一、关于数据仓库及其开发过程的探讨（论文文献综述）
周靖[1]（2021）在《分布式测试系统流程编排与调度系统的设计与实现》文中提出随着计算机与信息技术的发展,各行各业的数字化、网络化进程也不断向前发展,其中也包括自动测试系统领域。结合SOA架构（面向服务体系架构）灵活、可重用的基本特性,将Web服务技术与测试终端程序相结合,可以实现基于SOA架构的分布式测试系统,但是调用Web服务程序需要测试人员具备相关专业技术知识,且需要基于软件编码技术,所以提高了使用分布式测试系统的技术门槛。本文主要阐述了分布式测试系统流程编排与调度系统的设计实现方法,该系统不要求测试人员具备Web服务相关知识和代码式的编程能力,允许测试人员通过流程图的形式创建测试任务,测试人员可以一键执行测试流程从而完成测试任务。系统还实现了测试数据实时收集及存储,测试人员可以获取测试终端的实时测试数据,也可以查询测试记录获取历史测试数据。本文的主要研究内容分为以下部分:（1）对基于SOA架构的分布式测试系统服务组合与服务调用的需求进行了仔细分析,并在此基础上确定了系统用户角色分类及其对应的功能需求。（2）基于Web技术,设计并实现了一套流程图式测试任务开发工具,使用该工具可以完成流程图式测试任务开发操作,并设计了合理有效的数据结构存储流程信息,工具支持顺序流程、并行流程以及分支流程的构建操作。（3）基于Web Service服务技术,系统自动解析测试流程数据并按照流程次序调用测试服务程序,测试人员无需知道SOA架构和相关技术原理,即可实现测试服务的一键调用,从而执行测试任务。（4）系统具有测试数据实时收集功能,测试人员无需到测试现场即可通过本系统查看测试服务实时测试数据、测试结果,实现对测试进度的掌握。系统还设计了波形显示控件,用户可以远程查看测试服务单元所监测的波形数据。（5）本系统收集并存储了测试流程每次执行的测试结果数据,用户可以通过本系统查看测试流程的测试记录和历史测试数据。目前,该分布式测试系统流程编排与调度系统软件已经进行了各项系统功能测试,测试结果表明该系统稳定可靠,能满足分布式测试系统服务组合与服务调用的需求。
谢迎凤[2]（2020）在《某电信公司的商业智能分析系统的设计与实现》文中提出随着信息化社会的发展以及企业业务水平的不断提高,决策支持系统已经难以继续为管理者提供有效的支持,所以随之而来的商业智能分析系统具有非常重要的应用价值。它从大量数据中获取有效的信息,帮助用户全方位的了解业务情况,进而做出明智的、可付诸实践的决策,让业务更加高效、快速地运转。目前市场上的商业智能分析系统普遍侧重于数据的抽取、转换和加载,即ETL（Extract-Transform-Load）处理或者自助式报表分析,致使其开发过程中涉及的工具较多,无法进行统一的管理。同时在实际应用中单一工具存在一定的局限性,例如kettle工具缺乏监控运维服务,且不支持kerberos认证,无法接入开启了该认证的大数据集群,这在一定程度上为开发人员的工作增加了难度。为了解决上述问题,本文设计了基于大数据技术的商业智能分析系统。在该系统中,本人主要参与了kettle ETL平台、数据挖掘、报表平台、数据源管理和权限管理功能的设计与研发工作,并采用前后端分离技术将界面展示和业务逻辑处理进行有效解耦。其中,kettle ETL平台通过拖拽和组件配置的方式完成了数据的转换处理操作,并实现了kerberos认证支持、任务调度和监控管理功能。数据挖掘模块主要根据数据仓库的客户流失主题,采用随机森林、XGBoost（e Xtreme Gradient Boosting）等算法实现了流失预测模型的构建,并使用K-means算法对客户进行群体细分,结合流失因素分析和群体特征对潜在流失的客户给出相应的客户关怀。报表平台主要负责数据的可视化过程,包括数据建模、多维分析和数据报表定制。权限管理提供了数据的安全保障,其主要负责系统资源的分配和控制,包括角色管理、菜单栏管理和权限控制三个模块。系统研发过程主要基于Spring Boot框架,将My SQL和分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）作为数据存储工具,并使用Apache Kylin等工具完成数据计算,最终采用微服务架构将各个功能集为一体,为用户提供一站式的应用服务,提高了统计分析的工作效率。目前本系统已初步上线,运行状况较好。该系统底层接入了公司的大数据平台,数据的处理和分析都在该平台下完成,因此系统的运行效率相较于之前提高了约10倍;同时该系统将kettle ETL、数据挖掘和可视化分析无缝结合,进而可以更便捷的完成数据的处理和分析展示过程。
宋璠玙[3]（2020）在《“日常性”视角下旧城区工业遗存社区化更新研究》文中研究指明以工业旅游、文化创意产业等新兴产业为更新目标的工业遗存更新,已在全国大中城市的发展中日益得到重视并有了一定的实践应用。城市居民作为重要的城市空间使用者主体,社区作为城市居民居住和进行日常生活的基本空间和社会单元,与工业遗存在空间上具有密切的关联性。以“工业生产区+工人社区”为一个整体的基础空间结构,探讨旧城区工业遗存的社区化更新问题的研究,已成为城市工业遗存更新理论研究的重要组成部分。本文通过采用文献调查、学科交叉、概念分析、田野调研等方法,首先通过对工业空间与其周边社区在空间和社会空间上的联系进行日常性空间角度的解读与分析,在对工业遗存价值构成进行较全面的理解的基础上,基于日常性,挖掘工业遗存对于社区居民的社会价值。其次对旧城区工业遗存再利用的现状和问题进行揭示。旧城区工业遗存的再利用受空间上、经济上、技术上等多重制约因素的影响,在再利用过程中存在开发方式单一、适应性差的问题,同时由于其存续与城市更新目标冲突,易在决策初期忽略其价值而造成损害甚至损毁。再次通过分析现有改造方式和局限性,对工业遗存的更新提出新要求,对工业空间更新的基本改造方法进行梳理,并立足于工业遗存空间与社区公共空间的关联性,对工业空间社区化更新提出基本的指导原则。最后提出社区化改造的空间特征和针对此类改造的具体的空间价值,以实现对工业遗存既有价值的全面利用和潜在价值的挖掘。通过考虑工业遗存与周边城市环境的联系,归纳出空间特色,进一步提出基于公众参与、社区建设、以及适老改造的侧重空间日常性的价值提升策略。
