给大家分享5篇关于数据ETL的计算机专业论文

今天分享的是关于数据ETL的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到数据ETL等主题,本文能够帮助到你

某研究所财务分析系统的设计与实现

这是一篇关于数据管理,数据集中,财务分析,数据ETL的论文, 主要内容为近年来,随着信息技术的飞速发展,企业的信息化管理越来越受到重视。很多行业的大型公司利用生产经营过程中产生的大量财务数据,通过对数据进行整合分析,了解企业财务的总体状况和存在的问题,发现其中隐含的信息、规则等。这样的数据管理能够辅助决策,改变以往企业决策者全凭个人能力和个人经验进行财务决策且无法进行预判决策效果的现状。某研究所已有多种财务数据相关的信息系统,这些系统都是在不同时期结合具体的管理需要建设的相对独立的数据系统,这些系统虽为单位数据的管理提供了有力支撑,但各系统建设分散、版本不一,导致系统间缺乏有效集成,无法实现数据集中和决策分析,阻碍了单位整体的信息流转和有效的数据利用,从而增加了管理成本,降低了管理效率和水平。针对上述问题,本论文设计和实现了研究所财务分析系统及相关应用。论文通过构建以研究所实际生产经营数据为基础的财务分析系统,实现企业财务数据的有效管理和财务分析功能。首先,论文介绍了论文的课题来源、选题背景及意义,然后分析了国内外研究现状,最后明确了论文主要研究内容和组织结构。然后,论文介绍了项目实施中涉及的关键技术,包括数据挖掘技术、财务分析系统,数据ETL设计以及Web前端开发。接着,论文给出了系统业务需求和功能需求,明确了系统主要的功能需求和功能模块分解,在此基础上,完成了系统的功能需求建模,说明了系统的非功能性要求。再者,论文明确系统架构设计目标,完成了系统的应用架构设计、功能模块设计、数据结构、数据分析设计及数据库设计;设计并实现了系统数据的ETL过程和系统功能;最后介绍了系统环境与集成要求。最后,在明确系统测试指标的前提下,进行系统功能和性能测试,最后分析测试结果,完善系统设计。总结论文工作,指出论文中突出及不足的方面,展望论文相关方向的发展前景。本系统是为了解决研究所财务管理过程中存在的一些问题,在掌握财务分析系统建设原理的基础上,结合研究所的实际情况做了较详细的需求分析,了解系统业务流程,使财务管理业务更明晰。通过系统运行,对历史积累数据的测试与分析的结果表明,研究所财务分析系统能够有效支持企业业务流程中大部分财务数据信息需要,具有数据信息高效管理和财务分析的能力。研究所财务分析系统的设计与实现目前仍处于初级阶段,未来会向数据多层次、大规模及数据结构更加丰富等方向发展,这对系统的可扩展性和数据处理方法提出了更高的要求,需要我们不断探索创新。

基于Quartz的分布式数据交换平台关键技术的研究与系统开发

这是一篇关于数据ETL,分布式任务调度,Kettle,数据交换平台,Quartz的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,各行各业都在积极推行信息化建设,企业为了满足持续扩大的业务需求,不断开发各种信息化系统。但由于各个信息化系统多是独立开发与实施的,导致各系统内部数据结构、存储方式各不相同,信息很难互通共享,因此建立统一各个业务系统的数据交换平台是传统制造型企业在数字化转型过程中的首要问题。ETL(Extract-Transform-Load)技术,即数据的抽取、转换、加载,是实现数据交换的关键技术。然而,目前基于ETL技术建立数据交换平台仍存在许多挑战,比如,如何实现数据高效、稳定的交换;在大量ETL任务并发下如何高效地完成任务调度等。本文以某制造型企业的数据集成及分析平台项目为背景,开展对制造型企业分布式数据交换平台的关键技术研究,主要包括对数据ETL架构与策略的研究和对分布式ETL任务调度框架的设计与调度算法的研究,在这些研究的基础上,完成了分布式数据交换平台系统架构设计与系统开发。本文主要贡献如下:(1)基于改进后的Kettle架构,设计了两种数据增量同步策略,并实现基于模板的ETL任务自动生成技术。本文针对某制造型企业各系统间数据同步需求,对传统Kettle架构进行改进,为用户提供基于B/S架构的ETL任务全生命周期管理平台。同时,实现两种基于Kettle的数据增量同步策略:基于时间戳的数据增量同步策略和基于全量比对的数据增量同步策略,并实现基于模板的ETL任务自动生成技术,大大提高了ETL任务的开发效率。(2)提出了基于Quartz的负载均衡的分布式ETL任务调度算法。本文使用基于Kettle执行器集群和Quartz任务调度框架的分布式系统架构,并且针对传统Quartz任务调度框架的任务调度方式,对Quartz进行二次改造,以满足分布式系统架构和ETL任务的需求。同时,本文提出一种负载均衡的分布式任务调度算法,根据ETL任务数据量以及服务器各节点负载情况,通过贪心算法将任务分配给各个执行器节点,以解决任务调度集群负载均衡问题。(3)在以上关键技术研究的基础上,设计实现了适用于某制造型企业的分布式数据交换平台(Distributed Data Exchange Platform,DDEP),系统功能包括用户管理、服务器节点管理、任务调度管理、任务调度日志管理、商务智能分析平台等。本系统可以为制造型企业提供数据服务,并在此基础上从采购、物流、成本控制等业务领域为其提供决策支持。

济南水质检测数据可视化分析系统的设计与实现

这是一篇关于水质监测,数据ETL,统计分析,评估模型,在线分析的论文, 主要内容为随着物联网行业的爆发式发展,计算机技术已经在水务各个行业得到普遍的应用,目前已收集存储了大量的历史数据。然而,如何利用这些沉睡已久的数据进行有效的分析,以此为水务行业决策者在作出决策时提供参考依据,也为用户了解水质情况、参与监督工作提供平台等,这些问题成为目前智慧水务迈入大数据时代的重点。基于智慧水务的相关需求,济南市水质检测中心已着重推进济南水质检测数据分析等相关工作,二十多年来已经收集了海量的水质检测历史数据及单指标实时检测数据,将这些数据及时的存储、进行合理的数据ETL与有效的挖掘分析,以更加精细和动态的方式管理水务,为供水部门及水质监测中心提供及时有效的辅助决策建议,是本系统的工作重点。本文描述的系统是基于实际需求建立的一个集水质数据采集、数据ETL、多维检索、多维统计分析、水质评估、在线分析于一体的水质综合分析评估系统。对于水质检测的历年月报数据以及单指标在线实时检测数据进行梳理,划分出多个样品类别,并按照不同检测性质,对水质数据进行多方面的处理、查询与分析。在数据收集模块,一方面将关系型数据库中的数据传输到Hadoop集群的Hive仓库中,实现了用户指定关系型数据库手动采集和系统设定MySQL数据库定时传输两种功能;另一方面,将所有历史数据以及企业实时数据库中的数据实时地传送到分布式搜索引擎ElasticSearch(ES)中,为数据抽取提供统一且高效的接口。在数据处理方面,原始数据由于大部分是由人工记录,其中存在大量无效的、不规范的以及描述性的数据,通过正则表达式等手段使数据规范;在数据检索方面,提供了多指标任意组合检索、模糊查询、按指定属性排序、全文分页等多种检索条件;在统计分析方面,提供了按样品类别或检测性质在某一检测时间段上的最大最小值、均值、众数、检出率、合格率、检测次数、超标倍数等一系列统计值,为用户提供更直观的数据把控;在水质评估方面,配置了管网水化学稳定性判定指数模型、地表水单指标等级分析模型、健康风险综合指数、N1指数、口感指数、污水可生化性等分析模型,以及通过单因子评价模型、主成分分析模型和BP神经网络模型对济南水质检测数据进行综合评价,量化各分数以得到评价结果;在实时数据分析方面,根据Nl指数、口感指数、健康风险综合指数和水质综合评价等模型,针对数据中地点信息,实时展示水质指标的变化趋势及水质信息,并可根据需求查询特定地点的水质情况。本系统是采用SpringBoot技术建立的服务器端框架,基于vue-cli搭建的前端框架,前后端完全分离,使得各部分逻辑更加清晰及协同工作更方便。系统所有功能基于B/S模式,部分算法由Java调用R语言实现,依靠开源的成熟的可视化库Echart.js和R语言分析挖掘图形库实现多样可视化。本文实现的系统为济南水质检测中心提供了界面友好的、操作简洁的水质检测数据分析系统。该系统中使用的模型是世界相关行业人员经过大量研究分析后得出的评价模型,在水质综合评价中,对于模型参数的训练也严格要求验证集准确率达到小数点后三位。该系统为用户提供在线的水质评价,实时了解饮水水质情况;也为水务部门提供性能良好的评价平台,辅助其更好的做出决策,解决了水质监测中心对于水质检测数据分析的迫切需求。