| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| ·论文研究的理论与应用背景 | 第8-9页 |
| ·论文研究的理论背景 | 第8-9页 |
| ·论文研究的应用背景及意义 | 第9页 |
| ·论文的主要内容和贡献 | 第9-12页 |
| ·论文的主要内容 | 第9-10页 |
| ·论文的主要贡献 | 第10-12页 |
| 第二章 数据仓库和OLAP技术及应用 | 第12-26页 |
| ·数据仓库 | 第12-18页 |
| ·数据仓库的定义与基本特征 | 第12-13页 |
| ·数据仓库的几个重要概念 | 第13-16页 |
| ·数据仓库体系结构 | 第16-18页 |
| ·OLAP技术 | 第18-26页 |
| ·几个基本概念 | 第19-21页 |
| ·多维分析 | 第21-23页 |
| ·OlAP与数据仓库关系 | 第23-24页 |
| ·OLAP的实施 | 第24-26页 |
| 第三章 数据挖掘 | 第26-30页 |
| ·概述 | 第26页 |
| ·数据挖掘方法 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘的体系结构 | 第27-28页 |
| ·挖掘过程 | 第28-30页 |
| 第四章 经营分析系统介绍 | 第30-38页 |
| ·经营分析系统体系结构 | 第30-31页 |
| ·体系结构 | 第30-31页 |
| ·网络结构 | 第31页 |
| ·客户发展情况分析 | 第31-35页 |
| ·客户总量和新增/流失客户分析 | 第31-33页 |
| ·客户转网和客户行为分析 | 第33-34页 |
| ·客户信用度和高额与风险分析 | 第34-35页 |
| ·业务发展情况分析 | 第35-38页 |
| ·业务量情况分析 | 第35-36页 |
| ·业务资源使用特征分析 | 第36-38页 |
| 第五章 数据仓库和数据挖掘在经营分析中的应用 | 第38-54页 |
| ·ETL | 第38-43页 |
| ·数据抽取 | 第39-41页 |
| ·数据转换 | 第41-42页 |
| ·数据加载 | 第42-43页 |
| ·数据审查 | 第43页 |
| ·数据存储 | 第43-45页 |
| ·数据存储方式 | 第44页 |
| ·数据仓库的意义 | 第44页 |
| ·数据特性分析 | 第44-45页 |
| ·数据存储模型设计 | 第45页 |
| ·数据访问 | 第45-54页 |
| ·联机分析处理 | 第46-50页 |
| ·即席查询 | 第50-51页 |
| ·预定义报表 | 第51-52页 |
| ·门户入口 | 第52-54页 |
| 第六章 OLAP及数据挖掘在经营分析中的实例 | 第54-83页 |
| ·OLAP分析举例 | 第54-61页 |
| ·分析主题:移动电话业务收入总量及变化分析 | 第54页 |
| ·分析过程 | 第54-56页 |
| ·OLAP CUBE 设计 | 第56-58页 |
| ·OLAP CUBE分析结果图例说明 | 第58-61页 |
| ·数据挖掘举例 | 第61-68页 |
| ·分析的目的 | 第61-62页 |
| ·数据挖掘的全过程 | 第62-65页 |
| ·用Decision Tree方法来建立客户流失模型 | 第65-67页 |
| ·结果的分析 | 第67-68页 |
| ·收入预测分析 | 第68-83页 |
| ·分析目的 | 第68页 |
| ·分析用到的数学模型 | 第68-72页 |
| ·筛选后的数据集 | 第72-74页 |
| ·GSM线形回归方程组 | 第74-78页 |
| ·CDMA业务收入的多元线形回归方程组 | 第78-81页 |
| ·收入预测分析的结果 | 第81-83页 |
| 第七章 总结 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 摘要 | 第88-90页 |
| ABSTRACT | 第90-92页 |
| 导师及作者简介 | 第92-93页 |