专业结构维度分析

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专业结构维度分析范文第1篇

关键词：数据挖掘； 延期毕业

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1006-3315（2012）04-135-001

一、数据挖掘技术

数据挖掘就是从海量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐藏在其中人们事先不知道的但又有潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘技术要完成不仅是面向一般数据库的简单查询工作，而且要对这些数据进行统计、分析、综合和推理，得到有用的信息，以指导实际问题的求解．发现事件间的相互关联。甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖掘是一门交叉学科，涉及数据库、数理统计、人工智能、可视化、并行计算等方面的技术。数据挖掘技术从产生以来，已经被应用于多种领域，并得到了充分的验证，显示了其重要的经济价值，同时在应用过程中得到不断的完善和进步。

二、数据挖掘在电大学员数据中的应用

1.数据仓库的建立

1.1数据仓库主题的分析。建立数据仓库和进行数据预处理是进行数据挖掘的数据准备．它的任务是为数据挖掘提供合适的数据。经过分析，我们可以发现要学员延期毕业有以下几个方面原因：专业的因素；课程的因素；考试的因素。数据仓库所要实现的系统功能包括：数据仓库可以帮助制定招生策略：还可以对学员平时的学习提供一些有效的建议，提高毕业率。

1.2数据仓库模型设计。对“学员延期毕业”主题进行模式划分。采用星型架构设计出下面的事实表和各维表：

1.2.1事实表设计：事实表名称、学员成绩事实表

索引字段：学号、课程代码、班代码、专业代码、学年学期号

度量值：成绩、学分

1.2.2维度表设计：

1.2.2.1学员维度表名称：学员信息

学员维度表结构：学号、姓名、班代码、单位代码、性别、年级、身份证号、籍贯、学籍状态、专业代码、职业

1.2.2.2班级维度表名称：班级信息

班级维度表结构：班代码、班级名称、专业代码、毕业学分、补专学分、年限、必修学分、限选学分、选修学分

1.2.2.3专业维度表名称：专业信息

专业维度表结构：专业代码、专业名称、本专科

1.2.2.4课程维度表名称：课程信息

课程维度表结构：课程代码、课程名称、学分、学时、开设学期、性质

1.2.2.5时间维度设计：时问维度表名称、学年学期时间维度表结构：学年学期号、学年、学期

1.2.2.6考试考勤维度设计：考试考勤维度表名称、考勤信息

考勤维度表结构：学号、课程代码、考勤时间、考勤结果

2.系统的实现

首先，将源数据(学员、班级、专业、课程等相关数据)经过抽取、转换、加载存储到SQL Server数据库中，SQL Server的DTS工具可以完成大部分数据的转换和清理工作，这样不同源数据就可以统一有序地存储在服务器端的SQL Server数据库中，为数据挖掘做好数据准备。其次，利用某种高级语言实现数据挖掘算法，编制相应的外挂数据挖掘模块。最后与服务器上的数据库进行数据交互。在这种利用外挂模块实现数据挖掘的方案中，不同的数据库的访问技术有所不同，微软公司主要的数据访问方法是ADO，它是一个简单的对象模型，在应用程序中使用该模型可以方便地与SQL Server数据库进行数据交互。

3.数据挖掘试验结果分析

本文随机选取了20名学员的数据作为样本数据，对数据进行离散化等一系列处理以后得到最终决策树。

从决策树中，可以方便地得出以下规则以供决策参考：

3.1若课程不及格比例

3.2若考勤为差则会延期毕业；

3.3若课程不及格比例>50％且考勤为一般且年龄在20～30的公司职员则不会延期毕业。

3.4若课程不及格比例≥50％且考勤为一般且年龄在30～40的干部，则会延期。

从上述规则中，可以很直接地看到在延期毕业这个问题上考试考勤是一个非常值得关注的原因，一般考试不能正常来的学员都会延期毕业；平时考勤好且课程不及格比例小于50％的，一般都会如期毕业；而课程不及格超过50％的学员，虽然考勤为良，但是由于年龄和工作的关系，也会延期。

三、结束语

把数据仓库和数据挖掘技术应用于电大开放教育，通过需求分析确立主题，利用电大开放教育数据库中已有的数据进行整合建立电大开放教育数据仓库，并利用粗糙集挖掘出一定的规则，生成对开放教育有效的决策规则，并对规则进行分析，最后利用一组随机数据验证了决策规则的有效性。

参考文献：

专业结构维度分析范文第2篇

目前大部分现代企业拥有丰富的产品线，各类产品的经济效益是经营管理者眼光的聚焦点。产品维度分析重点在于盈利水平计算和盈利潜力预测。

1.细分公司产品。产品可分为大产品概念和小产品概念，大产品是对企业现有产品进行大分类，小产品是在大分类基础上进行两次细分，小产品可继续划分各类细分产品。以电信公司为例，目前大产品概念分为宽带、移动、固话三类。每类大产品下面均可划分成诸多小产品，如宽带产品往下可分为光纤宽带、ADSL等，小产品ADSL往下可继续分为2M、4M、8M、20M等细分产品。

2.产品效益分析。针对细分的大产品、小产品甚至小小产品，做出各级产品效益分析。产品维度分析难点在于成本如何精确核算至产品，重点是盈利水平和盈利潜力的测算。通过对电信三类主流产品的财务数据分析，固话属于衰退产品，已无法为企业带来利润，收入将继续下降；宽带是成熟产品，目前是电信利润主要来源，盈利潜力较有限。移动是成长产品，目前利润不高，未来盈利潜力大。

3.调整资源投放。根据测算的各类产品盈利情况，调整资源投放策略。衰退产品严控资源投放，包括人力资源投放、成本资源投放和投资资源投放。成熟产品结构性调整资源投放，根据经营策略加大或缩小某类资源投放。成长产品加大资源投放力度，特别是投资资源投放，为企业长期可持续发展做好铺垫。

二、客户维度

市场经济中客户就是上帝，如何为上帝服务是现代企业绞尽脑汁所思考的问题。庞大的客户群不加以细分管理，企业将错失盈利机会，同时浪费大量成本资源。1.实现客户分群。客户分群的方式非常多，如以年龄划分、行业划分、消费额划分、性别划分等等，每个企业可结合自身特点对客户进行个性化细分。比如，电信公司将客户划分为政企客户和公众客户，政企客户下分为金融行业、制造行业、房地产业等，公众客户下分个人客户、家庭客户等。

2.投入产出分析。精确核算各类客户群的收入、成本、业务量等数据，并分别进行投入产出分析。确定不同客户群的盈利水平，客户维度分析二八效应明显，带来80%利润产出的客户往往仅占用20%成本资源，带20%利润产出的客户却占用80%成本资源。

3.提高成本效率。根据不同客户群特点，调整营销策略和成本资源投放方式，将企业有限的成本资源最大化利用，为企业创造更高价值。

三、专业维度

专业维度分析是最传统的企业财务分析模型，基于各专业成本模块进行解析。企业存在不同专业线条，如市场专业、人力专业、技术专业、行政专业等。每个专业线条均存在专业成本类别，但收入往往较难核算到专业，所以专业维度分析很难立足于效益评估，更多是基于专业成本的分析。通过各类财务指标，分析现有专业成本结构是否合理，专业成本增长率是否符合企业发展战略等。

四、结语

专业结构维度分析范文第3篇

论文摘要：以资源观(RBV)理论模型为基础，提出组织结构与IT能力的总体相关关系、组织结构与IT能力各维度之间相关关系的假设。通过问卷调查，验证收集到的数据的信度和效度，最后采用结构方程分析法进行实证研究。分析结果表明，组织结构对IT能力有显著正相关关系；同时组织结构对TI能力的各维度也均存在正相关关系。

论文关键词：IT能力；资源观；组织结构；结构方程模型

1引言

近年来，关于信息技术和组织结构关系引起众多研究者的关注，特别是20世纪90年代互联网的出现，使得人们不断深入探讨二者之间的关系。一方面，信息技术改变了组织的信息基础和信息获取、流动方式，打破了组织内外利益平衡关系，从而引起组织结构的变化；另一方面，组织结构的变革也较大影响着信息技术的效能。

人们对信息技术和组织结构的关系大体上存在三种观点：技术决定论、组织决定论和互补论。Elise和David(1994)认为在将诸多因素单独考虑时，信息技术的变化也许是影响组织结构和组织设计最重要的因素。而组织决定论认为，组织特征影响信息技术的效能，信息技术对组织结构不会发生实质性的影响。如Dewett和Gareth(2000)认为：信息技术本身并不能决定组织结构的发展变化，它只是组织变革得以实现的一种方式。持有互补论观点的学者认为：组织结构和信息技术是相互作用、相互补充的，二者适当的融合将提高企业的业绩。

国内学者对这方面也开展了研究。如石磊(2007)从理论上对技术与组织结构关系进行了评述，认为技术与组织结构关系研究应当突出和强调行动者与技术的互动。高晶等(2007)对信息技术应用与组织结构变动的互动关系进行研究，建立了二者的互构机制，并通过案例进行了分析。任迎伟等(2007)基于国内企业，对信息技术能力与组织结构、组织效益三者之问的关系进行了实证分析，认为中国企业中组织结构有机程度与IT能力之间呈正相关关系，IT能力与组织效益也呈正相关关系，但其对组织有机性考察未见深入。

我国在20世纪后期开始着手实施信息化项目，以信息化带动工业化，取得了较快的发展。在此过程中，我们想了解IT能力与企业的组织结构存在什么样的关系?组织结构日益复杂化、扁平化是否会促进IT能力的提高?它与国外的经验是否相符?因此本文拟在借鉴国内外相关文献研究成果的基础上，从IT能力构成维度、组织结构构成维度角度人手，建立相应指标体系，通过问卷调查的方法探讨我国国内企业组织结构和IT能力存在什么样的关系，并进一步分析组织结构与IT能力的各自维度是如何作用、如何影响，从而挖掘其内部机制。

2相关理论与研究假设

2．1基于RBV的IT能力

IT能力这一概念最早由Ross，Beath和Goodhue在1996年提出，他们认为IT能力是一种能控制Irr相关成本，必要时交付系统并通过实施IT来影响经营目标的能力。IT能力主要来源于：强有竞争力的人力资源、可重复利用的技术基础、IT人员和管理者之间紧密的关系。当时，资源基础观(RBV)刚开始出现于信息系统领域。资源基础观认为企业是由一系列资源组成的集合，每一种资源都有多种不同的用途，企业的竞争优势源于企业所拥有的资源。很多学者纷纷将资源基础观引入到IT’能力的定义中，较为有普遍影响力的是Bharadwaj于2000年对IT能力的定义：IT能力是调用、部署和集成IT资源，以及实现与企业其他互补性资源相结合的组织能力。Bharadwaj采用Grant(1991)关于资源、能力的定义及分类方法，将资源归类为有形的、无形的和基于人员的资源，相应地，IT能力可分为三类：(1)IT基础设施；(2)IT无形资产；(3)IT人力资源(包括IT管理技能、技术技能)。之后不同学者基于RBV提出了IT能力的不同构成维度。

国内学者张嵩(2006)认为企业IT能力是一种调用和部署企业信息系统资源从而获取长期竞争优势的可重复行为模式。她认为IT能力分为静态能力、动态能力和创造性能力三个层次。其中IT基础设施支撑IT静态和动态能力；IT人员能力和文化能力支撑动态能力和创造性能力；IT与无形资源的互补能力主要强调IT创造能力。

本文基于资源观的角度，主要采用Bharadwaj的定义，从IT基础设施、员工拥有的IT管理技能、IT技术技能、IT无形资产四个维度来测量IT能力，其中IT无形资产是指企业在IT应用过程中由IT资源内化的知识资产、顾客导向、协同作用等。

