数据挖掘在物流领域中的应用
| 第1章 绪论 | 第1-9页 |
| 第2章 数据挖掘的关键技术 | 第9-22页 |
| ·数据挖掘介绍 | 第9-11页 |
| ·什么是数据挖掘 | 第9-10页 |
| ·物流业领域数据挖掘定义 | 第10页 |
| ·数据挖掘与OLAP | 第10-11页 |
| ·数据挖掘和AI、统计学 | 第11页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第11-13页 |
| ·神经网络 | 第11-12页 |
| ·决策树 | 第12页 |
| ·遗传算法 | 第12-13页 |
| ·近邻算法 | 第13页 |
| ·规则归纳 | 第13页 |
| ·数据挖掘发现的知识分类与功能 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘发现的知识分类 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘功能 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘环境 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘过程 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘工具 | 第17-19页 |
| ·特定领域的数据挖掘工具 | 第17页 |
| ·通用的数据挖掘工具 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘工具的评价标准 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的研究热点 | 第19-22页 |
| ·数据挖掘原语 | 第19页 |
| ·数据挖掘语言及标准 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘系统 | 第20页 |
| ·基于数据仓库的数据挖掘 | 第20页 |
| ·OLAM | 第20-21页 |
| ·数据挖掘与具体应用的结合 | 第21-22页 |
| 第3章 数据挖掘在物流领域的一般应用 | 第22-31页 |
| ·数据挖掘在物流中的应用 | 第22页 |
| ·数据挖掘技术在物流领域中的应用形式 | 第22-24页 |
| ·物流企业实施数据挖掘步骤 | 第24-27页 |
| ·物流企业实施数据挖掘项目相关问题 | 第27-31页 |
| 第4章 数据挖掘在某物流企业中的具体应用 | 第31-49页 |
| ·背景分析 | 第31页 |
| ·物流数据挖掘系统设计 | 第31-34页 |
| ·数据挖掘系统的结构设计 | 第31-32页 |
| ·维度数据库的设计 | 第32-34页 |
| ·物流仓储数据挖掘系统实现 | 第34-38页 |
| ·维度数据库的实现 | 第34-36页 |
| ·数据挖掘关联算法实现 | 第36页 |
| ·其他算法实现 | 第36-38页 |
| ·项目关键问题分析 | 第38-41页 |
| ·数据质量评估和数据清理 | 第38-39页 |
| ·使用DTS进行数据转换 | 第39-41页 |
| ·数据挖掘工具实例应用 | 第41-49页 |
| ·Analysis Services简介 | 第41页 |
| ·软件实施具体步骤 | 第41-49页 |
| 第5章 结论 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49页 |
| ·研究展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研项目 | 第56页 |
