基于数据仓库及OLAP的高校就业管理信息分析系统设计与开发的开题报告.docx

基于数据仓库及OLAP的高校就业管理信息分析系统设计与开发的开题报告
一、研究背景
随着高等教育的普及和就业竞争的日趋激烈，高校就业工作越来越受到各方面的关注。为了更好地服务毕业生，提高就业工作的质量和效率，利用数据仓库和OLAP技术对高校就业管理信息进行分析已经成为一个重要的研究领域。
二、研究目的
本研究旨在设计和开发一套基于数据仓库及OLAP技术的高校就业管理信息分析系统，实现对高校就业数据的统计、分析和决策支持，提高高校就业工作的管理水平，促进毕业生的就业。
三、研究内容
1.分析高校就业管理信息的特点和需求，明确系统功能和性能要求。
2.设计和构建高校就业数据仓库模型，确定数据源和ETL过程。
3.构建OLAP多维数据模型和考虑数据的维性和关联性。
4.设计系统的查询和分析接口，需支持多种查询和分析方式，例如按学生、按专业、按行业、按地区等。
5.编写数据分析算法，实现根据用户需求提供的数据分析结果，例如就业率、就业结构、薪资水平、人才供需等。
6.相应的实现数据可视化功能，例如数据图表、地图等。
7.进行系统测试和性能优化，保证系统的稳定性和高效性。
8.撰写论文和总结。
四、研究意义
1.利用数据仓库及OLAP技术实现高校就业信息的分析和决策支持，提高高校就业工作的管理水平。
2.积累高校就业信息的数据资源，为高校就业工作的长期发展提供数据支持。
3.探讨数据仓库及OLAP技术在高校就业管理信息领域中的应用，为其他相关领域的研究提供借鉴。
五、研究方法
本研究采用数据仓库和OLAP相结合的方式，通过ETL将高校就业信息从不同的数据源中抽取出来，经过转化和清洗后在数据仓库中集成，然后构建OLAP多维数据模型，支持不同维度、指标的灵活查询和分析。
六、研究计划
1.前期准备（1个月）：研究高校就业管理信息的特点和需求，明确系统功能和性能要求，选择合适的数据仓库和OLAP工具。
2.数据仓库设计和构建（3个月）：根据系统需求设计数据仓库模型，确定数据源和ETL过程，将数据抽取、转换和加载到数据仓库中。
3.OLAP多维数据模型设计（2个月）：根据数据仓库中的数据构建多维数据模型，并考虑数据的维性和关联性。
4.系统查询和分析接口设计（1个月）：设计系统的查询和分析接口，支持多种查询和分析方式。
5.数据分析算法编写（2个月）：编写数据分析算法，实现根据用户需求提供的数据分析结果。
6.数据可视化功能实现（2个月）：实现数据可视化功能，例如数据图表、地图等。
7.系统测试和性能优化（1个月）：对系统进行测试和性能优化，保证系统的稳定性和高效性。
8.论文撰写和总结（2个月）：撰写论文和总结，总结研究成果和经验，探讨未来的研究方向。
七、预期成果
1.设计和实现一套基于数据仓库及OLAP技术的高校就业管理信息分析系统，可用于高校就业数据的统计、分析和决策支持。
2.集成高校就业信息的数据资源，提供数据支持和参考。
3.探讨数据仓库及OLAP技术在高校就业管理信息领域中的应用，为其他相关领域的研究提供借鉴。