占小憶

（安徽三聯(lián)學(xué)院計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，安徽合肥 230601）

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和OLAP在高校畢業(yè)生就業(yè)分析系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

占小憶

（安徽三聯(lián)學(xué)院計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，安徽合肥 230601）

以高校教學(xué)管理為背景，以近幾年教學(xué)管理系統(tǒng)中積累下來(lái)的畢業(yè)生就業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，探討就業(yè)管理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建，并利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)分析工具-OLAP（On-Line Analysis Processing），對(duì)就業(yè)單位反饋到某高校的畢業(yè)生就業(yè)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，從這些海量數(shù)據(jù)中分析出隱藏在其中的有用信息，從而以此為依據(jù)來(lái)指導(dǎo)高校培養(yǎng)計(jì)劃的修訂。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；OLAP；就業(yè)管理；教學(xué)管理

近幾年高校畢業(yè)生就業(yè)形勢(shì)越來(lái)越嚴(yán)峻。高校就“培養(yǎng)的畢業(yè)生有什么問題？什么樣的專業(yè)受用人單位的歡迎？同樣的專業(yè)什么樣的學(xué)生又受用人單位的熱捧？”等問題進(jìn)行了認(rèn)真思考，這些問題最終都?xì)w結(jié)到學(xué)校的專業(yè)培養(yǎng)計(jì)劃是否合理？而要判斷專業(yè)教學(xué)計(jì)劃的各環(huán)節(jié)是否合理，需要從大量的用人單位反饋的對(duì)畢業(yè)生就業(yè)后的各個(gè)方面素質(zhì)的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中挖掘和分析該專業(yè)的學(xué)生各個(gè)方面的素質(zhì)和能力狀況，分析教學(xué)計(jì)劃中還存在的問題，從而更加有針對(duì)性地修改人才培養(yǎng)計(jì)劃，提高畢業(yè)生的就業(yè)率和就業(yè)質(zhì)量［1］。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的、集成的、非易失的，隨時(shí)間變化的用來(lái)支持管理人員決策的數(shù)據(jù)集合［2-3］。OLAP（On-Line Analysis Processing）是使分析人員、管理人員和執(zhí)行人員能夠從多角度對(duì)從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來(lái)的、能夠真正為用戶理解的、并真實(shí)反映企業(yè)特性的信息進(jìn)行快速、一致、交互地存取，從而獲得對(duì)數(shù)據(jù)更深入了解的一類軟件技術(shù)［4］。

因此，本文提出基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和OLAP的高校畢業(yè)生就業(yè)分析系統(tǒng)。

1 需求分析

創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過程與軟件工程的思想非常相似，在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的創(chuàng)建過程中，業(yè)務(wù)需求分析和軟件工程中的需求分析一樣是非常重要的一個(gè)步驟。與相關(guān)高校的高層管理者進(jìn)行溝通確定：針對(duì)某高校用人單位歷年對(duì)該校畢業(yè)生的反饋數(shù)據(jù)特點(diǎn)，確定要通過該系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)哪些功能；通過數(shù)據(jù)的分析要做出對(duì)哪些問題的分析和預(yù)測(cè)。相關(guān)負(fù)責(zé)人員可以根據(jù)分析的結(jié)果情況對(duì)教學(xué)管理工作做出相應(yīng)調(diào)整。通過該系統(tǒng)的運(yùn)用可以達(dá)到以下目標(biāo)：優(yōu)化專業(yè)管理；優(yōu)化人才培養(yǎng)方案；優(yōu)化教學(xué)管理。

2 就業(yè)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程

畢業(yè)生就業(yè)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程如圖1所示。

圖1 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的就業(yè)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程

首先，將來(lái)自教務(wù)管理系統(tǒng)的學(xué)院每年的就業(yè)數(shù)據(jù)和學(xué)生學(xué)籍?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和加載，清理出符合分析范圍的數(shù)據(jù)部分，并根據(jù)具體情況適當(dāng)做一些數(shù)據(jù)匯總或添加一些新字段。然后給出最適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建步驟，并用SQL Server 2005來(lái)建立畢業(yè)生就業(yè)分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，接著按用戶的需求建立特定的多維數(shù)據(jù)集對(duì)它進(jìn)行OLAP分析，得出分析結(jié)果。最后利用多種數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式實(shí)現(xiàn)客戶端多維分析與決策。

3 數(shù)據(jù)抽取與轉(zhuǎn)換

分析系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)來(lái)源于原學(xué)生學(xué)籍?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)和畢業(yè)生就業(yè)信息系統(tǒng)，這就需要從原數(shù)據(jù)源將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)數(shù)據(jù)抽取和轉(zhuǎn)換的過程就稱為ETL（Extraction抽取、Transfor-mation轉(zhuǎn)換、Loading加載）。ETL即指從數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，并對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換，然后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過程。ETL是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)各個(gè)組成部分中非常重要的環(huán)節(jié)。