杨阳[4]（2019）在《市级电力公司仓储管理系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理基于供应链的物资管理模式目前已经在国内电力系统中基本得到了推广和普及,仓储管理是其中的重要业务之一。由于在物资管理信息化方面,国内大部分供电公司仍主要沿用之前的软件版本,造成了系统功能和业务不匹配、管理效率低下等问题。对于仓储管理而言,研发配套的软件工具是各地供电企业的物资供应链管理信息化的重要内容。基于凉山州的电力公司的物资仓储管理的信息化需求,采用JavaWeb技术和RFID技术,按照公司的仓储业务实际管理方法和模式,设计和实现了一套具有一定自动化水平的仓储管理系统。论文首先分析考察了仓储管理信息化的国内外现状,以及供应链及其信息化的相关概念和技术模型,确立了仓储管理系统的研发技术模型。其次,针对凉山州的物资仓储管理业务,分析考察具体的业务内容、管理流程和信息化现状、问题等,提出仓储管理系统的功能、交互、性能需求。基于业务分析和系统需求分析结果,对仓储管理系统进行技术方案的总体设计和详细设计,分析系统的功能模型体系和总体网络拓扑结构,并采用RFID技术、硬件和通信技术在仓库现场进行物资信息的自动化管理,对系统的软件功能模块进行详细设计分析,阐述系统的数据库设计方法和设计成果。按照仓储管理系统的技术方案设计,采用JavaWeb技术、Oracle数据库,进行功能的详细开发与分析,包含RFID功能体系、软件功能模块等,并对系统进行测试,从功能测试和性能测试两个方面进行验证分析,得到系统达到了预期的开发标准。仓储管理系统是凉山州的电力公司物资供应链业务信息化体系中的重要组成,系统的应用达到了预期目标,实现了基于供应链的仓储管理业务的全面覆盖,提高了仓储业务的自动化水平,促进了公司的综合管理效益。
卫会芳[5]（2019）在《文化创意产业对古都城市更新的影响 ——以开封市为例》文中认为二十世纪八十年代以来,文化创意产业成为国内外城市争相发展的新兴产业,其与城市发展和城市更新的关系成为学术界的热点。在我国,随着城镇化的不断加快,城市建设开始从“增量扩张”向“存量挖潜”转变,城市更新成为当前城镇化过程中亟待解决的一个重大课题。作为中国城市体系中的一种特殊类型——古都城市,在历经了漫长的城市发展过程后,如何在保护的基础上实现城市的复兴与再生,亟待在理论和实践上进行探索。已有的研究成果表明,文化创意产业对城市更新有重要影响,尤其是在古都城市更新中文化创意产业扮演着重要角色。基于已有的研究成果,本文以八朝古都开封为研究对象,具体运用文献法、实地调研和深入访谈法、GIS空间分析法、定性分析等方法,对开封文化创意产业和城市更新的发展现状和特征进行分析;基于创造场、学习场理论以及城市有机更新理论,构建了文化创意产业与古都城市更新关系耦合的理论框架;在此基础上,进一步剖析文化创意产业对古都城市更新的作用过程和作用机制,探究古都开封文化创意产业的发展对城市更新产生的具体影响。经过分析,得出以下结论:（1）古都城市具备文化创意产业形成和发展的基础条件,并且古都城市的文化创意产业具有显着的地方化特征,在区位选择上偏好于文化资源丰富的古都内城。开封厚重的宋都文化底蕴、“包容”的城市环境、国际文化旅游名城的城市定位优势以及全方位的政策支持,是开封文化创意产业得以产生和成长的基础条件。发展到今天,已经形成了以宋文化为核心、以重点文化项目为依托的产业发展体系。（2）古都城市的城市更新一般持续时间较长,与城市各个时期的发展背景密切相关,并且城市更新具有显着的地方特色,要“因地制宜”地选择更新方式和手段。古都开封城市更新与中国城市更新基本同步,大致可划分为新中国成立至改革开放:以拆旧建新为代表的城市重建阶段;改革开放至20世纪末:以地产开发为导向的城市振兴阶段以及21世纪以来:以文化为导向的城市有机更新三个阶段。当前开封的城市更新已经走上了以宋文化为导向的古城内部微更新的良性发展道路,更新过程中变更了土地性质和建筑用途,重构了城市的物质空间,具有显着的地方化特征。但由于之前城市更新缺乏科学的理论指导,导致其错过了城市发展的机遇期,使其城市更新过程较长,依旧面临诸多挑战。（3）理论上,古都城市文化创意产业与其城市更新存在产业区位选择与更新地段、产业内涵与更新内容、产业组织形式与更新方式、产业特征与更新目标等方面的耦合关系。开封以宋文化为核心的文化创意产业与开封以宋文化为导向的城市更新在内容上存在耦合关系;以中小企业为主的文化创意产业组织形式与开封小规模循序渐进式的城市更新方式在空间上存在耦合关系;区位选择偏好于古城内城的老建筑群、旧厂房的文化创意产业与开封内城更新在区位上存在耦合关系;文化创意产业本身的特性（创新性、渗透性、高附加值性）和组织生产模式（以中小企业为主、呈集群化发展的生产组织形式）与开封城市更新追求的复兴城市活力的更新目标存在耦合关系。（4）古都开封文化创意产业对城市更新的作用机理表现为:文化创意产业对开封城市更新的过程呈现出由早期的侧重物质空间的改造和重建（对历史遗迹点进行改造和重建）向以文化创意为主导的城市有机更新转变,这一过程由早期的政府主导向政府和市场混合主导共同推进转变,并通过经济、社会、文化、空间等各个方面的载体来实现,在内生机制（创造性机制和融合机制）和外生机制（政府的干预和支持）的共同作用下,确保这一过程的顺利进行。（5）文化创意产业对古都城市更新具有重大影响,具体表现在:文化创意产业促进古都城市经济增长,助推其产业升级;增加老城就业人数,激发其城市活力;传承古都城市文脉,提升其发展内涵;为古都城市更新提供了新方向,为城市发展增添了新内容;促进了古都城市的微更新,优化了古城内部的空间结构。
盛晟[6]（2016）在《基于昆明市工商管理数据的数据挖掘与分析》文中提出随着大数据时代的到来,数据的利用价值日益受到各行业的重视。数据挖掘在对已有的数据进行二次利用方面显示出了优越性,这能够对我们的生活产生巨大的经济效益。工商管理部门为提高管理工作效率,适应现代化的管理,已经逐渐建立了自己的业务管理系统,实现了经济户口的数字化。但其当前的业务系统只能提供日常的事务管理,且随着数据的爆发式增长,数据库变得非常庞大,业务系统无法提供深层次的数据统计分析与挖掘,想要从业务系统中获取有用的信息变得越来越困难,严重影响了对数据的充分利用。因此,客观现实迫切要求在工商管理系统中采用数据挖掘技术,对工商管理数据进行深入了解和分析。本文基于昆明市工商行政管理局的管理数据,运用数据挖掘相关技术,详细说明了在工商管理数据中实际运用数据挖掘技术的方法,给出了基于分类分析方法的工商管理数据挖掘模型。同时,以Java语言口Spring.Struts.Hibernate三大开源框架为开发工具,设计并实现了工商管理数据挖掘系统,获得了一些在市场主体发展趋势上的应用实例。此外,通过分析挖掘需求、现有数据特点以及决策树算法,本文对C4.5决策树算法做出了一些修改和完善。与未改进的算法相比较,改进后的算法采用属性标准优化,引入用户关注度,使得挖掘结果更能满足实际需求。
