基于数据挖掘技术的税务数据仓库应用平台建设
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-14页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第11-12页 |
| ·国外税务系统应用概述 | 第11页 |
| ·国内税务信息数据应用现状及前景 | 第11-12页 |
| ·面临的困难 | 第12页 |
| ·课题研究的目标 | 第12-13页 |
| ·论文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第14-23页 |
| ·数据仓库 | 第14-18页 |
| ·数据仓库的定义与特征 | 第14页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第14-15页 |
| ·数据仓库的模型设计 | 第15-16页 |
| ·数据仓库的设计方法与步骤 | 第16-18页 |
| ·OLAP | 第18-20页 |
| ·OLAP的特点 | 第18-19页 |
| ·OLAP多维概念和多维操作 | 第19页 |
| ·OLAP技术中数据存储方式 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘 | 第20-23页 |
| ·数据挖掘概念 | 第20页 |
| ·数据挖掘的基本步骤 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘和OLAP | 第21-22页 |
| ·数据挖掘任务 | 第22-23页 |
| 第3章 数据挖掘之聚类分析 | 第23-31页 |
| ·聚类分析 | 第23-25页 |
| ·聚类的典型要求 | 第23-24页 |
| ·聚类算法相似性度量 | 第24-25页 |
| ·K-MEANS算法及算法演示 | 第25-31页 |
| ·K-均值算法 | 第25-26页 |
| ·K-MEANS算法标量规格化 | 第26-27页 |
| ·K-MEANS算法计算过程 | 第27-31页 |
| 第4章 宁波地税数据仓库设计 | 第31-44页 |
| ·系统的需求分析 | 第31-33页 |
| ·税收决策分析需求 | 第31-32页 |
| ·重点税源 | 第32-33页 |
| ·项目总体目标分析 | 第33-34页 |
| ·税务数据仓库的构建 | 第34-39页 |
| ·概念模型设计 | 第34-35页 |
| ·逻辑模型设计 | 第35-36页 |
| ·事实表与维度表的设计 | 第36-39页 |
| ·税务数据仓库生成 | 第39-44页 |
| ·总体设计 | 第39页 |
| ·ETL元数据设计 | 第39-41页 |
| ·ETL流程设计 | 第41-42页 |
| ·ETL调度设计 | 第42-44页 |
| 第5章 宁波地税数据仓库平台实现 | 第44-63页 |
| ·总体应用架构 | 第44-45页 |
| ·OLAP实现 | 第45-53页 |
| ·税收分析主题模型建立 | 第45-46页 |
| ·FrameworkManage打包发布 | 第46-47页 |
| ·展示业务主题 | 第47-53页 |
| ·聚类分析K-MEANS算法在税务平台的应用 | 第53-63页 |
| ·税源管理的数据挖掘 | 第53页 |
| ·数据选择 | 第53-54页 |
| ·数据抽取 | 第54-59页 |
| ·目标数据库的建立 | 第59-60页 |
| ·聚类分析的实施 | 第60-63页 |
| 第6章 结论与展望 | 第63-65页 |
| ·结论 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
