基于數據挖掘的高校教務系統設計論文

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

　　關鍵詞：

　　關鍵詞：決策支持系統；數據倉庫；多維分析

　　在現有的教學信息化系統中，存儲了包括學生的學籍信息、學生的選課數據、各科成績數據等在內的大量數據，這些數據的條數動輒上百萬條，信息和數據量都比較大，同時這些數據中通常能夠挖掘出有用的規律信息。不過，通過對現有應用現狀分析可以發現，人們更多的是將各種表單數據進行計算機管理，沒有利用計算機的數據挖掘能力對這些數據進行分析，更沒有從中找到潛在海量數據中的規律。

　　1 教學數據倉庫

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

　　1.1.1 源數據層 該層是構建教學系統的最低層，也是實現數據倉庫的關鍵。在數據倉庫中所包含的數據，主要來自于學校現有的與教學相關的各種信息庫。而在這些信息數據庫中，存儲了學校教學過程中所積累的主要數據，也是學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，也更好的說明一個成熟的教學決策系統應該具備廣泛的數據來源。

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

　　1.1.3 信息層 信息層的作用就是為數據訪問層和源數據層提供聯通的橋梁，為數據提供特定處理過程，得到經過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行建模。在信息層中，其關鍵為教學數據倉庫，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，進而最終形成能夠為學校的政策制定和日常教學決策提供參考與支持的包含了多個粒度等級的數據庫，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 數據訪問層 該層主要作為整個高校決策支持系統的為用戶所提供的操作接口，可以讓用戶非常方便的進行內容的查詢、報表、OLAP等多種應用。不僅如此，為了能夠很好地服務高等院校的日常教學決策需求，該層還為用戶提供了多種基于多維分析的手段，和一下相對簡單的分析模型。基于這些模型和分析方式，用戶可以在實際使用過程中構建專用的分析系統，從而有效保證所研發的教學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，還可以通過教學倉庫來實現不同系統的數據驅動。在這種結構中，修改、刪除或者添加任何一層，給整個系統所帶來的影響都非常小。

　　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行清洗、轉換等處理的多個步驟后，將數據加載到數據倉庫的過程。筆者通過代碼的手工編寫，來實現數據的轉換與抽取，并最終實現教學倉庫的ETL工具的設計與實現。 在對標準ETL數據進行抽取操作的過程中，存在于原系統中的數據質量問題有可能暴露出來。同時，所采用數據的質量能夠給倉庫的可信度帶來直接影響，并對最后的多維分析結果產生影響。所以應該重點提供所提取數據的質量。因此，在各種數據源的數據進行預處理過程中，應確保所涉及數據的完整性，進而實現數據質量的檢驗，以及數據的去噪與凈化處理。

　　1.3 數據倉庫的構建 以作者所在學校的實際情況為基礎，確保了所構建的教學決策和教學管理系統能夠適應實際的情況，而引入的數據倉庫也能夠很好地服務于決策系統。就需要在構建數據倉庫的過程中，采用更加合適的策略來構建，也就是通過自底向上的方式先構建現有決策分析所需要的學籍主體、教學工作主題等，通過這些數據集合就可以實現和構建更加完善的數據倉庫。 高校的教學數據倉庫作為一個多粒度集的數據集合，是整個高校教學決策系統信息層的核心與關鍵。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 高校教務決策系統的設計 在文中的教學決策系統中，其關鍵部分為OLAP子系統，該子系統的設計目的是為了確保學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和學校運行相關的數據進行分析，然后進行多維分析處理；同時，還可以通過更加直觀的方式將查詢和處理結果反饋給管理和決策人員。

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