| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-25页 |
| ·问题的提出 | 第15-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第16-18页 |
| ·研究背景 | 第16-17页 |
| ·研究意义 | 第17-18页 |
| ·商务智能的国内外应用及研究现状 | 第18-22页 |
| ·国外应用及研究现状 | 第18-20页 |
| ·国内应用及研究现状 | 第20-22页 |
| ·研究内容及思路 | 第22-24页 |
| ·研究内容 | 第22-23页 |
| ·研究思路 | 第23-24页 |
| ·主要创新点 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第2章 商务智能相关理论与核心技术 | 第25-36页 |
| ·商务智能概述 | 第25-27页 |
| ·商务智能的内涵 | 第25页 |
| ·商务智能的体系结构 | 第25-27页 |
| ·数据仓库（DW） | 第27-29页 |
| ·基本概念 | 第27页 |
| ·数据仓库特点 | 第27页 |
| ·数据仓库架构 | 第27-28页 |
| ·数据仓库的数据模型 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘（DM） | 第29-33页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第29-30页 |
| ·数据挖掘的重要性 | 第30页 |
| ·数据挖掘建模的标准 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第31-32页 |
| ·数据挖掘的主要算法 | 第32-33页 |
| ·联机分析处理（OLAP） | 第33-35页 |
| ·OLAP 的相关概念 | 第33-34页 |
| ·OLAP 的特点 | 第34-35页 |
| ·常用分析方法 | 第35页 |
| ·OLAP 的分类 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 汽车销售商务智能系统在 Microsoft 平台的总体框架 | 第36-42页 |
| ·商务智能系统实施的必要性 | 第36-37页 |
| ·汽车营销商务智能系统的总体设计思路 | 第37页 |
| ·总体功能的层次结构设计 | 第37-38页 |
| ·商务智能系统的特点 | 第38-39页 |
| ·商务智能平台及工具介绍 | 第39-41页 |
| ·商务智能平台 | 第39-40页 |
| ·工具介绍 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 汽车销售商务智能系统的设计 | 第42-57页 |
| ·数据仓库设计 | 第42-47页 |
| ·概念模型设计 | 第42-43页 |
| ·逻辑模型设计 | 第43-46页 |
| ·物理模型设计 | 第46-47页 |
| ·OLAP 的设计 | 第47-49页 |
| ·OLAP 的选型 | 第47-49页 |
| ·主题的多维分析 | 第49页 |
| ·数据预处理 | 第49-56页 |
| ·数据来源 | 第49-50页 |
| ·数据仓库的实现 | 第50-52页 |
| ·OLAP 分析的实现 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 商务智能在汽车企业客户细分中的实现 | 第57-70页 |
| ·客户细分的意义 | 第57-58页 |
| ·客户细分模型 | 第58-59页 |
| ·K 均值算法描述 | 第59-61页 |
| ·客户细分模型的应用及分析 | 第61-68页 |
| ·营销策略 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 商务智能在汽车企业销售预测中的实现 | 第70-79页 |
| ·汽车市场销售预测的意义 | 第70页 |
| ·销售预测模型 | 第70-71页 |
| ·BP 神经网络算法描述 | 第71-74页 |
| ·销售预测模型的应用 | 第74-76页 |
| ·评价预测结果 | 第76-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第7章 商务智能在汽车营销中的前端展现 | 第79-86页 |
| ·商务智能的展现工具 | 第79-80页 |
| ·商务智能的展现形式 | 第80页 |
| ·汽车营销商务智能的前端展现 | 第80-85页 |
| ·报表方案的设计 | 第81-82页 |
| ·报表方案的展现 | 第82-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 总结与展望 | 第86-88页 |
| 1 论文总结 | 第86页 |
| 2 研究展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 大摘要 | 第94-98页 |