Построение хранилища данных для последующего интеллектуального анализа данных

Автор: Чухаев Константин Александрович

Журнал: Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление @vestnik-rosnou-complex-systems-models-analysis-management

Рубрика: Информатика и вычислительная техника

Статья в выпуске: 3, 2016 года.

Бесплатный доступ

В статье рассмотрены перечень данных, пригодных для анализа успеваемости студентов, а также выбранные таблицы на примере внутренней базы данных университета; выполнены построение запроса на основе выбранных таблиц, проверка полученного результата и анализ полученных результатов. Впоследствии полученные результаты будут использованы для построения хранилища данных и интеллектуального анализа.

Хранилища данных (хд), интеллектуальный анализ данных (иад), урис, балльно-рейтинговая система, универсальная рейтинговая информационная система, оценка качества образования вуза, оценка эффективности пары преподаватель - студент, экспериментальный образец универсальной информационной рейтинговой системы

Еще

Короткий адрес: https://sciup.org/148160338

IDR: 148160338

Текст научной статьи Построение хранилища данных для последующего интеллектуального анализа данных

2.	Наименование факультета
3.	Наименование группы
4.	Регион вуза
5.	ФО вуза
6.	ФИО студента
7.	Год рождения студента
8.	Пол студента
9.	Наименование дисциплины
10.	Семестр изучения дисциплины
11.	Тип аттестации по дисциплине
12.	Общее время изучения дисциплины
13.	Общее время обучения по специальности в рамках учебного плана
14.	Количество часов всего по дисциплине
15.	Оценка по дисциплине

ВЕСТНИК 2016

В качестве базы данных будет использована внутренняя база данных (далее – ВБД).

Задачи:

- поиск таблиц в ВБД, согласно перечню, перечисленному в таблице 1;
- создание запроса, формирующего необходимый перечень данных;
- проверка полученного результата.

ВБД состоит из 240 таблиц, описания струк- - tblScholasticPlan;

туры хранения и атрибутного состава не дано. - tblResult;

Было проведено исследование всех таблиц на - tblGoods;

наличие интересующих нас атрибутов. Описан- - tblExamination;

ный выше перечень данных был обнаружен в - tblCheckingType.

следующих таблицах:

- tblScholasticPlanResult; Пример взаимосвязи таблиц изображен на
- tblOrderGoodsStudent; рис. 1.
- tblStudent;

ВЕСТНИК 2016

Рис. 1. Взаимосвязи таблиц, необходимых для получения данных

TBLSCHOLASTICPLANRESULT – в данной таблице содержится информация об учебных планах. Перечень данных, необходимый для создания вышеописанного набора данных (далее – набор данных), перечислен в табл. 2.

TBLSTUDENT – содержит данные о студенте. Перечень данных, используемых в наборе данных, перечислен в таблице 3.

TBLGOODS – содержится информация об оценках. Перечень данных, используемых в наборе данных, перечислен в таблице 4.

Таблица 2

Перечень необходимых данных из таблицы tblScholasticPlanResult

№ п/п	Наименование столбца	Тип данных	Наименование
1.	Hour	INT	Общее время по учебному плану
2.	Date	DATETIME	Дата сдачи предмета
3.	Semester	INT	Семестр изучения дисциплины

Таблица 3

Перечень необходимых данных из таблицы tblStudent

№ п/п	Наименование столбца	Тип данных	Наименование
1.	First Name_RU	VAR-CHAR(50)	Имя студента
2.	Middle Name_RU	VAR-CHAR(50)	Отчество студента
3.	Last Name_RU	VAR-CHAR(50)	Фамилия студента
4.	Birthday	DATETIME	Дата рождения
5.	Sex	INT	Пол

Таблица 4

Перечень необходимых данных из таблицы tblGoods

№ п/п	Наименование столбца	Тип данных	Наименование
1.	Name_RU	VAR-CHAR(150)	Название предмета

TBLORDERGOODSSTUDENT – содержит информацию о зачисленных студентах, будет применяться в дальнейшем для сокращения объема выборки с улучшением ее качества.

TBLRESULT – словарь результатов. Перечень данных, используемых в наборе данных/за-просе, перечислен в таблице 5.

Таблица 5

Перечень необходимых данных из таблицы tblResult

№ п/п	Наименование столбца	Тип данных	Наименование
1.	Value_RU	VAR-CHAR(50)	Оценка по предмету (словарь)
2.	Sign_RU	VAR-CHAR(10)	Сокращение оценки по предмету (словарь)

TBLCHECKINGTYPE – словарь испытаний по предмету. Перечень данных, используемых в наборе данных, перечислен в таблице 6.

TBLEXAMINATION – содержит информацию об испытаниях по предмету, будет применяться в дальнейшем для сокращения объема выборки с улучшением ее качества.

Таблица 6

Перечень необходимых данных из таблицы tblCheckingType

№ п/п	Наименование столбца	Тип данных	Наименование
1.	Name_RU	VAR-CHAR(100)	Название испытания по предмету

TBLSCHOLASTICPLAN – содержит информацию об общем времени на обучение. Перечень данных, используемых в наборе данных, перечислен в таблице 7.

Таблица 7

Перечень необходимых данных из таблицы tblScholasticPla

№ п/п	Наименование столбца	Тип данных	Наименование
1.	TotalHours	INT	Количество часов всего по дисциплине, в заданном семестре
2.	ClassHours	INT	Количество аудиторных часов
3.	HomeHour	INT	Количество часов для домашнего изучения

ВЕСТНИК 2016

Итоговый набор данных, сопоставленный с найденными данными, перечислен в таблице 8.

