基于数据挖掘的高校教务系统设计

如何对高校教务系统中累积的海量数据进行分析处理从而为决策提供支持,已经成为高校教务系统亟待解决的问题.通过对高校教务系统的研究,提出利用联机分析处理和数据仓库技术建立决策支持系统的解决方案.详细论述教学数据仓库的逻辑模型设计和构建策略,同时提出基于四层架构的教学决策支持系统设计方案,结合案例进行阐述,并由此展现高校教学决策支持系统的前景.     

高校教务管理系统数据仓库的设计与实现

高校教务管理信息化以来,各高校相继建立了基于联机事务处理的教务管理系统,如何在现有的教务管理系统基础上建立起教务管理数据仓库,充分挖掘有价值的信息成为学者们研究的重点,文章从数据仓库体系结构、模型设计、主题划分、数据加载和联机分析实现的角度对高校教务管理数据仓库的设计与实现进行了探讨,旨在探索高校教务数据仓库的方法与途径。     

电信闭环决策支持系统的研究与实现*

针对电信数据的特点,提出了基于数据仓库的电信闭环决策支持系统的实现方案;确定了电信领域的决策分析主题及相关的模型,阐述了采用基于数据仓库的四层结构的电信闭环决策支持系统的系统架构和功能。系统以数据仓库为基础,运用联机分析处理、数据挖掘等分析决策手段实现了对电信数据多角度、多层次的查询、分析及决策功能。     

基于数据仓库技术的教务管理系统(EAS)

数据仓库和联机分析处理(OLAP)是信息技术领域的新兴技术,如何应用到高校教务管理信息化建设中是教务管理系统(EAS)面临的问题.基于数据仓库的EAS就是在面向应用的联机事务处理(OLTP)系统的基础上并引入数据仓库和OLAP技术发展起来的.本文结合高校教学管理业务提出了系统实现的解决方案,并给出了基于高校教学业务的数据仓库的体系结构、逻辑模型、粒度模型,以及联机分析处理(OLAP)系统的实现方法.     

基于数据仓库的刑事案件决策支持系统设计

为了更有效地促进情报主导警务模式的推进,对刑事案件决策支持系统进行了研究与设计.首先分析了公安刑事案件决策支持系统的总体需求,并基于数据仓库技术设计了层次化的系统体系结构;然后提出了刑事案件数据仓库模型,并基于本体-规则、元数据-功能提出了多源、异构数据的抽取、转换与加载的整合方法,设计了系统的功能体系;最后介绍了相关成果在大连市公安局的应用示例.实践结果表明,基于数据仓库的刑事案件决策支持系统可以为领导和一线干警提供有效的决策支持.     

采购决策支持系统数据仓库技术的研究

通过对决策支持系统和数据仓库技术的研究,提出了基于数据仓库的采购决策支持系统,并针对医院药品流通领域的特点设计了采购决策支持系统数据仓库模型。主要研究了数据仓库中的数据组织和设计数据仓库的关键技术,最后给出了数据仓库模型的设计方案     

基于数据仓库的货物进出口决策支持系统

在研究数据仓库的特点、组成及其实现的基础上,对数据仓库和联机分析处理技术进行了研究,构建了一种基于数据仓库的货物进出口决策支持系统结构.解决了数据仓库模型的创建、数据的增量更新及数据分析与展现问题.最后,对基于数据仓库的货物进出口决策支持系统的实现问题进行了探讨.     

基于数据仓库的科学仪器设备数据分析系统

如何节省在科学仪器设备管理工作中对数据分析投入的人力物力并提高管理效率是科技管理部门十分关注的问题。利用数据仓库技术可以对现有的科学仪器设备数据进行多维分析,以便有效利用分析数据辅助管理者决策。文章据此分析了科学仪器设备数据源,提出了分析主题,通过模型设计、ETL功能以及OLAP功能的设计,实现了一个基于数据仓库的科学仪器设备数据分析系统。系统的开发研究证明了数据仓库技术在科学仪器设备管理上应用的可行性,并为进一步建立基于数据仓库的科技数据决策支持系统打下了基础。     

数据挖掘技术在高校网络教务管理系统中的应用

作为数据库技术的一个新的发展方向。数据挖掘技术与数据库技术的结合产生的集成、一致的环境,将使决策者更快地获得更准确的信息。在论述基于数据仓库的决策支持系统的三个组成部件和已存在的教务管理信息系统的基础上．给出基于数据仓库的DSS系统在网络教务管理中的实现方案。     

数据挖掘技术在高校网络教务管理系统中的应用

作为数据库技术的一个新的发展方向,数据挖掘技术与数据库技术的结合产生的集成、一致的环境,将使决策者更快地获得更准确的信息。在论述基于数据仓库的决策支持系统的三个组成部件和已存在的教务管理信息系统的基础上,给出基于数据仓库的DSS系统在网络教务管理中的实现方案。     

基于ODS的数据仓库模型研究

ODS的主要作用是提供实时访问和战术分析支持。通过比较各种基于ODS的数据仓库体系结构模型，提出具有通用性、可扩展性、灵活性和高性能的动态数据仓库体系结构模型，它能满足银行客户关系管理应用中业务和数据管理的要求。     

