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BI理念下人力资源数据集市的实现

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第一章 引言第9-14页
    1.1 背景及问题的提出第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 研究的主要目标、内容及其方法第12-13页
    1.4 本文的组织结构及其章节编排第13-14页
第二章 BI 的相关理论第14-30页
    2.1 BI 的定义及相关概念第14-17页
        2.1.1 BI 的定义第14-15页
        2.1.2 BI 的体系结构第15页
        2.1.3 BI 开发的一个循环周期第15-17页
    2.2 数据仓库及其相关概念第17-26页
        2.2.1 数据仓库、数据集市及ODS 数据库第17-18页
        2.2.2 数据仓库维度模型第18-23页
        2.2.3 数据仓库的元数据第23-24页
        2.2.4 ETL 相关概念第24-26页
    2.3 OLAP第26-27页
    2.4 数据挖掘第27-29页
        2.4.1 常用的数据挖掘方法第27-28页
        2.4.2 人工神经网络第28-29页
        2.4.3 遗传算法第29页
    2.5 本章小结第29-30页
第三章 项目分析及设计第30-46页
    3.1 企业数据仓库的轮廓设计第30-31页
    3.2 HR-DM 轮廓设计第31页
    3.3 HR-DM 系统需求分析第31-33页
        3.3.1 业务需求分析第32-33页
        3.3.2 技术需求分析第33页
    3.4 工具的选择第33-34页
    3.5 HR-DM 数据集市的模型第34-38页
        3.5.1 概念模型第35页
        3.5.2 逻辑模型设计第35-36页
        3.5.3 物理模型第36-38页
    3.6 HR-KPI 模型第38-39页
        3.6.1 KPI 指标树概念第38-39页
        3.6.2 KPI 指标的设计第39页
    3.7 ETL 设计第39-45页
        3.7.1 数据转换基本流程第39-40页
        3.7.2 设计原则第40-41页
        3.7.3 ETL 架构设计第41-43页
        3.7.4 ETL 操作设计第43-44页
        3.7.5 用例模型第44-45页
    3.8 本章小结第45-46页
第四章 BI 理念下智能HR-DM 系统的实现第46-57页
    4.1 维表及OLAP 查询的实现第46-50页
        4.1.1 实现维表的DTS 包第46页
        4.1.2 展示设计第46-47页
        4.1.3 DTS 转换定义第47-48页
        4.1.4 多阶段数据抽取第48-49页
        4.1.5 抽取策略第49页
        4.1.6 调度设置第49页
        4.1.7 日志设置第49-50页
    4.2 元数据管理第50-51页
        4.2.1 管理系统界面第50页
        4.2.2 元数据的提取第50-51页
        4.2.3 元数据表的命名规则第51页
    4.3 OLAP 设计第51-52页
        4.3.1 OLAP 展示第51-52页
        4.3.2 OLAP 与数据挖掘第52页
    4.4 数据挖掘第52-56页
        4.4.1 建立神经网络的流程第52-53页
        4.4.2 神经网络模型与其他模型比较第53页
        4.4.3 神经网络模型的建立第53-55页
        4.4.4 神经网络模型的实现第55-56页
    4.5 本章小结第56-57页
第五章 智能化人力资源管理系统的应用效果分析第57-60页
    5.1 关于DTS 应用效果分析第57页
    5.2 关于元数据管理的应用效果分析第57页
    5.3 关于OLAP 的应用效果分析第57-58页
    5.4 神经网络模型应用效果分析第58-59页
    5.5 本章小结第59-60页
第六章 总结与展望第60-61页
    6.1 本文工作回顾第60页
    6.2 成果及意义第60页
    6.3 存在的问题及进一步的工作第60-61页
参考文献第61-62页
致谢第62-63页
作者攻读学位期间发表的论文第63-65页

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