基于商業(yè)智能構(gòu)建高校智能體系現(xiàn)狀研究與探究技術(shù)

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1、基于商業(yè)智能構(gòu)建高校智能體系現(xiàn)狀研究與探究技術(shù)　　摘要：隨著現(xiàn)代高等教育競爭地日趨激烈，大學(xué)的管理和決策變的更加錯綜復(fù)雜。如何從成千上萬地數(shù)據(jù)中迅速快捷的提煉和挖掘出有用地信息和知識；如何通過縱橫向比較研究認(rèn)識了解和預(yù)測高校地發(fā)展優(yōu)勢、遇到的問題；如何增強(qiáng)應(yīng)對社會經(jīng)濟(jì)，特別是現(xiàn)代高等教育市場發(fā)展變化地敏感能力；如何構(gòu)建強(qiáng)大集數(shù)據(jù)儲存、集成、挖掘、分析和報表為一體的知識信息系統(tǒng)是當(dāng)前院校研究普遍關(guān)注的問題。關(guān)鍵詞：商業(yè)智能；高校智能；可行性；體系中圖分類號：TP399文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1006-4311（2014）05-0199-021國內(nèi)外研究開發(fā)現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢7我國的高等教育

2、研究從20世紀(jì)90年代到現(xiàn)在，經(jīng)過了信息時代開始走向一個新的階段，更加的國際化，在教育研究方面表現(xiàn)出越來越多的技術(shù)化和專業(yè)化?，F(xiàn)在的高等教育研究越來越多的使用到互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)庫，這就是研究技術(shù)化的集中體現(xiàn)。一些大學(xué)從很早的時候就開始基于計算機(jī)化和網(wǎng)絡(luò)化開展各項事務(wù)，比如學(xué)生注冊選課系統(tǒng)、交費(fèi)系統(tǒng)、工資系統(tǒng)、財務(wù)系統(tǒng)等，這對于高等教育研究來說是前進(jìn)的一大步。而且在大學(xué)管理的很多個領(lǐng)域都可以應(yīng)用到這些理論和模式，比如規(guī)劃研究、學(xué)生事務(wù)的研究、財政狀況的研究、教師事務(wù)的研究等。這也是目前美國院校研究所涵蓋的六個主要研究內(nèi)容。我國的商業(yè)智能技術(shù)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)的落后于一些發(fā)達(dá)國家。與此有關(guān)的一些研究報告

3、顯示，在2006年，世界上的商業(yè)智能系統(tǒng)的市場規(guī)模已經(jīng)達(dá)到了140億美元。這個商業(yè)智能系統(tǒng)在國外被應(yīng)用的比較廣，而且很成功，比如借助了商業(yè)智能系統(tǒng)的cadbury巧克力公司，它的市場份額就在很短的時間內(nèi)提升了2%等，還有很多這樣成功的應(yīng)用商業(yè)智能系統(tǒng)的案例。7現(xiàn)階段我國的高等教育信息化主要體現(xiàn)在三個方面：一是包括檔案、人事考勤等在內(nèi)的行政管理類；二是包括教務(wù)系統(tǒng)、就業(yè)管理、新生入學(xué)管理等在內(nèi)的教學(xué)教輔類；三是包括水電繳費(fèi)、上機(jī)管理、門禁管理、校園網(wǎng)繳費(fèi)在內(nèi)的一卡通應(yīng)用類。并且這每個系統(tǒng)之間都是一個獨(dú)立的個體，它們的結(jié)構(gòu)、分布情況都是不一樣的，這無疑會給信息的整理工作帶來很多的挑戰(zhàn)。如

4、果高校的領(lǐng)導(dǎo)想整體的了解一下高校的狀況，沒有的一個直接的途徑，必須先進(jìn)入每個系統(tǒng)，然后再通過手工整理每個系統(tǒng)中的信息和數(shù)據(jù)，最后匯總起來才可以。所以，現(xiàn)在很多的高校開始把各種應(yīng)用系統(tǒng)整合在一起，建立一種統(tǒng)一的信息門戶，實(shí)行單點(diǎn)登錄，只有這樣，數(shù)據(jù)的整合工作才能變得方便和快捷?？傊m然采用商業(yè)智能技術(shù)對高校的信息整合工作很有益處，但是現(xiàn)階段在我國的普及面還不是很廣，甚至一些高校還僅僅處在起步階段。所以以高等教育院校積極的普及這種商業(yè)智能系統(tǒng)，為更多的用戶提供決策支持。2項目研究內(nèi)容、關(guān)鍵技術(shù)和研發(fā)目標(biāo)2.1研究內(nèi)容2.1.1學(xué)生事物的研究按系部或二級學(xué)院按班級對學(xué)生個人全部信息，學(xué)生

5、每學(xué)期所選課程，學(xué)生每學(xué)期各門功課考試成績。2.1.2教師事物的研究按系部或二級學(xué)院對教師個人信息，教師工資和課時費(fèi)，教師每學(xué)期所上的課程，課程名稱和課時，教師每年的科研項目，發(fā)表論文。2.2關(guān)鍵技術(shù)2.2.1數(shù)據(jù)倉庫建立數(shù)據(jù)倉庫實(shí)際上是一個“以大型數(shù)據(jù)管理信息系統(tǒng)為基礎(chǔ)、附加在這個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)之上地、存儲了從企業(yè)所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中獲取的綜合數(shù)據(jù)的、并能利用這些綜合數(shù)據(jù)為用戶提供經(jīng)過處理后的有用信息的應(yīng)用系統(tǒng)”，它絕不僅僅是一個簡單的信息庫。ETL（ExtractionTransformationLoading）7就是抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、裝載，是數(shù)據(jù)倉庫在實(shí)現(xiàn)過程中，將數(shù)據(jù)由數(shù)據(jù)源系統(tǒng)并向

6、數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)加載的主要過程。ETL過程關(guān)系勤數(shù)據(jù)地質(zhì)量，這是非常重要的一個環(huán)節(jié)，它是數(shù)據(jù)整合的解決方案，也是建立數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的關(guān)鍵一環(huán)。用戶從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù)以后，經(jīng)過對數(shù)據(jù)清洗，最終按照預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)倉庫的模型，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中去。2.2.2聯(lián)機(jī)分析處理1993年關(guān)系數(shù)據(jù)庫之父（EECodd）首先提出了聯(lián)機(jī)分析處理（on-LineAnalytiealProcessing，oLAp），這是一種能夠?yàn)闇?zhǔn)確定義多維模型、操縱多維立方體提供技術(shù)基礎(chǔ)。這項技術(shù)是孕育用戶分析大型數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)包含信息深入洞察的技術(shù)。OLAP具有匯總、合并和聚集的功能，它還能夠從不同的角度觀察信息，

7、它是一種分析技術(shù)。但是在采用OLAP的工具的時候需要其他分析工具的輔助，它雖然支持多維分析和決策，也可以進(jìn)行深層次的分析，但只是靠OLAP是不能的。2.2.3數(shù)據(jù)挖掘通過分析和分類大量的歷史和存儲數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)模式與關(guān)系的過程就是數(shù)據(jù)挖掘（DataMining，DM），其中還包括過去和預(yù)測未來趨勢的有用信息。數(shù)據(jù)挖掘是一門涉及面很廣的交叉性學(xué)科，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、模式識別、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)等相關(guān)技術(shù)，同時它也是一種發(fā)掘型的