| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-11页 |
| ·数据仓库和数据挖掘的研究背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·本课题的开发背景及意义 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作与组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 数据仓库技术 | 第11-20页 |
| ·数据仓库的概念 | 第11页 |
| ·数据仓库的关键特征 | 第11-12页 |
| ·数据仓库系统 | 第12-14页 |
| ·数据仓库中的数据组织 | 第14-15页 |
| ·数据仓库的开发过程及特点 | 第15-20页 |
| ·数据仓库的开发过程概述 | 第15-17页 |
| ·数据仓库设计的主要内容 | 第17-20页 |
| 第三章 数据挖掘的相关技术 | 第20-27页 |
| ·数据挖掘的概念与知识发现的类型 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘与数据仓库 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘流程 | 第22-27页 |
| ·数据预处理 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘 | 第24页 |
| ·结果的解释和评估 | 第24-25页 |
| ·决策树算法的特点 | 第25页 |
| ·决策树算法 | 第25-27页 |
| 第四章 装饰产品销售数据仓库的建立 | 第27-45页 |
| ·问题的提出 | 第27页 |
| ·产品销售数据仓库的结构设计 | 第27-29页 |
| ·产品销售数据仓库模型设计 | 第29-36页 |
| ·概念模型设计 | 第29-30页 |
| ·逻辑模型的设计 | 第30-33页 |
| ·物理模型的设计 | 第33-36页 |
| ·产品销售数据仓库的实现 | 第36-45页 |
| 第五章 采用数据挖掘技术对产品销售系统的分析与应用 | 第45-60页 |
| ·问题的提出 | 第45页 |
| ·解决方案 | 第45-47页 |
| ·决策树的建立 | 第47-60页 |
| ·ID3算法 | 第47-48页 |
| ·ID3算法在销售分析中的应用 | 第48-56页 |
| ·生成分类规则 | 第56-57页 |
| ·测试分类规则的正确率 | 第57-59页 |
| ·解释与评估 | 第59-60页 |
| 结论与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65页 |