| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·风险控制现状与不足 | 第11页 |
| ·OLAP和数据挖掘在银行业的应用 | 第11-13页 |
| ·论文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文组织 | 第14-15页 |
| 第二章 关键概念和技术介绍 | 第15-29页 |
| ·数据仓库基本原理 | 第15-18页 |
| ·数据仓库概念 | 第15-16页 |
| ·数据仓库的数据组织 | 第16-17页 |
| ·数据仓库的多维数据模式 | 第17-18页 |
| ·联机分析处(OLAP) | 第18-22页 |
| ·OLAP的概念 | 第18-19页 |
| ·OLAP的数据组织 | 第19-21页 |
| ·OLAP的数据分析方法 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘(DM) | 第22-25页 |
| ·DM的概念 | 第22页 |
| ·DM的主要步骤 | 第22-23页 |
| ·DM的功能 | 第23-24页 |
| ·DM的分类 | 第24页 |
| ·OLAP与DM的区别和联系 | 第24-25页 |
| ·Microsoft的BI产品介绍 | 第25-29页 |
| ·SQL Server 2005 Analysis Services(SSAS) | 第25-26页 |
| ·SQL Server 2005 Integration Services(SSIS) | 第26-28页 |
| ·SQL Server 2005 Reporting Services(SSRS) | 第28-29页 |
| 第三章 XYSDW分析系统的设计 | 第29-39页 |
| ·数据仓库系统的设计架构 | 第29页 |
| ·信用社数据仓库系统的模型设计 | 第29-35页 |
| ·数据仓库的概念模型设计 | 第30-31页 |
| ·数据仓库的逻辑模型设计 | 第31-34页 |
| ·数据仓库的物理模型设计 | 第34页 |
| ·数据仓库的元数据设计 | 第34-35页 |
| ·数据仓库的ETL过程 | 第35-36页 |
| ·采用SSAS数据预处理提高查询效率 | 第36-37页 |
| ·数据仓库的OLAP应用展示 | 第37-39页 |
| 第四章 相关数据挖掘技术在信用社风险控制中的应用研究 | 第39-62页 |
| ·改进的决策树算法在预测信用社客户风险等级中的应用 | 第39-49页 |
| ·决策树的概念 | 第39-40页 |
| ·决策树用于分类的步骤 | 第40页 |
| ·预测信用社客户风险等级的方法和过程 | 第40-41页 |
| ·决策树ID3算法的改进 | 第41-47页 |
| ·应用与分析 | 第47-49页 |
| ·GSP的改进算法在预测信用社风险等级演变中的应用 | 第49-62页 |
| ·预测信用社风险等级演变的方法和过程 | 第49-50页 |
| ·GSP算法的改进 | 第50-60页 |
| ·测试与应用 | 第60-62页 |
| 第五章 结束语 | 第62-64页 |
| ·工作总结 | 第62页 |
| ·未来展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士期间发表论文和参加的科研项目 | 第68页 |
