数据仓库技术在高校招生就业决策中的应用研究
发布时间：2021-12-12 03:20
随着科技的发展,社会已进入大数据时代,人们对信息的价值越来越重视,数据仓库的重要性达到了空前的高度。数据仓库是以数据库的技术为基础,在当下需要研究大量、多源、异构、动态的海量数据中,日益发展起来的。当下就业形势日益严峻,全国各个高校对招生就业的问题引起高度重视,学生选择高校的意向是什么,哪些专业的学生在什么样的工作部门就业率高,都是值得我们关注的焦点问题。本论文围绕如何更好地指导招生就业管理和决策提出一系列的问题,利用OLAP以及数据挖掘两项技术开展对论文数据的分析研究。首先,为了更好的、更合理的对数据仓库进行设计,本文运用了三种设计模型,分别是:物理模型、概念模型以及逻辑模型。同时,为保障数据仓库的顺利建立,本文处理了招生和就业两大系统的数据源,对招生和就业数据分别进行了抽调、转换、清洗、加载等工作。其次,本文在熟悉了解招生就业业务流程的基础上,针对录取情况、生源质量、各专业增减生源的数量以及各年龄层的招生就业数据仓库进行分类分析和OLAP处理,从而获得了更具说服力的结果。第三,为探寻招生就业数据仓库中各数据的内在联系,本论文利用三种数据挖掘算法,包括关联分析、决策树分析和聚类分析进...
【文章来源】： 北京工业大学北京市 211工程院校
【文章页数】：68 页
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章绪论
1.1 课题研究背景及研究意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文主要目标
1.4 论文主要工作
1.5 论文的组织
第2章相关技术与理论
2.1 数据仓库技术
2.2 OLAP技术
2.3 数据挖掘技术
2.4 决策支持系统技术
第3章业务流程和模型
3.1 某大学基本情况
3.2 招生业务流程和模型
3.2.1 高职院校招生业务流程
3.2.2 录取业务流程
3.2.3 系统登录与退出业务流程
3.2.4 新生报到业务流程
3.3 就业业务流程和模型
3.3.1 基本信息管理
3.3.2 毕业生管理流程
3.3.3 招聘管理业务流程
3.3.4 就业指导管理业务流程
3.3.5 签约管理业务流程
3.3.6 就业推荐管理业务流程
3.3.7 就业统计管理业务流程
第4章 招生就业决策数据仓库的设计与分析
4.1 需求分析
4.1.1 确定决策主题
4.1.2 系统结构需求
4.1.3 系统功能模块需求
4.1.4 系统开发环境需求
4.1.5 决策方案需求
4.2 决策数据仓库的设计与分析
4.2.1 数据仓库体系结构
4.2.2 招生就业数据仓库建模
第5章基于决策树算法的改进
5.1 决策树算法基本思想
5.1.1 决策树的生成
5.1.2 决策树的剪枝
5.2 常见决策树算法描述
5.2.1 ID3算法
5.2.2 C4.5 算法
5.2.3 CART算法
5.3 优化决策树算法
5.3.1 属性值空缺的优化
5.3.2 简化熵
5.4 克服属性选择的多值偏向优化
5.4.1 基于修正函数的算法
5.4.2 加权简化熵算法
5.4.3 基于用户兴趣度的简化熵算法
第6章招生就业决策系统的实现与应用
6.1 招生就业决策数据仓库的实现
6.1.1 源数据准备
6.1.2 数据仓库的创建与ETL
6.1.3 OLAP的实现
6.1.3.1 多维数据集的建立
6.1.3.2 基于OLAP立方下的数据分析
6.2 高校招生就业决策支持系统的实现应用
6.2.1 系统环境
6.2.2 系统运行结果
结论
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于数据仓库的决策支持系统设计研究 [J]. 闵建虎. 微型电脑应用. 2010(04)
[2]浅谈数据挖掘技术及其应用 [J]. 舒正渝. 中国西部科技. 2010(05)
[3]决策树算法的一种改进算法 [J]. 屈志毅,周海波. 计算机应用. 2008(S1)
[4]一种健壮有效的决策树改进模型 [J]. 卜亚杰,胡朝举,白兰,董娜. 计算机应用. 2008(S1)
[5]高校招生工作中提高生源质量的方法研究 [J]. 王伟瑄,曹乐松. 思想政治教育研究. 2007(02)
[6]决策支持技术在高校管理中的应用 [J]. 赵海兰,崔先雨. 农业网络信息. 2007(02)
[7]高校教学决策支持系统数据仓库的研究与实现 [J]. 于宁,王行言,罗念龙. 计算机工程与设计. 2006(20)
