时光匆匆，一年一度的高考又如期而至，为了辅助高考报名，现对2023年高考报考建立数据仓库分析决策系统，进行需求分析（建立业务需求报表，决策分析报表），根据需求分析结果进行体系结构设计（设计系统总体功能），建立概念模型（E-R图），建立逻辑模型（星型，雪花型）

好的，您的问题是关于高考报考数据仓库分析系统的需求分析和设计，对吧？

首先，需要明确系统的业务需求。据我了解，该系统需要收集高考报名的相关数据，包括考生信息、报考科目、报考学校及专业等信息，并且需要根据这些数据进行分析和决策。因此，我们可以将系统的业务需求分为以下几个方面：

1. 数据采集和存储：需要建立数据采集渠道，采集并存储考生的相关信息。

2. 数据清洗和整合：需要对采集到的数据进行清洗和整合，确保数据的准确性和完整性。

3. 数据分析和挖掘：需要对采集到的数据进行分析和挖掘，提取出有价值的信息，为后续的决策提供支持。

4. 决策分析和报表生成：需要根据数据分析的结果，生成相应的报表和分析结果，为相关决策提供参考。

基于以上业务需求，我们可以设计系统的总体功能，包括：

1. 数据采集和存储功能：负责收集和存储考生相关信息。

2. 数据清洗和整合功能：负责对采集到的数据进行清洗和整合，确保数据的准确性和完整性。

3. 数据分析和挖掘功能：负责对采集到的数据进行分析和挖掘，提取出有价值的信息。

4. 决策分析和报表生成功能：负责根据数据分析的结果，生成相应的报表和分析结果。

在进行概念模型和逻辑模型设计之前，需要先对数据进行建模。我们可以使用E-R图来表示高考报名数据的实体和关系，例如，考生、科目、学校、专业等实体，以及它们之间的关系，如考生报考科目、考生报考学校和专业等关系。

在逻辑模型的设计中，可以采用星型或雪花型模型来表示数据仓库的结构。以星型模型为例，我们可以将考生实体作为中心事实表，将科目、学校、专业等维度表与之关联。这样，我们就可以通过事实表和维度表之间的关系，对高考报名数据进行分析和决策。

以上是我对高考报名数据仓库分析系统的需求分析和设计的建议，希望能够对您有所帮助。