2．2组织结构

企业组织作为技术的载体，是实现企业经营目标的必要条件。对于企业组织结构的研究，一直以来是一个热点问题，然而目前尚未对组织结构有统一的定义。人们普遍认为组织结构是组织内各构成要素所确定的关系形式，它不仅包括构成要素，还包括要素问相互联系与作用。本文在研究影响组织结构的因素时，主要根据组织学家理查德·L·达夫特(RichardL．Daft)观点，从组织结构设计的维度：结构性维度与关联性维度来考察组织结构。

结构性维度描述了一个组织内部的特征、各要素之间的差异性，它为衡量和比较组织提供了基础，主要从复杂性程度、形式化程度和集权／分权化程度三个方面加以描述。复杂性程度是指组织结构各要素之间的差异性，一般包括水平分化、垂直分化和空间分化。水平分化反映的是工作的专业化程度，如果专业化程度较高，员工可以在其职责范围内充分发挥所长。垂直化反映的是企业各层级之间的信息传达、整合、协调及绩效考核情况。健康的垂直分化有利于各阶层信息沟通、降低管理成本，提高组织运作的效率。空间化指组织在管理机构、部门等的地区分布。程度越广，表明组织的复杂度也就越高。形式化是指使用规则和标准处理方式来规范工作行为的程度。反映在企业有明确的规则、业务流程等，通过培训使得工作顺利完成。集权／分权化反映组织决策权集中的程度，是权力在结构中的分配情况。当适当下放决策权，让员工参与决策，将有利于调动员工积极性，并推动项目的实施。

关联性维度则描述的是影响和改变组织内部结构性维度的环境因素。本文力图从组织内部特征进行分析，因此将组织的结构性维度作为研究对象。为深入研究，在具体分析时，将组织结构的复杂度分为水平化、垂直化、空间化。当组织结构的结构性维度和关联性维度测度值越高时，表明组织结构设计越合理，组织系统各部分之问的相互作用与活动就越协调，组织结构运行越有效率。

2．3研究假设

从上述对IT能力和组织结构理论的分析中，可以看出二者之间关系密切。但就对国内企业具体而言，情况如何?组织结构与IT能力存在什么样关系?进一步而言，组织结构与IT能力的各维度之间存在什么样关系?因此，本文就以上问题提出如下假设：

假设H1：组织结构与lIT能力存在正相关关系

假设H2：：组织结构与I1r基础设施存在正相关关系

假设H3，：组织结构与IT人力资源(管理技能、技术技能)存在正相关关系

假设H4：组织结构与IT无形资产存在正相关关系

3实证分析

3．1研究方法及数据收集

由于IT能力及组织结构并不能直接可以观察或测量得出，而是需要通过调查量表中的多个相关问题间接来反映，因此在测量IT能力和组织结构时，本文采用问卷量表形式。在量表的设计上，借鉴了国内外学者的成果，同时为确保量表的信度和效度水平，先后对中关村科技园从事IT项目实施的顾问及企业信息中心的相关人员进行了访谈，并根据其建议进一步修正和完善了问卷，最终确定问卷情况如下：IT能力的维度——lT基础设施、人员的IT管理技能、技术技能、IT无形资产分别由6个、4个、4个、6个问题项测度；组织结构中的维度：水平化、垂直化、空间化、形式化、集权化分别由3个、4个、2个、5个、3个问题测度。每一问题都用Likert5量表来衡量，1表示完全不同意，5表示完全同意。在研究中，对于抽象的、不可直接观察测量的变量称为潜变量。在处理潜变量时，目前比较有效的分析工具就是结构方程(StructuralEquationMode1)，它是在20世纪70年代由瑞典统计学家、心里测量学家KarlgJoreskog提出的，是一种用来分析不可直接观测变量(潜变量)与可测变量之间关系以及潜变量之间关系的多重变量统计分析方法。

在调查过程中，采用非概率抽样方法进行，对参加中高级信息管理师认证培训班的两期学员进行了调查。这些学员大多来自大型国有企业，长期从事信息化管理及一线工作，具有丰富的实践经验。调查共计发放问卷150份，回收133份，经分析整理后有效问卷129份，有效问卷回收率为86％。

