| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·目的意义 | 第10-11页 |
| ·国内外现状 | 第11-14页 |
| ·暂住人口的管理 | 第11-13页 |
| ·数据仓库与数据挖掘的应用 | 第13-14页 |
| ·数据仓库在暂住人口领域的应用 | 第14页 |
| ·主要研究方法和创新点 | 第14-15页 |
| ·主要研究方法 | 第14-15页 |
| ·创新点 | 第15页 |
| ·论文的主要内容和结构安排 | 第15-17页 |
| 2 数据仓库及其关键技术 | 第17-22页 |
| ·数据仓库和数据仓库系统 | 第17-19页 |
| ·数据仓库 | 第17-18页 |
| ·数据仓库系统 | 第18-19页 |
| ·数据仓库系统的主要技术 | 第19-22页 |
| ·数据的抽取 | 第19-20页 |
| ·数据的储存 | 第20页 |
| ·数据的表现 | 第20-22页 |
| 3 暂住人口数据仓库系统的设计 | 第22-34页 |
| ·维度建模的理论分析 | 第22-23页 |
| ·多维模型分析 | 第22页 |
| ·事实数据和维度数据比较分析 | 第22-23页 |
| ·建模方式分析 | 第23-24页 |
| ·星型模式 | 第23页 |
| ·雪花模式 | 第23-24页 |
| ·混合模式 | 第24页 |
| ·数据分析模型的整体设计思路 | 第24-25页 |
| ·数据库结构设计 | 第25-28页 |
| ·数据仓库设计的需求分析 | 第28-30页 |
| ·数据仓库的主题设计 | 第30页 |
| ·事实表和维度表的设计 | 第30-32页 |
| ·维度表设计 | 第30-31页 |
| ·事实表设计 | 第31-32页 |
| ·事实表和维度表架构 | 第32-34页 |
| 4 暂住人口数据仓库的实现 | 第34-60页 |
| ·微软数据仓库工具在暂住人口数据仓库中的应用优势分析 | 第34页 |
| ·SQL Server 2005的优势 | 第34-36页 |
| ·构造数据仓库 | 第36-55页 |
| ·数据抽取 | 第37-41页 |
| ·建立多维数据集 | 第41-49页 |
| ·维度用法 | 第49-51页 |
| ·计算、操作、透视和翻译 | 第51-55页 |
| ·数据仓库的管理和维护和Transact SQL语言 | 第55-60页 |
| ·备份Analysis Services | 第55-57页 |
| ·还原Analysis Services | 第57-58页 |
| ·Transact-SQL语言 | 第58-60页 |
| 5 暂住人口数据仓库的联机分析与数据挖掘 | 第60-85页 |
| ·联机分析 | 第60-68页 |
| ·联机分析概述 | 第60页 |
| ·联机分析功能的实现 | 第60-68页 |
| ·数据挖掘 | 第68-85页 |
| ·决策树分类算法 | 第68-71页 |
| ·Microsoft决策树模型 | 第71-77页 |
| ·聚类分析 | 第77-79页 |
| ·Microsoft聚类模型 | 第79-85页 |
| 结论 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
| 附录 | 第89-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及参加科研情况 | 第93页 |