摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
1 绪论 | 第9-12页 |
1.1 问题提出 | 第9-10页 |
1.2 论文研究内容 | 第10页 |
1.3 论文结构安排 | 第10-12页 |
2 数据挖掘技术简介 | 第12-20页 |
2.1 数据仓库 | 第12-15页 |
2.2 数据挖掘 | 第15-19页 |
2.2.1 数据挖掘的过程 | 第15-16页 |
2.2.2 数据挖掘的分类 | 第16页 |
2.2.3 常用的挖掘技术 | 第16-17页 |
2.2.4 OLE DB for Data Mining | 第17-19页 |
2.3 本章小结 | 第19-20页 |
3 需求分析与总体设计 | 第20-28页 |
3.1 需求分析 | 第20-21页 |
3.2 设计思路 | 第21-22页 |
3.3 系统总体设计 | 第22-27页 |
3.3.1 系统网络架构 | 第22-23页 |
3.3.2 系统逻辑结构 | 第23-26页 |
3.3.3 系统作业流程 | 第26-27页 |
3.4 本章小结 | 第27-28页 |
4 系统详细设计 | 第28-41页 |
4.1 数据库设计 | 第28-33页 |
4.2 程序类设计 | 第33-34页 |
4.3 系统序列图 | 第34-36页 |
4.3.1 产品分析 | 第34-35页 |
4.3.2 产品预测 | 第35-36页 |
4.4 数据挖掘模型的代码设计 | 第36-40页 |
4.4.1 建立模型 | 第36-38页 |
4.4.2 样本导入 | 第38页 |
4.4.3 规则提取 | 第38-39页 |
4.4.4 应用模型 | 第39-40页 |
4.5 本章小结 | 第40-41页 |
5 系统应用实例 | 第41-51页 |
5.1 产品分类 | 第41-44页 |
5.2 产品组合 | 第44-46页 |
5.3 新产品预测 | 第46-47页 |
5.4 销售异常分析 | 第47-50页 |
5.4.1 销售预警 | 第48-49页 |
5.4.2 反洗钱监测 | 第49-50页 |
5.5 本章小结 | 第50-51页 |
6 总结与展望 | 第51-54页 |
6.1 全文总结 | 第51-52页 |
6.2 前景展望 | 第52-54页 |
参考文献 | 第54-55页 |
附录A 系统类介绍 | 第55-63页 |
致谢 | 第63-64页 |
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第64-65页 |
上海交通大学学位论文答辩决议书 | 第65页 |