| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 论文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 关键技术 | 第11-21页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第11-15页 |
| 2.1.1 数据挖掘的内容 | 第11-13页 |
| 2.1.2 数据挖掘的任务 | 第13-14页 |
| 2.1.3 数据挖掘的对象 | 第14页 |
| 2.1.4 数据挖掘软件的应用领域 | 第14-15页 |
| 2.2 神经网络 | 第15-19页 |
| 2.2.1 神经网络的概述 | 第15页 |
| 2.2.2 生物神经细胞的结构 | 第15-16页 |
| 2.2.3 人工神经元 | 第16-17页 |
| 2.2.4 神经网络的学习规则 | 第17-18页 |
| 2.2.5 神经网络的设计 | 第18-19页 |
| 2.3 商业智能 | 第19-21页 |
| 第三章 方案的设计 | 第21-29页 |
| 3.1 项目背景 | 第21-22页 |
| 3.2 项目意义 | 第22-23页 |
| 3.3 研究内容 | 第23页 |
| 3.4 移动互联网业务数据获取 | 第23-29页 |
| 第四章 方案的实现 | 第29-67页 |
| 4.1 在脱机模式下使用BI Dev Studio | 第29页 |
| 4.2 数据获取 | 第29-31页 |
| 4.3 将数据存储在数据库 | 第31-36页 |
| 4.4 创建商业智能项目 | 第36-67页 |
| 4.4.1 设置数据源 | 第37-40页 |
| 4.4.2 设置数据源视图 | 第40-49页 |
| 4.4.3 创建挖掘结构和挖掘模型 | 第49-55页 |
| 4.4.4 模型处理 | 第55-56页 |
| 4.4.5 运用模型分析事实 | 第56-63页 |
| 4.4.6 评定模型 | 第63-67页 |
| 第五章 总结 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第73页 |