基于公路运输业商业智能系统的研究与设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·课题研究意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·数据仓库的研究现状 | 第13-14页 |
| ·联机分析处理的研究现状 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第15页 |
| ·本文研究的内容 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 公路运输业信息化系统 | 第17-25页 |
| ·系统的总体架构 | 第17-18页 |
| ·系统的技术路线 | 第18-19页 |
| ·系统的体系结构 | 第19-20页 |
| ·系统的功能介绍 | 第20-24页 |
| ·客运管理信息系统 | 第20-21页 |
| ·小件快递管理系统 | 第21-22页 |
| ·人力资源管理系统 | 第22-23页 |
| ·微机售票及网络结算系统 | 第23页 |
| ·驾驶员培训管理信息系统 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 公路运输业商业智能系统的设计 | 第25-47页 |
| ·信息化系统局限性 | 第25-26页 |
| ·商业智能系统的开发环境 | 第26-27页 |
| ·商业智能系统的需求分析 | 第27-29页 |
| ·商业智能系统的体系结构 | 第29-30页 |
| ·逻辑模型设计 | 第30-32页 |
| ·主题设计 | 第30-31页 |
| ·维度设计 | 第31页 |
| ·粒度设计 | 第31-32页 |
| ·物理模型设计 | 第32-33页 |
| ·ETL 过程设计 | 第33-37页 |
| ·K-means 算法和马尔可夫预测法的研究应用 | 第37-46页 |
| ·聚类分析总体设计过程 | 第38-39页 |
| ·聚类分析数据处理过程 | 第39-40页 |
| ·利用K-means 算法进行聚类分析 | 第40-43页 |
| ·利用马尔可夫预测法对客流量进行预测 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 红黑树分层位图索引对数据仓库的优化 | 第47-55页 |
| ·权重线索红黑树 | 第47-48页 |
| ·分层位图索引结构 | 第48-49页 |
| ·红黑树分层位图索引查询算法 | 第49-51页 |
| ·红黑树分层位图索引结构的查询过程 | 第51-53页 |
| ·红黑树分层位图索引结构的效率分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 公路运输业商业智能系统的数据分析 | 第55-64页 |
| ·OLAP 分析 | 第55-59页 |
| ·数据挖掘分析 | 第59-63页 |
| ·K-means 算法分析和验证 | 第59-61页 |
| ·马尔可夫预测法验证 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |
