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基于web的商业智能在电力公司决策支持系统的研究与应用

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第9-12页
第1章 绪论第12-16页
   ·引言第12-13页
   ·论文的选题和研究意义第13-14页
   ·国内外研究现状第14-15页
   ·论文的研究内容及组织结构第15-16页
第2章 相关理论和技术第16-24页
   ·商业智能技术第16-18页
     ·数据仓库技术第16-17页
     ·OLAP技术第17-18页
   ·SAS商业智能第18-21页
     ·应用程序开发第18-20页
     ·内容提供第20页
     ·查询和报表第20-21页
   ·SAS数据仓库第21-23页
     ·ETL和数据质量第21-23页
     ·存储第23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 电力决策支持系统的总体设计第24-32页
   ·电力决策支持系统概述第24-25页
   ·电力决策支持系统架构第25-27页
   ·电力决策支持系统功能设计第27-31页
     ·数据预处理功能第27页
     ·指标查询功能第27-28页
     ·指标分析功能第28-30页
     ·统计报表功能第30-31页
   ·电力决策支持系统的特点第31页
   ·本章小结第31-32页
第4章 电力指标计算模型第32-38页
   ·电力指标的计算模型第32-35页
     ·相对指标分析模型第32-33页
     ·平均指标分析模型第33-34页
     ·综合指数分析模型第34页
     ·电力指标计算模型的应用第34-35页
   ·客户分析指标的计算模型第35-37页
     ·盈亏平衡点计算模型第35页
     ·用户成本结构与用电成本分析模型第35-36页
     ·客户信誉度评价模型第36-37页
     ·客户分析指标模型的应用第37页
   ·本章小结第37-38页
第5章 电力负荷预测算法设计第38-54页
   ·模型制定第38-39页
   ·指数增长型售电量预测算法设计第39-42页
     ·二次指数平滑法第40页
     ·GM(1,1)模型第40-41页
     ·算法改进第41-42页
     ·应用实例第42页
   ·S型及GOMPERTZLAN型增长售电预测第42-49页
     ·常规的回归预测法第42-44页
     ·基于非线性参数估计的回归预测第44-45页
     ·基于"近大远小"的线性加权第45-47页
     ·非线性加权回归预测法第47页
     ·算例及模型应用分析第47-49页
   ·模糊线性回归分析模型第49-52页
     ·预测模型的建立第49-51页
     ·模型的改进第51页
     ·应用算例及结论第51-52页
   ·本章小结第52-54页
第6章 电力主题域及指标体系第54-72页
   ·统一数据交换平台第54-56页
   ·电力主题域第56-62页
     ·售电量第57页
     ·售电电价第57页
     ·欠电费第57-59页
     ·市场状况第59-60页
     ·业扩工作第60-61页
     ·供电可靠性第61-62页
   ·电力指标体系第62-71页
     ·成本费用利率第63页
     ·人均贡献毛益第63-64页
     ·总资产周转率第64-65页
     ·利润总额第65页
     ·应收账款周转率第65-66页
     ·单位资产售电量第66页
     ·销售增长率第66-67页
     ·固定资产创收能力第67-68页
     ·单位电量供电成本第68页
     ·固定资产运行维护成本第68-69页
     ·县公司资产负债率第69-70页
     ·县公司流动资产周转率第70-71页
   ·本章小结第71-72页
第7章 电力决策支持系统的实现第72-89页
   ·电力决策支持系统的实现技术第72-75页
     ·SAS数据源的设置第72-74页
     ·Web应用程序开发第74页
     ·IOM(Integrated Object Model)访问SAS数据第74-75页
   ·人机交互实现决策支持第75-77页
   ·电力决策支持系统主要功能实现第77-88页
     ·系统登录第77页
     ·系统主界面第77-80页
     ·企业KPI实现第80-87页
     ·指标展现第87-88页
   ·本章小结第88-89页
第8章 总结与展望第89-92页
   ·总结第89-90页
   ·展望第90-92页
参考文献第92-95页
攻读学位期间的研究成果目录第95-96页
致谢第96页

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