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基于数据仓库的卷烟销售决策支持系统的设计

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-13页
   ·课题研究的背景和意义第10-11页
   ·国内外应用情况第11-12页
   ·论文研究的主要内容第12-13页
第2章 基于数据仓库的决策支持系统第13-30页
   ·决策支持系统综述第13-14页
   ·数据仓库第14-22页
     ·数据仓库概念第14-15页
     ·数据库系统与数据仓库的区别第15-16页
     ·数据仓库体系结构第16-17页
     ·数据仓库的数据模型第17-20页
     ·数据仓库的数据组织第20-21页
     ·数据的抽取、转换和装载第21-22页
   ·联机分析处理技术第22-25页
     ·OLAP的基本概念第22-23页
     ·数据立方体第23-24页
     ·多维数据模型的基本分析操作第24页
     ·多维数据模型的实现第24-25页
   ·数据挖掘第25-29页
     ·知识发现的种类第26-27页
     ·数据挖掘分析模型第27-29页
   ·本章小结第29-30页
第3章 需求分析第30-38页
   ·系统建设目标第30-31页
   ·系统建设原则第31-32页
   ·业务流程分析第32-34页
   ·业务流程详细分析第34-35页
   ·系统数据需求分析第35-36页
     ·系统数据划分第35-36页
     ·业务报表分析第36页
   ·决策支持需求分析第36-37页
   ·本章小结第37-38页
第4章 系统设计第38-51页
   ·系统软件平台第39页
   ·系统硬件平台第39-42页
     ·TPC-C基准测试第39-40页
     ·硬件设备选型第40-42页
   ·网络环境设计第42-44页
   ·数据库的设计第44-48页
     ·数据库关键参数设置第44-45页
     ·缓冲池基本规划第45页
     ·表空间基本设置第45-47页
     ·数据仓库设计第47-48页
   ·数据模型设计第48-50页
   ·ELT过程设计第50页
   ·本章小结第50-51页
第5章 系统实现第51-69页
   ·ELT和数据汇总过程的实现第51-54页
   ·OLAP技术在决策支持系统中的应用第54-60页
     ·确立主题第54页
     ·构建物理模型第54-58页
     ·多维数据库和数据展现第58-60页
   ·数据挖掘在客户订单分析中的应用第60-68页
     ·基于k-means聚类算法的FRM模型第60-62页
     ·客户订单挖掘的实现第62-67页
     ·客户订单挖掘的意义第67-68页
   ·本章小结第68-69页
结论第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-74页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第74-75页
个人简历第75页

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