息化的集成解决方案,对制造企业而言,离开了企业产线的L2/L3级系统的支撑,企业ERP系统势必又是一个“信息孤岛”,至少是与企业实际生产环节脱节的,其成功的可能性可想而知。钢铁制造过程的任何变化无一不反映在贯穿整个钢铁制造生产过程的物流上,而物流是企业资金流、价值流及市场响应速度（合同兑现速度）的体现载体,因此,在公司实施ERP工程的进程中,应当充分运用多维物流管制方法优化调控钢铁制造过程的指导思想,着眼于过程系统整体的、长远的、优化的、系统内部综合分析的、系统时间和空间差异的动态的、系统结构的层次性、有序性的、适应市场等环境变化的、过程解析和综合集成的观点,综合全面地考虑钢铁制造过程的问题,全面构筑企业产线L3级系统,为企业ERP系统的有效运行奠定基础。本文结合攀钢的生产实际,详细阐述了其ERP及MES系统的功能及开发研究。 要从海量的、以不同形式存储的MES数据资料中发现有价值的信息或知识已成为当前钢铁企业数据挖掘技术的一项艰巨任务。本文对数据仓库和数据挖掘技术及国内外数据挖掘技术的发展现状进行了研究,结合攀钢钒提钒炼钢厂的实际,对数据存储及数据挖掘在炼钢MES系统中的应用进行了研究与开发。

关键词： 数据仓库   数据模型   客户关系管理   主题   银行  

摘要： 近年来，我国银行业市场得到了迅猛的发展，客户数据、业务数据越来越庞大和复杂。面对这些数据资源，如何有效地管理和重组数据资源，提炼出有价值的信息以供决策使用，是企业亟需解决的问题。数据仓库、数据挖掘技术应运而生，它们的产生和发展为这个问题提供了有效的理论和方法论指导。 在数据仓库系统的建设中，数据建模对于系统的成败起着关键性的作用，它直接决定了数据仓库的易用性、易扩展性和易维护性。本文针对某银行业务系统数据相对独立，形成信息孤岛的数据库系统现状，基于该银行对市场决策和业务拓展的需求，研究并利用数据仓库建模技术来指导和构建了该银行的数据仓库系统模型。同时通过以该银行全国中心级客户管理系统为例，对项目的实施背景、过程和效果进行了阐述。 本文首先分析了数据仓库的发展状况以及银行业的背景，详尽给出了数据仓库以及其相关概念，研究了数据仓库模型构建的关键理论。 本文重点是通过研究数据仓库的建模理论，分析并建设了该银行客户管理系统数据仓库的概念模型、逻辑模型以及实现模型;并在此基础上，总结出了适合大多数银行目前实际需求的按6个分析主题（客户、产品、协议、事件、渠道、营销）划分的数据仓库模型;同时，结合实际项目，给出了适合全国中心级银行业数据仓库分布和存储策略;最后，详细给出了客户管理系统数据仓库建设的过程和实施成效。

关键词： 数据库   数据仓库   数据提取、转换和加载   联机分析处理  

摘要： 随着数据库技术的普及,各大院校都开始实现计算机化管理,用数据库技术提高各大院校的管理效率。其中教学与教务的日常管理对于中央传媒大学具有重要的地位,中央传媒大学及下属分校都在积极开发适合自己的管理系统。然而,随着数据量和用户需求不断增多,普通的管理系统已不能满足决策者从数据中分析出有价值信息和为领导决策提供参考的需要,在一定程度上限制了管理水平的进一步提高。 本文通过对教学与教务管理及学校决策者的需求出发,以中央传媒大学教务原始数据为基础,利用SQLServer2005的SSIS组件对原始数据进行提取、转换和加载过程,建立中央传媒大学的数据仓库。利用SQLServer2005的SSAS组件作为联机分析处理的工具,构建了学生基本信息、学生选课成绩信息、课程及资源建设多个多维数据集,并结合联机分析处理中预聚合数据、进行多维分析的特点,使前台用户可方便的通过Excel或SQLServer2005的SSRS组件从多个角度、多个层次观察、分析数据,并为发现数据间隐藏的深层次的数据关系提供可能。 本文最终设计了中央传媒大学的应用系统,其中包括了学校招生系统、学生选课系统、学生退学率分析系统、学生成绩查询系统等。利用中央传媒大学应用系统所生成的表格和图形,使学校管理者能够掌握学校的现有情况和将来的发展趋势,从而明确影响现有管理过程中的具体制约因素,为制定下一步的教学计划做支持。最终改善制约学校教学的因素,提高中央传媒大学的管理效率,更加优化学校的资源配置,全面提升学校的竞争能力。

