基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)的研究與應(yīng)用

1、第10期總第212期內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟N o .10,the 212th issue2010年5月Inner M ongo lia Science T echno logy &Econom y M ay 2010基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)的研究與應(yīng)用劉淑華(內(nèi)蒙古廣播電視網(wǎng)絡(luò)有限公司錫林郭勒分公司傳輸中心,內(nèi)蒙古錫林浩特026000摘要:文章對基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)進行了研究,并將其應(yīng)用在學(xué)生成績分析中,把成績數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為決策信息,提供給教學(xué)管理人員,為教學(xué)管理決策提供依據(jù)。關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)倉庫;決策支持系統(tǒng);聯(lián)機分析處理;成績分析中圖分類號:T P 391文獻標識碼:A 文章編號:100

2、76921(201010006202隨著用戶對信息需求的不斷增強,傳統(tǒng)D SS 存在的問題也就逐漸顯露出來了。如傳統(tǒng)D SS 缺乏內(nèi)在的統(tǒng)一性、傳統(tǒng)D SS 缺乏強有力的工具、傳統(tǒng)D SS 沒有充足數(shù)據(jù)源的支持、傳統(tǒng)D SS 開發(fā)困難等。新的決策支持技術(shù)的發(fā)展和基于模型庫的D SS 開發(fā)困難,促使人們重新考慮D SS 的體系結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)倉庫與聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合為解決決策支持問題提供了可能,使D SS 的發(fā)展躍上了一個新的臺階。于是出現(xiàn)了以數(shù)據(jù)倉庫為核心,聯(lián)機分析處理與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為手段的D SS 解決方案。1決策支持系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)概述1.1數(shù)據(jù)倉庫(DW 數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的

3、、不可更新的、隨時間變化的數(shù)據(jù)集合,它用以支持企業(yè)或組織的決策分析處理。和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫相比,數(shù)據(jù)倉庫存放的是靜態(tài)歷史數(shù)據(jù),只能定時添加、刷新,它的結(jié)構(gòu)相對比較簡單,面向的是中高層的管理人員,為他們提供決策支持。數(shù)據(jù)倉庫的訪問頻率較低但訪問量卻遠高于數(shù)據(jù)庫的訪問量。數(shù)據(jù)倉庫在訪問響應(yīng)時間上的要求不是很高,不像數(shù)據(jù)庫要求響應(yīng)速度在幾秒內(nèi)。不同層次的管理人員均可利用數(shù)據(jù)倉庫進行決策分析,提高管理決策質(zhì)量和效果。1.2聯(lián)機分析處理(OLA P OLA P 是一種數(shù)據(jù)分析技術(shù)。OLA P 應(yīng)用是不同于聯(lián)機事務(wù)處理(OL T P 的一類應(yīng)用。它專門設(shè)計用于支持復(fù)雜的分析操作,側(cè)重對分析人員和高層管理人員提

4、供決策支持,可以應(yīng)分析人員的要求,快速、靈活地進行大數(shù)據(jù)量的復(fù)雜查詢處理,并且以一種直觀易懂的形式將查詢結(jié)果提供給決策制定人,以便他們準確掌握需求,制定正確的方案。OLA P 的一個主要特點是多維數(shù)據(jù)分析,OLA P 的多維數(shù)據(jù)分析主要通過對多維數(shù)據(jù)進行剖切、鉆取和旋轉(zhuǎn)來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫所提供的數(shù)據(jù)進行深入分析,為決策者提供決策支持。多維結(jié)構(gòu)是決策支持的支柱,也是OLA P 的核心。OLA P 的多維數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)倉庫的多維數(shù)據(jù)組織正好形成相互結(jié)合、相互補充的關(guān)系。因此,利用OLA P 技術(shù)與數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)合可以較好地解決傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)需要處理大量數(shù)據(jù)的問題。1.3數(shù)據(jù)挖掘(DM 數(shù)據(jù)挖掘是一種決

5、策支持過程,它主要基于人工智能、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)等技術(shù),高度自動化地分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù),做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者做出正確的決策。數(shù)據(jù)挖掘的挖掘?qū)ο蟛粌H可以是數(shù)據(jù)庫,也可以是文件系統(tǒng),或其他任何組織在一起的數(shù)據(jù)集合,如W eb 數(shù)據(jù)資源,數(shù)據(jù)倉庫等。實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵是要有用于挖掘的數(shù)據(jù)源,要有明確的挖掘目標,要有其他專業(yè)人員的共同參與,還有大量的資金投入。目前,實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的困難在于缺少數(shù)據(jù)積累、難于構(gòu)建業(yè)務(wù)模型、各類人員之間的溝通存在障礙、缺少有經(jīng)驗的實施者、初期資金投入較大等。但是,數(shù)據(jù)挖掘的前景被普遍看好。2基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫從源數(shù)據(jù)庫

