| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·问题提出 | 第9页 |
| ·论文意义 | 第9-10页 |
| ·作者主要工作 | 第10页 |
| ·论文结构 | 第10-11页 |
| ·本章小结 | 第11-13页 |
| 2 预防职务犯罪分析系统 | 第13-25页 |
| ·职务犯罪预防概述 | 第13-20页 |
| ·职务犯罪的定义 | 第13页 |
| ·当前职务犯罪的特点 | 第13-14页 |
| ·职务犯罪的社会危害性 | 第14-15页 |
| ·职务犯罪的产生原因 | 第15-16页 |
| ·职务犯罪的传统预防对策 | 第16-18页 |
| ·传统预防对策的不足 | 第18-20页 |
| ·预防职务犯罪分析系统 | 第20页 |
| ·系统目标 | 第20页 |
| ·系统要求 | 第20页 |
| ·预防职务犯罪分析系统概述 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘应用在职务犯罪预防方面的研究现状 | 第22-24页 |
| ·国外现状 | 第22-23页 |
| ·国内现状 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 数据挖掘理论概述 | 第25-37页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第25-26页 |
| ·数据挖掘的发展 | 第26页 |
| ·数据挖掘的方法 | 第26-28页 |
| ·数据挖掘与传统分析工具的区别和联系 | 第28-30页 |
| ·数据挖掘实施步骤 | 第30-35页 |
| ·问题定义 | 第31页 |
| ·数据收集和数据预处理 | 第31-33页 |
| ·数据挖掘模型的应用 | 第33-34页 |
| ·结果解释和评估 | 第34页 |
| ·模型的实施 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 4 数据挖掘算法分析 | 第37-51页 |
| ·聚类算法 | 第37-44页 |
| ·聚类算法基本原理 | 第37-38页 |
| ·聚类分析中的数据类型和相异度 | 第38-40页 |
| ·聚类算法 | 第40-44页 |
| ·分类算法 | 第44-50页 |
| ·分类算法基本原理 | 第44-45页 |
| ·决策树算法 | 第45-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 预防职务犯罪数据仓库的设计和实现 | 第51-63页 |
| ·数据仓库的设计 | 第51-54页 |
| ·概念模型设计 | 第51页 |
| ·粒度层次划分 | 第51页 |
| ·数据分割策略 | 第51页 |
| ·设计事实表和维度 | 第51-54页 |
| ·库表结构 | 第54-57页 |
| ·数据预处理 | 第57-62页 |
| ·整合数据 | 第57-58页 |
| ·清洗数据 | 第58-59页 |
| ·构建数据 | 第59页 |
| ·选择数据 | 第59页 |
| ·格式化数据 | 第59页 |
| ·数据的加载 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 6 OLAP 联机分析 | 第63-73页 |
| ·OLAP 的各种操作 | 第63-64页 |
| ·使用EXCEL 作为OLAP 客户端浏览多维数据集 | 第64-71页 |
| ·数据透视表服务 | 第64-65页 |
| ·使用Excel 作为OLAP 客户端 | 第65-70页 |
| ·使用EXCEL 作为客户端的优点 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 7 预防职务犯罪分析系统的设计与实现 | 第73-85页 |
| ·预防职务犯罪分析系统 | 第73页 |
| ·预防职务犯罪分析系统的总体设计 | 第73-74页 |
| ·各模块的功能设计 | 第74-79页 |
| ·数据导入与清理模块 | 第74页 |
| ·主题管理模块 | 第74-75页 |
| ·数据挖掘模块 | 第75-78页 |
| ·系统管理模块 | 第78-79页 |
| ·数据挖掘应用 | 第79-84页 |
| ·聚类 | 第79-82页 |
| ·分类 | 第82-84页 |
| ·结果分析 | 第84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 8 总结与展望 | 第85-87页 |
| ·总结 | 第85页 |
| ·展望 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-89页 |