| 目录 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·决策支持系统概念的提出 | 第7-8页 |
| ·论文研究背景 | 第8-11页 |
| ·校园卡信息分析的问题 | 第9-10页 |
| ·国内外已有的系统、技术 | 第10-11页 |
| ·存在的问题 | 第11页 |
| ·本文的工作及意义 | 第11-12页 |
| ·论文内容编排 | 第12-13页 |
| 第二章 数据仓库技术的理论和应用 | 第13-24页 |
| ·数据仓库的需求 | 第13-15页 |
| ·数据仓库的理论 | 第15-17页 |
| ·何为数据仓库? | 第15页 |
| ·数据仓库中的数据组织 | 第15-17页 |
| ·数据仓库的设计 | 第17-22页 |
| ·数据仓库需求分析 | 第18-19页 |
| ·概念模型设计 | 第19页 |
| ·逻辑模型设计 | 第19-21页 |
| ·物理模型设计 | 第21-22页 |
| ·数据导入 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 联机分析处理 | 第24-32页 |
| ·OLAP中的基本概念 | 第24-27页 |
| ·什么是OLAP | 第24-25页 |
| ·多维数据结构 | 第25页 |
| ·数据立方体结构的操作 | 第25-26页 |
| ·数据立方体结构的存储方式 | 第26-27页 |
| ·OLAP应用系统的设计 | 第27-31页 |
| ·数据立方体的设计 | 第27页 |
| ·透视表服务(Pivot Table Service) | 第27-28页 |
| ·客户端的决策支持对象(Decision Support Object,DSO) | 第28-29页 |
| ·多维表达式 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 数据挖掘简介 | 第32-49页 |
| ·数据挖掘技术产生的背景 | 第32-36页 |
| ·数据丰富与知识匮乏 | 第32-33页 |
| ·从数据到知识 | 第33-34页 |
| ·数据挖掘产生 | 第34-36页 |
| ·数据挖掘简介 | 第36-45页 |
| ·数据挖掘的总体框架 | 第36-39页 |
| ·数据挖掘技术简述 | 第39-42页 |
| ·数据挖掘结果的评估 | 第42-43页 |
| ·知识表达 | 第43页 |
| ·数据挖掘中必须考虑的问题 | 第43-45页 |
| ·数据挖掘研究重点 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 校园卡信息挖掘分析与知识表达 | 第49-66页 |
| ·一卡通数据的预处理 | 第49-54页 |
| ·信息构成分析 | 第49-51页 |
| ·数据信息的集成 | 第51页 |
| ·数据过滤与选择 | 第51-52页 |
| ·数据转换 | 第52-54页 |
| ·数据仓库搭建 | 第54-55页 |
| ·知识挖掘及结果表达 | 第55-66页 |
| ·聚类 | 第55-59页 |
| ·随机时序分析技术 | 第59-62页 |
| ·基于Web的OLAP挖掘结果展示 | 第62-66页 |
| 第六章 结束语和展望 | 第66-69页 |
| ·论文小结 | 第66-67页 |
| ·存在的问题 | 第67页 |
| ·数据预处理工作处理效率有待提高 | 第67页 |
| ·数据挖掘算法效率的进一步提高 | 第67页 |
| ·论文进一步研究工作的展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |