| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| ·选题背景 | 第8-9页 |
| ·国内外的研究现状 | 第9页 |
| ·论文的组织结构和创新点 | 第9-11页 |
| 第二章 银行卡业务和商业智能 | 第11-20页 |
| ·银行卡业务 | 第11-14页 |
| ·银行卡的产生背景 | 第11-12页 |
| ·银行卡的定义和使用优点 | 第12-13页 |
| ·国内外银行卡业务的比较 | 第13-14页 |
| ·商业智能 | 第14-20页 |
| ·商业智能的概念 | 第14-15页 |
| ·商业智能的表现模式 | 第15-16页 |
| ·商业智能的体系架构以及实施过程 | 第16-18页 |
| ·商业智能的核心技术 | 第18-20页 |
| 第三章 商业智能涉及的核心技术 | 第20-33页 |
| ·数据仓库 | 第20-24页 |
| ·数据仓库的概念和特征 | 第20页 |
| ·数据仓库中的数据组织 | 第20-23页 |
| ·数据仓库的构建原则 | 第23-24页 |
| ·联机分析处理 | 第24-27页 |
| ·联机分析处理的概念 | 第24-25页 |
| ·多维数据集的存储与操作 | 第25-26页 |
| ·数据集市与维模型 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘 | 第27-33页 |
| ·数据挖掘的定义及数据挖掘过程 | 第27-28页 |
| ·数据挖掘技术的分类 | 第28-33页 |
| 第四章 商业智能在银行卡领域的实施背景及意义 | 第33-39页 |
| ·银行卡业务系统的现状分析 | 第33-35页 |
| ·数据大集中与实施商业智能的关系 | 第35-36页 |
| ·基于商业智能的银行卡竞争力提升方案 | 第36-39页 |
| ·商业智能方案在银行卡信息化建设中的作用 | 第36-37页 |
| ·商业智能技术对银行卡业务系统的改进 | 第37-39页 |
| 第五章 商业智能在银行卡领域的设计实施 | 第39-54页 |
| ·银行卡领域商业智能的体系架构与实施步骤 | 第39-42页 |
| ·体系架构 | 第39-41页 |
| ·实施步骤 | 第41-42页 |
| ·银行卡数据仓库的构建 | 第42-47页 |
| ·前期准备 | 第42-43页 |
| ·模型设计 | 第43-46页 |
| ·数据抽取、转换及加载 | 第46-47页 |
| ·基于OLAP技术的银行卡统计报表设计 | 第47-54页 |
| ·Microsoft SQL Server的分析服务结构 | 第47-48页 |
| ·维模型的设计与多维数据集的创建 | 第48-51页 |
| ·客户端数据展示 | 第51-54页 |
| 第六章 商业智能在银行卡业务中的应用 | 第54-67页 |
| ·银行卡领域的客户细分 | 第54-56页 |
| ·银行卡领域的交叉销售 | 第56-59页 |
| ·银行卡领域的信用评分和风险识别 | 第59-67页 |
| ·客户信用评分 | 第59-63页 |
| ·风险预警与识别 | 第63-67页 |
| 第七章 总结 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 后记 | 第70-71页 |