6、中抽取數(shù)據(jù),并對其進行綜合、集成與轉(zhuǎn)換,提供面向全局的數(shù)據(jù)視圖。聯(lián)機分析處理實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析,它從集成的數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)出發(fā),通過構(gòu)建多維的數(shù)據(jù)模型對信息從多種可能的角度進行快速、一致、交互性地存取,進而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)進行深入的分析。數(shù)據(jù)挖掘自動地挖掘出數(shù)據(jù)中隱藏的模式和信息,預(yù)測未來的趨勢,并可以直接用于指導(dǎo)聯(lián)機分析處理。數(shù)據(jù)倉庫用于數(shù)據(jù)的存儲和組織,存儲的是經(jīng)過凈化和集成處理過的數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)具有較高的質(zhì)量和統(tǒng)一性。聯(lián)機分析處理集中于數(shù)據(jù)的多維分析,數(shù)據(jù)挖掘致力于知識的自動發(fā)現(xiàn)。這3種技術(shù)具有內(nèi)在的聯(lián)系性和互補性,把它們結(jié)合起來,形成了基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)。3基于DW 的D SS 在高

7、校學(xué)生成績分析中的應(yīng)用3.1建立高校學(xué)生成績分析D SS 的意義隨著招生規(guī)模的擴大,高校中存儲了大量的學(xué)生成績數(shù)據(jù)。目前,高校中的成績數(shù)據(jù)并沒有產(chǎn)生有用的信息,只是簡單的存儲在數(shù)據(jù)庫中,供查詢、統(tǒng)計和打印。把對基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)的研究,應(yīng)用在學(xué)生成績分析中,根據(jù)成績分析,找出隱含的有用信息,提供給教學(xué)管理人員,以便指導(dǎo)教26收稿日期:2010-01-20作者簡介:劉淑華(1963-,女,內(nèi)蒙古廣播電視信息網(wǎng)絡(luò)有限公司錫林郭勒分公司傳輸中心工程師,主要從事電視網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)服務(wù)、計算機管理等工作。劉淑華基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)的研究與應(yīng)用2010年第10期學(xué),提高教學(xué)質(zhì)量。3.2高校學(xué)生

8、成績分析D SS的設(shè)計3121111數(shù)據(jù)倉庫的概念模型設(shè)計。根據(jù)對學(xué)生成績數(shù)據(jù)庫的分析,確定的基本主題有:教師、學(xué)生、成績和教務(wù)管理者。星型數(shù)據(jù)模型是最常用的數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)模式,它可為決策支持系統(tǒng)優(yōu)化數(shù)據(jù)。決策者對學(xué)習(xí)情況分析所需要的主要有學(xué)生、課程、考試成績、教師等信息。這些信息就構(gòu)成了星型模型的維實體,而事實表中記錄了這些信息。31211.2數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型的設(shè)計。本系統(tǒng)的分析工作需要采用的粒度級別是雙重粒度級別,使得分析和決策工作對所需數(shù)據(jù)在使用上更加靈活。采用的分割標準是時間、課程、年級。31211.3數(shù)據(jù)倉庫的物理模型的設(shè)計。在物理模型設(shè)計階段,大部分工作將由M icro soft S

9、 QL Server 2000自動完成。對于建立索引策略,我們主要為各表的主碼和外碼建立索引。數(shù)據(jù)存儲主要把在校學(xué)生的成績數(shù)據(jù)存儲在硬盤上,其他的存放在外部存儲設(shè)備上。31211.4對學(xué)生成績數(shù)據(jù)進行清理、轉(zhuǎn)換和加載。學(xué)生成績數(shù)據(jù)主要是以文本、W o rd、Excel形式存儲的,這些不同的存儲形式可通過M S S QL Server2000中的D T S來實現(xiàn)轉(zhuǎn)換。用戶通過D T S自帶的抽取規(guī)則定義數(shù)據(jù)抽取、清洗和轉(zhuǎn)換方法,使用D T S提供的Package及工作流功能定義各Package 的執(zhí)行順序,使用S QL Server中設(shè)置的定時任務(wù)對由D T S定義的任務(wù)包進行統(tǒng)一的管理和調(diào)度。

