高校一卡通系统数据分析的设计与实现
发布时间：2021-12-18 15:42
一卡通系统在高校的应用范围越来越广,一卡通所到之处无不产生数据,每天产生的数据量可达10万余条,由此日积月累产生的数据量更是庞大,这些数据真实地描述了学生的日常生活和消费习惯,毫无疑问这些数据的背后蕴藏着有价值的信息。面向校园数据的分析和挖掘,对于及时把握学情,有效正确地引导学生的学习生活,提升高校管理水平具有重要意义。本文利用来自S高校提供的数据,在高校一卡通系统的基础之上,基于实际业务需求及一卡通相关业务,深入研究了数据多维分析技术、数据可视化技术及数据挖掘技术,最终完成了高校一卡通系统数据分析的设计与实现,为高校一卡通的数据挖掘工作进行了初步的探索和分析,也为今后建立一个决策支持系统做准备。本文贡献如下:（1）根据在一卡通管理平台和制卡中心专业实习体验和对智慧校园的建设需求,设计了分析架构,提出了分析的主题和设计了消费行为多维分析模型与图书馆访问多维数据模型,并基于SQL Server实现多维分析,包括数据ETL,设计访问控制和多维集的切片旋转等。通过可视化观察发现了行为模式;（2）设计并实现了聚类数据挖掘模型。通过聚类发现可根据学生的消费习惯从而将学生划分为五类:一般、高消费、...
【文章来源】：河北师范大学河北省
【文章页数】：99 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
联机分析作用图
9确定，数据分析不仅支持多主题，主题也可以来自于源数据库中不同表的数据，即跨主题。在高校一卡通数据分析的整个过程中，要想确定分析主题即想展现的业务目标，就必须对业务和需求有一定了解，更重要的是对数据库中数据特点和数据结构及数据有深入理解。（2）多维数据模型的选择星型模式（StarSchema），是一种形状像星星一样的模式。星型模式可以形象直观的描述为：一个大的事实表（fact）作为中心，所有的维度表围绕在事实表的周围并与事实表相连接。维度表的主键与事实表的外键的连接构成了事实表与维度表的连接，同时也是一种参照完整性的约束，如图2.2所示。图2.2星形模型雪花模式（SnowflakeSchema），是一种形如雪花一样的模式。随着数据量增大及数据之间关系复杂程度的增加，星型模式就会演变出多种模式，其中包括雪花模式，雪花模式是对星型模式的数据进行层次的划分，让数据关联的层次关系更清晰，数据更细化，即将之前的维度表转化为事实表并与新的维度表进行关联[19]。雪花模式可以形象直观的描述为：一个大的事实表（fact）作为中心，有一组维度表围绕在事实表的周围并与事实表相连接，并且存在有更深层次的维度表与维度表相连接，如图2.3所示。图2.3雪花模型
9确定，数据分析不仅支持多主题，主题也可以来自于源数据库中不同表的数据，即跨主题。在高校一卡通数据分析的整个过程中，要想确定分析主题即想展现的业务目标，就必须对业务和需求有一定了解，更重要的是对数据库中数据特点和数据结构及数据有深入理解。（2）多维数据模型的选择星型模式（StarSchema），是一种形状像星星一样的模式。星型模式可以形象直观的描述为：一个大的事实表（fact）作为中心，所有的维度表围绕在事实表的周围并与事实表相连接。维度表的主键与事实表的外键的连接构成了事实表与维度表的连接，同时也是一种参照完整性的约束，如图2.2所示。图2.2星形模型雪花模式（SnowflakeSchema），是一种形如雪花一样的模式。随着数据量增大及数据之间关系复杂程度的增加，星型模式就会演变出多种模式，其中包括雪花模式，雪花模式是对星型模式的数据进行层次的划分，让数据关联的层次关系更清晰，数据更细化，即将之前的维度表转化为事实表并与新的维度表进行关联[19]。雪花模式可以形象直观的描述为：一个大的事实表（fact）作为中心，有一组维度表围绕在事实表的周围并与事实表相连接，并且存在有更深层次的维度表与维度表相连接，如图2.3所示。图2.3雪花模型
