军队人口与计划生育数据仓库的研究

发布时间：2021-07-18 16:49

　　随着信息化程度的普遍提高，军队积累了大量的人口和计划生育数据，现有的数据库管理信息系统已经远远不能满足决策分析的需要。只有通过构建数据仓库，将多维分析、数据挖掘和知识发现技术应用于对人口出生规律、人口健康状况等统计规律的研究，才能真正提高决策科学性和决策效率。这对于推动军队信息化建设向深入阶段发展，也具有重要意义。本课题对国内外人口统计学和计划生育领域数据及数据仓库技术的应用现况进行了较为全面的调研，介绍了数据仓库的技术及实现。从系统的功能和结构方面，提出了军队人口和计划生育数据仓库系统的解决方案和体系结构，探讨了系统建立需要采用的信息技术和必须解决的关键问题。基于全军计划生育管理信息系统，完成了军队人口和计划生育数据仓库的模型设计和数据的抽取转换程序，建立了数据仓库，实现了联机在线分析和基于报表服务的前端展现，并在此基础上进一步建立了决策树模型、聚类模型和时间序列分析模型三种数据挖掘模型，实现了对军队计划生育信息的智能分析。本课题得到了“军队计划生育管理信息系统”项目的支持，通过对军队人口和计划生育信息系统部分数据的统计分析，提取了一些有价值的辅助决策信息，同时为军队人口和计划生育决... 

【文章来源】：中国人民解放军军事科学院北京市

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

军队人口和计划生育数据仓库体系结构图

军队人口和计划生育数据仓库模型设计图

「妙甲一~一一一畔愕一件份一一一甲一测试连拉①!~~、…图3一4连接管理器设置图第三步，新建SQL任务，加载SQL转换脚本。设置完成后的编框如下图所示:第11页

【参考文献】：
期刊论文
[1]数据仓库技术和OLAP的研究[J]. 肖枫,王国军.  企业技术开发. 2004(08)
[2]适合于高效更新的关联规则挖掘算法[J]. 周海岩.  小型微型计算机系统. 2004(04)
[3]基于数据仓库及OLAP的人口统计预测系统[J]. 李小琳,何湘东,李文印.  吉林大学学报(信息科学版). 2003(03)
[4]如何避免数据仓库建设项目的失败[J]. 李思红.  江苏通信技术. 2002(02)



本文编号：3289973