| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景与研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究主要内容 | 第12页 |
| 1.4 论文结构及章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 数据挖掘与时间序列分析 | 第14-23页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第14-16页 |
| 2.1.1 数据挖掘概念 | 第14页 |
| 2.1.2 数据挖掘技术 | 第14-15页 |
| 2.1.3 数据挖掘工作步骤 | 第15页 |
| 2.1.4 数据挖掘研究重点 | 第15-16页 |
| 2.2 时间序列分析 | 第16-22页 |
| 2.2.1 时间序列 | 第16-18页 |
| 2.2.2 时间序列数据挖掘 | 第18页 |
| 2.2.3 时间序列分析模型 | 第18-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 时间序列预测综合分析 | 第23-34页 |
| 3.1 时间序列预测 | 第23-24页 |
| 3.2 Microsoft时序算法 | 第24-31页 |
| 3.2.1 概述和应用 | 第24-25页 |
| 3.2.2 基本原理 | 第25-30页 |
| 3.2.3 参数 | 第30-31页 |
| 3.3 相关工具 | 第31-32页 |
| 3.3.1 SQL Server Analysis Service | 第31-32页 |
| 3.3.2 数据挖掘API | 第32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 时间序列预测数据处理 | 第34-41页 |
| 4.1 时间序列预测数据变换 | 第34页 |
| 4.2 时间序列预测数据预处理 | 第34-35页 |
| 4.2.1 数据清理 | 第34-35页 |
| 4.2.2 数据集成 | 第35页 |
| 4.2.3 数据变换 | 第35页 |
| 4.2.4 数据规约 | 第35页 |
| 4.3 本项目数据预处理 | 第35-39页 |
| 4.3.1 数据来源 | 第35页 |
| 4.3.2 数据格式 | 第35-36页 |
| 4.3.3 数据问题及处理 | 第36-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 时间序列分析在网银交易量预测中的应用 | 第41-53页 |
| 5.1 系统开发环境、开发工具简介 | 第41-42页 |
| 5.2 时间序列预测系统搭建 | 第42-44页 |
| 5.3 时间序列预测模块实现 | 第44-48页 |
| 5.4 时间序列预测应用效果分析 | 第48-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 结论与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 结论 | 第53页 |
| 6.2 工作展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58页 |