天津市城建服务热线的数据分析系统研究

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-9页
第一章 绪论	第9-12页
·论文研究背景及意义	第9页
·国内外研究现状	第9-11页
·国外相关行业的研究现状	第9-10页
·国内相关行业的研究现状	第10-11页
·论文组织结构	第11-12页
第二章 相关技术介绍	第12-24页
·服务行业数据分析的方法	第12-13页
·服务行业常用的数据挖掘技术	第13-15页
·数据挖掘的概念	第13页
·服务行业常用的挖掘技术的分类	第13-14页
·服务行业中的数据挖掘常用方法	第14-15页
·关联规则方法介绍	第15-19页
·关联规则的研究现状	第15-16页
·关联规则的概念	第16页
·关联规则的分类	第16-19页
·单维关联规则的研究	第19-22页
·单维关联规则常用的技术方法	第19-21页
·单维关联规则的缺陷	第21-22页
·多维关联规则的研究	第22-23页
·多维关联规则问题的定义	第22页
·多维关联规则目前的技术及存在的缺陷	第22-23页
·本章小结	第23-24页
第三章 数据分析系统的设计	第24-40页
·数据分析系统的需求分析	第24-26页
·服务热线系统的现状	第24-25页
·数据分析系统的设计目标	第25页
·数据分析系统的设计原则	第25-26页
·数据分析系统的体系结构	第26-28页
·服务热线基础平台的总体框架	第26-27页
·数据分析系统的体系架构	第27-28页
·数据分析系统的设计流程	第28-30页
·数据分析系统的业务处理流程	第28-29页
·数据分析系统的数据处理流程	第29-30页
·数据分析系统的概念模型设计	第30-33页
·概念模型的需求分析	第30页
·概念模型的建模方法	第30-31页
·概念模型的设计	第31-33页
·数据分析系统的逻辑模型设计	第33-34页
·逻辑模型的需求分析	第33页
·逻辑模型的建模方法	第33页
·逻辑模型的设计	第33-34页
·数据分析系统关键模块的详细设计	第34-40页
·挖掘目标的确定	第34-35页
·数据的准备过程	第35-37页
·数据的多维关联规则分析	第37-39页
·知识模式的生成	第39-40页
第四章 多维关联规则算法的设计	第40-56页
·多维关联规则算法设计的准备工作	第40-41页
·传统的多维关联规则算法的研究	第40-41页
·多维关联规则的研究任务	第41页
·UTMTU算法的算法原理	第41-42页
·UTMTU算法的具体过程	第42-43页
·源数据的编码	第42页
·搜索频繁项集	第42-43页
·产生强关联规则	第43页
·UTMTU算法的流程图	第43-45页
·UTMTU算法的整体流程图	第43-44页
·频繁多项集生成的具体流程图	第44-45页
·UTMTU算法的伪代码介绍	第45-47页
·UTMTU算法的实验分析	第47-51页
·算法比较与性能评价	第51-54页
·上三角矩阵的存储空间优势	第51页
·与传统的算法效率比较	第51-54页
·算法复杂度与综合评述	第54页
·本章总结	第54-56页
第五章 系统实现	第56-67页
·数据的准备	第56-60页
·原始数据的预处理	第56-57页
·多维数据的数值对应	第57-60页
·多维关联规则的挖掘	第60-65页
·系统开发的软硬件平台	第60页
·数据分析系统分析过程	第60-65页
·数据分析结果处理与辅助决策分析	第65-66页
·本章总结	第66-67页
第六章 总结与展望	第67-69页
·论文工作的总结	第67-68页
·未来工作的展望	第68-69页
参考文献	第69-73页
发表论文和参加科研情况说明	第73-74页
致谢	第74页