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文档简介

基于数据仓库与数据挖掘的图书借阅管理数据研究的任务书任务书一、项目背景随着数字化时代的到来，人们越来越依赖数字化图书馆进行资料检索。然而，图书借阅管理系统在处理借阅情况和管理图书时面临着诸多问题，如借阅时间超期、图书盗窃、丢失等等。为解决这些问题，我们计划基于数据仓库和数据挖掘技术进行图书借阅管理数据的研究，以提高图书借阅的管理效率。二、研究目标本项目通过图书借阅管理系统中每本书籍的借阅记录以及读者的借阅历史等数据信息，运用数据仓库和数据挖掘技术对借阅行为进行分析，做出数据模型，预测借阅行为，发现潜在问题，并提出针对性的解决方案，以达到以下目标：1.提高图书借阅管理的效率。2.发现借阅行为规律，预测借阅趋势。3.优化图书采购计划、降低库存压力。4.提高借阅率，使图书馆资源得到更充分的利用。三、研究内容1.构建数据仓库，收集图书借阅管理系统中相关数据，包括图书信息、读者信息、借阅记录、图书采购记录等。2.进行数据清洗、预处理，处理缺失值、异常值，进行特征选择，构建数据模型。3.运用数据挖掘技术分析用户借阅行为，给出借阅趋势预测，并发现借阅行为中不正常的地方，如借阅时间过长、盗窃等。4.根据分析结果提出相应的解决方案，包括优化采购计划、加强安全管理等，并在实际运用中不断完善。四、研究方法和步骤1.数据仓库构建（1）数据收集：梳理与图书借阅管理相关的数据信息，收集图书信息、读者信息、借阅记录、图书采购记录等数据，建立数据收集系统。（2）数据清洗与预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，去噪、填补缺失值、处理异常值等，得到符合建模和分析要求的数据集。（3）数据挖掘建模：对处理后的数据进行特征选择，采用分类、聚类等方法建立数据模型。2.数据挖掘与分析（1）数据挖掘分析：采用聚类、分类等数据挖掘算法对借阅数据进行分析，发现借阅趋势和异常借阅行为，提供数据支持。（2）解决方案提出：分析结果基础上，针对问题提出相应的问题解决方案，如优化采购计划、加强安全管理等。3.系统完善（1）优化改进：优化系统算法、数据和模型，完善系统功能。（2）实际应用：将系统应用于图书借阅管理实践中，收集反馈信息，完善系统。五、预期成果1.数据仓库和数据模型建立。2.借阅行为分析与异常检测结果。3.针对借阅管理的问题所提出的解决方案。4.基于数据挖掘的图书借阅管理系统。六、研究意义本项目的实施能够为图书借阅管理系统提供数据支撑，预判借阅趋势和异常借阅行为，为图书采购提供指导。同时，本项目还能够改善

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