郝文杰[7]（2016）在《多维分析系统-MDA4YZD的设计与实现》文中研究指明多年来,数据仓库技术和联机分析处理技术在不断发展与进步。目前,很多政府、企业都已经建设了自己的数据仓库,为企业的发展、领导的决策提供了重要的数据支撑。当前国内易制毒化学品监管领域已经拥有了成熟、稳定的操作型业务系统,将线下申请审批流程提到线上,满足了用户的业务办理需求,提高了监管部门的工作效率。但是,操作型业务系统只能满足日常的操作处理,并产生了大量的历史数据,对于这些数据,并不能进行多角度、全方位分析,以满足用户的查询需求。针对此问题,河北斯博思创新科技有限公司决定将操作型处理系统和分析型系统相分离,采用数据仓库和多维分析技术,研发了多维分析系统-MDA4YZD（Multi-Dimentional Analysis for YZD）。本文主要完成了以下工作:1.针对易制毒化学品监管领域核心业务,建设了面向销售、库存等主题的数据仓库系统。为了减少空间浪费并提高查询效率,采用了多维模式中的雪暴模式,在关系型数据库上创建了符合领域背景的以ROLAP作为存储模式的多维模型。针对不可预见的维度多重变化问题,提出了基于时间戳的处理方案。2.依据原操作型业务系统的数据特征,研发了能够流程式完成数据的抽取、清洗转换与装载工作的ETL子系统。针对多省间企业信息冗余等噪声数据问题,设计了基于业务规则的层级式过滤器,提供了高质量的数据支持。3.为了减轻报表开发人员的工作,让系统的可交互性更强,响应速率更快,展示更直观,应用了Bootstrap、jQuery、Highcharts三种技术,采用迭代的方式研发了多维分析可视化子系统。在每个分析主题下,实现了基本查询分析、企业间横比分析、企业内同比与环比分析、占比分析等复杂操作,为用户决策分析、战略规划提供了支持。本文设计并实现的多维分析系统-MDA4YZD已经应用到了某省易制毒化学品监管领域,通过多维分析操作帮助监管部门对企业进行了分类,对不同类型的企业制定不同的管理策略,明确了审查目标,提高了监管部门的工作效率。同时,为企业更好地分析自己提供了帮助。本系统的研发与应用,为大数据分析在全国易制毒监管领域的应用提供了可借鉴的方案。
于士尧[8]（2016）在《基于Hadoop分布式计算平台的车辆监控系统数据的分析与应用》文中提出随着科技的进步和经济的发展,汽车行业也得到了快速发展。伴随着汽车保有量的持续增加,诸如交通拥堵、交通事故频发等众多问题也显现出来,给人们的生活带来许多负面影响。智能交通系统应运而生,其利用互联网技术致力于解决由于汽车数量急速增加带来的各类交通问题。车辆监控系统作为其核心组成部分负责实时记录所监控车辆的各项数据,并且积累了海量的车辆监控数据。目前大部分车辆监控数据并没有得到二次分析利用,本文拟提出一个完整的数据分析方案来充分利用这些历史数据,发掘其潜在价值。根据原始车辆监控系统的数据特点及相关数据分析处理技术的研究,论文采用基于Hadoop分布式计算平台,应用其子项目 Hive和Pig作为数据分析工具的方式,充分利用Hadoop的分布式并行处理能力完成基于Hadoop分布式计算平台的车辆监控系统数据的分析与应用。本文首先完成了车辆监控平台的设计,对企业车辆的多项指标进行实时监控并为后续研究积累源数据。随后根据车辆监控数据的特点设计基于Hive数据仓库的数据分析方式,包括主题、逻辑模型、多维度分析、粒度选择及元数据的设计等。同时完成基于Pig平台实现的灵活性更高,开发成本更小的低复杂度、低执行延迟的数据分析方式的设计,作为基于Hive分析方式的补充,完善基于Hadoop分布式计算平台的车辆监控系统数据的分析与应用。最后通过搭建测试平台对实际数据进行分析处理,验证其在分析处理海量车辆监控系统数据方面的性能优势,并且能够为企业、政府等相关用户提供交通管理方面的决策支持。
王雪[9]（2014）在《ETL技术在DCPC决策支持系统中的研究与应用》文中指出随着我国医疗保障制度的逐步完善,越来越多的人更注重高质量的生活,也希望一个健康的身体,这就为我国的医药行业提供了巨大的发展机会。然而,机遇与挑战总是并存的,经济全球化使得医药跨国公司进军中国市场,意味着中国的医药企业面临着残酷、激烈的竞争。尤其是那些大型医药企业,因为他们资产规模比较大,产权关系非常复杂,资金链长,分布也比较广泛,传统的管理体系已经远远无法满足这些医药企业的发展需求,从而凸显出高科技的重要地位。本文介绍了利用数据仓库为双鹤药业实现一个数据决策分析系统,为决策人员提供高质高效的数据分析服务。文章首先从医药企业的组织架构、经销模式、数据特点以及数据分析等四个方面进行分析,并结合双鹤药业当前的现状,以分析的结果为基础对数据仓库的体系结构进行设计,并提出了数据仓库的总体设计和实现的具体过程。其次,本文从医药企业的数据出发,根据其数据特点,设计了ETL过程并实现了增量抽取技术,重点解决了以下几个问题：1.通过ETL抽取工具以及存储过程完成了数据的清洗和转换。2.通过引入了时间戳实现了数据的增量抽取问题。本文针对以上问题,结合当前最先进的技术,从设计理念、设计方法、关键技术等方面进行了深入的研究,并将理论与实践相结合,把所有的研究成果运用到具体的项目中,成功的为双鹤药业搭建了一个数据仓库系统。同时,本文也指出该课题研究的不足之处,并提出了有关下一步的工作打算。
林宝川[10]（2013）在《集成ERP的移动商业智能系统的研究与开发》文中进行了进一步梳理集成ERP的商业智能虽然可以满足企业对海量数据进行智能分析与挖掘以辅助决策的需求，但依然难以随时随地提供实时数据以快速响应市场变化和进行有效决策。本文在现有商业智能系统研究基础上，提出集成ERP的实时移动商业智能（Mobile Business Intelligence）概念与系统架构，借助移动通信技术与手段，将商业智能的实时性和集成性融于一体，使系统具备移动性、实时性、集成性、轻量级和个性化等特点。移动BI能够提供实时数据和即时查询，并通过服务器端的BI工具对数据进行联机分析与挖掘处理，实时、动态地将BI数据传送和发布到各种应用场景，以便管理决策人员及时做出响应和控制，最大限度地提高信息的应用价值。本论文研究的主要内容如下：（1）对传统BI的研究现状进行分析、提炼和总结存在的不足。探讨BI与ERP相集成具有的优势，以及移动BI的良好发展前景，引出集成ERP的BI与移动应用相结合的必要性，着重分析移动BI的基本理论和研究现状。（2）对解决BI实时性的主要技术快速ETL和复杂事件处理（CEP，Complex Event Processing）进行理论研究与探讨，并对两者的架构和具体实现流程进行设计。（3）分析和研究集成ERP的移动BI系统的关键技术，其中主要包括实时数据仓库技术（RTDW）、实时数据分析技术、通信数据安全、移动Web服务技术和移动终端页面动态自动设置等。（4）在传统BI系统体系架构的基础上，运用中间件数据集成技术和面向服务架构的原则，对集成ERP的面向实时应用的移动BI系统体系架构进行重点设计与研究。（5）综合研究所得的理论、方法和技术，将移动BI的关键技术应用到具体的企业ERP实例（以用友U8业务数据库为例）中，进行详细的系统分析与设计，并采用开源的Mondrian、JPivot、Hessian技术和Android等开发工具实现集成ERP的移动BI系统的开发。