目前市場(chǎng)上的ETL工具，大部分都還需再次編程才能完成任務(wù)。由于本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有相同的結(jié)構(gòu)，因此直接利用MSSQL Server 2005的DTS包將數(shù)據(jù)從源數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。本文中事實(shí)表中的度量數(shù)據(jù)是理論知識(shí)、實(shí)踐動(dòng)手能力、發(fā)展?jié)摿?、綜合素質(zhì)。而這些數(shù)據(jù)都是字符型的，在多維分析時(shí)無(wú)法量化，因此，在進(jìn)行DTS轉(zhuǎn)換時(shí)需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成數(shù)值型的數(shù)據(jù)。以下是其中一個(gè)字段的轉(zhuǎn)換代碼：

4 畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建

4.1 畢業(yè)生就業(yè)分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì)

被數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)廣泛采用的數(shù)據(jù)模型是星型模型。星型模型通過事實(shí)表和維表能夠準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔地描述出實(shí)體之間的邏輯關(guān)系。用事實(shí)表作核心，維度表通過主鍵與事實(shí)表相關(guān)連，用戶通過維度表中的維度屬性，獲取事實(shí)表中支持決策的數(shù)據(jù)。維度就是用戶觀察事實(shí)、分析主題的角度。本系統(tǒng)就是采用“星型”模型來(lái)表示就業(yè)分析的多維概念模型。其中“學(xué)生就業(yè)事實(shí)表”中的理論知識(shí)和實(shí)踐能力為度量數(shù)據(jù)。圖2是本系統(tǒng)的星型模型。

圖2 就業(yè)分析的星型模型

4.2 維度設(shè)計(jì)

本文分析的主題是畢業(yè)生的就業(yè)主題，通過對(duì)就業(yè)辦累計(jì)的用人單位對(duì)學(xué)生就業(yè)的反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析，了解學(xué)校院系專業(yè)的設(shè)置是否符合社會(huì)需求，了解各專業(yè)學(xué)生的各方面素質(zhì)如何，據(jù)此，可對(duì)專業(yè)以及培養(yǎng)計(jì)劃做適當(dāng)調(diào)整，使培養(yǎng)出來(lái)的學(xué)生能適應(yīng)社會(huì)的需求。據(jù)此可確定事實(shí)表和維表屬性如下：

學(xué)生就業(yè)事實(shí)表：學(xué)號(hào)，專業(yè)號(hào)，年級(jí)號(hào)，就業(yè)時(shí)間，實(shí)踐動(dòng)手能力，理論知識(shí)，發(fā)展?jié)摿?，綜合素質(zhì)

學(xué)生維表：學(xué)號(hào)，姓名，性別，學(xué)院，專業(yè)，班級(jí)，生源地

專業(yè)維表：專業(yè)號(hào)，專業(yè)名稱

年級(jí)維表：年級(jí)號(hào)，年級(jí)

5 建立多維數(shù)據(jù)集

多維數(shù)據(jù)集是聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）中的主要對(duì)象，是一個(gè)數(shù)據(jù)集合，它通常就是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)子集。通過多維數(shù)據(jù)集，用戶可以快速進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢，而且多個(gè)用戶查詢響應(yīng)時(shí)間是一致的。在多維數(shù)據(jù)集更新之前，任何人在任何時(shí)間對(duì)某個(gè)多維數(shù)據(jù)集的查詢結(jié)果都是一致的。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的事實(shí)表和維表中的數(shù)據(jù)雖然是按畢業(yè)生就業(yè)分析主題來(lái)組織的，但數(shù)據(jù)實(shí)際上仍然以維表的形式存儲(chǔ)在傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，用戶很難直接從這些表中發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律和發(fā)展趨勢(shì)，因此必須利用OLAP工具對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行多維處理，以形成一個(gè)多維度的數(shù)據(jù)模型，通過這種多維數(shù)據(jù)模型讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)變得讓用戶容易理解，讓數(shù)據(jù)逐級(jí)逐層地展現(xiàn)在相關(guān)管理人員面前。用戶就可以對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)使用OLAP多維分析方法（如切片、切塊、轉(zhuǎn)軸、旋轉(zhuǎn)等）進(jìn)行多角度、多層次的統(tǒng)計(jì)和分析［5］。

本文利用SQL Server2005自帶的Analysis Services工具來(lái)建立供OLAP分析的多維數(shù)據(jù)集，分別從學(xué)生、專業(yè)和年級(jí)的維度來(lái)查詢分析數(shù)據(jù)。

6 數(shù)據(jù)展現(xiàn)

數(shù)據(jù)處理后形成的多維立方體可以利用Analysis Service的瀏覽功能、MDX方式和通過Excel的PivotTables（透視表）等展現(xiàn)出來(lái)，提供給用戶使用。也可以將數(shù)據(jù)透視表加載到網(wǎng)頁(yè)中，實(shí)現(xiàn)web方式下的數(shù)據(jù)瀏覽。本文利用Analysis Service的瀏覽功能分別從不同維度對(duì)就業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