3．2数据分析

3．2．1量表的信度和效度分析。首先对所收集数据运用SPSS15进行分析。对问卷进行信度分析时，采用内部一致性指标Cronbach’sAlpha来检验量表的信度，结果见表1。社会科学研究中，Cronbach’sAlpha大于0．7是很可信的，O6以上比较可信。表1中除组织结构中的水平化(=0．664)、空间化(=0．632)外，其余各变量的Cronbach’sAlpha均超过0．7，表明量表具有较好的信度，结构较合理。因此，IT能力及其维度、组织结构及其维度通过信度检验，具有较好的稳定性。

然后用验证性因子分析来检验变量的效度。结果显示，IT能力、组织结构的KMO值分别为0．760、0．887，均超过0．7，且巴特立球体检验的结果在P=0．000的水平上显著。

这些数据表明量表适合进行因子分析。本文采用最大方差法对因子进行旋转，并将特征值大于1作为因子提取标准，旋转后的因子矩阵见表2、表3。Dunteman(1989)指出一般社会科学采用因子载荷值最小为0．3或0．35。常用规则是如果小于0．4，为弱相关，大于0．6则为强相关，其他为中度相关。从表2、3中可以看出，所有问题项在各自归属的因子载荷都在0．5以上，表明量表通过区分效度检验，各维度之间获得较好的区分。

3．2．2结构方程分析。经上述信度和效度检验，可以认为本次调查所收集的数据是比较可靠的，因此在此基础上，使用LISREI．8．7进行整体拟合优度分析。外源变量为组织结构，内生变量为IT能力。SEM的输出结果如下图所示：

侯杰泰等学者(2004)曾指出，对拟合指数进行评价是一个复杂的课题。一般认为，如果RMSEA在0．08以下(越小越好)，NNFI和CFI在0．9以上(越大越好)，所拟合的模型是一个“好”模型。通过表4拟合指数列表可以看出，模型拟合效果满足上述标准，拟合效果较好。从路径系数看分析可知，组织结构对IT能力的直接影响为0．53，表明组织结构对IT能力有正相关关系，这也证明了H1。

通过表5可以看出，本文研究模型标准差均较小。组织结构中的水平化、垂直化、形式化、集权化对组织结构的回归系数均为正，表明它们对组织结构有正相关关系。需一提的是本文的集权化分值与集权化程度是反方向的。空间化对组织结构的影响不显著，未通过检验。

M1表明组织结构与IT能力存在正相关关系，因此进一步考察组织结构与IT能力的各维度：IT基础设施、人员的IT管理技能、技术技能、IT无形资产之间存在什么样的关系。由于空间化对组织结构的影响不显著，因此，以下分析中去掉空间化，全模型结构方程M2结果见图2。

拟合指数分别为RMSEA=0．083，NNFI=0．94，CFI=0．95，各回归系数均通过t检验。近似误差均方根RMSEA值来看，高于人们一般认为的RMSEA在0．08以下的标准。Steiger(1990)认为RMSEA低于0．1都可以接受，因此可以认为该值通过检验。从结果可以看出，组织结构对IT基础设施、人员的IT管理技能、技术技能、IT无形资产均存在较大的正相关关系，特别是对IT基础设施和IT无形资产的影响较大。这也证实了假设H2——H4。

4结论

本文从实证角度研究了组织结构与IT能力之间的关系，以及组织结构与IT能力构成的各个维度之间的关系。我们发现：

(1)组织结构对IT能力存在显著的正相关关系，表明灵活、有效的组织将有利于企业IT能力的发挥。进一步分析表明：组织结构对IT基础设施、IT人员的管理技能、技术技能和IT无形资产均呈正相关。随着现代通信技术及互联网技术的发展，合理、富有弹性的企业组织结构必将要求先进的IT基础设施、高素质的人员等来改善决策的质量和速度，方便信息的传递和转换，提高解决问题的能力，这将最终全面推动企业IT能力的提升。

