| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| ·论文的选题背景 | 第7页 |
| ·国内外应用状况 | 第7-9页 |
| ·本文研究的目的与基本构想 | 第9-10页 |
| ·论文结构组织 | 第10-12页 |
| 第二章 经济社会统计与联机分析挖掘 | 第12-24页 |
| ·经济社会统计的基本概念 | 第12-17页 |
| ·经济社会统计学 | 第12页 |
| ·统计指标的定义与特点 | 第12-13页 |
| ·统计指标体系 | 第13页 |
| ·统计数据整理的定义与步骤 | 第13-14页 |
| ·统计分组的概念和方法 | 第14-17页 |
| ·OLAP的概念与理论 | 第17-20页 |
| ·OLAP的概念 | 第17页 |
| ·OLAP的目标 | 第17页 |
| ·OLAP的特性 | 第17-18页 |
| ·OLAP的多维数据概念和结构 | 第18-19页 |
| ·多维数据模型的物理实现 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘的概念与理论 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第20页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第20-21页 |
| ·OLAM与政府统计工作的结合 | 第21-24页 |
| 第三章 联机分析挖掘在统计应用中的实现框架 | 第24-29页 |
| ·系统满足的统计数据需求 | 第24-25页 |
| ·系统满足的统计功能需求 | 第25-26页 |
| ·统计信息管理应用系统开发平台 | 第26页 |
| ·联机分析挖掘技术在本系统中的实现架构 | 第26-29页 |
| 第四章 统计应用中的多维数据建模 | 第29-40页 |
| ·面向统计的多维数据库 | 第29-32页 |
| ·统计数据库的数据组织 | 第32-38页 |
| ·目录库的组织 | 第33-34页 |
| ·基层库的组织 | 第34-36页 |
| ·汇总库的组织 | 第36-38页 |
| ·逻辑上的数据立方体 | 第38-40页 |
| 第五章 统计应用中数据聚合功能的算法实现 | 第40-58页 |
| ·基于多维数据环境的数据分析方法 | 第40页 |
| ·汇总模板的定义 | 第40-41页 |
| ·依据分组目录(维度)和度量实现汇总模板的聚合操作 | 第41-56页 |
| ·获取聚合所需的源数据视图 | 第43-45页 |
| ·构建指导聚合的分组矩阵 | 第45-49页 |
| ·生成多维数据集结构 | 第49页 |
| ·根据分组矩阵执行初步汇总 | 第49-50页 |
| ·逐级向上汇总获得粗粒度聚合数据 | 第50-56页 |
| ·已实现的聚合算法的意义与缺点 | 第56-58页 |
| 第六章 统计应用中数据挖掘技术的实现 | 第58-74页 |
| ·时间序列挖掘系统 | 第58-59页 |
| ·针对时间序列的挖掘方法的应用 | 第59-72页 |
| ·直线趋势分析 | 第59-62页 |
| ·二次曲线趋势分析法 | 第62-64页 |
| ·指数曲线趋势分析法 | 第64-65页 |
| ·时间序列相似性挖掘 | 第65-68页 |
| ·针对时间序列的关联规则挖掘 | 第68-72页 |
| ·关联规则挖掘实例 | 第68-71页 |
| ·挖掘结果的解释 | 第71-72页 |
| ·数据挖掘应用中存在的问题与展望 | 第72-74页 |
| 第七章 结论 | 第74-76页 |
| ·论文工作总结 | 第74-75页 |
| ·论文的创新点 | 第75页 |
| ·进一步的工作 | 第75-76页 |
| 附录 | 第76-79页 |
| 1.Apriori算法简介 | 第76-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目与发表的论文 | 第82-83页 |
| 1.参与的科研项目 | 第82页 |
| 2.发表的论文 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 论文独创性声明 | 第84页 |
| 论文使用授权声明 | 第84-85页 |
| 答辩会 | 第85页 |