二、关于数据仓库及其开发过程的探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、关于数据仓库及其开发过程的探讨（论文提纲范文）
（1）分布式测试系统流程编排与调度系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 流程编排与调度系统总体设计 |
| 2.1 基于SOA架构的分布式测试系统体系结构 |
| 2.2 系统软件需求分析 |
| 2.2.1 用户角色分析 |
| 2.2.2 功能需求分析 |
| 2.2.3 系统功能UML用例图 |
| 2.3 系统软件总体设计 |
| 2.3.1 系统软件开发框架选型 |
| 2.3.2 系统软件架构层次设计 |
| 2.3.3 系统功能模块设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统数据库设计与实现 |
| 3.1 系统数据库需求分析 |
| 3.2 数据实体模型设计 |
| 3.2.1 测试流程基本信息数据实体 |
| 3.2.2 测试流程单元信息数据实体 |
| 3.2.3 测试记录信息数据实体 |
| 3.2.4 测试结果信息数据实体 |
| 3.3 数据库逻辑模型设计 |
| 3.4 数据库表结构设计与实现 |
| 3.4.1 测试流程基本信息表 |
| 3.4.2 测试流程单元信息表 |
| 3.4.3 测试记录信息表 |
| 3.4.4 测试结果数据信息表 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统前端页面设计 |
| 4.1 流程编排子系统页面设计与实现 |
| 4.1.1 用户操作流程分析 |
| 4.1.2 测试流程仓库管理页面设计与实现 |
| 4.1.3 测试流程编排页面设计与实现 |
| 4.2 流程调度子系统页面设计与实现 |
| 4.2.1 用户操作流程分析 |
| 4.2.2 流程调度系统门户页面设计与实现 |
| 4.2.3 测试流程执行页面设计与实现 |
| 4.2.4 测试数据展示页面设计与实现 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 系统后台功能设计与实现 |
| 5.1 测试流程编排系统详细设计与实现 |
| 5.1.1 流程仓库管理功能模块 |
| 5.1.2 流程编排功能模块 |
| 5.2 测试流程调度系统详细设计与实现 |
| 5.2.1 流程执行功能模块 |
| 5.2.2 流程监测功能模块 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统测试及实验验证 |
| 6.1 测试环境及用例配置 |
| 6.1.1 测试环境搭建 |
| 6.1.2 测试用例与流程设计 |
| 6.2 系统的功能测试 |
| 6.2.1 测试流程仓库管理功能模块测试 |
| 6.2.2 测试流程编排功能模块测试 |
| 6.2.3 测试流程执行功能模块测试 |
| 6.2.4 测试流程监测功能模块测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 |
（2）某电信公司的商业智能分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 项目背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 商业智能的研究现状 |
| 1.2.2 客户流失预测的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关理论与关键技术 |
| 2.1 ETL相关技术 |
| 2.2 数据仓库技术 |
| 2.2.1 维度建模概述 |
| 2.2.2 数据仓库开发过程 |
| 2.3 联机分析处理技术 |
| 2.4 数据挖掘 |
| 2.4.1 数据挖掘概述 |
| 2.4.2 相关算法介绍 |
| 2.5 其他技术 |
| 2.5.1 Quartz框架 |
| 2.5.2 Hadoop |
| 2.6 本章小结 |
| 3 系统需求分析 |
| 3.1 系统需求概述 |
| 3.2 系统用户角色分析 |
| 3.3 系统功能性需求 |
| 3.3.1 数据源管理 |
| 3.3.2 kettle ETL子系统 |
| 3.3.3 权限管理 |
| 3.3.4 数据挖掘 |
| 3.3.5 报表子系统 |
| 3.4 系统非功能性需求 |
| 3.4.1 性能需求 |
| 3.4.2 易用性和环境需求 |
| 3.4.3 可维护性需求 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统概要设计 |
| 4.1 系统整体设计 |
| 4.1.1 功能结构设计 |
| 4.1.2 体系架构设计 |
| 4.1.3 技术架构设计 |
| 4.2 系统子模块设计 |
| 4.2.1 kettle ETL子系统功能结构设计 |
| 4.2.2 大数据平台设计 |
| 4.2.3 数据挖掘功能结构设计 |
| 4.2.4 报表子系统功能结构设计 |
| 4.2.5 权限管理功能结构设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 E-R图设计 |
| 4.3.2 数据库表字段说明 |
| 4.3.3 客户流失主题数据仓库设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统详细设计与实现 |
| 5.1 kettle ETL子系统 |
| 5.1.1 任务管理 |
| 5.1.2 定时调度 |
| 5.1.3 日志管理 |
| 5.1.4 节点管理 |
| 5.2 客户细分 |
| 5.2.1 数据理解和预处理 |
| 5.2.2 K-means模型构建 |
| 5.3 客户流失预测 |
| 5.3.1 数据理解和预处理 |
| 5.3.2 类不平衡样本处理 |
| 5.3.3 模型构建 |
| 5.3.4 客户挽留 |
| 5.4 报表子系统 |
| 5.4.1 数据建模 |
| 5.4.2 多维分析 |
| 5.4.3 统计分析 |
| 5.4.4 数据报表 |
| 5.5 权限管理 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 功能性测试 |
| 6.1.1 测试方案 |
| 6.1.2 测试结果 |
| 6.2 实验结果分析 |
| 6.2.1 实验环境 |
| 6.2.2 评价指标 |
| 6.2.3 客户流失实验结果对比 |