(2)在组织结构的设计中，水平分化、垂直分化的加深、形式化的进一步规范、集权的弱化和分权的加强都将有助于企业组织结构更加灵活、有效率。但空间化的扩大对企业组织结构的影响在本文中尚未得以证明。分析原因可能是由于本文在问卷设计时其信度系数未达到0．7造成的，今后可以进一步对此方面进行深入研究。

(3)企业在提高信息技术水平时，应该注重培养IT能力。在对IT基础设施投入的同时，也要注意提高员工的IT管理技能和技术技能，特别是要注重IT无形资产的培育。只有这样才能形成企业自身的特性，增加竞争对手模仿的难度，从而使企业获得持续竞争优势的潜力，最终在竞争中脱颖而出。

5贡献及进一步研究

本文的贡献在于从构成IT能力的维度、组织结构的维度出发，通过实证研究探究了组织结构与IT能力之间的关系，但在研究过程中仍存在一定的局限性，表现在：

专业结构维度分析范文第4篇

关键词 职业承诺 组织结构

中图分类号：G451 文献标识码：A

所谓“职业承诺”是指由于个人对职业的认同和情感依赖、对职业的投入和对规范的内化而导致的不愿变更职业或专业的程度。①国内外大多数学者普遍认可职业承诺的四维结构，即情感承诺、规范承诺，、代价承诺、机会承诺。

所谓组织结构就是组织为达成拟定的目标，将适当的人员安排在适当职位上并规定彼此间的关系及正式认可的架构。②Holtzhausen（2002）最早提出组织结构包含了三个构面元素，参与化、正式化与集中化。③

本研究采用自制的高校辅导员职业承诺问卷作为工具。对湖南省长沙、湘潭、邵阳、常德的十所本科院校和高职高专院校的328名辅导员进行测评。其中男152人（46.3%），女176人（53.7%）；22～25岁101人（30.8%），26～30岁174人（53.0%）；30岁以上53人（16.2%），本科学历149人（45.4%），硕士学历161人（49.1%），博士学历18人（5.5%）；重点本科院校106人（32.3%），一般本科院校111人（33.9%），高职高专51人（15.5%），其他60人（18.3%）。

1 高校辅导员职业承诺与组织结构的相关性研究

1.1 职业承诺与组织结构的相关分析

相关分析可以说明各因素之间是否存在关系，以及关系的紧密度和方向，本研究采用皮尔逊积差相关法计算组织结构各维度与职业承诺各维度的相关系数。结果如表1。

由表中可以看出，组织结构的参与化和正式化维度都与职业承诺的各个维度显著正相关，组织结构的集中化维度只于职业承诺的情感承诺维度显著负相关；而且组织结构与职业承诺也是显著相关。

1.2 职业承诺与组织结构的回归分析

通过上述的相关分析我们了解到组织结构与职业承诺之间存在紧密的相关性，但这种相关性是否属于因果关系我们还需要通过回归分析来检验。本研究采用一元线性回归的方法来确定用特定的自变量去预测另一因变量的预测力大小。

为了进一步确认组织结构与职业承诺的关系，分别以组织结构的三个不同的维度为自变量，以职业承诺的四个不同的维度为因变量，采用强行进入策略，进行一元线性回归分析。

采用回归分析的方法探讨高校辅导员队伍组织结构对职业承诺的预测性时发现：就职业承诺总体水平而言，组织结构正式化的预测力最大且达到极其显著性水平，当然组织结构参与化、 集中化的预测力也达到显著性水平。横向比较，组织结构的三因素对职业承诺中的情感承诺的预测力最显著，F值分别达到60.236，71.258，69.357。就情感承诺而言，参与化因子预测了高校辅导员职业承诺中情感承诺的 23.6%的变异量，正式化因子预测了高校辅导员职业承诺中情（下转第40页）（上接第25页）感承诺的 53.2%的变异量，集中化因子预测了高校辅导员职业承诺中情感承诺的 48.5%的变异量。其中，参与化因子的预测力最大，标准化系数为0.471，达到了极其显著性水平，第二是正式化因子，标准化系数为0.425，也达到了显著性水平；集中化因子的预测力最小。结果表明提高高校辅导员队伍的参与化和正式化，减低队伍的集中化，更能提高辅导员的职业承诺。

