| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-12页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究的内容 | 第10-11页 |
| ·论文组织 | 第11-12页 |
| 第二章 决策支持系统的基本理论 | 第12-17页 |
| ·决策支持系统概况 | 第12-14页 |
| ·决策支持系统的概念 | 第12页 |
| ·决策支持系统的结构 | 第12-13页 |
| ·传统决策支持系统的缺点 | 第13页 |
| ·基于数据仓库的决策支持系统 | 第13-14页 |
| ·决策支持新技术 | 第14-17页 |
| ·数据仓库技术 | 第15页 |
| ·联机分析处理技术 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘技术 | 第16-17页 |
| 第三章 数据仓库的基本理论 | 第17-24页 |
| ·数据仓库的基本概念 | 第17-18页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第18-19页 |
| ·数据仓库的开发 | 第19-24页 |
| ·数据仓库的规划 | 第19页 |
| ·数据仓库的概念模型设计 | 第19-21页 |
| ·技术准备工作 | 第21页 |
| ·逻辑模型设计 | 第21-22页 |
| ·物理模型设计 | 第22-23页 |
| ·数据仓库的生成 | 第23页 |
| ·数据仓库的维护 | 第23-24页 |
| 第四章 联机分析处理的基本理论 | 第24-34页 |
| ·联机分析的概念及特性 | 第24-26页 |
| ·联机分析的概念 | 第24-25页 |
| ·联机分析的特性 | 第25-26页 |
| ·多维OLAP 与关系OLAP | 第26-29页 |
| ·MOLAP 和ROLAP 的概念 | 第26-27页 |
| ·OLAP 选择评价 | 第27-29页 |
| ·OLAP 与OLTP 的关系及比较 | 第29页 |
| ·SQL Server 2000 的联机分析服务 | 第29-34页 |
| ·微软Analysis Services 的特点 | 第31-32页 |
| ·微软Analysis Services 的体系结构 | 第32-34页 |
| 第五章 数据挖掘的基本理论 | 第34-40页 |
| ·数据挖掘概述 | 第34-36页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第34页 |
| ·数据挖掘工具与传统数据分析工具的比较 | 第34-35页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第35-36页 |
| ·数据挖掘常用算法 | 第36-40页 |
| ·数据挖掘的集合论法 | 第36-38页 |
| ·数据挖掘的决策树法 | 第38页 |
| ·数据挖掘的遗传算法 | 第38页 |
| ·数据挖掘的聚类算法 | 第38-40页 |
| 第六章 基于数据仓库的决策支持系统的设计与开发 | 第40-57页 |
| ·系统的需求分析 | 第40页 |
| ·系统的设计原则 | 第40-41页 |
| ·系统的设计目标 | 第41页 |
| ·系统的体系结构设计 | 第41-42页 |
| ·系统的设计方法 | 第42-57页 |
| ·主题分析 | 第42-43页 |
| ·数据的估算 | 第43页 |
| ·系统软件和硬件结构的选择 | 第43-45页 |
| ·数据仓库的设计 | 第45-47页 |
| ·联机分析模块设计 | 第47-49页 |
| ·数据挖掘模块设计 | 第49-51页 |
| ·前端各个应用模块开发 | 第51-57页 |
| 第七章 结论 | 第57-59页 |
| ·论文总结 | 第57页 |
| ·今后的展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 在读期间取得的科研成果 | 第62页 |