| 6.2.4 客户细分结果分析 |
| 6.3 非功能性测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 系统总结 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）“日常性”视角下旧城区工业遗存社区化更新研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景、目的和意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究目的 |
| 1.1.3 课题研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究综述 |
| 1.3 概念界定与研究内容和方法 |
| 1.3.1 相关概念界定 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 研究框架 |
| 第2章 相关概念与理论 |
| 2.1 工业遗存的概念与价值 |
| 2.1.1 工业遗存和遗产化过程 |
| 2.1.2 工业遗存的价值构成 |
| 2.1.3 工业遗存的价值分级 |
| 2.2 日常性与工业遗存 |
| 2.2.1 日常生活与日常性 |
| 2.2.2 工业生产空间与社区空间的日常性解读 |
| 2.2.3 工业遗存的日常性意义 |
| 2.3 工业遗存的社区语境 |
| 2.3.1 产住结合的整体工业保护区 |
| 2.3.2 工业遗存与传统居住街区 |
| 2.3.3 工业遗存与现代居住小区 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 旧城区工业遗存再利用的现状问题和社区化更新原则 |
| 3.1 旧城区工业遗存再利用的现状与需求 |
| 3.1.1 旧城区工业遗存再利用的现状 |
| 3.1.2 旧城区工业遗存更新的需求 |
| 3.2 旧城区工业遗存再利用的问题 |
| 3.2.1 工业遗存本体更新的制约因素 |
| 3.2.2 经济、社会经济制约因素 |
| 3.2.3 城市更新决策过程中的冲突 |
| 3.3 工业遗存更新的内容与社区化原则 |
| 3.3.1 工业遗存更新的基本内容 |
| 3.3.2 面向社区更新的空间公共性原则 |
| 3.3.3 服务社区生活更新的日常性原则 |
| 3.3.4 顺应社区需求更新的适应性原则 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 日常性视角下工业遗存社区化更新策略 |
| 4.1 缝合城市肌理的整体性更新策略 |
| 4.1.1 综合特征与功能定位 |
| 4.1.2 联通城市绿地与修复棕地 |
| 4.1.3 重组开放性公共空间系统 |
| 4.2 增强社区参与的在地性更新策略 |
| 4.2.1 强化前期决策的公众参与和城市权利 |
| 4.2.2 鼓励发展中期自下而上的开发模式 |
| 4.2.3 追踪后期“在地性”评价与持续更新 |
| 4.3 尊重“日常性”的空间活化更新策略 |
| 4.3.1 保护性更新结构构造及立面 |
| 4.3.2 复现日常生活与建构情境 |
| 4.3.3 鼓励自治自改和新产业转型 |
| 4.4 面向特色社区与居民的提升策略 |
| 4.4.1 营建特色社区与特色文化空间 |
| 4.4.2 追踪社区需求与适老化改造 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）市级电力公司仓储管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究思路与框架 |
| 第二章 理论与技术基础 |
| 2.1 仓储管理信息化 |
| 2.1.1 供应链管理概述 |
| 2.1.2 通用技术模型 |
| 2.2 RFID射频识别技术 |
| 2.2.1 基本原理 |
| 2.2.2 技术优势 |
| 2.3 JavaWeb技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统需求概述 |
| 3.1.1 业务背景 |
| 3.1.2 业务流程 |
| 3.1.3 系统定位 |
| 3.1.4 总体目标 |
| 3.2 系统功能需求 |
| 3.2.1 入库管理需求 |
| 3.2.2 出库管理需求 |
| 3.2.3 库内转储需求 |
| 3.2.4 盘点作业需求 |
| 3.2.5 统计分析需求 |
| 3.2.6 系统设置需求 |
| 3.3 系统交互需求 |
| 3.4 系统性能需求 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统功能设计 |
| 4.1 系统设计原则 |
| 4.2 系统总体方案设计 |
| 4.2.1 开发模式设计 |
| 4.2.2 网络拓扑设计 |
| 4.3 仓库现场功能设计 |
| 4.3.1 硬件结构设计 |
| 4.3.2 软件功能设计 |
| 4.4 系统软件功能设计 |
| 4.4.1 软件功能结构设计 |
| 4.4.2 软件功能类结构设计 |
| 4.4.3 软件功能流程设计 |
| 4.5 系统交互功能设计 |
| 4.6 系统数据库设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 系统实现环境 |
| 5.2 RFID功能实现 |
| 5.3 系统软件功能实现 |
| 5.3.1 入库管理功能实现 |
| 5.3.2 出库管理功能实现 |
| 5.3.3 库内转储功能实现 |
| 5.3.4 盘点作业功能实现 |
| 5.3.5 统计分析功能实现 |
| 5.3.6 系统设置功能实现 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 测试配置 |
| 5.4.2 功能测试 |
| 5.4.3 性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）文化创意产业对古都城市更新的影响 ——以开封市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 文化创意产业发展面临机遇 |
| 1.1.2 我国城市更新面临困境 |
| 1.1.3 以开封为代表的古都城市复兴的需求 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 论文框架 |
| 2 国内外研究现状 |
| 2.1 文化创意产业研究现状 |
| 2.1.1 文化创意产业的概念及类别界定 |
| 2.1.2 文化创意产业的特征 |
| 2.1.3 文化创意产业的区位选择 |
| 2.1.4 文化创意产业发展的影响因素 |
| 2.2 城市更新研究现状 |
| 2.2.1 城市更新的内涵 |
| 2.2.2 城市更新的发展历程 |
| 2.2.3 国外城市更新研究现状 |
| 2.2.4 国内城市更新研究现状 |
| 2.3 文化创意产业与城市更新发展的关联性 |
| 2.4 评述 |
| 3 理论基础 |
| 3.1 创造场和学习场理论 |
| 3.2 有机更新理论 |
| 3.3 理论框架建构 |
| 4 古都开封文化创意产业与城市更新的现状及特征 |
| 4.1 开封文化创意产业发展概况 |
| 4.1.1 发展基础 |
| 4.1.2 发展现状 |
| 4.1.3 空间分布 |
| 4.1.4 产业特征 |
| 4.2 开封城市更新发展概况 |
| 4.2.1 更新历程 |
| 4.2.2 更新现状 |
| 4.2.3 更新特征 |
| 4.2.4 存在问题 |
| 4.3 开封文化创意产业与城市更新的耦合关系 |
| 4.3.1 产业区位选择与更新地段的耦合 |
| 4.3.2 产业内涵与更新内容的耦合 |
| 4.3.3 产业组织形式与更新方式的耦合 |
| 4.3.4 产业特征与更新目标的耦合 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 开封文化创意产业对城市更新的作用机制 |
| 5.1 作用过程 |
| 5.1.1 机会窗口打开 |
| 5.1.2 旅游产业衍生 |
| 5.1.3 学习场的形成 |
| 5.2 作用载体 |
| 5.2.1 经济载体 |
| 5.2.2 文化载体 |
| 5.2.3 空间载体 |
| 5.3 作用机制 |
| 5.3.1 内生机制 |
| 5.3.2 外生机制 |
| 5.4 开封文化创意产业对城市更新作用机制的案例比较 |
| 5.4.1 清明上河园 |
| 5.4.2 七盛角文化民俗街区 |
| 5.4.3 案例对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 古都开封文化创意产业对城市更新的影响成效 |
| 6.1 促进经济增长,助推产业升级 |
| 6.2 增加老城就业,激发古都活力 |
| 6.3 传承城市文脉,提升古都内涵 |
| 6.4 引领更新方向,增添发展内容 |
| 6.5 促进古都微更新,优化空间新布局 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 古都城市更新过程中应注意的问题 |
| 7.2.1 规划和实践是否相吻合 |
| 7.2.2 景观和内容是否相适宜 |
| 7.2.3 产业和空间是否相耦合 |
| 7.3 创新之处 |
| 7.4 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（6）基于昆明市工商管理数据的数据挖掘与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| §1.1 研究背景 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.3 本文所要解决的问题 |
| §1.4 本文的内容与结构 |
| 第二章 数据挖掘技术简介 |
| §2.1 数据挖掘概述 |
| §2.1.1 基本概念 |
| §2.1.2 数据挖掘步骤 |
| §2.1.3 数据挖掘的常用方法和技术 |
| §2.1.4 数据挖掘与OLAP |
| §2.1.5 数据挖掘系统 |
| §2.2 数据仓库技术 |
| §2.2.1 数据仓库的体系结构 |
| §2.2.2 数据仓库的数据组织 |
| §2.2.3 数据仓库的开发和维护 |
| §2.3 数据挖掘在工商管理系统中的应用与前景 |
| 第三章 工商管理数据挖掘系统的体系结构与数据预处理 |
| §3.1 工商管理数据挖掘系统的体系结构 |
| §3.2 工商管理数据挖掘的需求描述 |
| §3.3 挖掘算法的选择 |
| §3.4 数据的准备与选取 |
| §3.4.1 数据仓库的构建 |
| §3.4.2 数据仓库表的设计 |
| §3.4.3 入库数据的预处理 |
| 第四章 工商管理数据挖掘算法的设计与改进 |
| §4.1 算法的设计与改进 |
| §4.1.1 C4.5算法 |
| §4.1.2 c4.5算法的改进 |
| §4.2 算法的实现与对比 |
| §4.2.1 生成改进算法的决策树 |
| §4.2.2 分类规则的抽取分析 |
| §4.2.3 C4.5算法改进前后的实验对比 |
| 第五章 工商管理数据挖掘系统的实现与应用 |
| §5.1 工商管理数据库的连接 |
| §5.2 挖掘系统的运行流程 |
| §5.3 工商管理数据挖掘系统的架构 |
| §5.4 工商管理数据挖掘系统的实现 |
| §5.4.1 挖掘流程的管理 |
| §5.4.2 挖掘算法模型的管理 |
| §5.4.3 挖掘结果的管理 |
| §5.5 挖掘系统在市场主体发展趋势上的应用实例 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 总结 |
| §6.2 展望 |
| 附录A 改进的C4.5算法选择测试属性的部分Java代码 |
| 附录B 改进的C4.5算法构建决策树的部分Java代码 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）多维分析系统-MDA4YZD的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 项目的目标和意义 |
| 1.3 论文的研究内容及组织 |
| 第二章 系统的总体方案设计 |
| 2.1 系统的建设目标 |
| 2.1.1 数据仓库的建设目标 |
| 2.1.2 多维分析的目标 |
| 2.2 系统的建设过程 |
| 2.3 系统的框架设计 |
| 2.4 系统的功能设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 数据模型的设计 |
| 3.1 概念模型的设计 |
| 3.1.1 模型的选择 |
| 3.1.2 多维模式的选择 |
| 3.1.3 总线矩阵的设计 |
| 3.1.4 主题的确定 |
| 3.1.5 信息包图的设计 |
| 3.2 逻辑模型的设计 |
| 3.2.1 粒度的确定 |
| 3.2.2 维表的设计 |
| 3.2.3 事实表的设计 |
| 3.2.4 主键的设计 |
| 3.3 物理模型的设计 |
| 3.3.1 物理模型设计的原则 |
| 3.3.2 维的存储 |
