| 第一章 绪 论 | 第6-11页 |
| 1．1 课题研究的意义和目标 | 第6-7页 |
| 1．1．1 课题研究的意义 | 第6页 |
| 1．1．2 课题研究的目标 | 第6-7页 |
| 1．2 国内外研究现状及发展趋势 | 第7-9页 |
| 1．2．1 决策支持系统研究现状及发展趋势 | 第7-8页 |
| 1．2．2 数据仓库技术研究现状及发展趋势 | 第8页 |
| 1．2．3 数据挖掘工具研究现状及发展趋势 | 第8-9页 |
| 1．3 课题研究中的困难和不足 | 第9-10页 |
| 1．4 本文研究的内容安排 | 第10-11页 |
| 第二章 数据仓库与决策支持系统 | 第11-26页 |
| 2．1 数据仓库的概念 | 第11-14页 |
| 2．1．1 从数据库到数据仓库 | 第11-13页 |
| 2．1．2 数据仓库的相关概念 | 第13-14页 |
| 2．1．3 数据仓库中的数据组织 | 第14页 |
| 2．2 基于数据仓库的决策支持系统 | 第14-18页 |
| 2．2．1 决策支持系统的概念及发展 | 第14-15页 |
| 2．2．2 基于数据仓库的决策支持系统的体系结构 | 第15-17页 |
| 2．2．3 基于ODS的数据仓库体系结构 | 第17-18页 |
| 2．3 数据仓库的开发设计 | 第18-21页 |
| 2．3．1 数据仓库系统的开发流程 | 第18页 |
| 2．3．2 数据仓库的设计方法 | 第18-19页 |
| 2．3．3 数据仓库设计的关键技术 | 第19-21页 |
| 2．4 数据仓库的应用研究 | 第21-26页 |
| 2．4．1 数据仓库的应用实例 | 第22-23页 |
| 2．4．2 几家公司的数据仓库解决方案 | 第23-26页 |
| 第三章 联机分析处理技术（OLAP） | 第26-35页 |
| 3．1 OLAP的相关概念 | 第26-29页 |
| 3．1．1 OLAP的概念 | 第26-27页 |
| 3．1．2 OLAP的多维数据结构 | 第27-28页 |
| 3．1．3 OLAP数据处理方法及多维数据分析方法 | 第28-29页 |
| 3．2 OLAP体系结构及实现技术 | 第29-32页 |
| 3．2．1 OLAP的体系结构 | 第29-30页 |
| 3．3．2 OLAP的实现技术 | 第30-32页 |
| 3．3 OLAP产品介绍 | 第32-35页 |
| 3．3．1 Microsoft的OLAP服务器及工具 | 第32-33页 |
| 3．3．2 Oracle的OLAP产品及工具 | 第33-35页 |
| 第四章 数据挖掘技术及其应用 | 第35-46页 |
| 4．1 数据挖掘的概念 | 第35-38页 |
| 4．1．1 数据挖掘与知识发现 | 第35-36页 |
| 4．1．2 数据挖掘的任务 | 第36-37页 |
| 4．1．3 数据挖掘与OLAP的区别和联系 | 第37-38页 |
| 4．2 数据挖掘的实现 | 第38-43页 |
| 4．2．1 数据挖掘的方法 | 第38-39页 |
| 4．2．2 数据挖掘的模型 | 第39-41页 |
| 4．2．3 数据挖掘的工具 | 第41-42页 |
| 4．2．4 数据挖掘产品发展状况及发展趋势 | 第42-43页 |
| 4．3 数据挖掘在各行业的应用 | 第43-46页 |
| 4．3．1 在科学研究中应用 | 第43-44页 |
| 4．3．2 在商业领域中的应用 | 第44-45页 |
| 4．3．3 在通信网络管理中的应用 | 第45-46页 |
| 第五章 WEB数据挖掘技术 | 第46-53页 |
| 5．1 WEB挖掘的概念与分类 | 第46-49页 |
| 5．1．1 Web挖掘的概念 | 第46-47页 |
| 5．1．2 Web挖掘的分类 | 第47-49页 |
| 5．2 WEB挖掘方法 | 第49-51页 |
| 5．2．1 Web内容挖掘方法 | 第49-50页 |
| 5．2．2 Web结构挖掘 | 第50-51页 |
| 5．3 WEB挖掘工具 | 第51-53页 |
| 5．3．1 文本信息挖掘工具 | 第52页 |
| 5．3．2 用户访问模式挖掘工具 | 第52-53页 |
| 第六章 总 结 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致 谢 | 第56页 |