基于DNN平台的多维数据技术的应用
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪言 | 第6-10页 |
| ·论文研究背景 | 第6页 |
| ·DNN的发展历史 | 第6-7页 |
| ·论文的主要工作 | 第7-8页 |
| ·论文的创新点 | 第8页 |
| ·论文实例说明 | 第8-9页 |
| ·论文的章节安排 | 第9-10页 |
| 第二章 DNN数据库和数据仓库的建立 | 第10-17页 |
| ·DNN数据库的结构 | 第10-11页 |
| ·数据仓库的介绍 | 第11-16页 |
| ·数据的两种组织形式 | 第11-12页 |
| ·数据仓库的特点 | 第12页 |
| ·DNN数据仓库的搭建 | 第12-16页 |
| ·数据源对象的安全保障 | 第16-17页 |
| 第三章 多维数据模型 | 第17-27页 |
| ·维度的相关定义和设计 | 第17-19页 |
| ·维度的数据结构和物理模型 | 第19-20页 |
| ·ETL的原理和操作 | 第20-26页 |
| ·常规数据抽取和ETL | 第20-24页 |
| ·网络数据的ETL | 第24-26页 |
| ·多维数据集的处理 | 第26-27页 |
| ·建立聚合和索引 | 第26-27页 |
| ·错误的处理 | 第27页 |
| 第四章 数据挖掘技术 | 第27-45页 |
| ·数据立方的设计基本方法 | 第27-29页 |
| ·运用OLAP对数据进行分析 | 第29-32页 |
| ·MDX的使用方法 | 第32-33页 |
| ·数据挖掘的介绍 | 第33-45页 |
| ·DNN中加入决策树算法 | 第34-36页 |
| ·DNN中加入关联算法 | 第36-37页 |
| ·关联决策树算法(ADT) | 第37-45页 |
| 第五章 智能报表的处理 | 第45-49页 |
| ·智能报表的介绍 | 第45-46页 |
| ·ADT算法和DNN报表的结合 | 第46-48页 |
| ·ADT报表模块的引入 | 第48-49页 |
| 第六章 实验测试 | 第49-61页 |
| ·数据导入模块 | 第49-51页 |
| ·决策树算法的运用模块 | 第51-54页 |
| ·关联算法的运用模块 | 第54-55页 |
| ·关联决策算法的运用 | 第55-58页 |
| ·准确性比较 | 第58-59页 |
| ·ADT智能报表的展示 | 第59-61页 |
| 第七章 总结与展望 | 第61-62页 |
| ·本课题的总结 | 第61页 |
| ·DNN数据挖掘的展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录 | 第66-68页 |
| 攻读硕士研究生期间发表的论文及参与的项目 | 第68-71页 |