| 3.3.3 索引的创建 |
| 3.4 特殊维的设计与处理 |
| 3.4.1 缓慢变化维的处理 |
| 3.4.2 角色模仿的应用 |
| 3.4.3 退化维的应用 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 数据的抽取、转换与装载 |
| 4.1 规划与设计 |
| 4.1.1 工具的选择 |
| 4.1.2 过程遵循的原则 |
| 4.1.3 ETL过程步骤 |
| 4.1.4 处理子系统的任务 |
| 4.2 处理子系统的设计 |
| 4.3 数据的抽取 |
| 4.3.1 抽取的整体策略 |
| 4.3.2 抽取中遇到的问题 |
| 4.4 数据的清洗 |
| 4.4.1 数据源分析 |
| 4.4.2 清洗规则的制定 |
| 4.4.3 清洗过程 |
| 4.4.4 特殊清洗方案的设计与应用 |
| 4.4.5 事实表的清洗方案 |
| 4.5 数据的装载 |
| 4.5.1 数据的装载策略 |
| 4.5.2 维表的装载 |
| 4.5.3 事实表的装载 |
| 4.6 处理子系统的应用 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 数据的多维分析与展现 |
| 5.1 多维分析子系统的设计与应用 |
| 5.1.1 工具的选择 |
| 5.1.2 多维分析子系统的设计 |
| 5.1.3 多维分析子系统的功能 |
| 5.2 多维分析 |
| 5.2.1 多维分析操作 |
| 5.2.2 指标分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于Hadoop分布式计算平台的车辆监控系统数据的分析与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 Hadoop平台在车辆监控系统中的应用现状 |
| 1.2.1 车辆监控系统发展现状 |
| 1.2.2 Hadoop在数据分析中的应用情况 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构安排 |
| 第二章 Hadoop分布式计算平台 |
| 2.1 Hadoop分布式计算平台 |
| 2.1.1 Hadoop分布式计算平台简介 |
| 2.1.2 Hadoop的特点及子项目 |
| 2.2 HDFS分布式文件系统 |
| 2.2.1 HDFS的设计原则 |
| 2.2.2 HDFS的基础架构 |
| 2.2.3 HDFS的特点性能分析 |
| 2.3 MapReduce分布式编程模型 |
| 2.3.1 MapReduce编程模型 |
| 2.3.2 MapReduce基础架构 |
| 2.3.3 MapReduce执行流程 |
| 2.4 Hadoop与传统数据库在海量数据处理方面的比较 |
| 2.4.1 Hadoop的应用现状 |
| 2.4.2 Hadoop在车辆监控数据处理方面的优势 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于Hadoop平台的车辆监控系统数据分析的技术研究 |
| 3.1 Hive数据仓库框架 |
| 3.1.1 Hive简介 |
| 3.1.2 Hive基本架构 |
| 3.1.3 Hive与传统数据库的比较 |
| 3.1.4 基于Hive数据仓库框架的数据分析 |
| 3.2 Pig大规模数据分析平台 |
| 3.2.1 Pig简介 |
| 3.2.2 Pig Latin语言 |
| 3.2.3 Pig基础架构及执行流程 |
| 3.2.4 Pig特点及在大规模数据分析中的应用 |
| 3.3 Hive与Pig在车辆监控系统数据分析中的应用研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于Hadoop分布式平台的车辆监控系统数据分析的设计 |
| 4.1 车辆监控系统的分析与设计 |
| 4.1.1 设计目标 |
| 4.1.2 总体架构 |
| 4.2 监控平台的设计与实现 |
| 4.2.1 设计标准及原则 |
| 4.2.2 架构设计及功能分析 |
| 4.2.3 平台实现 |
| 4.3 基于Hive数据仓库的车辆监控系统数据分析的设计 |
| 4.3.1 设计原则及体系架构 |
| 4.3.2 Hive数据源分析 |
| 4.3.3 多维分析的设计 |
| 4.3.4 数据模型分析与设计 |
| 4.3.5 数据仓库粒度的选择 |
| 4.3.6 ETL的设计 |
| 4.3.7 元数据设计 |
| 4.4 基于Pig的车辆监控系统数据的快速分析设计 |
| 4.4.1 Pig工作模式及特点 |
| 4.4.2 Pig在数据处理分析中的优势 |
| 4.4.3 Pig的集成及在车辆监控系统数据分析中的应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统搭建与结果分析 |
| 5.1 系统搭建 |
| 5.1.1 系统软硬件需求配置 |
| 5.1.2 Hadoop分布式平台的搭建 |
| 5.1.3 Hive数据仓库的集成 |
| 5.1.4 Pig平台的集成 |
| 5.2 系统测试 |
| 5.2.1 数据源分析 |
| 5.2.2 ETL过程建立 |
| 5.2.3 测试结果分析 |
| 5.2.4 性能比对 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（9）ETL技术在DCPC决策支持系统中的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 当前存在问题与发展趋势 |
| 1.3 研究内容及所做工作 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 所做主要工作 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第二章 相关理论介绍 |
| 2.1 数据仓库介绍 |
| 2.1.1 数据仓库的概念及特点 |
| 2.1.2 数据仓库的构成 |
| 2.1.2.1 数据源系统 |
| 2.1.2.2 数据集结区 |
| 2.1.2.3 数据展示区 |
| 2.1.2.4 数据访问工具 |
| 2.2 OLAP技术介绍 |
| 2.2.1 OLAP概念 |
| 2.2.2 OLAP模型介绍 |
| 2.2.3 OLAP的基本分析操作 |
| 2.2.4 OLAP分类 |
| 2.3 ETL概述 |
| 2.3.1 ETL概念 |
| 2.3.2 ETL主要功能 |
| 2.3.3 ETL常用工具介绍 |