2 建议

2.1 加大辅导员的参与化力度，提升其社会地位

尽管教育部多次下文强调辅导员的大学教师身份，强调把辅导员工作的重要性和战略性，但是辅导员的工作始终还是没有得到充分认识和重视。④这样的大环境，严重影响辅导员取得社会的支持和学生的认同。因此，高校应该调整思路，考虑如何加大对于辅导员队伍建设的投入，提升辅导员的社会地位。在校院决策和管理过程中，加大辅导员的参与化力度，借此提升辅导员社会地位，这是一个很好的途径。

2.2 促进辅导员工作程序化，提高其情感承诺水平

辅导员工作程序化是指在调查研究的基础上，总结辅导员工作经验，依照辅导员工作的内在规律和先后次序，明确辅导员应该做什么、怎么做，逐步克服辅导员工作的盲目性和无序性。从学生入学到毕业是一个大的周期，每一个学年是一个小周期，每个周期有每个周期的重点工作内容。高校管理者可以整理出每个学期的主要任务、经常性任务等，分清主次任务，使辅导员工作按部就班、有序开展。这样，辅导员可以留出更多的时间，认真学习和研究新时期高校思想政治教育中出现的新问题，创造性地开展工作，以得到精神上的满足，提高辅导员的职业认同感。

2.3 适当给予工作自，加强辅导员的归属感

辅导员作为高校最底层工作人员，对于自己的工作基本上没有工作自，这样根本不能充分调动辅导员的工作积极性以及主观能动性。尤其在高校这种还没有完全去行政化的体制中，辅导员更多的被要求服从和忠诚，但是从事大学生的思想政治教育工作应该更多的是有创新地、与时俱进的开展。这就要求学校体制以及领导的风格更加民主，给予辅导员在实际工作中更多的自和决策权，给予辅导员更多机会、更好的氛围去开拓性地开展工作。

3 结束语

据高校辅导员职业承诺与组织结构的相关性研究我们得知，高校辅导员队伍结构是否合理与辅导员的职业承诺密切相关。因此，对高校组织而言，了解辅导员其职业所持的态度和期望，改善影响职业承诺水平的有关因素，将促进高校辅导员队伍的长效稳定发展，而且对于高校思想政治教育教学水平的提高也具有重要意义。⑤那么，对教育部门和高校管理者来说，要想提高辅导员的职业承诺，使之具有良好的工作态度和饱满的工作激情，必须从改善高校辅导员队伍的结构入手，适当提高队伍结构的参与化和正式化，降低队伍结构的集中化，给予辅导员适度的自。

注释

① 凌文辁，张治灿，方俐洛.中国职工组织承诺的结构模型研究[J].管理科学学报，2000.3（2）：76-80.

② 刘在花，卿素兰.教师职业承诺研究的新进展[J].外国教育研究，2006（12）：64-67.

③ Holtzhausen.Testing for a four-dimensional structure of occupational commitment[J].Journal of Occupational and Organizational Psychology，2003（76）：469-488.

专业结构维度分析范文第5篇

关键词:商业智能;Cognos;多维模型

中图分类号:TP302.1文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2010) 04-0000-01

Design&Implementation of Business Intelligence System Based on Cognos

Zhang Xuesong

(Dalian Branch of Agricultural Bank of China,Information Technology Management,Dalian116001,China)

Abstract:The Business Intelligence (BI)is effective means to ensure enterprise's high-efficient running,correct decision and respond fast, it is significant to improve the key competitiveness of the bank. This paper introduce commercial bank developed Business Intelligence (BI) system based on Cognos according to business demand,analyze the physics and logic framework of the system,the design and application of Cube,

provides the Business Intelligence (BI) solutions for financial

industry.

Keywords:Business Intelligence(BI);Cognos;Cube

一、引言

随着银行管理精细化程度不断提高,为了适应激烈的市场竞争环境,商业银行要充分了解自己的经营信息,对业务数据查询分析报表要求也急速膨胀,原有各种统计查询系统已逐渐难以满足实际工作需要,金融机构对商业智能技术的需求和研究变得越来越迫切。

我行针对资产业务开发应用了基于Cognos的商业智能系统,该系统具有高度的集成性、稳定性、可扩展性;系统查询统计分析操作便捷、深入应用技术含量较高,并集成了报表模块的自定制、共享成果等多种先进技术,为数据深入分析和使用提供了新的平台。

二、系统架构设计

我行开发的商业智能系统采用B/S架构,运行的网络环境是内部办公网,由数据库服务器、WEB应用服务器、报表服务器三部分组成。后台应用数据库采用了Sybase数据仓库产品SybaseIQ,前端WEB应用服务器使用IBM的WebSphere。针对用户访问量大的特点,在报表服务器和WEB服务器的设计中还采用集群技术来分担系统压力,并可根据未来发展需要进行扩充。

本商业智能平台关键部分报表服务器设计基于IBM公司的BI产品Cognos 8,该产品的操作使用Web方式,极大地降低了部署成本和管理成本。同时Cognos 8的产品中提供了丰富的业务功能。Cognos 8的主要产品模块包括:

Query Studio――自助报表生成工具;Report Studio――专有报表构筑工具

Analysis Studio――多维数据展示工具;Transformer分析――多维数据设计工具

Framework Manger――业务数据组织工具

用户可以在浏览器中通过Query Studio进行格式灵活,元素丰富的开放式报表查询,并可利用Report Studio强大的面向对象的报表制作和展示功能,结合编程语言、函数和SQL语句能够制作、展示复杂的专业自定义报表。

三、系统的技术实现

(一)多维模型基本知识

多维数据是根据业务需求中某个查询主题的分析维度和业务指标,通过多个维度分析指标,将数据库中的数据重新组织,并通过汇总计算实现的数据模型,也称为多维立方体(Cube)。Cube是一个多维数据的存储结构,提供源数据的访问、数据的快速查询,通过查询Cube,用户在多维数据中可以直接通过计算好的维度和指标进行查询和报表统计,可以直接得到各个维度层次上的汇总数据。

多维模型由维度和度量构成。维度是一个与业务相关的观察角度,是从数据仓库提取的有效信息,并在同一个前提下以层的方式构造形成。例如:时间维度可由年、季度、月构成,地区维度可由省、市、县等构成。所有的维度在一起提供了业务的多维视图。度量是收集和存储的用于评价业务状况的数值性数据,也是位于维度的交叉点上的数据。例如:账户余额、贷款总额等。

(二)多维模型设计过程

多维模型的设计过程主要有下列步骤:

设计维表(多个)和事实表(一个)表结构和抽取脚本

设计多维模型(mdl文件)

组织生成Cube(mdc文件)

数据包

流程如右图:

(三)多维数据应用

用户通过对相应的Cube执行穿透钻取(roll up和drill down)、切片(slice)和切块(dice)、以及旋转(pivot)等操作,能够从多角度对信息进行快速、交互地查询分析,有效地将相关信息关联起来,从而使用户在分析汇总数据时能够生成自己感兴趣的自定制报表。用户也可以通过Cognos将自己研究的报表共享,其他用户直接利用已有的技术成果,避免人力的浪费。

四、结束语

该系统针对商业银行业务发展需求,结合当前比较先进的数据库和商业智能技术,建立基于Cognos的商业智能体系结构,提高商业智能系统的效率性、移植性、集成性和可扩展性,有利于提高数据分析的准确性和业务分析的智能化程度,相信随着技术和业务的发展也必然会大力推动商业智能系统的设计应用,对提高我国金融业的经营管理水平有着重要的意义。

参考文献:

[1]Cognos Inc.Cognos 8管理和安全性指南.2007

[2]Cognos Inc.Query Studio专业建用户指南.2007

[3]Cognos Inc.Report Studio专业建用户指南.2007