第二阶段：论文初稿 ：20xx年8月——10月

　　第三阶段：论文修改：20xx年11月——20xx年3月

　　第四阶段：最终定稿：20xx年4月

　　六、拟采用的研究方法、手段等及采取的措施：

　　在论文提纲阶段，本文拟采用调查统计的方法，收集目前大数据环境下数据库应用情况，着重统计各类型数据库的应用比例。同时采用文献分析和个案研究的方法研究数据仓库构建的一般过程和对应的技术细节，并提出解决方案。在论文初稿和修改阶段，本文拟通过实证研究，依据提纲阶段在文献分析中收集到的理论，基于特定的实践环境，理论结合实践，实现某一具体数据仓库的构建。最后采用定性和定量相结合的方法，详细介绍大数据环境下数据库和数据仓库的特点，其数据仓库实现的关键问题及解决方案，以及数据仓库个例实现的详细过程。

　　七、可能遇见的困难、问题及拟采取的解决办法、措施：

　　基于本文的研究内容和特点分析，本文在研究过程中最有可能遇到三个关键问题。

　　其一，非结构数据库种类繁多，每类数据库又对应有不同的数据库产品，由于当下非结构数据库没有统一标准，即便同类数据库下不同产品的操作都不尽相同，难以为所有非结构数据库提出解决方案。针对此问题，本文拟紧贴大数据这一背景，选择当下大数据环境中应用最多的几类数据库的代表性产品进行实现。

　　其二，虽然经过二十年的发展，数据仓库的理论已日趋完善，但大数据是近几年才发展起来的技术热点，大树据环境下的数据仓库建设理论文献很少。针对此问题，本文拟参考现有的成熟的关系数据库环境下数据仓库构建方案和非结构化数据仓库理论，研究适合非结构数据库的数据仓库构建方案，请导师就方案进行指导，然后再研究具体技术细节实现方案。

　　其三，基于大数据环境的数据仓库实现是本文重要的组成部分，要完成此部分的工作需要企业提供数据支持，但现在数据在企业当中的保密级别都很高，一般企业都不会将自己的业务数据外传。针对此问题，本文拟采用企业非核心业务数据进行数据仓库实现。

　　八、大纲

　　本文的基本构想和思路，文章拟分为导论、大数据环境下的数据库介绍、大数据下数据仓库关键问题研究、基于电子商务的大数据下数据仓库实现、结论五部分。

　　导论

　　一、研究背景

　　二、国内外研究现状述评

　　三、本文的主要内容与研究思路

　　第一章 大数据环境下的数据库介绍

　　第一节 大数据对数据库的要求

　　第二节 关系数据库和非结构数据库比较

　　第三节 大数据下常用非结构数据库介绍

　　小结

　　第二章 大数据下数据仓库关键问题研究

　　第一节 非结构数据模型和关系数据模型的转换

　　第二节 基于多源非结构数据库的数据抽取

　　第三节 数据类型转换

　　第四节 数据仓库前端展示

　　第三章 大数据下数据仓库实现方案

　　第一节 大数据环境介绍

　　第二节 实现方案

　　第二节 Hive介绍

　　第三节 Pentaho介绍

　　第四章 基于电子商务的大数据下数据仓库实现

　　第一节 需求分析

　　第二节 模型设计

　　第三节 概要设计

　　第四节 基于Hive的数据入库操作实现

　　第五节 基于Pentaho的数据仓库前端展示实现

　　结论

研究生开题报告 篇19

　　一、开题报告的目的

　　开题报告是研究生毕业论文工作的重要环节，是为阐述、审核、确定研究生毕业论文选题及内容而举行的报告会，旨在监督和保证研究生毕业论文的质量。

　　二、开题报告的内容

　　研究生毕业论文开题报告(1)的内容包括审核和确定论文选题依据和研究方案。选题依据包括：选题的学科性质、理论意义及实践意义;国内研究现状的分析。研究方案包括：研究内容、研究中所要突破的难题、拟采取的研究方法，有何特色与创新之处以及与选题有关的参考文献等内容。

　　三、开题报告的时间和步骤

　　脱产研究生在第2学期末，在职研究生在第3学期末进入毕业论文开题报告阶段。可先由教研部提供选题指南，在研究生提交选题意向后，由教研部批准。为确保研究生毕业论文的写作时间，开题报告会应在脱产研究生的第2学期结束前、在职研究生的第3学期结束前举行。