| 2.3.3.1 Datastage |
| 2.3.3.2 Informatica |
| 2.3.3.3 kettle |
| 2.4 元数据管理 |
| 2.4.1 元数据概念 |
| 2.4.2 元数据标准化 |
| 2.4.3 元数据管理设计原则 |
| 第三章 需求分析与总体设计 |
| 3.1 需求概述 |
| 3.2 双鹤药业企业特点 |
| 3.2.1 组织架构 |
| 3.2.2 医药企业数据特点 |
| 3.2.3 数据分析特点 |
| 3.3 数据仓库总体设计 |
| 3.3.1 系统的拓扑结构 |
| 3.3.2 系统的功能结构 |
| 3.4 系统软硬件配置 |
| 3.4.1 硬件配置 |
| 3.4.2 软件配置 |
| 3.5 系统功能模块设计 |
| 第四章 系统概要设计 |
| 4.1 数据集成方案设计 |
| 4.2 ETL设计 |
| 4.2.1 ETL工具选择 |
| 4.2.2 数据抽取 |
| 4.2.2.1 抽取策略 |
| 4.2.2.2 数据映射 |
| 4.2.2.3 平面文件 |
| 4.2.2.4 数据中转 |
| 4.2.3 数据清洗 |
| 4.2.3.1 数据异常检测 |
| 4.2.3.2 数据异常处理 |
| 4.2.3.3 数据完善 |
| 4.2.4 维表设计 |
| 4.2.4.1 维表结构 |
| 4.2.4.2 维表变化方式 |
| 4.2.4.3 缓慢变化维 |
| 4.2.4.4 层次化维表 |
| 4.2.5 事实表 |
| 第五章 详细设计 |
| 5.1 抽取系统 |
| 5.1.1 数据库抽取 |
| 5.1.2 系统日志抽取 |
| 5.1.3 数据映射 |
| 5.2 数据清洗 |
| 5.2.1 数据回溯 |
| 5.3 维表设计 |
| 5.3.1 具体维表设计 |
| 5.3.1.1 时间维 |
| 5.3.1.2 客户维 |
| 5.3.1.3 业务员维 |
| 5.3.1.4 科目维 |
| 5.3.1.5 组织维 |
| 5.3.1.6 产品维 |
| 5.3.2 维度建模去范式化 |
| 5.3.2.1 其他维表 |
| 5.3.3 维表的数据验证 |
| 5.4 事实表设计 |
| 5.4.1 表结构设计 |
| 5.4.2 事实表实现 |
| 5.4.3 事实表更新 |
| 5.4.4 事实表数据验证 |
| 5.5 ETL任务流程 |
| 5.5.1 ETL任务步骤 |
| 第六章 DCPC决策支持系统效果展示 |
| 第七章 总结 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）集成ERP的移动商业智能系统的研究与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统BI的研究现状 |
| 1.2.2 BI与ERP集成的研究现状 |
| 1.2.3 移动BI的研究现状 |
| 1.2.4 集成ERP的移动BI的研究现状 |
| 1.3 论文主要内容及创新点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 集成 ERP的移动BI系统的理论研究 |
| 2.1 传统BI |
| 2.1.1 核心技术 |
| 2.1.2 体系架构 |
| 2.2 BI与ERP的集成 |
| 2.2.1 集成ERP的BI与传统BI的比较 |
| 2.2.2 集成ERP的BI体系架构 |
| 2.3 集成ERP的移动 BI |
| 2.3.1 移动BI的概念及特点 |
| 2.3.2 移动BI与传统BI的比较 |
| 2.3.3 集成ERP的移动BI的体系架构 |
| 3 集成ERP的移动BI系统的关键技术 |
| 3.1 BI 实时性处理技术 |
| 3.1.1 快速ETL技术 |
| 3.1.2 复杂事件处理（CEP） |
| 3.2 实时数据仓库 |
| 3.3 移动Web服务技术 |
| 3.3.1 Web服务概述 |
| 3.3.2 Web服务比较实验 |
| 3.4 移动终端页面动态自动设置技术 |
| 3.4.1 Android工程目录结构 |
| 3.4.2 页面显示自动设置 |
| 3.4.3 图表的展示 |
| 4 集成ERP的移动BI系统的架构设计 |
| 4.1 移动BI系统的总体架构 |
| 4.2 实时数据分析设计 |
| 4.3 通信数据安全 |
| 4.3.1 总体技术方案 |
| 4.3.2 数据加密算法选择 |
| 5 集成ERP的移动BI系统的实现及应用 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.2 技术平台的配置 |
| 5.3 实时数据仓库的实现 |
| 5.3.1 数据仓库表结构 |
| 5.3.2 快速 ETL 的实现 |
| 5.4 关键技术的实现 |
| 5.4.1 MDX语言进行多维查询 |
| 5.4.2 通信数据加解密实现 |
| 5.4.3 Hessian技术的部署和调用 |
| 5.4.4 移动终端中BI图表生成与实现 |
| 5.5 系统实例展示 |
| 5.5.1 移动终端展示 |
| 5.5.2 Web端页面展示 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
四、关于数据仓库及其开发过程的探讨（论文参考文献）
- [1]分布式测试系统流程编排与调度系统的设计与实现[D]. 周靖. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]某电信公司的商业智能分析系统的设计与实现[D]. 谢迎凤. 北京交通大学, 2020(03)
- [3]“日常性”视角下旧城区工业遗存社区化更新研究[D]. 宋璠玙. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [4]市级电力公司仓储管理系统的设计与实现[D]. 杨阳. 电子科技大学, 2019(04)
- [5]文化创意产业对古都城市更新的影响 ——以开封市为例[D]. 卫会芳. 河南大学, 2019(01)
- [6]基于昆明市工商管理数据的数据挖掘与分析[D]. 盛晟. 云南大学, 2016(02)
- [7]多维分析系统-MDA4YZD的设计与实现[D]. 郝文杰. 河北师范大学, 2016(08)
- [8]基于Hadoop分布式计算平台的车辆监控系统数据的分析与应用[D]. 于士尧. 北京邮电大学, 2016(04)
- [9]ETL技术在DCPC决策支持系统中的研究与应用[D]. 王雪. 昆明理工大学, 2014(01)
- [10]集成ERP的移动商业智能系统的研究与开发[D]. 林宝川. 浙江理工大学, 2013(12)