基于联机分析和数据挖掘的决策支持系统的研究与应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题的背景 | 第12-16页 |
| ·决策支持的提出 | 第12-15页 |
| ·决策支持的研究与应用现状 | 第15-16页 |
| ·课题的提出 | 第16-20页 |
| ·混凝土企业信息集成系统的需求 | 第16-17页 |
| ·系统模型 | 第17-18页 |
| ·系统数据流图 | 第18-19页 |
| ·论文结构 | 第19-20页 |
| 第二章 数据清洗 | 第20-36页 |
| ·数据清洗的定义 | 第20页 |
| ·数据清洗的作用对象 | 第20-22页 |
| ·数据清洗的过程框架模型 | 第22-25页 |
| ·Trillium清洗模型 | 第23页 |
| ·Kimoall清洗模型 | 第23-24页 |
| ·Bohn清洗模型 | 第24页 |
| ·陆宏均清洗模型 | 第24-25页 |
| ·系统数据清洗模型设计 | 第25-36页 |
| ·数据抽取 | 第25页 |
| ·空值填充 | 第25-26页 |
| ·数据库转换 | 第26-32页 |
| ·检测修改异常数据 | 第32-34页 |
| ·数据转化 | 第34-36页 |
| 第三章 联机分析处理 | 第36-51页 |
| ·联机分析处理概述 | 第36-37页 |
| ·OLAP基本概念 | 第37-41页 |
| ·多维数据集 | 第37-38页 |
| ·度量值 | 第38-39页 |
| ·维度 | 第39-40页 |
| ·聚合 | 第40-41页 |
| ·OLAP分析操作 | 第41-43页 |
| ·钻取 | 第41页 |
| ·切片和切块 | 第41-42页 |
| ·旋转 | 第42-43页 |
| ·OLAP存储方式 | 第43-44页 |
| ·ROLAP | 第43页 |
| ·MOLAP | 第43-44页 |
| ·HOLAP | 第44页 |
| ·OLAP数据库设计 | 第44-46页 |
| ·OLAP多维分析编程实现 | 第46-51页 |
| ·数据访问语言MDX | 第46-48页 |
| ·使用决策支持对象 | 第48-49页 |
| ·多维数据访问ADOMD | 第49-50页 |
| ·VB实现 | 第50-51页 |
| 第四章 数据挖掘 | 第51-78页 |
| ·数据挖掘概述 | 第51-54页 |
| ·数据挖掘技术发展的原因 | 第51-52页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第52页 |
| ·数据挖掘工作原理 | 第52-53页 |
| ·数据特征分析 | 第53-54页 |
| ·分类挖掘 | 第54-59页 |
| ·分类挖掘概述 | 第54页 |
| ·决策树方法 | 第54-58页 |
| ·数据转换 | 第58-59页 |
| ·聚类挖掘 | 第59-70页 |
| ·聚类挖掘概述 | 第59-61页 |
| ·划分方法 | 第61-64页 |
| ·基于密度方法 | 第64-66页 |
| ·数据处理 | 第66-70页 |
| ·关联规则挖掘 | 第70-78页 |
| ·关联规则挖掘基本概念 | 第70-71页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第71-73页 |
| ·具体实现 | 第73-78页 |
| 第五章 决策支持系统在混凝土企业信息管理中的应用 | 第78-90页 |
| ·混凝土企业信息管理系统介绍 | 第78-80页 |
| ·清洗原始数据库 | 第80-83页 |
| ·数据抽取 | 第80-81页 |
| ·清除脏数据 | 第81页 |
| ·数据结构转换 | 第81-83页 |
| ·联机分析处理的应用 | 第83-84页 |
| ·挖掘数据库 | 第84-90页 |
| 第六章 总结 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 作者读研期间参与的科研项目与发表的论文 | 第95页 |
