本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在食品安全風(fēng)險分析中的研究與應(yīng)用

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【摘要】：隨著社會發(fā)展及人們物質(zhì)生活水平的提高,人們對于食品安全有越來越高的需求。因此,增強對我國食品安全風(fēng)險分析的研究,對于改善和增進我國食品安全的管理、降低食品安全相關(guān)事件的發(fā)生率、提升人們生活質(zhì)量都有極其重要的作用。而依靠逐漸成熟的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、OLAP聯(lián)機分析技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),有效結(jié)合、分析相關(guān)食品問題歷史數(shù)據(jù),得出直觀報表,對食品安全監(jiān)管決策有很大幫助。采用OLAP聯(lián)機分析技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的C4.5算法設(shè)計了一個食品安全風(fēng)險分析方案。本文分析了食品安全管理研究的現(xiàn)狀,并以數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、O LAP聯(lián)機分析技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為基礎(chǔ),確定了食品安全事故風(fēng)險分析主題、多重結(jié)構(gòu)的粒度和星型結(jié)構(gòu)模型。本方案以SQL Server作為數(shù)據(jù)處理與分析平臺,對本文食品安全事故數(shù)據(jù)進行ETL預(yù)處理,建立了食品安全風(fēng)險分析多維數(shù)據(jù)集。根據(jù)食品安全事故風(fēng)險分析主題,對多維數(shù)據(jù)集進行聯(lián)機分析處理,并對該數(shù)據(jù)集使用C4.5算法進行決策樹模型挖掘,分析了食品問題數(shù)據(jù)的蘊涵規(guī)律并獲得了食品安全風(fēng)險分析相關(guān)決策的信息。
【關(guān)鍵詞】：食品安全 風(fēng)險分析 數(shù)據(jù)倉庫 OLAP 數(shù)據(jù)挖掘
【學(xué)位授予單位】：河北工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TS201.6;TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 研究背景和意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在國內(nèi)外的研究與應(yīng)用12-14
• 1.2.2 食品安全風(fēng)險分析的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14
• 1.2.3 數(shù)據(jù)倉庫在食品安全風(fēng)險分析中的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 論文研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)15-16
• 1.3.1 論文研究的內(nèi)容15
• 1.3.2 論文的組織結(jié)構(gòu)15-16
• 1.4 論文主要創(chuàng)新點16
• 1.5 本章小結(jié)16-17
• 第2章 相關(guān)理論與關(guān)鍵技術(shù)17-29
• 2.1 數(shù)據(jù)倉庫17-23
• 2.1.1 數(shù)據(jù)倉庫的概念與特點17-18
• 2.1.2 數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)18-19
• 2.1.3 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織19-20
• 2.1.4 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)獲取20-21
• 2.1.5 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型21-23
• 2.2 OLAP技術(shù)23-24
• 2.2.1 OLAP的概念與特征23
• 2.2.2 OLAP的操作23-24
• 2.2.3 OLAP與數(shù)據(jù)倉庫24
• 2.3 數(shù)據(jù)挖掘24-28
• 2.3.1 數(shù)據(jù)挖掘概述24-26
• 2.3.2 決策樹26-27
• 2.3.3 數(shù)據(jù)挖掘與OLAP的關(guān)系27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第3章 食品安全風(fēng)險分析數(shù)據(jù)倉庫的分析與設(shè)計29-33
• 3.1 食品安全風(fēng)險分析數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)設(shè)計29-30
• 3.2 食品安全風(fēng)險分析數(shù)據(jù)倉庫功能模塊設(shè)計30
• 3.3 食品安全風(fēng)險分析數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建方案30-32
• 3.3.1 主題設(shè)計30-31
• 3.3.2 數(shù)據(jù)模型設(shè)計31
• 3.3.3 粒度設(shè)計31
• 3.3.4 開發(fā)平臺的選擇31-32
• 3.4 本章小結(jié)32-33
• 第4章 食品安全風(fēng)險分析數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)33-64
• 4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理33-41
• 4.1.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入及連接數(shù)據(jù)源33-34
• 4.1.2 ETL數(shù)據(jù)預(yù)處理34-39
• 4.1.3 ETL裝載實現(xiàn)39-41
• 4.2 創(chuàng)建維度表、事實表41-43
• 4.3 多維數(shù)據(jù)集構(gòu)建與處理43-46
• 4.4 OLAP處理結(jié)論分析46-49
• 4.5 決策樹模型挖掘分析49-63
• 4.5.1 使用C4.5 算法對食品安全信息進行決策樹分析49-60
• 4.5.2 決策樹挖掘模型的實現(xiàn)60-63
• 4.6 本章小結(jié)63-64
• 第5章 總結(jié)與展望64-66
• 5.1 總結(jié)64-65
• 5.2 展望65-66
• 致謝66-67
• 參考文獻67-70
• 作者簡介70-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文71-72

【參考文獻】

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本文編號：813516