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商业智能在制造行业售后服务中的应用

中文摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 概述第11-15页
   ·商业智能的定义和发展方向第11-12页
     ·商业智能系统的定义第11-12页
     ·商业智能的发展方向和预计第12页
   ·制造行业中售后服务所面临的问题第12-13页
   ·商业智能对于解决售后服务问题的意义第13-15页
第2章: 商业智能系统实施理论和方法第15-26页
   ·商业智能工程实施方法第15-19页
     ·商业智能系统实施成功的基本要素第15-16页
     ·商业智能系统迭代增量开发工程理论第16-18页
     ·商业智能详细实施流程第18-19页
   ·数据仓库实施方法第19-22页
     ·数据仓库的定义描述第19-20页
     ·数据仓库开发流程第20-22页
   ·数据清洗的方法第22-25页
     ·售后服务数据质量管理概述第22页
     ·售后数据质量分析第22-24页
     ·数据质量问题的解决方法第24-25页
   ·多维数据简介第25-26页
     ·OLAP多维数据定义和功能第25-26页
     ·OLAP的多维数据存储和用户交互方式第26页
第3章: 制造行业售后服务商业智能规划第26-33页
   ·规划的背景研究第27-28页
   ·规划的现状分析第28-31页
   ·规划的内容第31-33页
第4章: 制造行业售后服务业务流程分析第33-41页
   ·流程分析第34-40页
     ·接机流程分析第34-36页
     ·维修流程分析第36-38页
     ·定购流程分析第38-39页
     ·取机流程分析第39-40页
   ·分析结果总结第40-41页
第5章: 制造行业售后服务商业智能功能设计第41-54页
   ·系统设计目标和原则第41页
   ·系统功能框架第41-43页
   ·系统功能设计第43-48页
     ·客户洞察设计第43-44页
     ·绩效考核设计第44-46页
     ·决策支持设计第46-48页
   ·系统功能集成设计第48-54页
     ·高级分析功能第49-51页
     ·多维和统计分析第51页
     ·图表和查询功能第51-52页
     ·数据挖掘功能第52-53页
     ·规则引擎功能第53-54页
第6章: 制造行业售后服务商业智能系统详细设计第54-77页
   ·数据模型架构图第54-57页
     ·数据模型框架图第54-55页
     ·数据模型概要设计蓝图第55-56页
     ·数据模型详细设计蓝图第56-57页
   ·缓存数据模型详细设计和实现第57-59页
     ·缓存模型设计思路第57页
     ·缓存模型详细设计第57-59页
   ·ODS数据模型设计第59-62页
     ·ODS得定义和特征第59页
     ·ODS与数据仓库的关系第59-60页
     ·ODS的详细设计蓝图第60-62页
   ·数据仓库模型设计第62-68页
     ·模型设计思路第62-64页
     ·据仓库模型详细设计蓝图第64-66页
     ·接机分析主题模型(示例)第66-68页
   ·数据集市模型设计第68-72页
     ·数据集市详细数据模型设计第68-69页
     ·售后服务多维模型设计(示例)第69-71页
     ·售后服务KPI指标表(示例)第71-72页
   ·数据清洗整合流程设计第72-75页
     ·数据整合方案第72-73页
     ·数据整合方案设计第73-75页
   ·元数据模型设计第75-77页
第7章 商业智能系统实施第77-84页
   ·商业智能的系统实施总体构架第77-79页
   ·商业智能系统的软件实施构架第79-81页
     ·Oracle数据仓库的平台--Oracle9i第79-80页
     ·Oracle Warehouse Builder第80-81页
     ·Microstrategy解决方案第81页
   ·商业智能系统的硬件实施构架第81-82页
     ·硬件配置方案的要求第81-82页
   ·实施计划第82-84页
第8章总结和展望第84-85页
   ·总结第84页
   ·展望第84-85页
参考文献第85-86页
常见名词解释第86-88页
致谢第88页

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