Таблица 8

Итоговый набор данных

№ п/п	Наименование столбца	Тип хранения	Место хранения
1.	Наименование вуза	Расчетное	–
2.	Наименование факультета	Хранимое	tblOrder-GoodsStu-dent
3.	Наименование группы	Хранимое	tblOrder-GoodsStu-dent
4.	Регион вуза	Расчетное	–
5.	ФО вуза	Расчетное	–
6.	ФИО студента	Хранимое	tblStudent
7.	Год рождения студента	Хранимое	tblStudent

Пол студента	Хранимое	tblStudent
Наименование дисциплины	Хранимое	tblGoods
Семестр изучения дисциплины	Хранимое	tblScholas-ticPlanRe-sult
Тип аттестации по дисциплине	Хранимое	tblChecking Type
Общее время изучения дисциплины	Расчетное	tblScholas-ticPlan

Общее время обучения по специальности в рамках учебного плана	Расчетное	tblScholas-ticPlan
Количество часов всего по дисциплине	Расчетное	tblScholas-ticPlan
Оценка по дисциплине	Хранимое	tblResult

Визуальный результат созданного запроса изображен на рис. 2.

ВЕСТНИК 2016

	Ю_Сутдента	Фамилия	Имя	Отчество	Часы	Дата	Рейтинг	Предмет
►	21821	Волков	Антон	Игоревич	90	2005-09-15 00:00:00.000	1	Отечественнс
	23934	Бурцев	Виктор	Леонидович	90	2005-06-14 00:00:00.000	1	Менеджмент
	24033	Симонов	Виктор	Алексеевич	90	2005-06-14 00:00:00.000	1	Менеджмент
	24052	Степанько	Илья	Анатольевич	90	2005-06-14 00:00:00.000	1	Менеджмент
	24432	Аллямшина	Альфия	Хаммятовна	90	2005-01-2100:00:00.000	1	Отечественнс
	24436	Гл аду ш	Ирина	Олеговна	90	2005-01-21 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24440	Душин	Кирилл	Владимирович	90	2005-01-21 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24444	Бушуев	Данила	Юрьевич	90	2005-01-21 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24447	Голденкова	Дарья	Игоревна	90	2005-01-21 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24456	Иванова	Екатерина	Александровна	90	2005-01-21 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24459	Лида ков	Павел	Александрович	90	2005-01-21 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24461	Замуреева	Алина	Сергеевна	90	2005-01-21 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24464	Захарова	Ольга	Сергеевна	90	2005-01-2100:00:00.000	1	Отечественнс
	24467	Куликова	Ольга	Павловна	90	2005-01-21 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24471	Мещеряков	Анатолий	Викторович	90	2005-01-Л 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24473	Макунин	Александр	Николаевич	90	2005-01-Л 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24478	Нестерюк	Сергей	Валентинович	90	2005-01-Л 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24485	Намоконов	Евгений	Сергеевич	90	2005-01-Л 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24493	Ракова	Наталья	Игоревна	90	2005-01-Л 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24499	Спиридонова	Инна	Андреевна	90	2005-01-Л 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24503	Тыщенко	Алла	Николаевна	90	2005-01-Л 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24507	Ховренко	Екатерина	Андреевна	90	2005-01-Л 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24511	Хаустов	Артем	Сергеевич	90	2005-01-Л 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24515	Шкарупа	Алексей	Витальевич	90	2005-01-Л 00:00:00.000	1	Отечественнс
	24518	Щедурских	Дмитрий	Александрович	90	2005-01-Л 00:00:00.000	1	Отечественн;

Рис. 2. Результат работы запроса

Результат запроса будет использован для дальнейшего построения хранилища данных. При работе с полученными данными определено более 700 000 записей по 22 000 субъектов исследования.

Выводы

В статье предложена реализация ненормализованного хранилища данных для последующего интеллектуального анализа данных. В основу хранилища легла ВБД, содержащая порядка 700 000 записей по 22 000 субъектов. Полнота данных достаточна для дальнейшего изучения и применения методов кластеризации и классифи- кации и иных методов интеллектуального анализа данных.

Список литературы Построение хранилища данных для последующего интеллектуального анализа данных

Собетов К.О. Хранилище данных универсальной рейтинговой информационной системы//T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. -2015. -Т. 9. -№ 2. -С. 74-78.
Собетов К.О., Брюсова В.О. Анализ студенческой успеваемости на примере кафедры информационных технологий и естественно-научных дисциплин//Решение -2014: материалы Третьей Всероссийской научно-практической конференции школьников и студентов. -Пермь: Березниковский филиал Пермского национального исследовательского политехнического университета, 2014. -С. 101-103.
Широков О.Н. Актуальные направления развития научной и образовательной деятельности//сб. науч. тр. (Чебоксары, 22 апр. 2014 г.). -Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс», 2014. -295 с.
Степанов А.Г., Бабенков А.Н., Блюм В.С. и др. Информационные технологии в работе кафедры. -СПб., 2014.
Крылова А.Г. Успеваемость студентов экономических специальностей и статистическая оценка факторов, на нее влияющих//Современные научные исследования и инновации. -2012. -№ 6 . -режим доступа: http://web.snauka.ru/issues/2012/06/14688.

Статья научная