| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 前言 | 第10-15页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 我国铁路运输决策的基本情况 | 第10-11页 |
| 1.1.2 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.3 研究的意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究的思路和结构 | 第14-15页 |
| 第2章 铁路运输决策支持系统 | 第15-32页 |
| 2.1 铁路运输决策支持系统的技术基础 | 第15-16页 |
| 2.2 铁路运输决策支持系统的架构 | 第16-18页 |
| 2.3 数据仓库的数据源 | 第18-20页 |
| 2.4 数据仓库的数据清洗、整理和加载(ETL)策略 | 第20-22页 |
| 2.5 SAS数据仓库的存储与管理策略 | 第22-25页 |
| 2.6 数据挖掘技术 | 第25-28页 |
| 2.7 客运/货运数据仓库系统的集成 | 第28-29页 |
| 2.8 铁路运输决策支持系统的原型系统 | 第29-32页 |
| 第3章 综合运输指标数据集市的设计和应用 | 第32-37页 |
| 3.1 数据源的分析 | 第32-34页 |
| 3.2 综合运输指标数据集市的模型设计 | 第34-35页 |
| 3.3 综合运输指标的ETL方案设计 | 第35页 |
| 3.4 建立数据仓库更新的时间机制 | 第35页 |
| 3.5 综合运输指标数据集市的决策支持应用 | 第35-37页 |
| 第4章 客运数据集市的设计 | 第37-48页 |
| 4.1 铁路客运信息数据源的分析 | 第37-39页 |
| 4.2 数据源抽取方案设计 | 第39-41页 |
| 4.3 客运数据集市的模型设计 | 第41-46页 |
| 4.4 数据清洗/整理/加载方案设计 | 第46-48页 |
| 第5章 客运数据集市的决策支持应用 | 第48-57页 |
| 5.1 报表应用 | 第48-50页 |
| 5.2 OLAP应用 | 第50-51页 |
| 5.3 客流预测应用 | 第51-54页 |
| 5.4 数据挖掘应用 | 第54-55页 |
| 5.5 其它应用 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第62页 |