基于BI的专利数据整合分析研究及实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·专利信息分析研究现状 | 第10页 |
| ·异构数据集成研究现状 | 第10-11页 |
| ·商务智能BI研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究工作 | 第12-15页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文的总体结构 | 第13-15页 |
| 第2章 研究的相关理论与方法 | 第15-21页 |
| ·数据仓库 | 第15-16页 |
| ·数据仓库与商务智能 | 第15页 |
| ·数据仓库与数据挖掘 | 第15-16页 |
| ·数据仓库的构建 | 第16页 |
| ·数据ETL | 第16-18页 |
| ·ETL过程 | 第16-17页 |
| ·数据清洗及转换 | 第17页 |
| ·ETL工具 | 第17-18页 |
| ·0LAP | 第18-19页 |
| ·0LAP立方体 | 第18页 |
| ·0LAP与数据挖掘 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第3章 基于专利KPI指标的数据仓库构建 | 第21-31页 |
| ·基于BI的专利数据整合及分析体系架构 | 第21-23页 |
| ·总体架构 | 第21-22页 |
| ·技术路线 | 第22-23页 |
| ·数据源特征 | 第23-25页 |
| ·数据采集系统 | 第23-24页 |
| ·本地数据源结构 | 第24-25页 |
| ·专利KPI指标制定 | 第25-27页 |
| ·需求分析 | 第25-26页 |
| ·专利KH指标制定 | 第26-27页 |
| ·专利数据仓库搭建 | 第27-30页 |
| ·概念模式设计 | 第27-28页 |
| ·逻辑模型设计 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 专利数据整合ETL | 第31-57页 |
| ·数据ETL流程 | 第31-33页 |
| ·数据抽取规则 | 第31页 |
| ·数据清洗转换规则 | 第31-33页 |
| ·数据装载规则 | 第33页 |
| ·维表ETL设计 | 第33-46页 |
| ·专利所在国维 | 第34-35页 |
| ·专利类型维 | 第35-36页 |
| ·授权状态维 | 第36页 |
| ·发明人维 | 第36-38页 |
| ·授权人维 | 第38-42页 |
| ·代理人维 | 第42页 |
| ·公告日维 | 第42-44页 |
| ·申请日维 | 第44-45页 |
| ·国际分类维 | 第45-46页 |
| ·事实表ETL设计 | 第46-53页 |
| ·专利基本信息事实表 | 第47-49页 |
| ·专利IPc分类事实表 | 第49页 |
| ·专利授权人事实表 | 第49-50页 |
| ·专利优先权事实表 | 第50-51页 |
| ·专利引用事实表 | 第51-53页 |
| ·ETL包执行处理 | 第53-56页 |
| ·初始化设置 | 第53-54页 |
| ·依赖关系设置 | 第54-55页 |
| ·停顿处理 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 PEMFc专利信息分析 | 第57-75页 |
| ·PEMFc简介 | 第57-58页 |
| ·PEMFc特点 | 第57页 |
| ·PEMFc专利数据采集策略 | 第57-58页 |
| ·专利信息分析 | 第58-73页 |
| ·多维数据集 | 第58-61页 |
| ·0LAP及前端展示 | 第61-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 结论 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加的项目 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82页 |