10、用V isua l C+設(shè)計數(shù)據(jù)加載的接口程序,把數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中。A na ly sis Services服務(wù)端組件,根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫中的事實表和維表,對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行多維化表示。采用的分析方法是對多維數(shù)據(jù)進行切片、切塊、鉆取和旋轉(zhuǎn)等操作,從而從不同角度提取有關(guān)數(shù)據(jù)。主要是完成對教師維、學(xué)生維和時間維的建立和處理。OLA P模塊可以完成各個年級,各個專業(yè),各門課程,各個學(xué)生的成績數(shù)據(jù)分析,并展現(xiàn)出分析結(jié)果。分析的結(jié)果以容易理解的方式呈現(xiàn),如報表,圖表等。通過透視表服務(wù)(P ivo tT ab les Service提供的接口,采用M DX語句來完成對生成的多維數(shù)據(jù)集的查詢。A na l

11、y sis Services通過A P IOL E DB fo r D a ta M in ing實現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘的功能,這是一個為方便各種應(yīng)用程序使用數(shù)據(jù)挖掘功能而設(shè)計的編程接口。通過A P I,利用決策樹算法,建立決策樹模型來完成分類挖掘任務(wù),對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情況進行匯總分類,對教師的教學(xué)情況進行匯總分類,根據(jù)分析出的分類結(jié)果來找出一些隱含的教學(xué)信息。例如,可以找出各種職稱的教師所講授同一門課程的學(xué)生成績?yōu)閮?yōu)的分類情況,一個系各個班的學(xué)生成績?yōu)椴患案竦姆诸惽闆r等許多隱含信息。從而來判斷教師的教學(xué)情況或是學(xué)生的學(xué)習(xí)情況。建立友好的用戶界面。用戶通過該界面可從各種數(shù)據(jù)源自動地抽取出數(shù)據(jù),經(jīng)過清理、

12、整合,重組數(shù)據(jù),自動裝載數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉庫。用戶可通過該界面根據(jù)自己的選擇來對教師、學(xué)生和時間建立多維數(shù)據(jù)集,并能完成對多維數(shù)據(jù)集的查詢,以用戶的選擇方式來展現(xiàn)查詢結(jié)果(如報表,圖表。用戶還可通過該界面根據(jù)OLA P模塊建立的多維數(shù)據(jù)集或是根據(jù)自己比較感興趣的信息建立的多維數(shù)據(jù)集來建立數(shù)據(jù)挖掘模型,自動進行數(shù)據(jù)挖掘。3.3數(shù)據(jù)分析本系統(tǒng)以高校各屆學(xué)生成績數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)源進行研究、測試。在決策中,要將源數(shù)據(jù)進行清理、轉(zhuǎn)換,加載到數(shù)據(jù)倉庫中。數(shù)據(jù)倉庫中相關(guān)數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為多維數(shù)據(jù)集。建立時間維、學(xué)生維、教師維(也可以根據(jù)自己的需要來建立其他的維,如課程維。時間維主要是以“學(xué)期”和“學(xué)年”來劃分。學(xué)生維主要是

13、以“班”、“系”和“院”來劃分。教師維主要是以“職稱”來劃分。3.4系統(tǒng)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)采用客戶機 服務(wù)器三層結(jié)構(gòu)。由客戶機、應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器構(gòu)成。在客戶端基于V isua l C+實現(xiàn)用戶界面部分,OLA P和數(shù)據(jù)挖掘在應(yīng)用服務(wù)器中實現(xiàn),底層數(shù)據(jù)倉庫在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器端實現(xiàn)?？蛻舳擞脕硐蛴脩籼峤环祷亟Y(jié)果,應(yīng)用服務(wù)器處理應(yīng)用邏輯,必要時從數(shù)據(jù)庫服務(wù)器獲取數(shù)據(jù),再向客戶端返回結(jié)果。數(shù)據(jù)庫服務(wù)器還要處理數(shù)據(jù)倉庫的更新維護。4結(jié)束語數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的發(fā)展為決策支持的發(fā)展提供了一套有效可行的體系化解決方案。一種新型的決策支持系統(tǒng)集成了數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘三種信息處理技術(shù)。筆者提出一種基于數(shù)據(jù)倉庫的學(xué)生成績分析決策支持系統(tǒng),并應(yīng)用在高校學(xué)生成績分析中,為教務(wù)管理決策提供依據(jù)。相信隨著數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、聯(lián)機分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,決策支持系統(tǒng)必然有更廣闊的應(yīng)用前景。參考文獻1康曉東.基于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)M.北京:機械工業(yè)出版社,2005.1126.2羅運模.S QL Server2000數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用與開發(fā)M.北京:人民郵電出版社,2004.1205. 3張春陽.基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建J.計算機工程,2002,28(4,3338.4H elen H a san,Pete