| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·数据仓库技术及其应用 | 第11页 |
| ·数据分析技术在 AFC系统的应用现状 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12页 |
| ·本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 三层构架模式设计 | 第14-22页 |
| ·三层构架模式 | 第14-18页 |
| ·表示层 | 第15页 |
| ·计算层 | 第15-16页 |
| ·数据层 | 第16页 |
| ·OLAP的参考模型视图 | 第16-17页 |
| ·DSS应用部署 | 第17-18页 |
| ·数据仓库的关键技术 | 第18-21页 |
| ·数据仓库的目标数据库 | 第18-19页 |
| ·数据抽取和转换 | 第19页 |
| ·前端数据访问和分析工具 | 第19-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 相关技术介绍 | 第22-28页 |
| ·算法介绍 | 第22-23页 |
| ·时间序列算法 | 第22页 |
| ·聚类算法 | 第22-23页 |
| ·基于数据仓库的决策支持系统 | 第23-25页 |
| ·传统决策支持系统 | 第23-24页 |
| ·传统决策支持系统存在的不足 | 第24-25页 |
| ·基于数据仓库的决策支持系统 | 第25页 |
| ·MDX语言 | 第25-27页 |
| ·MDX的基本元素 | 第25-26页 |
| ·MDX语句的基本结构 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第四章 数据仓库主要技术研究与实现 | 第28-62页 |
| ·轨道交通数据源分析 | 第28页 |
| ·数据仓库应用参考模型 | 第28-30页 |
| ·粒度设计 | 第30-35页 |
| ·粒度对数据分析的影响 | 第31-32页 |
| ·粒度设计技巧 | 第32-35页 |
| ·维度表和事实表设计 | 第35-42页 |
| ·多维模型 | 第35-36页 |
| ·设计事实数据表 | 第36-40页 |
| ·维度表 | 第40-42页 |
| ·ETL介绍 | 第42-44页 |
| ·ETL的相关概念 | 第42-43页 |
| ·ETL的必要性 | 第43-44页 |
| ·ETL在数据仓库中的重要位置 | 第44页 |
| ·基于 Linux/Oracle的 ETL | 第44-50页 |
| ·抽取策略 | 第44-45页 |
| ·抽取分析 | 第45页 |
| ·抽取优化 | 第45-46页 |
| ·时间戳 | 第46页 |
| ·字段描述映射 | 第46页 |
| ·数据清洗、转换 | 第46-47页 |
| ·抽取器的系统结构 | 第47页 |
| ·异构数据源集成及增量更新 | 第47-48页 |
| ·抽取器编程实现 | 第48-50页 |
| ·基于 Windows2003/SQL Server 2005的ETL | 第50-57页 |
| ·数据抽取 | 第50页 |
| ·数据集成、转换、清洗 | 第50-53页 |
| ·数据装载 | 第53-56页 |
| ·更新策略 | 第56-57页 |
| ·性能分析 | 第57页 |
| ·数据聚合 | 第57-59页 |
| ·前端展现 | 第59-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第五章 系统管理设计 | 第62-65页 |
| ·系统自动调度管理 | 第62-63页 |
| ·错误处理 | 第63页 |
| ·事务机制 | 第63-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 第六章 测试及总体性能分析 | 第65-72页 |
| ·测试 | 第65-66页 |
| ·ETL性能测试 | 第66-69页 |
| ·系统设计中的关键点与难点 | 第69-70页 |
| ·模型设计中的难点 | 第69-70页 |
| ·系统技术实现中难点 | 第70页 |
| ·创新分析 | 第70-71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| 第七章 总结与展望 | 第72-73页 |
| ·总结 | 第72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 读研期间已发表论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |