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基于数据挖掘的税收执法管理系统设计与实现

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-14页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第10-11页
    1.2 与本课题有关的国内外研究状况第11-13页
        1.2.1 数据挖掘的研究现状第11-12页
        1.2.2 数据仓库的研究现状第12-13页
    1.3 本课题研究的主要内容第13-14页
第2章 税收执法系统的需求分析第14-21页
    2.1 项目概述第14-16页
    2.2 执法考核子系统第16-18页
        2.2.1 功能需求第16-17页
        2.2.2 考核指标第17-18页
    2.3 疑点信息库子系统第18-19页
        2.3.1 功能需求第18页
        2.3.2 疑点项第18-19页
    2.4 架构设计第19-20页
    2.5 本章小结第20-21页
第3章 税收执法系统数据仓库的设计与实现第21-58页
    3.1 数据仓库概述第21-26页
        3.1.1 数据仓库的概念与特点第21-24页
        3.1.2 数据仓库的设计过程第24-26页
    3.2 梳理业务需求第26-27页
    3.3 梳理数据来源第27-30页
    3.4 数据预处理过程第30-36页
        3.4.1 数据抽取第30-32页
        3.4.2 数据清洗第32-33页
        3.4.3 数据转换第33-34页
        3.4.4 数据集成第34-35页
        3.4.5 ETL 过程设计实现第35-36页
    3.5 建立数据仓库第36-57页
        3.5.1 建立 DWD 层模型第38-46页
        3.5.2 建立 MID 层模型第46-50页
        3.5.3 建立 DM 层模型第50-55页
        3.5.4 数据仓库设计实现第55-57页
    3.6 本章小结第57-58页
第4章 税收执法系统联机分析处理的设计与实现第58-66页
    4.1 OLAP 的概念与特点第58页
    4.2 数据呈现服务器的作用第58-59页
    4.3 OLAP 与数据呈现的设计过程第59-62页
        4.3.1 建立主题域第59-60页
        4.3.2 制作报表界面第60-62页
        4.3.3 定义用户门户第62页
    4.4 OLAP 与数据呈现的实现第62-65页
    4.5 本章小结第65-66页
第5章 税收执法系统数据挖掘的设计与实现第66-86页
    5.1 数据挖掘概述第66-67页
    5.2 基于分类算法的数据规则侦测第67-78页
        5.2.1 分类算法的概念第67页
        5.2.2 问题的定义第67-68页
        5.2.3 准备数据第68-71页
        5.2.4 执行挖掘第71-76页
        5.2.5 分析结果第76-77页
        5.2.6 同化知识第77页
        5.2.7 设计实现第77-78页
    5.3 基于频繁模式的疑点项设计第78-84页
        5.3.1 频繁模式的概念第78-79页
        5.3.2 问题的定义第79-80页
        5.3.3 挖掘过程第80-84页
        5.3.4 设计实现第84页
    5.4 本章小结第84-86页
第6章 税收执法系统的测试与验证第86-94页
    6.1 测试目标与方法第86-87页
        6.1.1 测试目标第86页
        6.1.2 测试方法第86-87页
    6.2 测试范围与环境搭建第87-88页
        6.2.1 测试环境第87页
        6.2.2 测试范围第87-88页
    6.3 设计用例与执行测试第88-90页
        6.3.1 测试用例第88页
        6.3.2 执行测试第88-90页
    6.4 测试结果与评价第90-93页
        6.4.1 功能测试结果第90-91页
        6.4.2 性能测试结果第91-92页
        6.4.3 结果评价第92-93页
    6.5 本章小结第93-94页
结论第94-96页
参考文献第96-99页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第99-101页
致谢第101-102页
个人简历第102页

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