高校数据仓库系统建设与应用

　　《高校数据仓库系统建设与应用》共分6章。第1章主要介绍数据仓库的概念、背景及大数据研究展望。第2章介绍数据仓库相关的技术原理。第3章介绍数据仓库项目需求分析的流程、方法、原则，以及数据仓库需求分析应包含的内容。第4章结合高校业务特点，根据数据仓库系统建设过程介绍各环节，主要有建设流程、系统架构、主题规划、源数据分析、数据模型设计、ETL设计、ETL开发、ETL测试、系统运行监控和报表设计开发，重点阐述每个环节采用的技术方法、实现过程及注意事项。第5章介绍数据仓库元数据管理、数据质量管理和系统运维管理，其中重点介绍数据质量监控系统的设计及实现。第6章通过剖析高校的核心管理业务、数据分析指标和分析案例，来详细说明数据仓库在高校各业务管理中的应用。

　　陈云，上海财经大学公共经济与管理学院教授、博士生导师，上海市金融信息技术研究重点实验室常务副主任。研究方向：管理信息系统、知识管理与知识工程。2000年被国家863/CIMS主题授予“先进工作者”荣誉称号；2003年被授予上海市教育系统“三八红旗手”荣誉称号；2004年获上海市育才奖；2008年获上海市“三八红旗手”荣誉称号；2009年获“申银万国奖教金优秀奖”荣誉称号。

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