| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外有关OLAP与商业智能的研究综述 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国外相关研究综述 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内相关研究综述 | 第10-12页 |
| 1.3 论文研究内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第14-20页 |
| 2.1 数据仓库基础理论 | 第14-16页 |
| 2.1.1 数据仓库的概念 | 第14页 |
| 2.1.2 数据仓库的特点 | 第14-15页 |
| 2.1.3 数据仓库的体系结构 | 第15-16页 |
| 2.2 OLAP技术 | 第16-19页 |
| 2.2.1 OLAP的概念与特点 | 第16-17页 |
| 2.2.2 OLAP的结构 | 第17-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 农村商业银行信贷管理系统需求分析 | 第20-31页 |
| 3.1 可行性分析 | 第20-21页 |
| 3.2 系统需求分析 | 第21-29页 |
| 3.2.1 性能需求分析 | 第21-22页 |
| 3.2.2 功能需求分析 | 第22-24页 |
| 3.2.3. 贷款业务管理 | 第24-27页 |
| 3.2.4 不良资产管理 | 第27-28页 |
| 3.2.5 信贷人员管理 | 第28页 |
| 3.2.6 查询统计 | 第28-29页 |
| 3.3 系统整体架构 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 数据挖掘技术的原型应用设计 | 第31-54页 |
| 4.1 数据挖掘分类技术的应用 | 第31-34页 |
| 4.2 数据挖掘预测技术在信贷指标下发流程中的应用 | 第34-39页 |
| 4.2.1 分权下发流程 | 第34-35页 |
| 4.2.2 集权下发流程 | 第35-36页 |
| 4.2.3 信贷指标下发模型的建立 | 第36-39页 |
| 4.3 关联分析技术在信贷业务数据分析中的应用 | 第39-45页 |
| 4.3.1 信贷类型ABC数据分析 | 第39-40页 |
| 4.3.2 分支机构客户需求力数据分析 | 第40页 |
| 4.3.3 关联产品数据分析 | 第40-45页 |
| 4.4 数据仓库的应用设计 | 第45-52页 |
| 4.4.1 系统数据仓库的概要模型设计 | 第45-48页 |
| 4.4.3 系统数据仓库的逻辑模型设计 | 第48-51页 |
| 4.4.4 系统数据仓库的物理模型设计 | 第51-52页 |
| 4.5 系统数据仓库的建立 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 原型系统实现及应用 | 第54-61页 |
| 5.1 信贷数据查询的实现 | 第54-55页 |
| 5.2 数据获取过程的实现 | 第55-57页 |
| 5.3 信贷数据资料查询 | 第57-58页 |
| 5.4 加密及防注入技术的实现 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |