高校数据仓库系统建设与应用

第1章 绪论
1.1 数据仓库概念
1.2 高校数据仓库建设背景与意义
1.3 高校进入大数据时代
1.3.1 大数据概念与特征
1.3.2 大数据关键技术
1.3.3 大数据对高校的影响
1.4 高校大数据研究展望
1.4.1 高校大数据应用
1.4.2 高校大数据应用需要注意的问题
第2章 数据仓库相关技术及原理
2.1 数据仓库系统架构
2.2 数据提取、转换、加载
2.2.1 数据提取、转换、加载的定义与设计
2.2.2 数据提取、转换、加载的管理
2.3 数据仓库模型设计
2.3.1 概念模型设计
2.3.2 逻辑模型设计
2.3.3 物理模型设计
2.4 数据仓库应用技术
2.4.1 数据仓库应用系统技术架构
2.4.2 数据仓库OLAP分析技术
2.4.3 数据挖掘技术
第3章 高校数据仓库需求分析
3.1 需求分析原则
3.2 需求获取
3.3 需求分析
3.4 需求论证
第4章 高校数据仓库设计与开发
4.1 数据仓库建设
4.1.1 建设过程
4.1.2 开发流程
4.2 数据仓库架构
4.2.1 系统架构
4.2.2 数据架构
4.3 数据主题规划
4.3.1 主题划分方法
4.3.2 高校数据仓库主题
4.4 源数据分析
4.4.1 源系统分析
4.4.2 源表分析
4.4.3 源字段分析
4.5 数据模型设计
4.5.1 操作数据层建模
4.5.2 基础层建模
4.5.3 集市层建模
4.6 ETL设计、开发、测试
4.6.1 ETL架构
4.6.2 操作数据层ETL
4.6.3 基础层ETL
4.6.4 集市层ETL
4.6.5 ETL调度
4.7 数据仓库运行监控
4.8 报表设计开发
4.8.1 报表需求定义
4.8.2 报表详细设计
4.8.3 报表开发
第5章 高校数据仓库管理
5.1 元数据管理
5.1.1 元数据的概念
5.1.2 元数据管理系统
5.2 数据质量管理
5.2.1 数据质量衡量标准
5.2.2 数据质量问题产生的原因
5.2.3 数据质量监控系统
5.2.4 数据质量管理制度
5.3 数据仓库运维管理
第6章 高校数据仓库系统应用
6.1 应用概况
6.2 招生分析
6.2.1 分析内容
6.2.2 分析指标
6.2.3 分析案例
6.3 学生分析
6.3.1 分析内容
6.3.2 分析指标
6.3.3 分析案例
6.4 教学分析
6.4.1 分析内容
6.4.2 分析指标
6.4.3 分析案例
6.5 就业分析
6.5.1 分析内容
6.5.2 分析指标
6.5.3 分析案例
6.6 科研分析
6.6.1 分析内容
6.6.2 分析指标
6.6.3 分析案例
6.7 健康状况分析
6.7.1 分析内容
6.7.2 分析指标
6.7.3 分析案例
6.8 一卡通分析
6.8.1 分析内容
6.8.2 分析指标
6.8.3 分析案例
6.9 师资分析
6.9.1 分析内容
6.9.2 分析指标
6.9.3 分析案例
6.10 学科分析
6.10.1 分析内容
6.10.2 分析指标
6.10.3 分析案例
6.11 资产分析
6.11.1 分析内容
6.11.2 分析指标
6.11.3 分析案例