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数据仓库技术在食品安全风险分析中的研究与应用

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景和意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 数据仓库技术在国内外的研究与应用第12-14页
        1.2.2 食品安全风险分析的国内外研究现状第14页
        1.2.3 数据仓库在食品安全风险分析中的研究现状第14-15页
    1.3 论文研究内容和组织结构第15-16页
        1.3.1 论文研究的内容第15页
        1.3.2 论文的组织结构第15-16页
    1.4 论文主要创新点第16页
    1.5 本章小结第16-17页
第2章 相关理论与关键技术第17-29页
    2.1 数据仓库第17-23页
        2.1.1 数据仓库的概念与特点第17-18页
        2.1.2 数据仓库的结构第18-19页
        2.1.3 数据仓库的数据组织第19-20页
        2.1.4 数据仓库的数据获取第20-21页
        2.1.5 数据仓库的数据模型第21-23页
    2.2 OLAP技术第23-24页
        2.2.1 OLAP的概念与特征第23页
        2.2.2 OLAP的操作第23-24页
        2.2.3 OLAP与数据仓库第24页
    2.3 数据挖掘第24-28页
        2.3.1 数据挖掘概述第24-26页
        2.3.2 决策树第26-27页
        2.3.3 数据挖掘与OLAP的关系第27-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 食品安全风险分析数据仓库的分析与设计第29-33页
    3.1 食品安全风险分析数据仓库体系结构设计第29-30页
    3.2 食品安全风险分析数据仓库功能模块设计第30页
    3.3 食品安全风险分析数据仓库构建方案第30-32页
        3.3.1 主题设计第30-31页
        3.3.2 数据模型设计第31页
        3.3.3 粒度设计第31页
        3.3.4 开发平台的选择第31-32页
    3.4 本章小结第32-33页
第4章 食品安全风险分析数据仓库的实现第33-64页
    4.1 数据预处理第33-41页
        4.1.1 数据导入及连接数据源第33-34页
        4.1.2 ETL数据预处理第34-39页
        4.1.3 ETL装载实现第39-41页
    4.2 创建维度表、事实表第41-43页
    4.3 多维数据集构建与处理第43-46页
    4.4 OLAP处理结论分析第46-49页
    4.5 决策树模型挖掘分析第49-63页
        4.5.1 使用C4.5 算法对食品安全信息进行决策树分析第49-60页
        4.5.2 决策树挖掘模型的实现第60-63页
    4.6 本章小结第63-64页
第5章 总结与展望第64-66页
    5.1 总结第64-65页
    5.2 展望第65-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-70页
作者简介第70-71页
攻读硕士学位期间发表的论文第71-72页

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