毕业设计(论文)范本.doc

江西理工大学继续教育学院 毕业设计（论文）说明书 专业　　　　　　　　年级　　　　学习形式　　　　 学号　　　　　　　　姓名　　　　　　　　　　　　 题目　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 指导教师　　　　　　　　　职称　　　　　　　　　 　　　　　　　　　职称　　　　　　　　　  摘要（中文） 本文总结了数据仓库和数据挖掘技术的研究及其在企业管理决策支持系统中的应用，在此基础上提出了杭州市自来水公司生产和销售两大主题的数据仓库概要设计。 为了解决自来水公司的供销差异和客户服务问题，研究中结合地理信息系统提出了管网计算模型和求解方法，为生产、销售两大主题数据挖掘分析提供解决途径。本研究对公用事业领域数据仓库和数据挖掘技术的应用有一定的参考价值。研究中得到的结论有： 1.数据仓库和数据挖掘技术正在被越来越多的需要处理海量数据的企业所应用，数据仓库尤其是数据挖掘技术成了支持企业决策分析和改善企业管理的重要工具。 2.数据仓库在推动数据库技术创新的同时为企业管理决策支持系统提出了新的思路，基于数据仓库的管理决策支持系统实现了数据的多维分析处理，通过联机分析处理和数据挖掘技术进行知识发现、提供决策信息。 3.主题数据仓库的应用给出了数据仓库“自下而上”开发策略的可行性。 4.数据仓库和数据挖掘技术的应用领域可以进一步拓宽。自来水公司、煤气管道公司、电力公司等城市公用事业领域可以在原有计算机信息系统的基础上构建数据仓库，提高企业数据存储、操作、分析应用的能力。 5.城市公用事业领域数据仓库的集成需要地理信息系统的支持，地理维是数据仓库维设计中除了产品维、时间维和用户维的关键维度，地理维的设计与企业地理信息系统是一致的。 6.管网计算模型结合地理信息系统的数据挖掘应用能分析任一区域的生产和销售两大主题的数据差异并定位，为企业掌握经营状况和改善客户服务捕捉有效、及时的信息，提高企业竞争力。 关键词：数据仓库；数据挖掘；决策支持系统；地理信息系统目 录 一、引 言（或绪言） 1 二、研究背景综述 3 （一） 决策支持系统与数据仓库 3 （二） 数据仓库技术 7 （三） 数据仓库的实现 15 （四） 公用事业与地理信息系统 23 三、研究的目标、内容及研究方法 25 （一） 研究目标 25 （二） 研究内容 25 （三） 研究方法和步骤 25 四、数据仓库的设计与数据挖掘应用 27 （一） 数据仓库的设计 27 （二） 数据挖掘应用 37 五、结论 52 （一） 研究讨论 52 （二） 研究结论 53 参考文献 54 引 言 以计算机技术为核心的信息技术的发展，及其在经济发展中的广泛应用为全球经济提供了新的增长点。美国从90年代以来，持续80多个月的经济增长，打破了美国经济增长、失业率和通货膨胀联动的关系，并出现了“两高一低”现象，即高增长、高就业、低通胀。亚洲经济也开始从东南亚金融危机中全面复苏。信息技术对经济的贡献是巨大的。一方面，信息技术产业在国民经济中的份额不断增加（如图1.1），质量不断提高，价格却在不断下降。另一方面，信息技术产业对经济的拉动作用不仅比传统技术和产业大，而且比其他高技术产业的作用也大。 图1.1 信息技术产业在经济中所占的份额 ······ 二、研究背景综述 （一）决策支持系统与数据仓库 1、决策支持系统的概念 ······ 决策支持系统的主要特点有： （1）面向决策者：DSS的输入和输出、起源和归宿都是决策者。 ······ （5）结合其他事务处理系统进行交互式处理。 2、决策支持系统的体系结构 决策支持系统逻辑地分为数据、模型和会话三个部件（Albert, Tawfik Jelassi,1994），即数据库管理系统（DBMS）、模型库管理系统（MBMS）、以及用来管理人机交互使用的接口软件，即对话和管理软件（DGMS）。其体系结构如图2.1所示。 图2.1 决策支持系统体系结构图 ······ 4、基于数据仓库的决策支持系统 基于数据仓库的决策支持系统框架如图2.2所示（谢榕，2000）。 图2.2 基于数据仓库的决策支持系统的基本框架 （二）数据仓库技术 1、体系化环境 ······ 表2.1 原始数据与导出数据的差异性 原始数据/操作型数据 导出数据/DSS数据 面向应用 面向主题 ······ ······ 支持日常操作 支持管理需求 访问的高可能性 访问的低或适度可能性 资料来源：······ 4、联机分析处理 ······多维数据库（MDD）依靠“维”来形成超立方体结构而产生切片（Slice）、切块（Dice）、下钻（Drill-down）、上翻（Roll-up）和旋转（Ro