基于商业智能的煤矿企业辅助决策分析研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第16-30页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-25页 |
| 1.3 研究思路与研究方法 | 第25-28页 |
| 1.4 研究内容 | 第28-30页 |
| 2 概念界定与研究理论基础 | 第30-37页 |
| 2.1 基本概念界定 | 第30-31页 |
| 2.2 商业智能理论 | 第31-34页 |
| 2.3 集成学习理论 | 第34-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 3 煤矿企业经营决策现状分析 | 第37-45页 |
| 3.1 煤矿企业生产经营特点分析 | 第37-39页 |
| 3.2 煤矿企业经营管理现状分析 | 第39-40页 |
| 3.3 煤矿企业经营决策存在问题分析 | 第40-41页 |
| 3.4 基于商业智能的辅助决策分析解决方案 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 煤矿企业数据挖掘模型构建 | 第45-66页 |
| 4.1 商业智能解决方案研究思路 | 第45-47页 |
| 4.2 预测模型指标构建 | 第47-52页 |
| 4.3 集成学习模型数学基础 | 第52-56页 |
| 4.4 指标数据预处理 | 第56-60页 |
| 4.5 预测模型构建 | 第60-64页 |
| 4.6 预测模型评价 | 第64-65页 |
| 4.7 本章小结 | 第65-66页 |
| 5 煤矿企业数据仓库和OLAP模型构建 | 第66-80页 |
| 5.1 数据仓库和OLAP解决方案 | 第66-67页 |
| 5.2 数据仓库模型构建 | 第67-71页 |
| 5.3 数据ETL处理 | 第71-73页 |
| 5.4 OLAP模型基础理论 | 第73-75页 |
| 5.5 OLAP系统实现 | 第75-79页 |
| 5.6 本章小结 | 第79-80页 |
| 6 基于商业智能的辅助决策分析在煤矿企业的应用 | 第80-94页 |
| 6.1 系统应用背景 | 第80-81页 |
| 6.2 系统架构设计 | 第81-84页 |
| 6.3 系统功能设计 | 第84-87页 |
| 6.4 系统实现 | 第87-91页 |
| 6.5 项目实施对策建议 | 第91-93页 |
| 6.6 本章小结 | 第93-94页 |
| 7 结论与展望 | 第94-97页 |
| 7.1 研究总结 | 第94-95页 |
| 7.2 创新之处 | 第95-96页 |
| 7.3 研究展望 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-103页 |
| 附录 | 第103-105页 |
| 作者简历 | 第105-107页 |
| 学位论文数据集 | 第107页 |
