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《上海交通大学》 2007年
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数据仓库和数据挖掘在成人高校决策中的应用

徐澜  
【摘要】: 纵观以往成人高校的教学管理系统,多半是OLTP系统,缺乏综合分析、辅助决策的能力;并且对其历史积累的海量信息中隐含知识的利用无能为力。而在成人教育领域,各成人高校面临的竞争日益激烈,因此决策者迫切需要将海量数据转换成有价值的信息和知识来辅助教育决策,增强竞争力。如何充分利用这些数据,并从中挖掘出一些成人高校的管理规则,这对于成人高校的决策管理者而言无疑是很感兴趣的。因此为成人高校建立数据仓库,并在数据仓库的基础上进行有针对性地数据挖掘,对于提高成人高校竞争力,改善管理效能具有很重要的现实意义。 基于上述思想,本文提出了将数据仓库和数据挖掘技术应用于成人高校管理决策中的设想。首先,阐述了与本课题相关的数据仓库和数据挖掘的理论知识和技术方法。然后重点分析了数据挖掘方法中的ID3算法和粗糙集理论,分析发现单用ID3算法,生成决策树的算法效率在属性过多的情况下往往很低,于是本文把粗糙集的属性化简思想应用于ID3算法中,得出改进算法,并通过使用同一训练集对不同算法建立的决策树的比较,得出改进算法比原有的ID3算法所得的决策树更为理想。 然后本文从决策分析需求出发提出了“学生休退学情况”主题,针对该主题构建出成人高校数据仓库;并对数据进行了预处理即ETL过程;同时实现改进的粗糙集决策树算法并应用于成人高校数据仓库中;最后利用改进的算法进行数据挖掘,得到有效结果并应用于实践中,取得了良好的效果。 本文的工作意义在于建立的成人高校数据仓库支持管理决策的主题性明确,并且大大降低了各管理部门之间由于信息无法共享而产生的数据冗余和不一致;同时经过数据挖掘后得到了切实可行的有效决策规则。本文以上海市长宁区业余大学为对象进行应用研究,把原有的教务系统,学生信息系统等作为数据源,建立了长宁业大数据仓库,并针对长宁业大的具体情况,应用本文提出的改进算法进行数据挖掘,得出了实际可行的决策规则,并在各班级中应用,通过实践,证明这些决策规则在一定程度上缓解了学生休退学严重的情况,受到了学校领导的好评。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP311.13

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
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【参考文献】
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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