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OLAP和数据挖掘技术在高校科技管理决策中的应用

第一章 绪论第1-24页
   ·引言第12页
   ·信息系统的发展与现状第12-13页
   ·数据仓库及相关技术在国内外发展现状第13-22页
     ·数据仓库(DW)第13-14页
     ·联机分析处理(OLAP)第14-16页
     ·数据挖掘(DM)第16-22页
   ·课题背景和主要研究内容第22-23页
   ·小结第23-24页
第二章 高校科技信息管理平台的开发与实施第24-38页
   ·高校科技管理信息平台第24页
   ·系统功能模块第24-25页
   ·系统网络结构第25-26页
   ·系统开发环境和工具第26-27页
   ·安全体系第27-35页
   ·系统主要界面第35页
   ·系统进一步的研究内容第35-37页
   ·小结第37-38页
第三章 数据仓库理论分析与系统设计第38-52页
   ·数据仓库技术第38-40页
     ·数据仓库系统相对于传统数据库的比较第38-40页
   ·数据仓库设计方法概述第40-42页
     ·操作数据和分析数据第41-42页
   ·基于 SQL SERVER 2000 建立高校科技信息数据仓库第42-43页
   ·数据仓库设计第43-51页
     ·数据的提取和预处理第44-45页
     ·高校科技信息数据仓库模型第45-51页
   ·小结第51-52页
第四章 OLAP 技术在高校科技管理决策中的应用第52-70页
   ·在线分析处理(OLAP)第52-56页
   ·多维扩展(MDX)介绍第56-61页
     ·MDX 语句的五元素第56页
     ·样本应用第56-57页
     ·嵌套维第57-59页
     ·切片维第59-61页
     ·排序第61页
   ·多维立方体的创建与维护第61-64页
   ·前端应用程序设计第64-69页
   ·小结第69-70页
第五章 数据挖掘技术在高校科技管理决策中的应用第70-86页
   ·高校科技信息中关联规则的挖掘第70页
   ·离散化权重数据第70-73页
   ·用关联规则技术对科技信息库进行挖掘第73-85页
     ·使用 Apriori 挖掘算法找频繁项集第73-77页
     ·由频繁项集产生关联规则第77-78页
     ·使用 FP 树提高 Apriori 算法性能第78-84页
     ·关联规则的解释与分析第84-85页
   ·小结第85-86页
第六章 总结第86-87页
参考文献第87-90页
致 谢第90-91页
攻读学位期间所进行的工作第91页

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