基于商业智能的人力资源统计分析系统研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·商业智能技术在人力资源管理的研究及应用现状 | 第9-11页 |
| ·系统研究与开发的意义 | 第11页 |
| ·本文所做的工作及技术难点 | 第11-12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 商业智能技术概述 | 第13-21页 |
| ·数据仓库技术概述 | 第13-16页 |
| ·数据仓库的概念与特性 | 第13-14页 |
| ·数据仓库的体系结构与数据组织 | 第14-15页 |
| ·数据仓库的设计与开发 | 第15-16页 |
| ·OLAP技术概述 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘技术概述 | 第17-21页 |
| ·数据挖掘的概念与特性 | 第17-19页 |
| ·关联规则数据挖掘 | 第19-20页 |
| ·决策树 | 第20-21页 |
| 第三章 人力资源数据仓库设计 | 第21-35页 |
| ·用户需求分析 | 第21页 |
| ·系统总体结构 | 第21-23页 |
| ·事务数据库分析 | 第23-24页 |
| ·数据仓库设计 | 第24-32页 |
| ·确定主要的主题域 | 第24页 |
| ·系统中数据模型设计 | 第24-26页 |
| ·基本情况主题设计 | 第26-32页 |
| ·数据集市的设计 | 第32-35页 |
| ·实例化视图的设计 | 第32-33页 |
| ·实例化视图的更新策略 | 第33-35页 |
| 第四章 数据预处理 | 第35-41页 |
| ·数据统计量的概述 | 第35-36页 |
| ·数据预处理过程 | 第36页 |
| ·数据转换与清理 | 第36-38页 |
| ·数据转换 | 第36-37页 |
| ·数据清理 | 第37-38页 |
| ·数据集成 | 第38-39页 |
| ·数据变换 | 第39页 |
| ·数据归约 | 第39-41页 |
| 第五章 数据仓库及分析应用的实现 | 第41-63页 |
| ·数据仓库物理实现 | 第41-42页 |
| ·数据仓库开发应用工具概述 | 第41页 |
| ·数据仓库的物理实现过程及应用 | 第41-42页 |
| ·数据仓库及多维数据集的创建 | 第42-45页 |
| ·利用SSIS实现数据转换 | 第42-43页 |
| ·数据链接的建立 | 第43-44页 |
| ·数据源视图的创建 | 第44页 |
| ·多维数据集的设计与创建 | 第44-45页 |
| ·构建数据挖掘模型与应用 | 第45-53页 |
| ·决策树算法 | 第45-51页 |
| ·其他挖掘算法展示 | 第51-53页 |
| ·算法比较 | 第53页 |
| ·基于关联规则算法发现规则 | 第53-58页 |
| ·实现技术 | 第53-54页 |
| ·系统需求 | 第54页 |
| ·系统设计 | 第54-56页 |
| ·系统使用 | 第56-58页 |
| ·模式评估 | 第58页 |
| ·OLAP分析和结果展示 | 第58-63页 |
| ·实现技术 | 第59页 |
| ·程序的实现效果 | 第59-63页 |
| 第六章 结束语 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
