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基于数据仓库的移动应用运营分析系统的设计与实现的开题报告
一、题目
基于数据仓库的移动应用运营分析系统的设计与实现
二、选题背景
移动应用已成为人们生活中不可或缺的一部分，为我们的生活带来了更多的便利。移动应用的运营分析是构建成功移动应用的关键。运营分析是指通过对移动应用用户、产品和内容的行为数据进行收集、处理、分析和演示，帮助业务决策者和产品经理加快数据驱动决策的速度和质量。从而实现移动应用的优化和升级，进一步提高用户体验、增加用户留存率和收入。
目前，市场上的移动应用运营分析工具众多，包括GoogleAnalytics、百度移动统计、友盟等工具，但是这些工具只能在有限的维度上分析数据，无法满足企业更加精准深入的分析需求。因此，需要在数据仓库基础上，设计并实现一套功能强大、可扩展的、支持多维分析的移动应用运营分析系统，帮助并支持企业的决策。
三、研究目的
本研究旨在构建一个面向移动应用运营分析的数据仓库系统，为企业提供全面的数据分析服务，以辅助其制定科学的决策和运营策略。具体目的如下：
1.设计并实现一套基于数据仓库的移动应用运营分析系统，提供多维度、多角度的数据展示和分析功能，使企业可以深入了解用户行为，产品性能和销售状况，有效提高用户留存率和收入；
2.优化数据仓库系统的查询性能和处理能力，提高数据的处理效率和处理质量，确保数据准确、可靠；
3.实现数据可视化，为企业提供自定义报表和图表的功能，支持多种分析视图；
4.支持大数据的分析和处理，以应对不同情境下的数据分析需求。
四、研究内容
1.数据仓库设计：通过对移动应用系统的数据采集和清洗，以多维数据仓库为基础，建立移动应用运营分析系统的数据架构，设计并实现数据仓库的各个层次（如数据源、数据集成、数据存储、数据存取等），提供完整的数据仓库解决方案。
2.数据处理分析：据数据仓库的设计，可进行多种数据分析处理方法，如OLAP数据处理、数据挖掘、关联分析、多维度分析等。将多源异构的数据进行归纳整理，筛选出关键的指标，生成可视化的分析报表，为企业提供决策支持。
3.数据可视化展示：通过图表、表格等可视化组件，将数据转化为生动形象的图像，支持多种数据可视化展示方式，如柱状图、折线图、PIE图等。能够满足企业的自定义需求，便于企业看到数据和信息，更好地进行决策。
4.大数据技术支持：基于Hadoop、Spark等大数据处理平台，支持大数据分析处理。能够满足企业从不同数据维度分析数据的需求，满足不同场景下的数据分析需求。
五、研究方法
1.数据采集方法：通过API接口、SDK、日志等多种方式，获取移动应用的用户、行为和设备数据等信息，经过预处理清洗后存入数据仓库中。
2.数据仓库设计方法：利用数据仓库标准化建模技术，构建面向移动应用的多维数据仓库。
3.数据处理分析方法：采用OLAP数据处理、数据挖掘等方式对数据进行多维度分析，并使用开发工具来设计各种数据分析方法、算法和模型。
4.数据可视化展示方法：使用各种可视化工具和软件如Echarts，Tableau等将分析结果进行可视化展示和可交互式图表的开发。
5.大数据技术支持方法：采用大数据相关技术，如Hadoop、Spark以及Hive、Impala等查询引擎，支持大数据的存储和处理。
六、研究预期成果
1.基于数据仓库的移动应用运营分析系统，提供多维度、多角度的数据展示和分析功能，方便企业深入了解用户、产品和销售状况。
2.构建数据仓库的详细数据模型，该模型能够应对复杂的业务数据分析需求，支持多种数据分析场景。
3.以面向业务的方式，构建多种基础的数据处理分析算法和模型，大大简化了用户的数据分析流程。
4.解决移动应用运营数据分析过程中可能存在的问题和挑战（如数据量大、数据异构性高、数据清洗、数据隐私等），提供安全高效的数据分析服务。
5.实现数据可视化，为企业提供自定义报表和图表的功能，支持多种分析视图，提高决策支持的效率。
七、研究进度
1.预备期（2021年6月-2021年9月）：选题、选定导师、文献查阅、调研、研究方法和方案设计等。
2.正式研究阶段（2021年10月—2022年4月）：数据采集与清洗、数据仓库设计、数据处理和分析、数据可视化展示和系统功能完善等。
3.编写毕业论文和论文答辩。（2022年5月-2022年6月）
八、参考文献
[1]《数据仓库与数据挖掘》-陈宝军
[2]《数据仓库与数据挖掘：基础理论与实践》-白乐桑、陈忠伟
[3]《OLAP三次浪潮:操作内核-系统设计-商业智能》-余志强
[4]《Hadoop权威指南》-TomWhite
[5]《Spark快速大数据分析》-HoldenKarau
[6]《Tableau商业智能数据分析实践》-潘晓洲
[7]《Echarts技术实战》-张鹏