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文檔簡介
1、招生系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息儲藏著大量的數(shù)據(jù)庫:歷年的各類文件、各類圖表、考生信息、考生成績、院校錄取信息、各類招生計劃、各類分?jǐn)?shù)線、招生有關(guān)文件、各類通知等,具有信息的類別特別多、信息量非常大特點,我們根據(jù)以上特點,建立招生系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)模型(ZSDWS),綜合了數(shù)據(jù)倉庫中的很多技術(shù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行了深加工,以實現(xiàn)電子政務(wù)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的接軌.并實現(xiàn)的支持招生政策的決策分析,提高招生決策的效率與準(zhǔn)確度.數(shù)據(jù)倉庫的建立不僅僅是定義數(shù)據(jù)模型和OLA
2、P SERVER,還有許多需要考慮的因素,如為了更好的支持?jǐn)?shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用,需要對數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理和體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究,提出更適合數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)管理方法及體系結(jié)構(gòu).數(shù)據(jù)倉庫運(yùn)行過程中,數(shù)據(jù)管理在協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)倉庫各部分?jǐn)?shù)據(jù)正確流向的基礎(chǔ)上,提高系統(tǒng)運(yùn)行的效率,保證系統(tǒng)高效的響應(yīng)用戶請求.我們在體系結(jié)構(gòu)的支持下,提出了一種統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)倉庫和源數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理方法.該方法基于新的數(shù)據(jù)模型(對象和雪花混合的模型),擴(kuò)展了RD叫S的功能(包括擴(kuò)
3、展其數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)模型兩方面).它不但能夠管理普通關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù),還能夠高效的存取像多媒體數(shù)據(jù)這樣的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫很難處理的數(shù)據(jù),同時提高了數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的檢索效率.通過定量和定性兩種分析方式,我們證明了該方法不但是可行的,而且能夠使得系統(tǒng)具有高效的檢索效率,滿足數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的基本要求.維度建模方法是為提供決策支持的數(shù)據(jù)建立模型的最好方法.維度建模可以提供易用性和高性能等方面的最好結(jié)果,也是適用于招生信息這樣繁雜、無序、多頭緒的
4、數(shù)據(jù)來源的唯一方法.在該系統(tǒng)模型中,數(shù)據(jù)的深加工采用了數(shù)據(jù)挖掘(DM Data Mining)技術(shù),叫就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨即的數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在的有用信息和知識的過程.相關(guān)的過程有:發(fā)現(xiàn)知識、數(shù)據(jù)分析、知識抽取、模式分析、數(shù)據(jù)考古、數(shù)據(jù)采集、信息收割、商業(yè)智能、數(shù)據(jù)融合以及決策分析等.全文共分為四部分,第一部分介紹數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù),并引出研究問題;第二部分?jǐn)⑹鲈撓到y(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)及解
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