基于数据仓库的警情数据分析系统研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·背景与意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·文章结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关技术 | 第14-21页 |
| ·数据仓库 | 第14-16页 |
| ·数据仓库的特点 | 第14页 |
| ·数据模型 | 第14-16页 |
| ·联机分析处理（OLAP） | 第16-19页 |
| ·OLAP 的功能 | 第16页 |
| ·基本概念 | 第16-18页 |
| ·OLAP 分析操作 | 第18-19页 |
| ·关联规则挖掘技术 | 第19-21页 |
| ·关联规则分类 | 第19-20页 |
| ·挖掘步骤 | 第20-21页 |
| 第三章 警情数据分析系统 | 第21-24页 |
| ·警务指挥智能化的学习周期 | 第21-22页 |
| ·警情数据分析需求 | 第22页 |
| ·警情数据分析系统框架 | 第22-24页 |
| 第四章 警情数据仓库与OLAP 分析 | 第24-43页 |
| ·“110 三台合一”接处警指挥调度系统分析 | 第24-26页 |
| ·多维数据模型设计 | 第26-29页 |
| ·实体分类 | 第26-27页 |
| ·确定事实 | 第27-28页 |
| ·增加时间维度 | 第28页 |
| ·设计维度 | 第28-29页 |
| ·警情数据星形模型 | 第29页 |
| ·数据抽取、转换和加载流程 | 第29-34页 |
| ·ETL 的主要工作 | 第30页 |
| ·ETL 主流程 | 第30-31页 |
| ·维度表的处理 | 第31-32页 |
| ·实事表的处理 | 第32-34页 |
| ·OLAP 实现 | 第34-39页 |
| ·OLAP 模型和OLAP 多维数据集 | 第35页 |
| ·多维数据集设计 | 第35-36页 |
| ·维度 | 第36-38页 |
| ·数据存储模式 | 第38-39页 |
| ·分析展示 | 第39-43页 |
| 第五章 警情数据关联规则分析 | 第43-59页 |
| ·基本概念 | 第43-45页 |
| ·Apriori 关联规则挖掘 | 第45-48页 |
| ·基于OLAP 的多维关联规则挖掘模型 | 第48-49页 |
| ·利用OLAP 改进事务计数过程 | 第49-51页 |
| ·算法思想 | 第49-50页 |
| ·算法效率分析 | 第50-51页 |
| ·利用OLAP 查询替换Apriori 迭代 | 第51-53页 |
| ·算法思想 | 第51-52页 |
| ·算法效率分析 | 第52页 |
| ·算法性能分析 | 第52-53页 |
| ·OLAP 多维多层关联规则挖掘 | 第53-57页 |
| ·带层次关联规则挖掘面临的主要问题 | 第53-54页 |
| ·立方体数据单元平均支持度 | 第54-55页 |
| ·OLAP 多维多层关联规则的实现 | 第55-56页 |
| ·算法效率分析 | 第56页 |
| ·算法性能分析 | 第56-57页 |
| ·警情数据仓库挖掘结果分析 | 第57-59页 |
| 第六章 总结 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
