李紅剛 殷立新 劉宏偉 李紅彪

摘 要：文章在介紹了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）的概念基礎(chǔ)上，結(jié)合教學(xué)學(xué)生綜合測(cè)評(píng)系統(tǒng)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，利用決策樹分類方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的功能。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；聯(lián)機(jī)分析處理；數(shù)據(jù)挖掘

隨著中國(guó)高等教育從精英教育向大眾化教育的轉(zhuǎn)變，必將給學(xué)生的管理帶來(lái)許多問(wèn)題。學(xué)生信息龐大而復(fù)雜，學(xué)生工作管理者越來(lái)越意識(shí)到管理的復(fù)雜性，越來(lái)越難以預(yù)測(cè)學(xué)生的狀態(tài)和發(fā)展。因此，學(xué)校希望學(xué)生的海量數(shù)據(jù)不僅是簡(jiǎn)單地用在備份和查詢上，而是更迫切需要管理信息系統(tǒng)具備協(xié)助測(cè)評(píng)決策的能力。經(jīng)過(guò)大量的分析與研究，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是解決這一問(wèn)題非常有效的途徑。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教學(xué)綜合測(cè)評(píng)系統(tǒng)中的應(yīng)用正是建立在此基礎(chǔ)之上。

1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP

（1）根據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父Inmon[1]定義，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題的、集成的、不可更新的且隨時(shí)間不斷變化的數(shù)據(jù)集合，用來(lái)支持管理人員的決策。

（2）聯(lián)機(jī)分析處理（On-Line Analytical Processing，OLAP）技術(shù)是用于解決海量數(shù)據(jù)高效分析的先進(jìn)技術(shù)?？梢灾饕獞?yīng)用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，能夠用于復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，能夠提供直觀明了的查詢結(jié)果。

（3）多維綜合測(cè)評(píng)聯(lián)機(jī)分析。教學(xué)綜合測(cè)評(píng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)采用自下而上的構(gòu)建方法。系統(tǒng)使用多維數(shù)據(jù)模型，雪花模式。該模型將數(shù)據(jù)視為數(shù)據(jù)立方體模型，這是多維數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的隱喻，允許對(duì)維和事實(shí)定義的數(shù)據(jù)以多維形式進(jìn)行建模和觀察。通過(guò)維度表，我們可以在創(chuàng)建數(shù)據(jù)立方體后以各種角度輕松執(zhí)行數(shù)據(jù)切片，切塊、上卷、下鉆、鉆過(guò)、鉆透等操作。通過(guò)多維數(shù)據(jù)分析，可以隨時(shí)查看任何學(xué)生或年級(jí)的任何一項(xiàng)或綜合測(cè)評(píng)的結(jié)果。這有利于學(xué)校大學(xué)生管理者通過(guò)多維數(shù)據(jù)立方體的展示來(lái)了解每個(gè)學(xué)期和每個(gè)學(xué)生或班級(jí)的各個(gè)方面的發(fā)展，開展有針對(duì)性的教育工作，可以宏觀地掌握學(xué)生的發(fā)展，也為支持學(xué)生的管理和教育發(fā)揮了有效的決策作用[2]。

2 研究的內(nèi)容

利用學(xué)校多年來(lái)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在建立相對(duì)完整的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上，創(chuàng)建系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，然后進(jìn)行各種OLAP分析。以各測(cè)評(píng)項(xiàng)目為目標(biāo)，作為測(cè)評(píng)分析的主題。例如，綜合系統(tǒng)可以基于學(xué)生編號(hào)、學(xué)期、學(xué)年、學(xué)術(shù)水平等方面多維度查詢。評(píng)估結(jié)果可以使用數(shù)據(jù)挖掘—在線分析挖掘（On-line Analytical Mining，OLAM）的多維數(shù)據(jù)挖掘方法來(lái)生成全面評(píng)估多維立方體的視覺(jué)嘗試，每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)和其他方面都可以在立方體中表達(dá)，可以一目了然地看到學(xué)生各方面的情況。教學(xué)綜合測(cè)評(píng)旨在確定學(xué)生入學(xué)與學(xué)生就業(yè)之間的關(guān)系，以確定課程設(shè)置，并找出學(xué)生來(lái)源與學(xué)生成績(jī)和就業(yè)之間的關(guān)系；用人單位選拔優(yōu)秀人才；它可以在畢業(yè)資格審核，學(xué)位授予，重修、輔修、評(píng)定“三好學(xué)生”和獎(jiǎng)學(xué)金中發(fā)揮輔助決策作用[3]。

3 解決方案

Microsoft在SQL Server上提供Analysis Services，這是一種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案，也是Microsoft決策支持服務(wù)的關(guān)鍵組件。為了使教學(xué)綜合測(cè)評(píng)更加直觀和高效，學(xué)校管理者利用數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)—DBMiner軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)立方體的可視化[4-5]。

（1）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)是一個(gè)包含4個(gè)層次的體系結(jié)構(gòu)，具體如圖1所示。

（2）OLAP。使用微軟公司SQLServer上的Analysis Manager來(lái)創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集，設(shè)計(jì)學(xué)生綜合測(cè)評(píng)事實(shí)表與學(xué)生、教師、考試、設(shè)置、成績(jī)、測(cè)評(píng)內(nèi)容、德育等維度表。

（3）將決策樹分類方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘。決策樹提供了一種在什么條件下顯示值得遵守規(guī)則的方法。在沿著決策樹從上到下遍歷的過(guò)程中，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)都會(huì)遇到一個(gè)問(wèn)題，對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)上問(wèn)題的不同回答導(dǎo)致不同的分支，最后會(huì)到達(dá)一個(gè)葉子結(jié)尾。這個(gè)過(guò)程就是利用決策樹進(jìn)行分類的過(guò)程[6]。

教學(xué)綜合測(cè)評(píng)方面定性指標(biāo)包括德育水平、學(xué)業(yè)水平、課外實(shí)踐能力等。

①根據(jù)相應(yīng)的規(guī)則對(duì)每個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分類。綜合素質(zhì)：按優(yōu)、良、中、差分為1、2、3、4四個(gè)等級(jí)；德育水平：按好、一般、差分為1、2、3級(jí)；學(xué)業(yè)水平：按優(yōu)秀、良好、一般、較差、差分為1、2、3、4、5級(jí)；課外實(shí)踐能力：按合格、不合格分為1、2級(jí)；

②建立決策樹分類規(guī)則如圖2所示。

根據(jù)先前建立的決策樹分類規(guī)則，建立數(shù)據(jù)訓(xùn)練集，并且在由分類規(guī)則和訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成的決策樹算法之后，自動(dòng)生成用于預(yù)測(cè)學(xué)術(shù)水平的決策樹。決策樹葉子顏色的深淺直觀表示了事件發(fā)生的概率大小[7-8]。例如，我們可以看到整體質(zhì)量為優(yōu)秀的群體中，學(xué)業(yè)水平為優(yōu)秀的所占比例和良好的所占比例，根據(jù)兩者合計(jì)占有比例，可以觀察是否占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。因此，我們可以分析和預(yù)測(cè)具有良好綜合素質(zhì)的學(xué)生，學(xué)術(shù)水平也是優(yōu)秀的。

4 結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)實(shí)現(xiàn)這些功能所面臨的主要技術(shù)問(wèn)題進(jìn)行了較深入的研究，基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)建模技術(shù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)裝載和控制機(jī)制分析數(shù)據(jù)挖掘算法等，通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)并利用OLAP和決策樹分類的強(qiáng)大功能，可以實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的基于Web的數(shù)據(jù)分析。用戶可以在Web瀏覽器中對(duì)數(shù)據(jù)執(zhí)行統(tǒng)計(jì)和分析，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘?；跀?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的教學(xué)綜合測(cè)評(píng)系統(tǒng)軟件，在學(xué)校實(shí)際應(yīng)用中取得了良好的效果，大大減輕了教學(xué)、學(xué)工、督導(dǎo)等相關(guān)工作人員的工作量，擴(kuò)大了數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的覆蓋面，提升了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的效率和測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度，為學(xué)校教學(xué)工作起到輔助決策的作用。

[參考文獻(xiàn)]

[1]INMON W H.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)[M].王志海，譯.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2000.

[2]TONY B.SQLServer2000數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與Analysis Services[M].邵勇，譯.北京：中國(guó)電力出版社，2002.

[3]沈兆陽(yáng).SQLServer2000 OLAP解決方案—數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與Analysis Services[M].北京：清華大學(xué)出版社，2001.

[4]孫榮明.數(shù)據(jù)挖掘?qū)虒W(xué)管理的優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2016（24）：3-5.

[5]翟繼友. 基于決策樹的教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)分析[J].教育評(píng)論，2015（9）：65-67.

[6]任鎖平. 基于數(shù)據(jù)挖掘的高職教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用[J].電子設(shè)計(jì)工程，2015（16）：25-27.

[7]楊國(guó)靜.基于數(shù)據(jù)挖掘的高校教學(xué)數(shù)據(jù)分析研究[D].石家莊：河北師范大學(xué)，2015.

[8]彭麗娟.基于數(shù)據(jù)挖掘的高職院校教學(xué)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].成都：電子科技大學(xué)，2014.

Abstract：Based on the concept of data warehouse and online analytical processing（OLAP）， a data warehouse is constructed by combining the comprehensive assessment system of teaching students， and the function of data analysis is realized by using the decision tree classification method.

Key words：data warehouse； OLAP； data mining