| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1．1 问题的提出及研究意义 | 第9页 |
| 1．2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1．2．1 决策支持系统的研究现状 | 第9-10页 |
| 1．2．2 数据仓库研究现状 | 第10-11页 |
| 1．2．3 数据挖掘研究现状 | 第11-13页 |
| 1．3 本文研究的目的和研究内容 | 第13-14页 |
| 2 理论基础 | 第14-29页 |
| 2．1 决策支持系统 | 第14-20页 |
| 2．1．1 决策支持系统的概念 | 第14-16页 |
| 2．1．2 决策支持系统的体系结构 | 第16-17页 |
| 2．1．3 数据库及其管理系统 | 第17-18页 |
| 2．1．4 模型库及其管理系统 | 第18页 |
| 2．1．5 基于数据仓库的智能决策支持系统体系结构 | 第18-20页 |
| 2．2 数据仓库 | 第20-25页 |
| 2．2．1 数据仓库的概念和特性 | 第20-21页 |
| 2．2．2 数据仓库体系结构 | 第21-23页 |
| 2．2．3 数据仓库的实施 | 第23-25页 |
| 2．3 数据挖掘 | 第25-28页 |
| 2．3．1 数据挖掘的概念 | 第26-27页 |
| 2．3．2 数据挖掘的方法和技术 | 第27-28页 |
| 2．4 小结 | 第28-29页 |
| 3 人力资源决策支持系统开发 | 第29-53页 |
| 3．1 基于数据仓库人力资源决策支持系统的构建 | 第29-34页 |
| 3．1．1 系统目标及系统架构 | 第29-31页 |
| 3．1．2 构建步骤 | 第31-32页 |
| 3．1．3 数据挖掘的应用 | 第32-34页 |
| 3．1．4 系统的安全 | 第34页 |
| 3．2 永川电信人力资源决策支持系统 | 第34-41页 |
| 3．2．1 系统目标 | 第34-35页 |
| 3．2．2 系统分析 | 第35页 |
| 3．2．3 系统主题 | 第35页 |
| 3．2．4 系统工具 | 第35-36页 |
| 3．2．5 基础系统 | 第36-37页 |
| 3．2．6 基础数据 | 第37-38页 |
| 3．2．7 实施步骤 | 第38-41页 |
| 3．3 决策支持系统各主要功能模块设计 | 第41-46页 |
| 3．3．1 数据库及其管理系统 | 第41页 |
| 3．3．2 模型库及其管理系统 | 第41-44页 |
| 3．3．3 知识库与推理机 | 第44-46页 |
| 3．4 基于组件技术实现决策支持系统 | 第46-52页 |
| 3．4．1 组件的构造原则 | 第46-47页 |
| 3．4．2 组件的实现技术 | 第47页 |
| 3．4．3 IDSS系统的总体结构及设计原理 | 第47-49页 |
| 3．4．4 模型库和方法库的实现 | 第49-51页 |
| 3．4． 5基于知识规则推理的实现 | 第51-52页 |
| 3．5 小结 | 第52-53页 |
| 4 决策支持中的数据仓库 | 第53-59页 |
| 4．1 人力资源供给预测理论基础 | 第53-55页 |
| 4．1．1 供给预测方法 | 第53-54页 |
| 4．1．2 Markov转移矩阵分析 | 第54-55页 |
| 4．2 人力资源供给预测数据仓库的建立 | 第55-57页 |
| 4．2．1 主题的选取 | 第55页 |
| 4．2．2 维的选取 | 第55页 |
| 4．2．3 粒度的划分 | 第55-56页 |
| 4．2．4 度量的选取 | 第56页 |
| 4．2．5 数据模型的建立 | 第56-57页 |
| 4．3 人力资源供给预测模型研究 | 第57-58页 |
| 4．4 小结 | 第58-59页 |
| 5 决策支持中的数据挖掘 | 第59-71页 |
| 5．1 决策支持中的数据挖掘过程 | 第59-60页 |
| 5．2 定义问题 | 第60-61页 |
| 5．2．1 确定使用的分析算法 | 第60页 |
| 5．2．2 定义模型度量 | 第60-61页 |
| 5．3 数据清洗 | 第61-64页 |
| 5．3．1 消除不一致 | 第61-62页 |
| 5．3．2 空值的处理 | 第62页 |
| 5．3．3 计算表属性 | 第62-64页 |
| 5．3．4 处理异常值 | 第64页 |
| 5．4 数据转换 | 第64页 |
| 5．5 探测数据 | 第64-66页 |
| 5．5．1 可视化技术 | 第65-66页 |
| 5．5．2 相关系统矩阵 | 第66页 |
| 5．6 数据抽样 | 第66-68页 |
| 5．7 建立模型 | 第68-69页 |
| 5．7．1 建立挖掘模型 | 第68页 |
| 5．7．2 浏览挖掘模型 | 第68-69页 |
| 5．8 模型验证 | 第69-70页 |
| 5．9 小结 | 第70-71页 |
| 6 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6．1 总结 | 第71页 |
| 6．2 后续研究工作的展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 附：作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目及发表的论文目录 | 第76-77页 |