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数据仓库和数据挖掘技术在大学决策中的应用

* 来源: * 作者: * 发表时间: 2019-11-20 0:28:14 * 浏览: 0
数据仓库和数据挖掘技术在大学决策中的应用何丽萍(广东海洋大学信息学院,广东湛江大学数据仓库的思想和方法,并讨论了其有效性和科学决策在大学决策中的需求)数据存储这项技术可以满足数据存储和数据组织的要求,而不受传统事务处理和决策分析数据的有效处理的约束。数据挖掘是构建数据仓库的关键技术。数据仓库,数据挖掘和在线分析处理(OLAP)被公认为决策支持系统的有效解决方案。 1应用背景随着计算机技术在大学教育管理中的应用和普及,高校大多数部门都建立了自己的信息管理系统。系统,如教育管理系统,教师基本信息系统,财务管理系统,学生成绩管理系统,考试数据库系统,研究信息系统,图书馆管理系统等,这些系统的开发和应用不仅减轻了劳动强度,而且还提高了工作效率,并积累了有用的数据量,但是这些信息资源是相互独立的,因此很难从高校教育管理决策的高度来考虑问题。为了提高高校的管理水平和办学效率,适应日益激烈的竞争环境,通过业务部门的数据挖掘(DataMining)技术对数据进行了综合分析,整合了高校现有的信息资源,建立了一个数据仓库(Datawarehouse),用于学校的高层决策,并提高学校管理决策的科学性。这是可行的措施。 2高校决策数据仓库的体系结构设计数据仓库的体系结构与高校的教育管理系统紧密相连。根据高校的实际情况,设计架构如图所示。高校教育决策数据仓库的数据源有两种,一种是每个部门(部门)的数据。数据市场(DataMart)是从每个部门(部门)和部门的运营数据库中提取的,例如学生的学业成绩管理系统和教育管理系统,其次是各个地方,每个大厅的业务信息系统,中心等。诸如财务管理系统,图书馆管理系统等。该结构应完成以下功能数据集成:根据元数据的定义,从下一层数据源中提取所需的数据源数据,然后经过提取(清洗)聚集(聚集)变换(变换)等操作后进行存放。数据仓库:仓库管理:由一组管理工具实施,这些工具提供“数据维护”,“数据分发”,“数据仓库的日常维护”等功能。“数据维护”主要完成从数据中导出特定数据集的工作。仓库。数据仓库通常是客户机/服务器应用程序模型,通常包括具有多台服务器的服务器:“数据仓库的日常维护”主要用于数据仓库的归档,备份和恢复。用于决策的数据分析处理工具,用户查询工具,在线分析处理(OLAP)工具,数据挖掘(DM)工具等,用于对集成到数据仓库中的完整和一致的数据进行决策分析,结果表示为图表和报告。以适当的方式呈现给用户。 3高校决策数据仓库的数据模型设计目前,许多高校的学生人数已超过10,000,甚至数万,而教职员工的数量已达到数千或数万。随着时间的推移,各种类型的数据已经积累,每种类型都形成了巨大的数据。分布在各个部门和业务部门中的类数据库面向应用程序,并根据dep的划分组织数据部门和部门的业务应用程序。数据仓库中的数据是面向主题的,即,数据是根据其自然属性进行组织的。对于高等教育机构,它是建立在各个部门和部门的现有业务数据库的基础上的。决策数据仓库,将数据仓库和数据挖掘技术应用于大学教育管理,无疑可以帮助大学管理者做出决策,从而提高学校的竞争力,并使大学在竞争日益激烈的环境中处于立于不败之地。