| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 致谢 | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 概论 | 第9-20页 |
| 1．1 企业资源规划表述 | 第9-12页 |
| 1．1．1 概念与发展 | 第9-10页 |
| 1．1．2 ERP项目面临的共性问题 | 第10-11页 |
| 1．1．3 可遇见的ERP发展方向 | 第11-12页 |
| 1．2 数据仓库 | 第12-17页 |
| 1．2．1 概念与特征 | 第12-14页 |
| 1．2．2 OLTP和DSS的差别 | 第14-16页 |
| 1．2．3 数据仓库的组成部分 | 第16-17页 |
| 1．3 数据挖掘 | 第17-19页 |
| 1．3．1 概念与过程 | 第17页 |
| 1．3．2 支持数据挖掘的算法 | 第17-19页 |
| 1．3．3 数据挖掘与传统数据分析方法的区别 | 第19页 |
| 1．4 本章小节 | 第19-20页 |
| 第二章 企业数据模型分析 | 第20-29页 |
| 2．1 对象企业概述 | 第21-22页 |
| 2．1．1 概述 | 第21页 |
| 2．1．2 业务分析 | 第21-22页 |
| 2．1．3 企业的硬件环境 | 第22页 |
| 2．2 数据模型与统一建模型语言 | 第22-23页 |
| 2．2．1 数据库建模 | 第22页 |
| 2．2．2 数据库建模的现状 | 第22-23页 |
| 2．2．3 良好的折衷 | 第23页 |
| 2．3 UML与数据模型设计 | 第23-28页 |
| 2．3．1 UML简介 | 第23页 |
| 2．3．2 在数据模型设计中的UML应用 | 第23-27页 |
| 2．3．3 数据模型建立 | 第27-28页 |
| 2．4 本章小节 | 第28-29页 |
| 第三章 企业管理信息系统实现 | 第29-41页 |
| 3．1 引言 | 第29-30页 |
| 3．2 企业业务流程的认识和再造 | 第30-32页 |
| 3．2．1 企业业务流程的认识 | 第30-31页 |
| 3．2．2 企业业务流程再造 | 第31页 |
| 3．2．3 功能分析与逻辑模块的划分 | 第31-32页 |
| 3．3 系统的实现 | 第32-40页 |
| 3．3．1 架构的选择 | 第32-33页 |
| 3．3．2 C／S模块前台开发 | 第33-37页 |
| 3．3．2．1 面向对象的开发工具 | 第33-34页 |
| 3．3．2．2 实现细节 | 第34-35页 |
| 3．3．2．3 报表的柔性生成功能的实现 | 第35页 |
| 3．3．2．4 客户端安全管理 | 第35-36页 |
| 3．3．2．5 系统预警机制实现 | 第36页 |
| 3．3．2．6 系统生成 | 第36-37页 |
| 3．3．3 B／S端开发 | 第37-39页 |
| 3．3．3．1 B／S端开发 | 第37-38页 |
| 3．3．3．2 Web端企业数据安全 | 第38-39页 |
| 3．3．4 后台数据库的选择与设计 | 第39-40页 |
| 3．4 本章小节 | 第40-41页 |
| 第四章 数据仓库技术在企业资源规划软件中的研究与应用 | 第41-60页 |
| 4．1 引言 | 第41-42页 |
| 4．2 数据仓库的研究 | 第42-47页 |
| 4．2．1 数据仓库与决策支持系统 | 第42-43页 |
| 4．2．2 数据仓库的体系化环境 | 第43-44页 |
| 4．2．3 数据仓库的中的数据组织 | 第44-46页 |
| 4．2．3．1 粒度、维度与分割 | 第44-45页 |
| 4．2．3．2 元数据 | 第45页 |
| 4．2．3．3 常见的数据组织形式 | 第45页 |
| 4．2．2．4 “维表—事实表”的多维数据模型 | 第45-46页 |
| 4．2．4 数据仓库中的OLAP | 第46-47页 |
| 4．2．4．1 针对多维数据模型OLAP计算方法 | 第46-47页 |
| 4．2．4．2 OLAP的实现技术 | 第47页 |
| 4．3 构建企业数据仓库 | 第47-51页 |
| 4．3．1 实现数据仓库的策略和模式 | 第48页 |
| 4．3．2 数据仓库的总体设计 | 第48-51页 |
| 4．3．2．1 维度模型设计 | 第48-49页 |
| 4．3．2．2 数据准备方案 | 第49-51页 |
| 4．4 建立基于SQLSERVER的数据仓库系统 | 第51-57页 |
| 4．4．1 微软SQL Server Analysis Services | 第51-54页 |
| 4．4．1．1 利用Analysis Services创建管理维和数据立方 | 第52-53页 |
| 4．4．1．2 Analysis Services体系结构 | 第53-54页 |
| 4．4．2 分区管理实现 | 第54-55页 |
| 4．4．3 ETL过程实现 | 第55-57页 |
| 4．4．3．1 操作性数据转移DTS过程 | 第55页 |
| 4．4．3．2 利用XML交换企业异构数据 | 第55-57页 |
| 4．5 OLAP过程实现 | 第57-59页 |
| 4．5．1 多维表达式MDX | 第57页 |
| 4．5．2 ADOMD组件 | 第57-59页 |
| 4．5．3 用ASP把OLAP数据发布到Web页面 | 第59页 |
| 4．6 本章小节 | 第59-60页 |
| 第五章 企业数据挖掘的应用与研究 | 第60-70页 |
| 5．1 典型的数据挖掘算法 | 第60-64页 |
| 5．1．1 数据挖掘语言和相关概念 | 第61页 |
| 5．1．2 决策树算法 | 第61-63页 |
| 5．1．3 适于挖掘的企业数据集合 | 第63-64页 |
| 5．2 数据挖掘应用程序开发 | 第64-69页 |
| 5．2．1 获取分类规则 | 第65-67页 |
| 5．2．2 利用挖掘模型进行预测 | 第67-69页 |
| 5．3 本章小节 | 第69-70页 |
| 第六章 结束语 | 第70-73页 |
| 6．1 研究工作的总结 | 第70-71页 |
| 6．2 体会与展望 | 第71-72页 |
| 6．2．1 体会 | 第71页 |
| 6．2．2 展望 | 第71-72页 |
| 6．3 项目的效益 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表录用的论文 | 第77页 |
