数据仓库和数据挖掘在物流系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题研究背景 | 第9页 |
| ·国内外现状分析 | 第9-10页 |
| ·论文的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·论文的研究内容和结构 | 第11-12页 |
| 第2章 数据仓库概述 | 第12-22页 |
| ·数据仓库技术的产生 | 第12-13页 |
| ·从数据库到数据仓库 | 第12页 |
| ·数据仓库与操作数据库的分离 | 第12-13页 |
| ·数据仓库的概念与特点 | 第13-14页 |
| ·数据仓库的概念 | 第13页 |
| ·数据仓库的特点 | 第13-14页 |
| ·数据仓库的体系结构及数据模型 | 第14-17页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第14-16页 |
| ·星型模型 | 第16-17页 |
| ·雪花模型 | 第17页 |
| ·OLAP 及其多维分析 | 第17-22页 |
| ·OLAP 的概念与特点 | 第18页 |
| ·OLAP 与OLTP 的区别 | 第18-19页 |
| ·多维分析 | 第19-20页 |
| ·OLAP 的体系结构与分类 | 第20-22页 |
| 第3章 物流管理数据仓库的设计 | 第22-37页 |
| ·数据仓库概念模型设计 | 第22-23页 |
| ·数据仓库逻辑模型设计 | 第23-27页 |
| ·数据仓库物理模型设计 | 第27-28页 |
| ·数据仓库的生成 | 第28-29页 |
| ·数据仓库的使用与维护 | 第29-30页 |
| ·数据仓库的实现 | 第30-37页 |
| ·原始业务数据分析 | 第30-32页 |
| ·数据源的定义 | 第32页 |
| ·设计和使用ETL | 第32-34页 |
| ·创建OLAP 数据立方 | 第34-37页 |
| 第4章 数据挖掘算法在物流中的应用 | 第37-53页 |
| ·数据挖掘概念 | 第37页 |
| ·数据挖掘与OLAP 的区别和联系 | 第37-38页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第38-40页 |
| ·关联规则挖掘 | 第40-46页 |
| ·关联规则基本概念及分类 | 第40-41页 |
| ·经典的Aprior 算法 | 第41-45页 |
| ·Aprior 算法存在问题及改进措施 | 第45-46页 |
| ·决策树算法 | 第46-52页 |
| ·C4.5 算法分析 | 第47-49页 |
| ·基于决策树算法的客户信用度分析 | 第49-52页 |
| ·数据挖掘的发展趋势 | 第52-53页 |
| 结论与展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第57页 |
