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基于数据仓库技术的劳动保障决策支持系统研究的中期报告
中期报告
一、项目概述
本项目是一项基于数据仓库技术的劳动保障决策支持系统研究，旨在通过对劳动保障数据进行采集、处理、分析，为劳动保障政策制订和决策提供科学的依据和支持。项目研究内容包括数据采集与清洗、数据建模与存储、数据分析与挖掘等方面。项目团队由5名研究生组成，分工明确，进度稳定。
二、研究进展
截至目前，项目团队已完成了以下工作：
1.数据采集与清洗
团队成员采用了多种采集手段，包括手工录入、网络爬虫、API接口等，成功采集了大量的劳动保障数据。在采集过程中，团队成员对数据进行了初步的清洗和筛选，去除了重复、缺失等无效数据。
2.数据建模与存储
根据数据的特点，团队成员将数据进行了分层建模，并采用多维数据模型设计实现了数据仓库。数据仓库包括了事实表、维度表和标准化的元数据等组成部分，保证了数据的一致性和可靠性。
3.数据分析与挖掘
在数据仓库搭建完成后，团队成员采用OLAP多维分析技术和数据挖掘算法对数据进行了深入分析和挖掘，发现了很多有用的规律和趋势。例如，通过对失业率和劳动力市场供求关系的分析，可以给出针对性的政策建议和优化方案。
三、下一步工作计划
目前，项目团队正在进行以下工作：
1.数据可视化
为方便用户对数据的理解和应用，团队成员将采用数据可视化技术，将采集到的劳动保障数据进行图表展示和交互式操作。
2.系统优化
优化数据仓库的结构和性能，提高数据的查询效率和复用率，并根据用户反馈不断改进系统性能和功能。
3.应用实践
在研究阶段结束后，将采用本系统对相关部门的决策和政策进行支持和指导，并将研究成果进行总结和分享，以期更好地促进决策科学化和社会发展。