分布式数据挖掘技术在市场营销中的应用研究
| 1 数据仓库、在线分析处理和数据挖掘 | 第1-21页 |
| ·数据仓库 | 第9-13页 |
| ·数据仓库概念以及与数据库的区别 | 第9-11页 |
| ·数据仓库设计与数据库设计的区别 | 第11-12页 |
| ·数据仓库的数据组织 | 第12-13页 |
| ·多维分析处理 | 第13-16页 |
| ·多维分析处理概念 | 第13-14页 |
| ·多维分析处理的一些基本概念 | 第14-15页 |
| ·多维分析处理与联机事务处理的对比 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘 | 第16-19页 |
| ·数据挖掘概念 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘功能 | 第17-19页 |
| ·小结 | 第19-21页 |
| 2 多维分析 | 第21-36页 |
| ·需求分析 | 第21页 |
| ·市场营销中的数据仓库 | 第21-26页 |
| ·数据的获取 | 第21-25页 |
| ·数据仓库的建立 | 第25-26页 |
| ·市场营销中的多维分析 | 第26-36页 |
| ·多维分析中的基本操作 | 第26-31页 |
| ·分析主题 | 第31页 |
| ·数据建模 | 第31-33页 |
| ·数据分析 | 第33-36页 |
| 3 关联分析 | 第36-60页 |
| ·关联分析简述 | 第36-37页 |
| ·对Apriori算法的改进 | 第37-60页 |
| ·减少扫描数据库大小的AprioriTB算法 | 第37-52页 |
| ·减少对数据库的扫描次数的TID算法 | 第52-57页 |
| ·关联规则的维护 | 第57-60页 |
| 4 分类与聚类分析 | 第60-70页 |
| ·分类分析(Classifiers) | 第60-64页 |
| ·聚类分析(Clustering) | 第64-70页 |
| 5 结论 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-74页 |
