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基于数据挖掘的借用国际信贷决策支持系统的实现

摘要第1-7页
Abstract第7-16页
1 绪论第16-21页
   ·课题研究背景第16-17页
   ·课题研究意义第17-18页
   ·国内外研究现状第18-20页
   ·论文安排第20-21页
2 数据挖掘第21-31页
   ·数据挖掘(Data Ming)第21-24页
     ·数据挖掘的分类第21-22页
     ·数据挖掘过程第22-24页
   ·数据仓库(Data Warehouse)第24-28页
     ·数据仓库概念与特点第24-25页
     ·数据仓库结构第25-26页
     ·元数据介绍第26-27页
     ·数据集市第27页
     ·数据转化(ETL)第27-28页
   ·联机分析处理(OLAP)第28-31页
     ·维第29页
     ·OLAP 多维数据分析第29-30页
     ·数据转化(ETL)第30-31页
3 工具及技术第31-40页
   ·PowerDesigner第31页
   ·Oracle 智能分析解决方案第31-36页
     ·Oracle 10g第31-32页
     ·Oracle 数据仓库编辑器第32-34页
     ·Oracle Business Intelligence Beans第34-35页
     ·Oracle 数据挖掘及模型第35-36页
   ·Oracle JDeveloper 10g第36-37页
   ·Oracle 工作流第37-38页
   ·Oracle 应用程序开发架构第38-40页
4 借用国际信贷决策支持系统的分析第40-51页
   ·需求分析第40-41页
   ·系统功能分析第41-42页
   ·源数据管理模块分析与设计第42-43页
   ·数据仓库设计分析第43-46页
   ·OLAP 及其多维分析第46-47页
   ·数据挖掘分析第47-48页
   ·借用国际信贷决策支持系统体系结构第48-49页
   ·系统实现难点第49-51页
5 借用国际信贷决策支持系统的实现第51-74页
   ·开发源数据管理模块第51-54页
     ·源数据库数据建模第51-53页
     ·源数据管理模块实现第53-54页
   ·创建数据仓库第54-65页
     ·数据仓库设计第54-56页
     ·数据仓库实现第56-65页
   ·开发OLAP第65-70页
   ·开发数据挖掘第70-74页
6 总结与展望第74-76页
   ·研究成果第74页
   ·展望第74-76页
参考文献第76-78页
致谢第78-79页
作者简介及读研期间主要科研成果第79-80页

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