科技园区经济产业分析系统的设计与实现
发布时间:2021-04-16 06:15
社会最大的“信息资源中心”是政府部门,它是全社会最大的信息拥有者和处理者,也是最大的信息资源用户。各级政府部门掌握着全部的政策法律信息和绝大部分的社会、经济文化信息。但是由于缺乏有效的信息分析与处理方式,这些蕴含着巨大增值价值的信息却由于长期以来未得到足够重视,使得数据和信息凌乱分散,缺乏时效性、完整性、准确性与—致性。本文针对目前我国科技经济发展的相对滞后问题,通过对分散在政府各部门、各系统、各个层面的科技园区数据经过ETL整合后的数据进行分析,包括科技园区企业数量、产值情况、税收情况、利润情况、政府扶持情况等,设计了科技园区企业经济效益数据仓库的维度模型:然后根据黄浦区科技经济发展客观事实,通过大量的研判工作,设计总结出了符合辖区科技经济发展规律的6大类共计25项数据仓库主题定义;最后,根据数据仓库的总体设计实现了系统功能。通过该系统,能全面了解和掌握科技园区企业的经营状况和外部环境,以辅助政府部门做出科学的预测和决断,以获得最大经济效益。
【文章来源】:昆明理工大学云南省
【文章页数】:85 页
【学位级别】:硕士
【图文】:
数据仓库的建立过程
主要解决关系型数据库的数据存储,利用的是一种技术层面上的方法,目前在关系型数据库中的建模方法,大部分采用的是三范式建模法_,如图2.4。I范式是数据库逻辑模型设计的基本理论,一个关系模型可以从第一范式到第五范式进行无损分解,这个过程也可称为规范化;在数据仓库的模型设计中目前一般10
昆明理工大学硕士学位论文 2.实体建模法实体建模法并不是数据仓库建模中常见的一个方法,它来源于哲学的一个流派。从哲学的意义上说,客观世界应该是可以细分的,客观世界应该可以分成由一个个实体,以及实体与实体之间的关系组成。那么在数据仓库的建模过程中可以引入这个抽象的方法,将整个业务也可以划分成一个个的实体,而每个实体之间的关系,以及针对这些关系的说明就是我们数据建模需要做的工作。虽然实体法粗看起来好像有一些抽象,其实理解起来很容易。即我们可以将任何一个业务过程划分成3个部分:实体、事件和说明[^。如图2. 5所示:
【参考文献】:
期刊论文
[1]利用PowerDesigner建立数据仓库多维模型的研究[J]. 廖飒. 南宁师范高等专科学校学报. 2006(01)
[2]数据仓库的数据建模技术[J]. 李妍. 科技和产业. 2005(11)
[3]数据挖掘技术在商业企业中的应用[J]. 佟瑞,朱顺泉. 商场现代化. 2005(28)
[4]基于数据仓库的商业营销决策支持系统开发[J]. 林剑广,邬义杰. 计算机应用与软件. 2004(02)
[5]数据挖掘中数据预处理技术综述[J]. 刘莉,徐玉生,马志新. 甘肃科学学报. 2003(01)
[6]数据挖掘的研究与应用进展[J]. 卢启程,邹平. 昆明理工大学学报(理工版). 2002(05)
[7]维数据仓库建模技术及其在数据建模中的应用[J]. 朱卫锋,费奇,陈学广. 计算机工程与应用. 2002(19)
[8]基于星型模型的数据仓库中维变技术的研究[J]. 徐 骥,陶树平. 计算机工程. 2002(04)
本文编号:3140904
【文章来源】:昆明理工大学云南省
【文章页数】:85 页
【学位级别】:硕士
【图文】:
数据仓库的建立过程
主要解决关系型数据库的数据存储,利用的是一种技术层面上的方法,目前在关系型数据库中的建模方法,大部分采用的是三范式建模法_,如图2.4。I范式是数据库逻辑模型设计的基本理论,一个关系模型可以从第一范式到第五范式进行无损分解,这个过程也可称为规范化;在数据仓库的模型设计中目前一般10
昆明理工大学硕士学位论文 2.实体建模法实体建模法并不是数据仓库建模中常见的一个方法,它来源于哲学的一个流派。从哲学的意义上说,客观世界应该是可以细分的,客观世界应该可以分成由一个个实体,以及实体与实体之间的关系组成。那么在数据仓库的建模过程中可以引入这个抽象的方法,将整个业务也可以划分成一个个的实体,而每个实体之间的关系,以及针对这些关系的说明就是我们数据建模需要做的工作。虽然实体法粗看起来好像有一些抽象,其实理解起来很容易。即我们可以将任何一个业务过程划分成3个部分:实体、事件和说明[^。如图2. 5所示:
【参考文献】:
期刊论文
[1]利用PowerDesigner建立数据仓库多维模型的研究[J]. 廖飒. 南宁师范高等专科学校学报. 2006(01)
[2]数据仓库的数据建模技术[J]. 李妍. 科技和产业. 2005(11)
[3]数据挖掘技术在商业企业中的应用[J]. 佟瑞,朱顺泉. 商场现代化. 2005(28)
[4]基于数据仓库的商业营销决策支持系统开发[J]. 林剑广,邬义杰. 计算机应用与软件. 2004(02)
[5]数据挖掘中数据预处理技术综述[J]. 刘莉,徐玉生,马志新. 甘肃科学学报. 2003(01)
[6]数据挖掘的研究与应用进展[J]. 卢启程,邹平. 昆明理工大学学报(理工版). 2002(05)
[7]维数据仓库建模技术及其在数据建模中的应用[J]. 朱卫锋,费奇,陈学广. 计算机工程与应用. 2002(19)
[8]基于星型模型的数据仓库中维变技术的研究[J]. 徐 骥,陶树平. 计算机工程. 2002(04)
本文编号:3140904
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