[8]数据仓库与数据挖掘技术的研究与应用 [J]. 王曙燕,耿国华,周明全. 计算机应用研究. 2005(09)
[9]基于数据仓库的招生辅助决策支持系统研究 [J]. 胡海员. 西南民族大学学报(人文社科版). 2005(07)
[10]我国决策支持系统应用研究的进展 [J]. 田军,葛新红,程少川,汪应洛. 科技导报. 2005(07)
硕士论文
[1]银行数据仓库系统的设计与实现[D]. 梁洁敏.山东大学. 2005
[2]基于决策树的数据挖掘算法的技术研究[D]. 成文丽.太原理工大学. 2003
本文编号：3535913
【文章来源】： 北京工业大学北京市 211工程院校
【文章页数】：68 页
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章绪论
1.1 课题研究背景及研究意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文主要目标
1.4 论文主要工作
1.5 论文的组织
第2章相关技术与理论
2.1 数据仓库技术
2.2 OLAP技术
2.3 数据挖掘技术
2.4 决策支持系统技术
第3章业务流程和模型
3.1 某大学基本情况
3.2 招生业务流程和模型
3.2.1 高职院校招生业务流程
3.2.2 录取业务流程
3.2.3 系统登录与退出业务流程
3.2.4 新生报到业务流程
3.3 就业业务流程和模型
3.3.1 基本信息管理
3.3.2 毕业生管理流程
3.3.3 招聘管理业务流程
3.3.4 就业指导管理业务流程
3.3.5 签约管理业务流程
3.3.6 就业推荐管理业务流程
3.3.7 就业统计管理业务流程
第4章 招生就业决策数据仓库的设计与分析
4.1 需求分析
4.1.1 确定决策主题
4.1.2 系统结构需求
4.1.3 系统功能模块需求
4.1.4 系统开发环境需求
4.1.5 决策方案需求
4.2 决策数据仓库的设计与分析
4.2.1 数据仓库体系结构
4.2.2 招生就业数据仓库建模
第5章基于决策树算法的改进
5.1 决策树算法基本思想
5.1.1 决策树的生成
5.1.2 决策树的剪枝
5.2 常见决策树算法描述
5.2.1 ID3算法
5.2.2 C4.5 算法
5.2.3 CART算法
5.3 优化决策树算法
5.3.1 属性值空缺的优化
5.3.2 简化熵
5.4 克服属性选择的多值偏向优化
5.4.1 基于修正函数的算法
5.4.2 加权简化熵算法
5.4.3 基于用户兴趣度的简化熵算法
第6章招生就业决策系统的实现与应用
6.1 招生就业决策数据仓库的实现
6.1.1 源数据准备
6.1.2 数据仓库的创建与ETL
6.1.3 OLAP的实现
6.1.3.1 多维数据集的建立
6.1.3.2 基于OLAP立方下的数据分析
6.2 高校招生就业决策支持系统的实现应用
6.2.1 系统环境
6.2.2 系统运行结果
结论
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于数据仓库的决策支持系统设计研究 [J]. 闵建虎. 微型电脑应用. 2010(04)
[2]浅谈数据挖掘技术及其应用 [J]. 舒正渝. 中国西部科技. 2010(05)
[3]决策树算法的一种改进算法 [J]. 屈志毅,周海波. 计算机应用. 2008(S1)
[4]一种健壮有效的决策树改进模型 [J]. 卜亚杰,胡朝举,白兰,董娜. 计算机应用. 2008(S1)
[5]高校招生工作中提高生源质量的方法研究 [J]. 王伟瑄,曹乐松. 思想政治教育研究. 2007(02)
[6]决策支持技术在高校管理中的应用 [J]. 赵海兰,崔先雨. 农业网络信息. 2007(02)
[7]高校教学决策支持系统数据仓库的研究与实现 [J]. 于宁,王行言,罗念龙. 计算机工程与设计. 2006(20)
[8]数据仓库与数据挖掘技术的研究与应用 [J]. 王曙燕,耿国华,周明全. 计算机应用研究. 2005(09)
[9]基于数据仓库的招生辅助决策支持系统研究 [J]. 胡海员. 西南民族大学学报(人文社科版). 2005(07)
[10]我国决策支持系统应用研究的进展 [J]. 田军,葛新红,程少川,汪应洛. 科技导报. 2005(07)
硕士论文
[1]银行数据仓库系统的设计与实现[D]. 梁洁敏.山东大学. 2005
[2]基于决策树的数据挖掘算法的技术研究[D]. 成文丽.太原理工大学. 2003
本文编号：3535913
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