| 中 文 摘 要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题背景 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·课题的来源 | 第8-9页 |
| ·课题研究的内容和意义 | 第9-10页 |
| ·课题研究的内容 | 第9-10页 |
| ·课题研究的意义 | 第10页 |
| ·关键技术及研究思路 | 第10-11页 |
| ·关键技术 | 第10页 |
| ·研究思路 | 第10-11页 |
| ·论文的内容组织 | 第11-12页 |
| 第二章 数据仓库技术概述 | 第12-22页 |
| ·数据仓库的定义和特征 | 第12-13页 |
| ·数据仓库的数据组织 | 第13-15页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第15-17页 |
| ·数据仓库的构建方法 | 第17-22页 |
| ·决策需求分析 | 第17页 |
| ·数据仓库建模 | 第17-20页 |
| ·数据仓库的建立 | 第20-21页 |
| ·数据仓库的维护 | 第21-22页 |
| 第三章 基于数据仓库的数据分析 | 第22-29页 |
| ·数据仓库的数据分析工具 | 第22-23页 |
| ·联机分析处理 | 第23-27页 |
| ·数据挖掘 | 第27-28页 |
| ·OLAP 和DM 的比较 | 第28-29页 |
| 第四章 基于数据仓库的业务分析系统总体方案 | 第29-36页 |
| ·项目需求分析 | 第29-30页 |
| ·数据仓库的实施方法 | 第30-33页 |
| ·总体方案设计 | 第33-36页 |
| 第五章 JL 数据仓库系统需求分析及模型设计 | 第36-50页 |
| ·决策需求分析 | 第36-37页 |
| ·数据仓库模型设计 | 第37-50页 |
| ·多维数据模型 | 第37-39页 |
| ·数据仓库的架构 | 第39-41页 |
| ·粒度分析 | 第41页 |
| ·数据仓库的物理模型 | 第41-50页 |
| 第六章 基于数据仓库的ETL 分析与实现 | 第50-59页 |
| ·ETL 分析 | 第50-51页 |
| ·基于聚类分析的Canopy 清洗算法 | 第51-54页 |
| ·ETL 实现 | 第54-59页 |
| 第七章 基于Web 的OLAP 客户端展示设计 | 第59-64页 |
| ·多维表达式MDX | 第59-60页 |
| ·基于Web 的OLAP 客户端展示设计 | 第60-64页 |
| 第八章 基于数据仓库的业务分析系统的实现 | 第64-85页 |
| ·销售出厂主题 | 第64-69页 |
| ·销售毛利主题 | 第69-74页 |
| ·销售待开发票主题 | 第74-79页 |
| ·销售代客户保管产品主题 | 第79-83页 |
| ·基于PivotTable Service 的多维数据集分析 | 第83-84页 |
| ·系统评价 | 第84-85页 |
| 结束语 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-88页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第88-89页 |
| 致 谢 | 第89-90页 |
| 中文详细摘要 | 第90-92页 |