关键词： 高层管理信息系统   数据仓库   结合联机分析处理  

摘要： 由于大环境的变迁,企业所面临的竞争压力加大,再加上企业领导信息需求的变动性高,使得早期使用档案系统与第三代语言所开发的、用以提供管理信息的管理报表系统,已难以满足企业领导的需求,更增加了系统维护的困难度与成本。企业环境的快速变迁与激烈竞争,企业负责人对营运及决策用信息需求日益殷切,于是高层管理信息系统(Executive Information Systems, EIS)应运而生。 本研究则是提出以数据仓库(Data Warehouse)所构建的高层管理信息系统。结合联机分析处理(On-line Analytical Processing, OLAP)及网页技术,借助应用企业提出的管理关键指标,构建Web-based并可做信息分析的高层管理信息系统。企业高层企业领导可透过浏览器查询企业关键指标,如发现异常时,可透过信息分析进行多维度的分析,以找出异常原因。本研究除了提供高层管理信息系统的数据萃取与系统构建方法外,并呈现高层管理信息系统与数据仓库间的关系。

关键词： 数据仓库   数据挖掘   关联规则算法   粗糙集算法  

摘要： 零售行业经营过程中积累了大量的历史数据,由于缺乏有效的分析工具,这些数据没有得到很好利用,决策的制定往往只凭决策者的直觉。因此,零售行业建立一个决策辅助分析系统,是十分必要,也是十分重要的。数据挖掘技术是一种数据组织和分析的技术,它可以从海量数据中提取和发现知识,如何将数据挖掘技术应用于商品管理正是本课题的研究重点。 本文在研究数据仓库技术、数据挖掘相关技术的基础上,为“惠家超市”构建了“超市辅助决策系统”。该系统综合应用了统计算法、关联规则算法、粗糙集算法对超市数据进行了挖掘,并得到了结果。管理者根据挖掘结果对超市的经营管理进行了一定的调整,取得了相应的经济效益。

关键词： 决策支持系统   数据仓库   数据挖掘   房产资源  

摘要： 伴随着教育体制的改革,教育界信息化的发展日趋先进,高校管理效益的要求越来越高,学校的资源管理也受到严格的要求,针对高校房产资源的使用效益分析成了高校迫切需要解决的问题和难题。对房产进行发展性的挖掘评价,是高校信息化管理制度改革重要举措之一,建立基于决策支持系统的高校房产管理信息系统是实现高校资源优化配置,促进学校信息化建设发展的重要环节,对于房产管理工作有重要的导向作用。采用信息化管理系统,在提高了管理效率的同时,还能够在一定程度上保证房产信息的准确性、安全性,有助于提高房产管理工作的科学化决策、规范化管理。依据房产资源使用效益的指标体系,提出了基于决策支持的房产资源管理信息系统的思路,采用数据挖掘、数学统计和数学优化等方法对房产资源进行合理建模和量化分析,设计了房产资源管理信息系统,以便为管理层的决策提供准确和有效的依据。 本系统考虑目前我校房产管理发展的现状,普通的信息管理系统大多都是采用传统的C/S模式,为了结合信息化技术的发展,适应高校房产管理的现状和发展空间。论文结合.NET的相关知识和技术,从系统的需求分析、系统设计、系统实现和效益评价四个方面对系统的开发做了详细的介绍。系统提出了基于.NET平台的B/S模式的三层体系架构,将基础数据和对数据操作的过程进行分离,针对系统的数据处理方法进行了基础研究。 本文是借助于软件系统的建设过程,采取了面向对象技术的基本理论方法,坚持软件工程的模块化设计思想,深入分析研究了系统的分析、设计、实现、检测、决策。