基于數據挖掘的高校教務(wù)系統設計論文

　　摘 要：筆者對現有高校所采用的教務(wù)系統進(jìn)行研究，以聯(lián)機分析與數據倉庫技術(shù)為依托來(lái)構建決策支持系統。針對數據倉庫構建中采用的邏輯模型及其構建策略等進(jìn)行深入分析，并對基于四層架構的教學(xué)決策支持系統進(jìn)行了設計，充分展示了決策支持系統在高校教務(wù)管理中的應用前景。

　　關(guān)鍵詞：

　　關(guān)鍵詞：決策支持系統；數據倉庫；多維分析

　　在現有的教學(xué)信息化系統中，存儲了包括學(xué)生的學(xué)籍信息、學(xué)生的選課數據、各科成績(jì)數據等在內的大量數據，這些數據的條數動(dòng)輒上百萬(wàn)條，信息和數據量都比較大，同時(shí)這些數據中通常能夠挖掘出有用的規律信息。不過(guò)，通過(guò)對現有應用現狀分析可以發(fā)現，人們更多的是將各種表單數據進(jìn)行計算機管理，沒(méi)有利用計算機的數據挖掘能力對這些數據進(jìn)行分析，更沒(méi)有從中找到潛在海量數據中的規律。

　　1 教學(xué)數據倉庫

　　1.1 總體結構 在對現有教學(xué)管理系統的決策需求進(jìn)行深入和一線(xiàn)調研的基礎上，筆者給出了基于教學(xué)數據倉庫的決策系統，并對系統中經(jīng)過(guò)結構化的四層教學(xué)決策支持系統的總體結構進(jìn)行了設計。具體如圖1中所示。 圖1教學(xué)決策支持系統的總體結構圖

　　1.1.1 源數據層 該層是構建教學(xué)系統的最低層，也是實(shí)現數據倉庫的關(guān)鍵。在數據倉庫中所包含的數據，主要來(lái)自于學(xué)�，F有的與教學(xué)相關(guān)的各種信息庫。而在這些信息數據庫中，存儲了學(xué)校教學(xué)過(guò)程中所積累的主要數據，也是學(xué)校在制定各項政策和決策中必須參考的主要數據。這樣設計，也更好的說(shuō)明一個(gè)成熟的教學(xué)決策系統應該具備廣泛的數據來(lái)源。

　　1.1.2 引擎數據的處理層 該層的功能主要從現有的教學(xué)信息系統中實(shí)現數據的抽取，然后對抽取得到的各種數據進(jìn)行清洗，最后才能夠將這些數據都添加到教學(xué)數據倉庫中。所以，這就使得數據處理層成為數據倉庫構建的關(guān)鍵層。

　　1.1.3 信息層 信息層的作用就是為數據訪(fǎng)問(wèn)層和源數據層提供聯(lián)通的橋梁，為數據提供特定處理過(guò)程，得到經(jīng)過(guò)處理后的不同層次信息。這樣分析層就可以在這些數據的基礎上進(jìn)行建模。在信息層中，其關(guān)鍵為教學(xué)數據倉庫，這主要是由于該倉庫能夠完成各種數據的收集、篩選和抽取等多種操作，進(jìn)而最終形成能夠為學(xué)校的政策制定和日常教學(xué)決策提供參考與支持的包含了多個(gè)粒度等級的數據庫，結果就是順利完成對各種數據源的統一管理與信息提取。

　　1.1.4 數據訪(fǎng)問(wèn)層 該層主要作為整個(gè)高校決策支持系統的為用戶(hù)所提供的操作接口，可以讓用戶(hù)非常方便的進(jìn)行內容的查詢(xún)、報表、OLAP等多種應用。不僅如此，為了能夠很好地服務(wù)高等院校的日常教學(xué)決策需求，該層還為用戶(hù)提供了多種基于多維分析的手段，和一下相對簡(jiǎn)單的分析模型�；�于這些模型和分析方式，用戶(hù)可以在實(shí)際使用過(guò)程中構建專(zhuān)用的分析系統，從而有效保證所研發(fā)的教學(xué)決策支持系統能夠具有較高的靈活性。 之所以采用結構化的四層體系結構，主要是考慮到這種結構能夠很好的契合高校在日常決策中的方式。不僅如此，還可以通過(guò)教學(xué)倉庫來(lái)實(shí)現不同系統的數據驅動(dòng)。在這種結構中，修改、刪除或者添加任何一層，給整個(gè)系統所帶來(lái)的影響都非常小。

　　1.2 ETL工具設計解釋 基于ETL工具完成設計，就是從各種數據源中提取數據，并在此基礎上對獲得的數據進(jìn)行清洗、轉換等處理的多個(gè)步驟后，將數據加載到數據倉庫的過(guò)程。筆者通過(guò)代碼的手工編寫(xiě)，來(lái)實(shí)現數據的轉換與抽取，并最終實(shí)現教學(xué)倉庫的ETL工具的設計與實(shí)現。 在對標準ETL數據進(jìn)行抽取操作的過(guò)程中，存在于原系統中的數據質(zhì)量問(wèn)題有可能暴露出來(lái)。同時(shí)，所采用數據的質(zhì)量能夠給倉庫的可信度帶來(lái)直接影響，并對最后的多維分析結果產(chǎn)生影響。所以應該重點(diǎn)提供所提取數據的質(zhì)量。因此，在各種數據源的數據進(jìn)行預處理過(guò)程中，應確保所涉及數據的完整性，進(jìn)而實(shí)現數據質(zhì)量的檢驗，以及數據的去噪與凈化處理。

　　1.3 數據倉庫的構建 以作者所在學(xué)校的實(shí)際情況為基礎，確保了所構建的教學(xué)決策和教學(xué)管理系統能夠適應實(shí)際的情況，而引入的數據倉庫也能夠很好地服務(wù)于決策系統。就需要在構建數據倉庫的過(guò)程中，采用更加合適的策略來(lái)構建，也就是通過(guò)自底向上的方式先構建現有決策分析所需要的學(xué)籍主體、教學(xué)工作主題等，通過(guò)這些數據集合就可以實(shí)現和構建更加完善的數據倉庫。 高校的教學(xué)數據倉庫作為一個(gè)多粒度集的數據集合，是整個(gè)高校教學(xué)決策系統信息層的核心與關(guān)鍵。此外，所采用的粒度層次也可以反映不同細節，使得在多種層次數據的細節被抽象提取的基礎上，可以完成各種原始數據的轉換，最終得到有用信息。

　　2 高校教務(wù)決策系統的設計 在文中的教學(xué)決策系統中，其關(guān)鍵部分為OLAP子系統，該子系統的設計目的是為了確保學(xué)校的所有管理決策人員，可以針對不同的視角，對數據倉庫中的各種與教學(xué)和學(xué)校運行相關(guān)的數據進(jìn)行分析，然后進(jìn)行多維分析處理；同時(shí)，還可以通過(guò)更加直觀(guān)的方式將查詢(xún)和處理結果反饋給管理和決策人員。

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