隨著科技的發(fā)展,社會已進入大數(shù)據(jù)時代,人們對信息的價值越來越重視,數(shù)據(jù)倉庫的重要性達到了空前的高度。數(shù)據(jù)倉庫是以數(shù)據(jù)庫的技術為基礎,在當下需要研究大量、多源、異構、動態(tài)的海量數(shù)據(jù)中,日益發(fā)展起來的。當下就業(yè)形勢日益嚴峻,全國各個高校對招生就業(yè)的問題引起高度重視,學生選擇高校的意向是什么,哪些專業(yè)的學生在什么樣的工作部門就業(yè)率高,都是值得我們關注的焦點問題。本論文圍繞如何更好地指導招生就業(yè)管理和決策提出一系列的問題,利用OLAP以及數(shù)據(jù)挖掘兩項技術開展對論文數(shù)據(jù)的分析研究。首先,為了更好的、更合理的對數(shù)據(jù)倉庫進行設計,本文運用了三種設計模型,分別是:物理模型、概念模型以及邏輯模型。同時,為保障數(shù)據(jù)倉庫的順利建立,本文處理了招生和就業(yè)兩大系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源,對招生和就業(yè)數(shù)據(jù)分別進行了抽調、轉換、清洗、加載等工作。其次,本文在熟悉了解招生就業(yè)業(yè)務流程的基礎上,針對錄取情況、生源質量、各專業(yè)增減生源的數(shù)量以及各年齡層的招生就業(yè)數(shù)據(jù)倉庫進行分類分析和OLAP處理,從而獲得了更具說服力的結果。第三,為探尋招生就業(yè)數(shù)據(jù)倉庫中各數(shù)據(jù)的內在聯(lián)系,本論文利用三種數(shù)據(jù)挖掘算法,包括關聯(lián)分析、決策樹分析和聚類分析進...

【文章來源】： 北京工業(yè)大學北京市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章緒論
    1.1 課題研究背景及研究意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要目標
    1.4 論文主要工作
    1.5 論文的組織
第2章相關技術與理論
    2.1 數(shù)據(jù)倉庫技術
    2.2 OLAP技術
    2.3 數(shù)據(jù)挖掘技術
    2.4 決策支持系統(tǒng)技術
第3章業(yè)務流程和模型
    3.1 某大學基本情況
    3.2 招生業(yè)務流程和模型
        3.2.1 高職院校招生業(yè)務流程
        3.2.2 錄取業(yè)務流程
        3.2.3 系統(tǒng)登錄與退出業(yè)務流程
        3.2.4 新生報到業(yè)務流程
    3.3 就業(yè)業(yè)務流程和模型
        3.3.1 基本信息管理
        3.3.2 畢業(yè)生管理流程
        3.3.3 招聘管理業(yè)務流程
        3.3.4 就業(yè)指導管理業(yè)務流程
        3.3.5 簽約管理業(yè)務流程
        3.3.6 就業(yè)推薦管理業(yè)務流程
        3.3.7 就業(yè)統(tǒng)計管理業(yè)務流程
第4章 招生就業(yè)決策數(shù)據(jù)倉庫的設計與分析
    4.1 需求分析
        4.1.1 確定決策主題
        4.1.2 系統(tǒng)結構需求
        4.1.3 系統(tǒng)功能模塊需求
        4.1.4 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境需求
        4.1.5 決策方案需求
    4.2 決策數(shù)據(jù)倉庫的設計與分析
        4.2.1 數(shù)據(jù)倉庫體系結構
        4.2.2 招生就業(yè)數(shù)據(jù)倉庫建模
第5章基于決策樹算法的改進
    5.1 決策樹算法基本思想
        5.1.1 決策樹的生成
        5.1.2 決策樹的剪枝
    5.2 常見決策樹算法描述
        5.2.1 ID3算法
        5.2.2 C4.5 算法
        5.2.3 CART算法
    5.3 優(yōu)化決策樹算法
        5.3.1 屬性值空缺的優(yōu)化
        5.3.2 簡化熵
    5.4 克服屬性選擇的多值偏向優(yōu)化
        5.4.1 基于修正函數(shù)的算法
        5.4.2 加權簡化熵算法
        5.4.3 基于用戶興趣度的簡化熵算法
第6章招生就業(yè)決策系統(tǒng)的實現(xiàn)與應用
    6.1 招生就業(yè)決策數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)
        6.1.1 源數(shù)據(jù)準備
        6.1.2 數(shù)據(jù)倉庫的創(chuàng)建與ETL
        6.1.3 OLAP的實現(xiàn)
            6.1.3.1 多維數(shù)據(jù)集的建立
            6.1.3.2 基于OLAP立方下的數(shù)據(jù)分析
    6.2 高校招生就業(yè)決策支持系統(tǒng)的實現(xiàn)應用
        6.2.1 系統(tǒng)環(huán)境
        6.2.2 系統(tǒng)運行結果
結論
參考文獻
攻讀碩士學位期間所發(fā)表的學術論文
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)設計研究 [J]. 閔建虎.  微型電腦應用. 2010(04)
[2]淺談數(shù)據(jù)挖掘技術及其應用 [J]. 舒正渝.  中國西部科技. 2010(05)
[3]決策樹算法的一種改進算法 [J]. 屈志毅,周海波.  計算機應用. 2008(S1)
[4]一種健壯有效的決策樹改進模型 [J]. 卜亞杰,胡朝舉,白蘭,董娜.  計算機應用. 2008(S1)
[5]高校招生工作中提高生源質量的方法研究 [J]. 王偉瑄,曹樂松.  思想政治教育研究. 2007(02)
[6]決策支持技術在高校管理中的應用 [J]. 趙海蘭,崔先雨.  農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡信息. 2007(02)
[7]高校教學決策支持系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的研究與實現(xiàn) [J]. 于寧,王行言,羅念龍.  計算機工程與設計. 2006(20)
[8]數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術的研究與應用 [J]. 王曙燕,耿國華,周明全.  計算機應用研究. 2005(09)
[9]基于數(shù)據(jù)倉庫的招生輔助決策支持系統(tǒng)研究 [J]. 胡海員.  西南民族大學學報(人文社科版). 2005(07)
[10]我國決策支持系統(tǒng)應用研究的進展 [J]. 田軍,葛新紅,程少川,汪應洛.  科技導報. 2005(07)

碩士論文
[1]銀行數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 梁潔敏.山東大學. 2005
[2]基于決策樹的數(shù)據(jù)挖掘算法的技術研究[D]. 成文麗.太原理工大學. 2003



本文編號：3535913