| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-16页 |
| ·论文研究的理论与应用背景 | 第12-13页 |
| ·论文研究的理论背景 | 第12页 |
| ·论文研究的应用背景及意义 | 第12-13页 |
| ·论文的主要内容和贡献 | 第13-16页 |
| ·论文的主要内容 | 第13-14页 |
| ·论文的主要贡献 | 第14-16页 |
| 2 数据仓库和OLAP技术及应用 | 第16-28页 |
| ·数据仓库 | 第16-22页 |
| ·数据仓库的定义与基本特征 | 第16-17页 |
| ·数据仓库的几个重要概念 | 第17-19页 |
| ·数据仓库体系结构 | 第19-22页 |
| ·OLAP技术 | 第22-28页 |
| ·几个基本概念 | 第22-24页 |
| ·多维分析 | 第24-25页 |
| ·OLAP与数据仓库关系 | 第25-26页 |
| ·OLAP的实施 | 第26-28页 |
| 3 数据挖掘 | 第28-32页 |
| ·概述 | 第28页 |
| ·数据挖掘方法 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘的体系结构 | 第29-30页 |
| ·挖掘过程 | 第30-32页 |
| 4 经营分析系统介绍 | 第32-40页 |
| ·经营分析系统体系结构 | 第32-33页 |
| ·体系结构 | 第32-33页 |
| ·网络结构 | 第33页 |
| ·客户发展情况分析 | 第33-37页 |
| ·客户总量和新增/流失客户分析 | 第33-34页 |
| ·客户转网和客户行为分析 | 第34-36页 |
| ·客户信用度和高额与风险分析 | 第36-37页 |
| ·业务发展情况分析 | 第37-40页 |
| ·业务量情况分析 | 第37-38页 |
| ·业务资源使用特征分析 | 第38-40页 |
| 5 数据仓库和数据挖掘在经营分析中的应用 | 第40-54页 |
| ·ETL | 第40-44页 |
| ·数据抽取 | 第41-43页 |
| ·数据转换 | 第43-44页 |
| ·数据加载 | 第44页 |
| ·数据审查 | 第44-45页 |
| ·数据存储 | 第45-46页 |
| ·数据存储方式 | 第45页 |
| ·数据仓库的意义 | 第45页 |
| ·数据特性分析 | 第45-46页 |
| ·数据存储模型设计 | 第46页 |
| ·数据访问 | 第46-54页 |
| ·联机分析处理 | 第47-49页 |
| ·即席查询 | 第49-51页 |
| ·预定义报表 | 第51-52页 |
| ·门户入口 | 第52-54页 |
| 6 OLAP及数据挖掘在经营分析中的实例 | 第54-78页 |
| ·OLAP分析举例 | 第54-60页 |
| ·分析主题: 移动电话业务收入总量及变化分析 | 第54页 |
| ·分析过程 | 第54-56页 |
| ·OLAP CUBE设计 | 第56-57页 |
| ·OLAP CUBE分析结果图例说明 | 第57-60页 |
| ·数据挖掘举例 | 第60-65页 |
| ·分析的目的 | 第61页 |
| ·数据挖掘的全过程 | 第61-64页 |
| ·用Decision Tree方法来建立客户流失模型 | 第64页 |
| ·结果的分析 | 第64-65页 |
| ·收入预测分析 | 第65-78页 |
| ·分析目的 | 第65-66页 |
| ·分析用到的数学模型 | 第66-69页 |
| ·筛选后的数据集 | 第69-70页 |
| ·GSM业务收入的多元线形回归方程组 | 第70-73页 |
| ·CDMA业务收入的多元线形回归方程组 | 第73-76页 |
| ·收入预测分析的结果 | 第76-78页 |
| 7 总结 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-84页 |
| 独创性声明 | 第84页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第84页 |