【参考文献】：
期刊论文
[1]互联网+教育大数据分析平台构建研究[J]. 王小伟. 中国管理信息化. 2019(21)
[2]大数据技术在智慧校园中的现状及发展趋势[J]. 王靖夫. 中国新通信. 2019(15)
[3]ECharts在数据可视化中的应用[J]. 崔蓬. 软件工程. 2019(06)
[4]数据可视化分析综述[J]. 左圆圆,王媛媛,蒋珊珊,徐榕荟. 科技与创新. 2019(11)
[5]教育数据挖掘研究进展[J]. 李宇帆,张会福,刘上力,唐兵. 计算机工程与应用. 2019(14)
[6]数据挖掘算法综述[J]. 杨秀港. 科技经济导刊. 2019(05)
[7]校园一卡通消费行为数据分析与研究——以南开大学为例[J]. 张四海,李珊珊. 北京联合大学学报. 2019(01)
[8]基于联机分析处理技术的实验数据分析方法[J]. 耿松涛,操新文,李晓宁,原晓波. 火力与指挥控制. 2018(11)
[9]“以用户为中心”的教育数据挖掘应用研究[J]. 于方,刘延申. 电化教育研究. 2018(11)
[10]数据挖掘视角下网络学习者行为特征聚类分析[J]. 王改花,傅钢善. 现代远程教育研究. 2018(04)
硕士论文
[1]基于校园大数据的学生行为挖掘方法应用研究[D]. 李蒙.西安电子科技大学 2019
[2]校园一卡通应用数据分析系统的研究与实现[D]. 肖宇.西南科技大学 2018
[3]校园一卡通数据挖掘与分析[D]. 毛志远.贵州财经大学 2018
[4]基于多维数据模型的某商业银行数据仓库系统设计与实现[D]. 刘舒靓.厦门大学 2017
[5]基于商业智能的高校一卡通数据分析平台设计与开发[D]. 闻忠.湖南大学 2017
[6]基于数据挖掘和数据仓库的用户重购行为的研究[D]. 宋宪明.山东大学 2016
[7]数据挖掘技术在研究生招生质量分析中的应用研究[D]. 黄娟.东华大学 2011
[8]商业智能及其关键技术在统计工作中的应用研究[D]. 詹学朋.暨南大学 2010
[9]基于多策略数据挖掘模型的图书销售智能分析系统研究与设计[D]. 高攀.华东师范大学 2010
本文编号：3542698
【文章来源】：河北师范大学河北省
【文章页数】：99 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
联机分析作用图
9确定，数据分析不仅支持多主题，主题也可以来自于源数据库中不同表的数据，即跨主题。在高校一卡通数据分析的整个过程中，要想确定分析主题即想展现的业务目标，就必须对业务和需求有一定了解，更重要的是对数据库中数据特点和数据结构及数据有深入理解。（2）多维数据模型的选择星型模式（StarSchema），是一种形状像星星一样的模式。星型模式可以形象直观的描述为：一个大的事实表（fact）作为中心，所有的维度表围绕在事实表的周围并与事实表相连接。维度表的主键与事实表的外键的连接构成了事实表与维度表的连接，同时也是一种参照完整性的约束，如图2.2所示。图2.2星形模型雪花模式（SnowflakeSchema），是一种形如雪花一样的模式。随着数据量增大及数据之间关系复杂程度的增加，星型模式就会演变出多种模式，其中包括雪花模式，雪花模式是对星型模式的数据进行层次的划分，让数据关联的层次关系更清晰，数据更细化，即将之前的维度表转化为事实表并与新的维度表进行关联[19]。雪花模式可以形象直观的描述为：一个大的事实表（fact）作为中心，有一组维度表围绕在事实表的周围并与事实表相连接，并且存在有更深层次的维度表与维度表相连接，如图2.3所示。图2.3雪花模型
