| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·数据仓库在国内外发展现状 | 第8-9页 |
| ·数据挖掘技术在国内外发展现状 | 第9页 |
| ·本文结构 | 第9-11页 |
| 第二章 关键概念与技术介绍 | 第11-22页 |
| ·数据仓库基本理论 | 第11-16页 |
| ·数据仓库的概念及特征 | 第11-12页 |
| ·操作型数据存储(ODS) | 第12-13页 |
| ·联机分析处理(LOAP) | 第13-14页 |
| ·数据仓库系统的体系结构 | 第14-16页 |
| ·数据仓库中的关键概念 | 第16页 |
| ·数据挖掘 | 第16-21页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第17页 |
| ·数据挖掘分类 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘步骤 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘常用技术分析 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘与OLAP的关系 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 数据仓库设计与实现 | 第22-41页 |
| ·数据仓库模型分析 | 第22-25页 |
| ·设计目标 | 第22页 |
| ·设计原则 | 第22页 |
| ·数据源及需求分析 | 第22-23页 |
| ·ODS设计 | 第23-25页 |
| ·逻辑数据模型分析 | 第25页 |
| ·ETL流程设计 | 第25-36页 |
| ·ETL功能组件 | 第27-28页 |
| ·数据抽取 | 第28-29页 |
| ·数据变换 | 第29-31页 |
| ·数据转换 | 第31-34页 |
| ·数据加载 | 第34-35页 |
| ·ETL作业调度 | 第35-36页 |
| ·多维分析 | 第36-39页 |
| ·多维模型设计 | 第36-37页 |
| ·维度设计 | 第37-39页 |
| ·并行数据处理 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 数据挖掘在银行业中的研究与应用 | 第41-48页 |
| ·数据挖掘在银行业中的应用 | 第41-42页 |
| ·关联规则技术在银行业中的应用 | 第42页 |
| ·经典Apriori算法 | 第42-43页 |
| ·Apriori算法相关概念和理论 | 第42-43页 |
| ·Apriori算法分析 | 第43页 |
| ·改进的Apriori算法 | 第43-47页 |
| ·改进的方法和算法 | 第43-45页 |
| ·改进算法的思想及伪代码 | 第45-46页 |
| ·改进的Apriori算法在个人信用卡行为中的应用 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 总结与展望 | 第48-50页 |
| 主要研究工作总结 | 第48页 |
| 下一步研究工作 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间的学术论文及科研项目 | 第53-54页 |