| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| ·课题背景 | 第11页 |
| ·国税信息系统现状与分析 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容和章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 数据仓库概述和相关技术 | 第14-31页 |
| ·数据仓库概念 | 第14-17页 |
| ·从数据库到数据仓库 | 第14-15页 |
| ·数据仓库及其特点 | 第15-17页 |
| ·与数据仓库相关的几个概念 | 第17-18页 |
| ·数据集市 | 第17页 |
| ·元数据(Meta data) | 第17-18页 |
| ·元数据在数据仓库体系结构中的作用 | 第18-19页 |
| ·数据仓库系统的体系结构 | 第19-21页 |
| ·数据仓库的数据组织 | 第21-22页 |
| ·数据仓库的数据追加 | 第22页 |
| ·数据仓库模型设计 | 第22-23页 |
| ·星形模型 | 第22-23页 |
| ·雪花模型 | 第23页 |
| ·数据仓库的实现策略 | 第23-25页 |
| ·“自顶向下”模式 | 第23-24页 |
| ·“自底向上”模式 | 第24页 |
| ·“平行开发”模式 | 第24-25页 |
| ·数据仓库的设计方法与步骤 | 第25-31页 |
| ·概念模型设计 | 第26-27页 |
| ·技术准备工作 | 第27页 |
| ·逻辑模型设计 | 第27-28页 |
| ·物理模型设计 | 第28-29页 |
| ·数据仓库的生成 | 第29页 |
| ·数据仓库的维护 | 第29-31页 |
| 第三章 税务数据仓库设计与实现 | 第31-48页 |
| ·需求分析 | 第31-33页 |
| ·需求分析和主题确定 | 第31-33页 |
| ·粒度分析 | 第33页 |
| ·维度建模 | 第33-36页 |
| ·数据抽取、转换、和装载(ETL)技术和实现。 | 第36-43页 |
| ·数据抽取及实现方法 | 第37-38页 |
| ·数据提取的实现方法 | 第38-40页 |
| ·数据转换的内容和方法 | 第40-43页 |
| ·数据装载 | 第43页 |
| ·税务数据仓库的构建 | 第43-48页 |
| 第四章 基于税务数据仓库的数据分析 | 第48-66页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·OLAP概述 | 第48-49页 |
| ·OLAP的基本操作 | 第49-50页 |
| ·OLAP技术的实现 | 第50-52页 |
| ·MOLAP技术的实现 | 第51页 |
| ·ROLAP技术的实现 | 第51-52页 |
| ·MOLAP技术ROLAP技术的比较 | 第52页 |
| ·OLAP在税收数据分析中的应用 | 第52-55页 |
| ·用ORACLE DISCOVERER进行数据展现 | 第55-58页 |
| ·数据挖掘技术在税务系统中的应用 | 第58-66页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第58-59页 |
| ·数据挖掘和OLAP的区别 | 第59页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第59-61页 |
| ·用Clementine在税务数据仓库中进行数据挖掘 | 第61-66页 |
| 第五章 总结和展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第70页 |