基于数据仓库的可视化数据挖掘系统的设计与实现的开题报告_第1页
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文档简介

基于数据仓库的可视化数据挖掘系统的设计与实现的开题报告一、选题背景及研究意义：随着大数据时代的到来，数据已经成为企业决策的基础之一。但是，数据分散、数据质量、数据不一致及数据的不稳定等问题，给企业的决策带来了很大的影响。数据仓库作为一种解决这些问题的方案，被广泛应用于企业信息化建设中。数据仓库的建立不仅解决了数据的分散问题，还能够通过数据的整合，提高数据的质量，使得数据得到了更好的应用价值。同时，通过数据仓库中的数据挖掘和分析工具，可以为企业提供更多决策支持，预测市场动态，提高企业运营效率。然而，目前企业在进行数据挖掘时，依然存在一些问题，比如操作复杂、数据分析耗时等。因此，基于数据仓库的可视化数据挖掘系统的研究和实现，对于解决企业在数据挖掘过程中遇到的问题具有重要意义。二、研究内容及预期目标：本研究拟以数据仓库为基础，实现一个可视化数据挖掘系统，包括数据仓库建立、数据预处理、数据挖掘算法设定、数据可视化展示等功能模块。主要研究内容如下：1.数据仓库建立。研究数据仓库的建立方法，包括数据清洗、数据集成、数据转换等过程。在数据仓库建立的过程中，采用ETL工具，实现数据的从多种数据源到数据仓库的数据导入。2.数据预处理。研究并实现数据预处理功能，将原始数据进行格式转换、数据清洗、数据筛选、数据变换等预处理工作，保证最终挖掘得到的数据质量及准确性。3.数据挖掘算法设定。研究数据挖掘中的常用算法，包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法等，选择最优算法，并在系统中实现。4.数据可视化展示。研究数据的可视化展示方式，包括图表展示、多维数据可视化等。实现一系列数据展示组件，对数据挖掘结果进行可视化展示，并支持用户自定义展示方式及数据过滤等功能。预期目标是实现一个基于数据仓库的可视化数据挖掘系统，通过可视化的数据分析展示，方便用户更加深入的挖掘数据，辅助企业决策。三、研究方法：1.文献综述。系统阅读相关领域的文献资料，对数据仓库、数据挖掘算法、数据可视化展示等方面进行综合分析，并掌握相关研究领域的最新进展和应用现状。2.手工制作数据仓库和数据挖掘算法。选取一组相关数据，通过手工制作数据仓库，再通过数据挖掘算法进行数据分析和挖掘，检验算法和数据仓库设计的正确性，为实现系统奠定基础。3.借助开发工具。采用Java或Python开发工具，使用SpringMVC、JPA、Hibernate等框架，具体实现数据仓库的建立、数据清洗和预处理、数据挖掘算法实现、数据可视化展示等功能。四、论文结构：本文主要结构分为以下几个部分：1.绪论。介绍研究背景、目的和意义，以及系统的设计与实现的意义。2.数据仓库与数据挖掘算法。介绍数据仓库的基本概念、原理以及数据挖掘算法的分类和应用。3.基于数据仓库的可视化数据挖掘系统的设计。介绍系统的设计过程，包括系统功能结构、系统模块的设计、系统数据流程设计等。4.系统实现。具体说明实现

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