餐饮决策支持系统中OLAP数据仓库的设计与实现

餐饮联机事务处理系统（OLTP）能规范企业业务流程和提高业务运转效率,但对企业决策的支持能力差,因此建立基于餐饮企业业务数据集的后台决策支持系统（DSS）是有必要的。提出了采用数据仓库,OLAP和数据挖掘技术建立餐饮决策支持系统的思路,重点讨论系统的体系结构设计,基于原型法,从开始的数据仓库模型设计,数据的抽取、转换和加载及多维数据集的设计,到最后的OLAP分析,对系统的实施进行了探讨。     

基于数据仓库的销售管理决策支持系统的研究与实现

针对现有的销售管理信息系统对决策支持的不足,本文提出一种基于数据仓库技术的解决方案,给出了系统体系结构、数据仓库模型以及联机分析处理策略,并对系统实现的关键技术进行了阐述。     

基于数据仓库的投资项目决策支持系统研究

以投资项目决策支持系统IPDSS为例,研究了数据仓库技术在决策支持系统中的应用。介绍了决策支持系统的概念和作用,以及建立投资项目决策支持系统的意义,并在数据仓库、联机分析处理和数据挖掘的理论基础上,提出了基于数据仓库的决策支持系统的体系结构。然后,在此基础上建立了IPDSS,并分析了IPDSS的主要模块和模型、C／S体系的三层结构以及数据仓库管理系统。IPDSS的实际应用效果表明,将数据仓库技术应用到决策支持系统中。能够提高系统的性能和决策支持效果,是DSS未来发展的新方向。     

模型库管理系统的设计和实现*

模型库管理系统是决策支持系统的核心，其基本功能包括模型的定义、组合、存储和调用.该文介绍一个支持客户/服务器模式的模型库管理系统的设计和实现，在这个系统中，模型被视为程序模块，通过运用面向对象的方法进行组织以及对模型的远程和动态的透明调用提供支持，使实现的系统具有良好的动态可扩充性.同时,通过提供模型定义语言和模型库管理，便于决策支持系统客户软件的开发.     

基于数据仓库的决策支持系统的设计与实现

在大型企业中,随着财务信息化建设的发展,积累了大量的财务数据.讨论了如何利用这些数据快速而正确地支持决策.在对数据仓库技术和决策支持系统研究的基础上,提出并实现了一种基于数据仓库技术的决策支持系统(DSS),内容包括系统体系结构、数据仓库模型,联机分析处理(OLAP)策略以及基于门户技术的个性化展示方式,并时系统的关键技术进行了阐述.该系统实现了将企业所掌握的数据转换为信息,进而转换成知识,提高企业决策能力,决策效率、决策准确性.     

数据仓库的存储优化设计

随着数据仓库逐渐成为企业决策支持的重要技术手段,对数据仓库的存储能力与性能的优化问题日益成为人们重视与关注的焦点之一。该文在数据仓库的模型结构以及数据分析过程中所采用的一些算法进行分析的基础上,对数据仓库与OLAP的数据存储方式以及优化的方法进行了深入的讨论,并在此基础上提出了一个通过数据分割技术存储细节数据,利用分层的方式来存储聚合数据,通过提高系统的并行处理能力来改善数据仓库系查询访问的效率的存储设计优化方案。     

基于GIS的数字校园教学管理系统的设计与集成

为实现校园教学管理的信息化、科学化和可视化,在分析现有校园信息管理系统特点的基础上,研究了将GIS技术和校园教学MIS系统集成的方法,建立了基于CORBA的校园教学信息集成模型框架,对它的系统体系结构、功能设计及实现技术进行了比较详细的探讨,并以应用实例阐述了基于C／S模式的校园教学管理GIS查询系统的实现方法,为实现校园教学管理可视化提供了一种有效的解决方案。     

On the network impact of dynamic server selection

Widespread replication of information can ameliorate the problem of server overloading but raises the allied question of server selection. Clients may be assigned to a replica in a static manner or they may choose among replicas based on client-initiated measurements. The latter technique, called dynamic server selection (DSS), can provide significantly improved response time to users when compared with static server assignment policies (for example, based on network distance in hops).In the first part of this paper we demonstrate the idea of DSS using experiments performed in the Internet. We compare a range of policies for DSS and show that obtaining additional information about servers and paths in the Internet before choosing a server improves response time significantly. The best policy we examine adopts a strategy of never adding more than 1% additional traffic to the network, and is still able to provide nearly all the benefits of the most expensive policies.While these results suggest that DSS is beneficial from the network user's standpoint, the system-wide effects of DSS schemes should also be closely examined. In the second part of this paper we use large-scale simulation to study the system-wide network impact of dynamic server selection. We use a simulated network of over 100 hosts that allows local-area effects to be distinguished from wide-area effects within traffic patterns.In this environment we compare DSS with static server selection schemes and confirm that client benefits remain even when many use DSS simultaneously. Importantly, we also show that DSS confers system-wide benefits from the network standpoint, as compared to static server selection. First, overall data traffic volume in the network is reduced, since DSS tends to diminish network congestion. Second, traffic distribution improves – traffic is shifted from the backbone to regional and local networks.     

基于互联网络的决策支持系统模型

基于广域互联网络的决策支持系统取代传统的Ｃ／Ｓ模式的局域决策支持是决策支持系统得以进一步发展的必然。文章讨论实施基于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的决策支持系统的优点和关键技术,给出基于广域互联网络决策支持系统的模型。