基于数据仓库的商业智能系统研究与实践
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·引言 | 第8-11页 |
| ·商业智能概述 | 第8-9页 |
| ·商业智能的体系结构 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第11-14页 |
| ·商业智能在国内外市场使用状况 | 第11-12页 |
| ·国内外商业智能技术发展状况 | 第12-14页 |
| ·课题提出 | 第14-15页 |
| ·系统背景 | 第14页 |
| ·困难和不足 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究工作 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 商业智能原型系统设计 | 第16-28页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·原管理信息系统分析 | 第17-20页 |
| ·商业智能系统结构设计 | 第20-23页 |
| ·C/S结构和B/S结构 | 第20-21页 |
| ·基于WEB应用的B/S结构 | 第21-22页 |
| ·基于WEB的商业智能系统结构 | 第22-23页 |
| ·系统的安全设计 | 第23-25页 |
| ·身份验证 | 第23-24页 |
| ·基于角色的访问控制 | 第24页 |
| ·数据的备份和备存 | 第24-25页 |
| ·开发工具和开发环境 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 数据仓库的设计和实现 | 第28-46页 |
| ·概述 | 第28-29页 |
| ·数据仓库的定义和特征 | 第28页 |
| ·数据仓库和数据集市 | 第28页 |
| ·数据仓库和数据库 | 第28-29页 |
| ·数据仓库的设计 | 第29-31页 |
| ·数据仓库的设计方法 | 第29-30页 |
| ·数据仓库设计的内容 | 第30-31页 |
| ·数据仓库主题的设计 | 第31页 |
| ·数据仓库的建模 | 第31-38页 |
| ·概念模型设计 | 第32-33页 |
| ·逻辑模型设计 | 第33-37页 |
| ·物理模型设计 | 第37-38页 |
| ·数据抽取、清理和转换 | 第38-43页 |
| ·数据从源数据库提取到临时数据库中 | 第38-39页 |
| ·临时数据库中数据清理和验证 | 第39-40页 |
| ·数据从临时数据库中至数据仓库 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-46页 |
| 第四章 OLAP设计和实现 | 第46-62页 |
| ·概述 | 第46-49页 |
| ·OLAP的定义和特征 | 第46页 |
| ·OLAP的基本概念 | 第46-48页 |
| ·OLAP数据分析方法 | 第48页 |
| ·OLAP的数据实现 | 第48-49页 |
| ·OLAP的设计和实现 | 第49-59页 |
| ·建立多维数据集 | 第49-53页 |
| ·多维数据集的查询分析方法 | 第53-56页 |
| ·多维数据集的数据展现 | 第56-59页 |
| ·最终用户安全性设计和实现 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 数据挖掘设计和实现 | 第62-73页 |
| ·概述 | 第62-63页 |
| ·数据挖掘定义 | 第62页 |
| ·数据挖掘基本概念 | 第62-63页 |
| ·数据挖掘和OLAP的区别和联系 | 第63页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第63-64页 |
| ·数据挖掘流程 | 第64-65页 |
| ·数据挖掘的算法 | 第65-67页 |
| ·数据挖掘的设计和实现 | 第67-72页 |
| ·本系统采用的数据挖掘算法 | 第67-68页 |
| ·经营户贡献度挖掘 | 第68-70页 |
| ·单价差值比信息挖掘 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 结论与展望 | 第73-75页 |
| ·全文总结 | 第73页 |
| ·未来研究方向 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
