| 第一章 绪论 | 第1-23页 |
| 1．1 贷款管理问题的实质 | 第13-15页 |
| 1．2 数据仓库技术的发展及其现状 | 第15-17页 |
| 1．3 数据仓库方法下的DSS研究 | 第17-20页 |
| 1．4 本文的工作 | 第20-23页 |
| 第二章 贷款管理决策及其复杂性系统分析 | 第23-50页 |
| 2．1 贷款管理的基本概念 | 第23-33页 |
| 2．1．1 信贷资金管理 | 第24-26页 |
| 2．1．1．1 结算管理 | 第25页 |
| 2．1．1．2 资本管理 | 第25页 |
| 2．1．1．3 利率管理 | 第25-26页 |
| 2．1．1．4 风险和效益管理 | 第26页 |
| 2．1．2 贷款程序 | 第26-28页 |
| 2．1．3 借款人信用分析与信用评级 | 第28-32页 |
| 2．1．4 贷款风险分类及其操作流程 | 第32-33页 |
| 2．2 信贷及其管理在金融业的地位 | 第33页 |
| 2．3 贷款业务的风险管理 | 第33-35页 |
| 2．4 贷款管理的决策流程 | 第35-44页 |
| 2．4．1 财务分析 | 第36-39页 |
| 2．4．2 现金流量分析 | 第39-43页 |
| 2．4．3 评估抵押品和担保分析 | 第43页 |
| 2．4．4 非财务因素分析 | 第43-44页 |
| 2．5 贷款管理的复杂度 | 第44-50页 |
| 2．5．1 贷款管理过程复杂 | 第44-46页 |
| 2．5．2 贷款管理模型各异 | 第46-48页 |
| 2．5．3 贷款管理数据量大、计算繁琐 | 第48页 |
| 2．5．4 贷款管理的不确定性 | 第48-49页 |
| 2．5．5 贷款管理的深层决策 | 第49-50页 |
| 第三章 贷款辅助决策的数据仓库方法 | 第50-94页 |
| 3．1 贷款决策的基本点 | 第50页 |
| 3．2 数据仓库定义及其相关概念 | 第50-57页 |
| 3．2．1 数据仓库的产生 | 第50-52页 |
| 3．2．2 数据仓库概念及其定义 | 第52-55页 |
| 3．2．3 数据集和元数据 | 第55-57页 |
| 3．3 数据仓库与多维数数据库 | 第57-60页 |
| 3．4 联机分析处理—OLAP | 第60-69页 |
| 3．4．1 OLAP概念 | 第61-62页 |
| 3．4．2 OLAP的技术特性 | 第62-64页 |
| 3．4．3 多维立方体 | 第64-66页 |
| 3．4．4 基于关系数据库的OLAP实现 | 第66-68页 |
| 3．4．5 关于OLAP产品的评价准则 | 第68-69页 |
| 3．5 数据仓库的多维表格处理 | 第69-75页 |
| 3．5．1 轴维度和片维度 | 第69-74页 |
| 3．5．2 多维报表的旋转操作 | 第74-75页 |
| 3．6 数据仓库中的数据挖掘 | 第75-88页 |
| 3．6．1 数据采掘的定义 | 第76页 |
| 3．6．2 数据采掘定位 | 第76-78页 |
| 3．6．3 数据采掘技术的过程 | 第78-88页 |
| 3．7 数据仓库的决策支持方法 | 第88-92页 |
| 3．7．1 数据仓库与联机事务处理系统数据库的区别 | 第88-90页 |
| 3．7．2 数据仓库与多维数据库的关系 | 第90-91页 |
| 3．7．3 数据仓库区别于一般预测系统 | 第91-92页 |
| 3．8 用数据仓库方法实现贷款管理DSS | 第92-94页 |
| 第四章 数据仓库数据模型设计 | 第94-126页 |
| 4．1 数据建建模的阶段划分 | 第94-95页 |
| 4．2 三级数据模型设计方法 | 第95-97页 |
| 4．3 概念模型设计 | 第97-100页 |
| 4．3．1 需求分析 | 第98页 |
| 4．3．2 创建信息包图 | 第98-100页 |
| 4．4 逻辑模型设计 | 第100-105页 |
| 4．4．1 星形图中的实体 | 第101-102页 |
