| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题的研究背景与意义 | 第7页 |
| ·SaaS 平台数据挖掘发展现状 | 第7-9页 |
| ·论文工作 | 第9-11页 |
| ·论文主要工作 | 第9页 |
| ·论文组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 SaaS 和数据挖掘相关概念及技术 | 第11-21页 |
| ·SaaS 简介及特点 | 第11-13页 |
| ·SaaS 简介 | 第11-12页 |
| ·SaaS 的优势 | 第12-13页 |
| ·SaaS 平台大数据分析 | 第13-14页 |
| ·SaaS 平台数据挖掘面临的挑战 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘简介 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘概念 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘步骤 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的经典算法 | 第17-20页 |
| ·关联规则 | 第17-19页 |
| ·聚类 | 第19页 |
| ·分类和预测 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 SaaS 平台数据挖掘系统需求分析 | 第21-27页 |
| ·系统分析 | 第21-24页 |
| ·SaaS 市场需求分析 | 第21页 |
| ·SaaS 产品价值分析 | 第21-22页 |
| ·SaaS 成熟度模型分析 | 第22-24页 |
| ·SaaS 平台数据挖掘系统需求分析 | 第24-25页 |
| ·系统需求分析 | 第24页 |
| ·系统功能分析 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第四章 SaaS 平台数据挖掘解决方案设计 | 第27-49页 |
| ·整体框架设计 | 第27-28页 |
| ·SaaS 数据源分析及设计 | 第28-35页 |
| ·SaaS 数据分析 | 第28-31页 |
| ·SaaS 数据模块设计 | 第31-35页 |
| ·数据挖掘方案及设计 | 第35-46页 |
| ·数据挖掘软件比较及选择 | 第35-36页 |
| ·Weka 软件功能及使用方法 | 第36-40页 |
| ·数据挖掘算法分析及选择 | 第40-46页 |
| ·本章小结 | 第46-49页 |
| 第五章 SaaS 平台数据挖掘系统实现 | 第49-73页 |
| ·开发环境搭建 | 第49-52页 |
| ·JDK 环境及 eclipse 开发环境搭建 | 第49-50页 |
| ·下载安装 Weka 软件 | 第50页 |
| ·Weka 连接 MySql 数据库 | 第50-52页 |
| ·在 eclipse 中集合 MySql 与 Weka 插件 | 第52页 |
| ·系统算法实现 | 第52-58页 |
| ·SaaS 数据准备 | 第52-55页 |
| ·SaaS 数据挖掘算法实现 | 第55-58页 |
| ·实验结果及解释 | 第58-71页 |
| ·SaaS 产品关联性分析 | 第58-62页 |
| ·SaaS 公司用户信息聚类分析 | 第62-66页 |
| ·SaaS 公司信息分类预测结果分析 | 第66-71页 |
| ·本章总结 | 第71-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第73页 |
| ·前景展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |