| 第一章 引言 | 第1-18页 |
| ·商业智能的概念 | 第10页 |
| ·商业智能的发展 | 第10-12页 |
| ·课题意义 | 第12-13页 |
| ·系统总体框架与论文结构 | 第13-18页 |
| 第二章 商业智能系统核心技术 | 第18-34页 |
| ·系统目标 | 第18-19页 |
| ·数据仓库与数据集市 | 第19-20页 |
| ·联机分析处理(OLAP) | 第20-22页 |
| ·数据挖掘 | 第22-24页 |
| ·工具 | 第24-30页 |
| ·本章小结 | 第30-34页 |
| 第三章 Web日志数据集市及其挖掘模型 | 第34-44页 |
| ·Web日志数据集市和数据挖掘的意义 | 第34-35页 |
| ·Web日志结构 | 第35-36页 |
| ·基于Web日志的数据集市模型 | 第36-38页 |
| ·基于Web日志的挖掘模型-WLMM | 第38-43页 |
| ·挖掘过程 | 第38-39页 |
| ·模型构建 | 第39-43页 |
| ·模型意义 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 商业智能系统构建过程 | 第44-58页 |
| ·生命周期 | 第44-45页 |
| ·项目规划与管理 | 第45-47页 |
| ·企业需求分析与定义 | 第47-49页 |
| ·技术路线 | 第49-51页 |
| ·技术框架设计 | 第49-50页 |
| ·产品选择 | 第50-51页 |
| ·数据 | 第51-57页 |
| ·多维建模 | 第51-56页 |
| ·物理设计 | 第56页 |
| ·数据加载 | 第56-57页 |
| ·分析应用 | 第57页 |
| ·运行与维护 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 某证券公司商业智能系统构建实例研究 | 第58-83页 |
| ·背景 | 第58-59页 |
| ·系统应用领域 | 第59-60页 |
| ·系统需求定义 | 第60页 |
| ·工具选择 | 第60-68页 |
| ·建模工具-PowerDesigner | 第60-64页 |
| ·ETL工具-Microsoft DTS | 第64-66页 |
| ·多维数据库-Analysis services & MDX | 第66-67页 |
| ·数据展现-PivotTable | 第67页 |
| ·数据挖掘 | 第67-68页 |
| ·主要业务流程 | 第68-72页 |
| ·客户委托 | 第68页 |
| ·客户销户 | 第68-69页 |
| ·客户证券交易 | 第69页 |
| ·证券变化 | 第69-70页 |
| ·资金变化 | 第70页 |
| ·客户资产贡献 | 第70-71页 |
| ·网上交互-会话事件 | 第71页 |
| ·网上交互-页面请求 | 第71-72页 |
| ·数据仓库总体结构 | 第72-76页 |
| ·总线矩阵 | 第72-74页 |
| ·总体结构星型图 | 第74-75页 |
| ·维表 | 第75-76页 |
| ·数据分析应用 | 第76-82页 |
| ·报表 | 第76页 |
| ·OLAP分析 | 第76-79页 |
| ·即席查询(Ad hoc Query) | 第79页 |
| ·数据挖掘 | 第79-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-88页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第88页 |