9确定，数据分析不仅支持多主题，主题也可以来自于源数据库中不同表的数据，即跨主题。在高校一卡通数据分析的整个过程中，要想确定分析主题即想展现的业务目标，就必须对业务和需求有一定了解，更重要的是对数据库中数据特点和数据结构及数据有深入理解。（2）多维数据模型的选择星型模式（StarSchema），是一种形状像星星一样的模式。星型模式可以形象直观的描述为：一个大的事实表（fact）作为中心，所有的维度表围绕在事实表的周围并与事实表相连接。维度表的主键与事实表的外键的连接构成了事实表与维度表的连接，同时也是一种参照完整性的约束，如图2.2所示。图2.2星形模型雪花模式（SnowflakeSchema），是一种形如雪花一样的模式。随着数据量增大及数据之间关系复杂程度的增加，星型模式就会演变出多种模式，其中包括雪花模式，雪花模式是对星型模式的数据进行层次的划分，让数据关联的层次关系更清晰，数据更细化，即将之前的维度表转化为事实表并与新的维度表进行关联[19]。雪花模式可以形象直观的描述为：一个大的事实表（fact）作为中心，有一组维度表围绕在事实表的周围并与事实表相连接，并且存在有更深层次的维度表与维度表相连接，如图2.3所示。图2.3雪花模型
【参考文献】：
期刊论文
[1]互联网+教育大数据分析平台构建研究[J]. 王小伟. 中国管理信息化. 2019(21)
[2]大数据技术在智慧校园中的现状及发展趋势[J]. 王靖夫. 中国新通信. 2019(15)
[3]ECharts在数据可视化中的应用[J]. 崔蓬. 软件工程. 2019(06)
[4]数据可视化分析综述[J]. 左圆圆,王媛媛,蒋珊珊,徐榕荟. 科技与创新. 2019(11)
[5]教育数据挖掘研究进展[J]. 李宇帆,张会福,刘上力,唐兵. 计算机工程与应用. 2019(14)
[6]数据挖掘算法综述[J]. 杨秀港. 科技经济导刊. 2019(05)
[7]校园一卡通消费行为数据分析与研究——以南开大学为例[J]. 张四海,李珊珊. 北京联合大学学报. 2019(01)
[8]基于联机分析处理技术的实验数据分析方法[J]. 耿松涛,操新文,李晓宁,原晓波. 火力与指挥控制. 2018(11)
[9]“以用户为中心”的教育数据挖掘应用研究[J]. 于方,刘延申. 电化教育研究. 2018(11)
[10]数据挖掘视角下网络学习者行为特征聚类分析[J]. 王改花,傅钢善. 现代远程教育研究. 2018(04)
硕士论文
[1]基于校园大数据的学生行为挖掘方法应用研究[D]. 李蒙.西安电子科技大学 2019
[2]校园一卡通应用数据分析系统的研究与实现[D]. 肖宇.西南科技大学 2018
[3]校园一卡通数据挖掘与分析[D]. 毛志远.贵州财经大学 2018
[4]基于多维数据模型的某商业银行数据仓库系统设计与实现[D]. 刘舒靓.厦门大学 2017
[5]基于商业智能的高校一卡通数据分析平台设计与开发[D]. 闻忠.湖南大学 2017
[6]基于数据挖掘和数据仓库的用户重购行为的研究[D]. 宋宪明.山东大学 2016
[7]数据挖掘技术在研究生招生质量分析中的应用研究[D]. 黄娟.东华大学 2011
[8]商业智能及其关键技术在统计工作中的应用研究[D]. 詹学朋.暨南大学 2010
[9]基于多策略数据挖掘模型的图书销售智能分析系统研究与设计[D]. 高攀.华东师范大学 2010
本文编号：3542698
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