数据仓库在证券业务分析系统中的应用
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1．1 课题研究的背景 | 第7页 |
| 1．2 课题研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| 1．3 国内外研究现状综述 | 第8-11页 |
| 1．3．1 数据仓库技术国内外研究现状综述 | 第8-9页 |
| 1．3．2 券业务信息化国内外研究现状综述 | 第9-11页 |
| 1．4 本文的主要创新点 | 第11-12页 |
| 第二章 数据仓库技术 | 第12-26页 |
| 2．1 数据仓库的概念和特征 | 第12页 |
| 2．2 数据仓库的数据组织 | 第12-14页 |
| 2．3 数据仓库系统的体系结构 | 第14-16页 |
| 2．4 数据仓库的分析工具 | 第16-22页 |
| 2．4．1 验证型工具和发掘型工具 | 第16页 |
| 2．4．2 联机分析处理技术 | 第16-20页 |
| 2．4．3 数据挖掘及其在证券上的应用 | 第20-22页 |
| 2．5 数据仓库技术在证券行业应用的意义和现状 | 第22-24页 |
| 2．6 主要的数据仓库厂商及产品 | 第24-26页 |
| 第三章 证券业务分析系统设计 | 第26-38页 |
| 3．1 需求分析 | 第26-29页 |
| 3．1．1 开发要求 | 第26页 |
| 3．1．2 功能模块分析与设计 | 第26-29页 |
| 3．2 系统技术选择 | 第29-33页 |
| 3．2．1 逻辑结构的选择 | 第29-30页 |
| 3．2．2 系统架构的选择 | 第30-32页 |
| 3．2．3 后台数据库的选择 | 第32-33页 |
| 3．3 系统框架设计 | 第33-35页 |
| 3．3．1 数据层 | 第34-35页 |
| 3．3．2 业务(逻辑)层 | 第35页 |
| 3．3．3 表现层 | 第35页 |
| 3．4 应用系统网络结构 | 第35-36页 |
| 3．5 系统开发和运行环境 | 第36-38页 |
| 3．5．1 开发环境 | 第36-37页 |
| 3．5．2 运行环境 | 第37-38页 |
| 第四章 数据仓库在证券业务分析系统中的应用 | 第38-58页 |
| 4．1 数据仓库系统设计及实现 | 第38-45页 |
| 4．1．1 数据仓库系统设计 | 第38-41页 |
| 4．1．2 数据仓库系统的实现 | 第41-45页 |
| 4．2 OLAP在系统中的应用 | 第45-53页 |
| 4．2．1 OLAP技术应用于证券分析的逻辑模型 | 第45-46页 |
| 4．2．2 多维数据库数据模型设计 | 第46-48页 |
| 4．2．3 分析数据的收集、整理与转换 | 第48-49页 |
| 4．2．4 分析系统的功能与特点 | 第49-53页 |
| 4．3 数据挖掘在系统中的应用 | 第53-58页 |
| 4．3．1 数据挖掘在证券业务中的作用 | 第53-54页 |
| 4．3．2 关联规则的定义和属性 | 第54页 |
| 4．3．3 关联规则挖掘在股票分析中的应用 | 第54-55页 |
| 4．3．4 实例 | 第55-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5．1 本文总结 | 第58页 |
| 5．2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