6.1 專業(yè)維分析

專業(yè)維分析主要是把專業(yè)作為觀察數(shù)據(jù)的主題，可以查看不同專業(yè)的各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的差距。例如，計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)與軟件技術(shù)專業(yè)相比，哪個(gè)專業(yè)的理論知識(shí)掌握的較好，哪個(gè)專業(yè)的實(shí)踐能力較好等，從而可以給我們教學(xué)計(jì)劃的制定者提供修改的參考意見。

圖3 專業(yè)維分析結(jié)果

圖4 年級(jí)維分析結(jié)果

通過對(duì)專業(yè)維的反饋數(shù)據(jù)分析可以得出（如圖3）：用人單位對(duì)計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)的理論知識(shí)、發(fā)展?jié)摿途C合素質(zhì)比軟件技術(shù)專業(yè)的評(píng)價(jià)要高，但實(shí)踐能力和適應(yīng)能力卻比軟件技術(shù)專業(yè)要略低。這給學(xué)校的中層管理者提供了有用的信息，由于分析的數(shù)據(jù)是高職類學(xué)生（注重應(yīng)用能力）的就業(yè)信息，所以在以后的教學(xué)計(jì)劃制定中計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)應(yīng)該加強(qiáng)實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)。

6.2 年級(jí)維分析

通過年級(jí)維的數(shù)據(jù)分析，可以查看某個(gè)專業(yè)在不同年份得到的用人單位的評(píng)價(jià)有什么樣的變化趨勢(shì)。

從圖4的數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以看出：用人單位對(duì)計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)的學(xué)生的理論知識(shí)的評(píng)價(jià)從06級(jí)到08級(jí)越來(lái)越好，但是實(shí)踐能力卻越來(lái)越差。這就告訴計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)的負(fù)責(zé)人在制定教學(xué)計(jì)劃時(shí)盡可能多安排一些實(shí)踐類的課程或增加實(shí)踐課的課時(shí)。用人單位對(duì)軟件技術(shù)專業(yè)的學(xué)生的理論知識(shí)和實(shí)踐能力的評(píng)價(jià)都越來(lái)越好，這說明軟件技術(shù)專業(yè)的教學(xué)計(jì)劃制定的越來(lái)越好，可以讓計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)借鑒軟件技術(shù)專業(yè)的措施，使培養(yǎng)出的學(xué)生越來(lái)越受用人單位的歡迎。

6.3 學(xué)生維分析

學(xué)生維主要是從學(xué)生的角度來(lái)查看數(shù)據(jù)。例如，某個(gè)專業(yè)不同地區(qū)進(jìn)行比較，又或者相同地區(qū)不同性別的學(xué)生進(jìn)行比較，用人單位對(duì)什么樣的學(xué)生評(píng)價(jià)較高。學(xué)校在就業(yè)推薦時(shí)可以以此作為參考。

7 結(jié)束語(yǔ)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)作為新的數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)在金融、電信等行業(yè)的應(yīng)用都較廣泛，但在教育行業(yè)的應(yīng)用還不多。本文針對(duì)某高校就業(yè)合作單位對(duì)畢業(yè)生各方面能力的反饋數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和多維數(shù)據(jù)模型，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析，發(fā)掘了一些隱藏在其中的有用信息，為該校的中層教學(xué)管理者制定培養(yǎng)計(jì)劃提供了強(qiáng)有力的依據(jù)。

［1］賀超波，陳啟買，劉海.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與OLAP在高校教學(xué)決策中的應(yīng)用研究［J］.計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2009，26（6）：93-95.

［2］楊漢勇.基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的OLAP技術(shù)的研究［J］.硅谷，2013（19）：63，55.

［3］武彤.基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的教學(xué)質(zhì)量分析與評(píng)估系統(tǒng)［J］.計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2009，30（6）：1545-1547.

［4］何玉潔，張俊超.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與OLAP實(shí)踐教程［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2008.

［5］馬春艷，曲偉峰，化松收.基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘的智能決策支持系統(tǒng)研究［J］.無(wú)線互聯(lián)科技，2013（03）：132，154.

The Applied Research on the Analysis of DataWarehouse and OLAP in the Graduates'Employment System

ZHAN Xiao-yi

（Computer Engineering Department of Anhui Sanlian University，Hefei230601，China）

Under the teachingmanagement of the university，the paper focuses on the data related to the graduates'employment these years in our teachingmanagementsystem.This paper further discusses the construction of the datawarehouse and utilizes the analysis tool-OLAP to research the evaluation data of the graduates and the feedback that from all kinds of employmentunits.From these enormous data，we can analyze the useful information hidden behind itand on the basisof it，and we can also guide the revision the training plan of the university.

data warehouse，OLAP，employmentmanagement，teachingmanagement

TP392

A

1007-4260（2014）03-0070-04

時(shí)間：2014-9-15 16：07 網(wǎng)絡(luò)出版地址：http：//www.cnki.net/kcms/doi/10.13757/j.cnki.cn34-1150/n.2014.03.017.html

2014-06-13

安徽省教育廳青年基金項(xiàng)目（2012SQR112）資助。

占小憶，女，安徽懷寧人，碩士，安徽三聯(lián)學(xué)院計(jì)算機(jī)工程學(xué)院講師，研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘。