数据仓库与数据挖掘在证券业中的研究应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 前言 | 第10-13页 |
| ·数据挖掘出现的背景 | 第10-11页 |
| ·问题描述 | 第11-12页 |
| ·研究意义及主要贡献 | 第12-13页 |
| 第二章 数据仓库与数据挖掘简介 | 第13-27页 |
| ·数据仓库 | 第13-19页 |
| ·数据仓库的定义 | 第13页 |
| ·数据仓库的特征 | 第13-15页 |
| ·数据仓库的总体结构 | 第15-19页 |
| ·数据挖掘 | 第19-25页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘技术和方法 | 第20-22页 |
| ·数据仓库与数据挖掘的应用领域 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘过程 | 第23-25页 |
| ·数据仓库与数据挖掘的关系 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 数据仓库与数据挖掘的研究与应用现状 | 第27-33页 |
| ·数据仓库与数据挖掘的研究与应用现状 | 第27-28页 |
| ·数据仓库和数据挖掘工具 | 第28-29页 |
| ·国内数据仓库和数据挖掘应用中的问题 | 第29-30页 |
| ·对策分析 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 证券业决策支持系统中数据仓库的设计与实施 | 第33-59页 |
| ·我国证券业数据仓库应用现状和需求背景分析 | 第33-37页 |
| ·基于数据仓库的证券公司决策支持系统的功能分析 | 第37-38页 |
| ·证券公司数据仓库系统的体系结构与模块实现 | 第38-42页 |
| ·证券公司数据仓库体系结构 | 第38-40页 |
| ·数据仓库的模块实现 | 第40-42页 |
| ·数据仓库的开发模型设计 | 第42-48页 |
| ·概念模型设计 | 第42-43页 |
| ·逻辑模型设计 | 第43-47页 |
| ·底层物理模型设计 | 第47-48页 |
| ·数据仓库和多维数据集的实现 | 第48-58页 |
| ·数据抽取及实现方法 | 第48-52页 |
| ·创建数据分析数据库和连接数据源 | 第52-54页 |
| ·创建多维数据集 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 证券业中数据挖掘与应用 | 第59-75页 |
| ·OLAP操作与分析 | 第59-63页 |
| ·OLAP与OLTP的比较 | 第59页 |
| ·OLAP分析 | 第59-62页 |
| ·MDX分析 | 第62-63页 |
| ·股票信息的关联规则和序列模式分析 | 第63-74页 |
| ·股市中的传统分析方法 | 第63-65页 |
| ·简单的一维关联规则分析 | 第65-68页 |
| ·具有时间约束的股票序列模式挖掘 | 第68-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与后续工作 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 硕士期间发表论文 | 第80-81页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第81页 |
