| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9页 |
| 1.2 课题研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.1 决策支持系统的发展 | 第10页 |
| 1.3.2 数据仓库的现状 | 第10-11页 |
| 1.4 研究的主要内容 | 第11页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第11-13页 |
| 2 数据仓库与数据挖掘关键技术 | 第13-21页 |
| 2.1 数据仓库 | 第13-15页 |
| 2.1.1 数据仓库的概念和特点 | 第13页 |
| 2.1.2 数据仓库和数据库的区别 | 第13-14页 |
| 2.1.3 数据仓库的关键问题 | 第14页 |
| 2.1.4 数据仓库体系结构 | 第14-15页 |
| 2.2 数据挖掘技术DM | 第15-17页 |
| 2.2.1 数据挖掘的概念 | 第15-16页 |
| 2.2.2 数据挖掘的方法 | 第16页 |
| 2.2.3 数据挖掘的结构 | 第16-17页 |
| 2.3 联机处理分析OLAP | 第17-18页 |
| 2.4 OLAP、数据仓库及数据挖掘之间的关系 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-21页 |
| 3 电子化加油数据仓库与决策支持系统设计 | 第21-45页 |
| 3.1 电子化加油数据仓库的需求分析 | 第21-23页 |
| 3.1.1 原有成品油销售系统调研 | 第21-22页 |
| 3.1.2 电子化加油数据仓库的需求分析与决策主题的选取 | 第22-23页 |
| 3.2 石油销售决策支持系统的总体设计 | 第23-26页 |
| 3.2.1 系统的体系结构设计 | 第23-24页 |
| 3.2.2 石油销售决策支持系统用例分析 | 第24-25页 |
| 3.2.3 石油销售决策支持系统总体设计 | 第25-26页 |
| 3.3 电子化加油数据仓库的设计与实现 | 第26-36页 |
| 3.3.1 数据仓库的概念模型设计 | 第26-27页 |
| 3.3.2 数据仓库的逻辑模型设计 | 第27-29页 |
| 3.3.3 数据仓库物理模型的建立 | 第29-31页 |
| 3.3.4 事实表和维度表的详细设计 | 第31-34页 |
| 3.3.5 数据抽取、转换和装载 | 第34-36页 |
| 3.4 数据仓库的OLAP操作与结果展示 | 第36-43页 |
| 3.4.1 OLAP的建立 | 第36-38页 |
| 3.4.2 OLAP查询部署 | 第38页 |
| 3.4.3 OLAP部分查询结果演示 | 第38-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 决策树算法在客户合作度预测分析中的应用 | 第45-55页 |
| 4.1 决策树算法 | 第45-47页 |
| 4.1.1 决策树算法介绍 | 第45-46页 |
| 4.1.2 ID3决策树算法 | 第46-47页 |
| 4.2 基于ID3算法的客户合作度预测分析 | 第47-53页 |
| 4.2.1 数据准备和预处理 | 第47-48页 |
| 4.2.2 决策树的构造 | 第48-49页 |
| 4.2.3 客户合作度预测与结果展示 | 第49-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-55页 |
| 5 总结 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |