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 |