数据清洗方法在电力企业数据中心的应用研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-15页 |
| ·研究背景 | 第12-14页 |
| ·研究意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·数据清洗的研究现状 | 第16-17页 |
| ·“噪音数据”清洗的研究现状 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-19页 |
| ·本文的内容安排工作 | 第19-20页 |
| 第2章 数据清洗技术 | 第20-32页 |
| ·数据清洗概述 | 第20-24页 |
| ·数据清洗的概念 | 第20-22页 |
| ·数据清洗的基本原理 | 第22-23页 |
| ·数据清洗的步骤 | 第23-24页 |
| ·数据清洗的方法技术 | 第24-28页 |
| ·数据预处理 | 第24-26页 |
| ·属性值级别的清洗 | 第26页 |
| ·重复数据的清洗 | 第26-28页 |
| ·ETL 过程应用 | 第28-31页 |
| ·ETL 过程概述 | 第28页 |
| ·ETL 过程架构 | 第28-29页 |
| ·ETL 功能定义 | 第29-30页 |
| ·ETL 过程中数据的清洗 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 数据中心的建设 | 第32-43页 |
| ·电力企业数据中心建设背景 | 第32-38页 |
| ·“SG186 工程”简介 | 第32-35页 |
| ·数据中心建设目标 | 第35-36页 |
| ·数据中心建设理论依据 | 第36-38页 |
| ·数据中心系统架构设计 | 第38-42页 |
| ·逻辑架构 | 第38-39页 |
| ·数据架构 | 第39-40页 |
| ·数据仓库执行架构 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 电量数据清洗技术 | 第43-57页 |
| ·应用背景 | 第43页 |
| ·数据中心脏数据的处理方案 | 第43-48页 |
| ·数据抽取 | 第44-45页 |
| ·WEB 界面脏数据处理 | 第45页 |
| ·数据重抽 | 第45-46页 |
| ·相关的数据字典 | 第46-48页 |
| ·电量数据的对象模型 | 第48-49页 |
| ·电量底度值对象模型 | 第48页 |
| ·小时电量对象模型 | 第48-49页 |
| ·电量数据的清洗技术 | 第49-51页 |
| ·电量数据检测方法 | 第49-50页 |
| ·空缺值处理技术 | 第50-51页 |
| ·遗传神经网络算法概述 | 第51-54页 |
| ·实验分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第63页 |
