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北京轨道交通自动售检票清分系统数据仓库系统的设计与实现的开题报告
一、选题背景及研究意义
随着城市化进程的加速，城市交通运营越来越受到社会的关注和重视。轨道交通作为一种便捷、快速、高效的城市交通方式，得到了广大市民的青睐。为了保证轨道交通的运营安全和精确计费，自动售检票清分系统成为了必不可少的一环。数据仓库系统是为了使轨道交通自动售检票清分系统中的数据能够有效地管理和利用而开发的，它能够通过对大量数据的分析和挖掘，为轨道交通企业提供有益的决策基础。
目前，轨道交通自动售检票清分系统数据仓库系统尚未得到广泛的应用和研究。因此，了解轨道交通自动售检票清分系统中大量数据的特点，分析轨道交通运营中存在的问题，设计和开发一个能够高效管理、分析、挖掘轨道交通自动售检票清分数据的数据仓库系统具有重要的现实意义和科学价值。
二、研究内容与研究方法
1.研究内容
本研究主要围绕轨道交通自动售检票清分数据仓库系统的设计与实现展开，具体包括以下内容：
（1）轨道交通自动售检票清分系统数据的特点分析和建模，掌握其数据结构、数据来源和数据流。
（2）数据仓库系统的架构设计，在此基础上设计合适的数据仓库模型，明确每种类型数据的存储方式和存储周期。
（3）针对数据仓库系统的需求，设计数据仓库的不同层次结构。包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据查询层等。
（4）采用ETL工具（例如Kettle或DataStage）实现数据转换、加载和清洗，并对数据进行优化，保障数据仓库的准确性和稳定性。
（5）利用OLAP工具（例如MicroStrategy或BusinessObjects）和数据挖掘工具（例如WEKA）对数据仓库系统中的数据进行分析和挖掘，为轨道交通企业的经营管理和业务决策提供有力的支持。
2.研究方法
本研究采用实证研究方法，通过对轨道交通自动售检票清分系统数据的分析和建模，设计和开发数据仓库系统，利用ETL工具和OLAP工具对数据进行清洗和分析，运用数据挖掘工具对数据进行分析和挖掘，最终检验系统的有效性、可靠性和可用性。
三、预期结果与研究意义
本研究预期实现一个针对轨道交通自动售检票清分数据的数据仓库系统，在实现数据集成和数据存储的基础上，对数据进行清洗和优化，利用OLAP和数据挖掘工具对数据进行分析和挖掘，为轨道交通企业的经营管理和业务决策提供有力的支持。该研究的主要意义包括：
（1）建立适合轨道交通自动售检票清分系统的数据仓库系统，使得企业能够更好地管理和利用自身的数据资源，提高自动售检票清分系统的运营效率和精确度。
（2）通过数据的分析和挖掘，找出轨道交通自动售检票清分运营中的问题，提出解决方案，为轨道交通企业的经营管理提供指导和决策支持。
（3）对于数据仓库系统设计和实现的人员，有着重要的参考意义。