數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在勞動(dòng)力資源管理中的應(yīng)用.pdf

1、隨著電子商務(wù)和電子政務(wù)應(yīng)用的日益興起，大量的商業(yè)應(yīng)用和管理數(shù)據(jù)被產(chǎn)生、處理，并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫（DW）中。如何更好地發(fā)揮這些數(shù)據(jù)的作用，更好地為商業(yè)和政務(wù)管理服務(wù)是數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個(gè)重要方向。數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）和數(shù)據(jù)挖掘（DM）技術(shù)正是在此類應(yīng)用的推動(dòng)下得到迅猛發(fā)展的。數(shù)據(jù)倉庫通過抽取操作數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，并經(jīng)過數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等操作，將海量的數(shù)據(jù)有效地管理起來。OLAP技術(shù)則可以在數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上建立多維

2、數(shù)據(jù)集，通過旋轉(zhuǎn)、切片、切塊和鉆取等技術(shù)從不同的角度進(jìn)行提取和分析，從而為數(shù)據(jù)的使用者提供更具有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則通過聚類、決策樹和關(guān)聯(lián)規(guī)則等挖掘算法從數(shù)據(jù)的海洋中探索和發(fā)現(xiàn)有用的信息和知識(shí)。 本文以廣東省勞動(dòng)力市場(chǎng)管理服務(wù)信息系統(tǒng)為應(yīng)用背景，Microsoft SQL Server2000為開發(fā)平臺(tái)，通過運(yùn)用這些新的技術(shù)，解決了新會(huì)區(qū)勞動(dòng)力市場(chǎng)數(shù)據(jù)利用中的數(shù)據(jù)分析問題，并從實(shí)例中找出有價(jià)值的勞動(dòng)力資源結(jié)構(gòu)和分布規(guī)律

3、，從而為業(yè)務(wù)部門和決策者提供更好的決策依據(jù)。論文主要完成了以下幾個(gè)方面的工作： ①對(duì)數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了討論。并具體分析比較了微軟決策樹和微軟聚集兩種數(shù)據(jù)挖掘算法。 ②運(yùn)用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，建立了適合勞動(dòng)力市場(chǎng)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫和多維數(shù)據(jù)集。通過對(duì)照實(shí)驗(yàn)，比較了典型數(shù)據(jù)挖掘算法在該數(shù)據(jù)源上的有效性和性能特點(diǎn)。 ③設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套勞動(dòng)保障信息決策支持系統(tǒng)。該系統(tǒng)運(yùn)用數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘技