银行POS收单业务的数据分析
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·技术支持 | 第10-11页 |
| ·主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 数据分析技术 | 第13-29页 |
| ·数据仓库 | 第13-14页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第14-15页 |
| ·数据仓库模型 | 第15-19页 |
| ·概念模型 | 第16页 |
| ·逻辑模型 | 第16-17页 |
| ·物理模型 | 第17-18页 |
| ·元数据模型 | 第18页 |
| ·粒度模型 | 第18-19页 |
| ·联机分析处(OLAP) | 第19-25页 |
| ·OLAP的多维分析 | 第20-22页 |
| ·OLAP的数据存储方式 | 第22-23页 |
| ·OLAP与数据仓库的关系 | 第23-25页 |
| ·数据挖掘 | 第25-29页 |
| ·数据挖掘概述 | 第25页 |
| ·数据挖掘方法 | 第25-27页 |
| ·决策树挖掘 | 第27-29页 |
| 第三章 数据分析过程设计 | 第29-47页 |
| ·银行POS收单业务需求分析 | 第29-31页 |
| ·数据分析层次结构 | 第31-32页 |
| ·主题分析 | 第32-33页 |
| ·数据准备区 | 第33-35页 |
| ·数据选择 | 第33页 |
| ·数据处理 | 第33-34页 |
| ·数据装载 | 第34-35页 |
| ·数据仓库的模型设计 | 第35-42页 |
| ·概念模型设计 | 第35-36页 |
| ·逻辑模型设计 | 第36-39页 |
| ·物理模型设计 | 第39-41页 |
| ·元数据设计 | 第41-42页 |
| ·联机分析处理(OLAP)设计 | 第42-44页 |
| ·商户特征的数据挖掘设计 | 第44-47页 |
| 第四章 数据分析结果展示 | 第47-57页 |
| ·数据仓库建立 | 第47-50页 |
| ·数据仓库开发工具 | 第47-48页 |
| ·数据仓库建立 | 第48-49页 |
| ·数据分析平台模式 | 第49-50页 |
| ·联机分析处理结果 | 第50-55页 |
| ·数据挖掘结果 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·工作总结 | 第57页 |
| ·工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63页 |
