| 第一章 前言 | 第1-11页 |
| ·银行业基于GIS空间数据挖掘技术的业务网点管理研究的目的和意义 | 第6-9页 |
| ·银行业务网点管理中所要解决的主要问题 | 第6-7页 |
| ·GIS与可视化数据挖掘集成对银行业务网点管理研究的目的和意义 | 第7-9页 |
| ·GIS与空间数据挖掘集成的的国内外研究与发展现状。 | 第9-11页 |
| 第二章 关键理论与技术 | 第11-30页 |
| ·空间数据挖掘 | 第11-14页 |
| ·数据挖掘的基本概念 | 第11页 |
| ·空间数据发掘(Spatial Data Mining) | 第11-12页 |
| ·空间数据发掘和知识发现的方法 | 第12-13页 |
| ·可视化数据挖掘(从可视化角度理解数据挖掘) | 第13-14页 |
| ·组件式GIS | 第14-17页 |
| ·应用型GIS开发的三种实现方式 | 第14-15页 |
| ·组件技术与ComGIS | 第15-17页 |
| ·空间数据挖掘与GIS集成的方式 | 第17-19页 |
| ·Mapinfo Professional与mapX | 第19-24页 |
| ·MapInfo空间数据的拓扑关系模型 | 第19-20页 |
| ·MapinfoPro的主要技术特点 | 第20-21页 |
| ·MapInfo的数据组织 | 第21-22页 |
| ·基于Mapx的开发模式 | 第22-24页 |
| ·设施选址决策分析 | 第24-30页 |
| ·选址问题的分类: | 第25-26页 |
| ·选址方法分类 | 第26-27页 |
| ·面向属性的归纳学习(Attribute Oriented Inductiong简称AOI)方法 | 第27-30页 |
| 第三章 系统的设计与开发 | 第30-44页 |
| ·系统开发目标与设计思路 | 第30-31页 |
| ·数据分类以及数据内容描述 | 第31-33页 |
| ·系统设计与开发 | 第33-38页 |
| ·系统开发环境 | 第33页 |
| ·系统功能设计及其数据访问机制 | 第33-36页 |
| ·界面设计 | 第36-37页 |
| ·系统特点 | 第37-38页 |
| ·上海市银行的分布现状分析 | 第38-44页 |
| ·银行实体网点分布数量统计 | 第38-40页 |
| ·离行式银行网点分布统计 | 第40页 |
| ·银行网点密度统计分析 | 第40-44页 |
| 第四章 面向属性的归纳学习在银行选址分析及其评价方面的应用 | 第44-53页 |
| ·面向属性的归纳学习用于银行选址的工作流程 | 第44-45页 |
| ·生成概念树 | 第45-47页 |
| ·选址评价影响因子分析 | 第47-49页 |
| ·主要类库的设计及其成员函数 | 第49-51页 |
| ·银行属性数据的离散化 | 第51-53页 |
| 第五章 结论与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 附录 主要的类及模块代码 | 第56-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
