1 / 70
文档名称:

网络会议平台数据分析系统的设计与实现.pdf

格式:pdf   页数:70
下载后只包含 1 个 PDF 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

网络会议平台数据分析系统的设计与实现.pdf

上传人:cherry 2014/2/19 文件大小:0 KB

下载得到文件列表

网络会议平台数据分析系统的设计与实现.pdf

文档介绍

文档介绍:苏州大学
硕士学位论文
网络会议平台数据分析系统的设计与实现
姓名:崔山
申请学位级别:硕士
专业:计算机技术
指导教师:伏玉琛
2010-12
网络会议平台数据分析系统的设计与实现中文摘要
网络会议平台数据分析系统的设计与实现
中文摘要
信息技术的高速发展为企业的生产管理带来了极大便利,同时也积累了海量的信
息数据,面对如此庞大的数据,如何提高信息的利用率,快速准确地找出需要的信息,
做出高明的决策,是业务分析及决策支持系统建设的驱动力。数据仓库是解决这个问
题的最有效的方法,利用数据仓库,可以实现对市场经营数据的统一有效的存储,同
时可以针对市场部门的需要,进行多层次的数据分析处理,以多种方式呈现真正有价
值的信息,满足企业做出市场决策的需要。
本课题在研究了数据仓库和 OLAP 技术的基础上,针对某网络会议平台数据分析
的需要,为其设计和开发一个数据分析系统。本文首先讨论了数据仓库技术和 OLAP
技术的概念和相关理论知识,然后用这些理论作为系统设计的指导,结合对该分析系
统业务需求的分析,设计了系统架构和功能模块,并最终使用开源软件实现和开发出
整个系统。


关键词:数据仓库;OLAP;多维数据分析;JasperReport




作者:崔山
指导教师:伏玉琛
I
Abstract Design and Realization of Data Analysis System on Web Conference Platform
Design and Realization of Data Analysis System on Web
Conference Platform
Abstract
The rapid development of IT brings a great advantage to production and management
for the enterprise, but also accumulates vast amounts of data. When we face such huge data,
we need to improve information utilization, to identify the needed information quickly and
accurately and, ultimately, to do a wise decision which is the driving force for building a
business analysis and decision support system. Data warehouse is the most effective way to
realize this purpose: using the data warehouse, we can not only achieve unified and
effective marketing data storage, but also deal with multi-level data analysis for market
sector, and display the real information value in many ways.
This thesis is based on data warehouse and OLAP technology. It provides the design
and development of a data analysis system for work conference platform. Data
warehouse and OLAP technology and related theory are first clarified. The use of these
two technologies, as a system design bined with the analysis of systems business
demand, is discussed. Ultimately, the use of open source es as a support of
entire system development.
Key words: data warehouse; OLAP; multidimensional analysis; JasperReport