| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 背景 | 第10-13页 |
| 1．1、引言 | 第10-11页 |
| 1．2、本文的研究意义及贡献 | 第11-12页 |
| 1．3、本文的组织 | 第12-13页 |
| 第二章 基于数据挖掘技术的经营分析系统框架 | 第13-14页 |
| 第三章 研究的理论基础及采用的关键技术 | 第14-31页 |
| 3．1、数据挖掘技术 | 第14-20页 |
| 3．2、ETL技术 | 第20-24页 |
| 3．3、数据仓库技术 | 第24-26页 |
| 3．4、OLAP的分析技术 | 第26-29页 |
| 3．5、即席查询 | 第29-31页 |
| 3．6、预定义报表 | 第31页 |
| 第四章 需求分析 | 第31-38页 |
| 4．1、系统功能需求 | 第31-32页 |
| 4．2、业务分析功能需求 | 第32-36页 |
| 4．3、其它非功能性需求 | 第36-37页 |
| 4．4、系统运行环境需求 | 第37-38页 |
| 第五章 系统设计 | 第38-59页 |
| 5．1、设计目标 | 第38-39页 |
| 5．2、设计原则 | 第39页 |
| 5．3、系统体系结构 | 第39-40页 |
| 5．4、系统信息流 | 第40-41页 |
| 5．5、数据模型层次结构图 | 第41-44页 |
| 5．6、ETL子系统设计 | 第44-47页 |
| 5．7、数据仓库子系统设计 | 第47-49页 |
| 5．8、OLAP子系统设计 | 第49-52页 |
| 5．9、应用展现子系统设计 | 第52-54页 |
| 5．10、资费预演子系统设计 | 第54-56页 |
| 5．11、系统及元数据管理子系统设计 | 第56-59页 |
| 第六章 数据挖掘技术在经营分析系统中应用 | 第59-76页 |
| 6．1、通过经营分析系统的数据挖掘功能达到以下目标 | 第59-60页 |
| 6．2、基于决策树方法的"客户流失"分析 | 第60-70页 |
| 6．3、基于聚类方法的"客户细分"分析 | 第70-76页 |
| 第七章 结束语 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第81页 |