| 4．4．2 逻辑模型中的实体属性 | 第102-104页 |
| 4．4．3 将信息包图转换成星形图 | 第104-105页 |
| 4．5 物理模型设计 | 第105-107页 |
| 4．6 数据仓库数据模型设计方法的规范化 | 第107-116页 |
| 4．6．1 数据建模型技术 | 第108-109页 |
| 4．6．2 ER建模技术 | 第109-111页 |
| 4．6．3 创建维度模型 | 第111-116页 |
| 4．7 数据粒度模型设计 | 第116-126页 |
| 4．7．1 数据粒度的交换 | 第116-117页 |
| 4．7．2 静态粒度划分方法 | 第117-119页 |
| 4．7．3 企业环境下的多粒度建模 | 第119-120页 |
| 4．7．4 事实表中的粒度、可加性和合并 | 第120-124页 |
| 4．7．5 贷款管理DSS粒度划分 | 第124-126页 |
| 第五章 贷款管理决策支持的分析模型 | 第126-149页 |
| 5．1 贷款管理决策支持的主要点 | 第126-127页 |
| 5．2 信用等级和风险度测算模型 | 第127-130页 |
| 5．3 财务报表项目分析模型 | 第130-131页 |
| 5．4 财务比率分析模型 | 第131-133页 |
| 5．5 现金流量分析模型 | 第133-135页 |
| 5．6 预测分析模型 | 第135-144页 |
| 5．6．1 预测算法 | 第136-144页 |
| 5．7 其他分析模型 | 第144-146页 |
| 5．8 数据挖掘及关联规则算法 | 第146-149页 |
| 第六章 贷款管理DSS的总体设计 | 第149-165页 |
| 6．1 数据仓库基本结构 | 第150-151页 |
| 6．2 DSS系统基本结构 | 第151-156页 |
| 6．3 贷款管理DSS总体结构 | 第156-157页 |
| 6．4 多源数据输入子系统 | 第157-158页 |
| 6．5 多维数据库 | 第158-159页 |
| 6．6 决策分析子系统 | 第159-160页 |
| 6．7 关联算法实现智能决策中的机器学习 | 第160-163页 |
| 6．8 人机交互子系统 | 第163-165页 |
| 第七章 软件设计与开发技术 | 第165-188页 |
| 7．1 软件开发平台 | 第165-167页 |
| 7．2 数据结构 | 第167-174页 |
| 7．2．1 基本数据库与数据仓库二级机构 | 第167页 |
| 7．2．2 数据库基本数据结构 | 第167-173页 |
| 7．2．3 数据仓库主题划分 | 第173-174页 |
| 7．3 主要功能模块 | 第174-180页 |
| 7．3．1 客户资料录入管理 | 第174-175页 |
| 7．3．2 客户资料查询管理 | 第175页 |
| 7．3．3 客户财务报表分析 | 第175-177页 |
| 7．3．4 客户信用等级风险度管理 | 第177-178页 |
| 7．3．5 台账管理 | 第178-179页 |
| 7．3．6 系统维护 | 第179-180页 |
| 7．4 标准模块开发 | 第180-181页 |
| 7．5 系统使用说明 | 第181-188页 |
| 7．5．1 数据录入 | 第182-184页 |
| 7．5．2 数据查询 | 第184-185页 |
| 7．5．3 决策分析 | 第185-186页 |
| 7．5．4 报表输出 | 第186页 |
| 7．5．5 系统维护 | 第186-188页 |
| 第八章 贷款管理DSS应用及其它 | 第188-190页 |
| 8．1 应用情况 | 第188页 |
| 8．2 效果与效益 | 第188页 |
| 8．3 与国内外同类产品的比较 | 第188-189页 |
| 8．4 问题及今后展望 | 第189-190页 |
| 参考文献 | 第190-199页 |
| 附件1 | 第199-203页 |
| 附件2 | 第203-204页 |
| 致谢 | 第204-205页 |