| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·数据仓库和数据挖掘发展情况 | 第9-13页 |
| ·数据仓库发展情况 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘及其分类算法的发展情况 | 第10-13页 |
| ·决策树算法在销售业务中的应用 | 第13页 |
| ·论文的内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 数据仓库与分类数据挖掘技术 | 第15-40页 |
| ·数据仓库概述 | 第15-17页 |
| ·数据仓库的概念 | 第15-16页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第16-17页 |
| ·数据仓库的开发 | 第17-24页 |
| ·数据仓库的数据模型设计 | 第18-21页 |
| ·数据仓库的物理模型设计 | 第21-23页 |
| ·数据仓库的生成 | 第23-24页 |
| ·数据仓库的管理和维护 | 第24页 |
| ·数据挖掘的理论 | 第24-27页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第24-25页 |
| ·数据挖掘的工作流程 | 第25页 |
| ·数据挖掘的建模 | 第25-27页 |
| ·决策树分类算法 | 第27-39页 |
| ·分类概述 | 第27页 |
| ·分类模型的评估 | 第27-29页 |
| ·决策树的介绍 | 第29-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 数据仓库维度属性分析及组合优化决策树算法研究 | 第40-57页 |
| ·数据仓库维度分析中属性的相关分析 | 第40-50页 |
| ·销售主题域分析 | 第40-44页 |
| ·属性相关分析目的 | 第44-46页 |
| ·基于属性的归纳方法的基本思想 | 第46-47页 |
| ·基于属性的归纳算法 | 第47-48页 |
| ·维度下钻路径的分析 | 第48-50页 |
| ·组合优化决策树算法研究 | 第50-56页 |
| ·决策树算法的主要问题 | 第50页 |
| ·决策树算法的组合优化 | 第50-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于树形的客户分类的归纳方法及其实现 | 第57-72页 |
| ·SQL 进行数据预处理 | 第57-60页 |
| ·空缺值 | 第57页 |
| ·噪音数据 | 第57-58页 |
| ·数据规范化 | 第58-59页 |
| ·连续属性的离散化过程 | 第59-60页 |
| ·客户分类的决策树构造 | 第60-68页 |
| ·决策树分类规则的存储及应用 | 第60-62页 |
| ·FAVC 集的生成 | 第62页 |
| ·组合优化决策树算法的实现 | 第62-68页 |
| ·算法的评估分析 | 第68-69页 |
| ·客户分类的实例 | 第68-69页 |
| ·算法性能分析 | 第69页 |
| ·客户分类的可视化实现 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 使用效果分析和验证 | 第72-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·全文总结 | 第76-77页 |
| ·展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第83页 |