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银行商业智能系统研究与实现

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·研究背景第9-10页
   ·应用前景第10-11页
   ·研究目的第11-12页
   ·研究方法和流程第12页
   ·论文的安排第12-14页
第2章 商业智能技术第14-32页
   ·数据仓库第14-15页
     ·数据仓库定义第14页
     ·数据仓库特点第14-15页
     ·与数据库的区别第15页
   ·数据集市第15-16页
     ·数据集市介绍第15-16页
     ·与数据仓库的区别第16页
   ·商业智能第16-23页
     ·商业智能定义及架构第16-18页
     ·商业智能作用和意义第18-19页
     ·商业智能与 DSS、EIS的比较第19-20页
     ·商业智能研究内容和发展趋势第20-22页
     ·商业智能的挑战和成功要素第22-23页
   ·系统建立方法第23-27页
     ·开发方式的区别第23-26页
     ·商业智能信息系统的数据驱动型特点第26-27页
   ·相关概念第27-32页
     ·元数据第27-28页
     ·主题第28页
     ·粒度第28-29页
     ·智能化企业第29页
     ·多维表达式(MDX)第29-32页
第3章 系统总体结构第32-36页
   ·两种系统架构第32-35页
   ·系统实现架构第35-36页
第4章 ETL及运行调度第36-44页
   ·ETI功能及运行调度介绍第36-37页
   ·银行业数据 ETL的特点及思路第37-39页
   ·数据质量控制第39-40页
   ·ETL数据处理及调度工具实现第40-44页
第5章 商业智能数据模型第44-56页
   ·系统建模的原则第44-45页
   ·两种建模思想第45-46页
   ·本系统模型第46-48页
   ·系统模型设计第48-56页
     ·主题的确定第48-50页
     ·分析内容细化第50-53页
     ·粒度设计第53-56页
第6章 数据分析和利用第56-78页
   ·查询和报表及工具第56-58页
   ·查询/报表工具实现第58-62页
   ·OLAP技术及工具第62-64页
   ·基于JZEE的OLAP分析系统第64-69页
   ·数据挖掘及工具第69-71页
   ·SAS在本系统中的集成使用第71-78页
第7章 系统性能优化第78-82页
   ·数据库的一般优化方法第78页
   ·并行数据处理第78-79页
   ·一种非常规的数据存储策略第79-82页
第8章 元数据管理第82-85页
第9章 结论与进一步工作第85-87页
参考文献第87-91页
致谢第91-92页
攻读学位期间发表的学术论文第92-93页
附录一、一个ETL工具的典型实现界面演示第93-100页
附录二、一个动态报表工具定制典型实现界面演示第100-103页
附录三、OLAP工具的典型实现界面演示第103-107页

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