基于数据挖掘的制造业采购DSS理论及方法研究
中文摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-9页 |
第一章 绪论 | 第9-20页 |
·研究背景及意义 | 第9-10页 |
·决策支持系统综述 | 第10-16页 |
·决策支持系统的定义 | 第11-12页 |
·决策支持系统的发展 | 第12-14页 |
·决策支持系统存在的问题和解决方法 | 第14-16页 |
·基于数据挖掘的决策支持系统研究现状 | 第16-18页 |
·课题的提出和主要研究内容 | 第18-20页 |
·课题提出 | 第18-19页 |
·课题的主要研究内容 | 第19-20页 |
第二章 基于数据挖掘的采购决策支持系统结构设计 | 第20-36页 |
·制造业采购决策系统需求分析 | 第20-31页 |
·采购部门组织结构 | 第20-23页 |
·业务管理 | 第23-25页 |
·综合查询 | 第25-29页 |
·报表统计 | 第29页 |
·综合分析 | 第29-30页 |
·供应商分析 | 第30-31页 |
·决策支持系统框架设计原理和方法 | 第31-35页 |
·决策支持系统结构方案设计 | 第31-33页 |
·功能分析 | 第33页 |
·系统特点及关键技术 | 第33-35页 |
·本章小结 | 第35-36页 |
第三章 采购决策数据仓库的分析与实现 | 第36-59页 |
·数据仓库综述 | 第36-38页 |
·数据仓库的产生 | 第36页 |
·数据仓库的定义 | 第36-37页 |
·数据仓库的数据组织 | 第37-38页 |
·数据仓库的体系结构 | 第38-40页 |
·数据获取层 | 第39页 |
·数据存储层 | 第39-40页 |
·数据展现层 | 第40页 |
·数据仓库的设计 | 第40-45页 |
·数据仓库的设计原则 | 第40-42页 |
·数据仓库的概念模型 | 第42-43页 |
·数据仓库的逻辑模型 | 第43页 |
·数据仓库的物理模型 | 第43-44页 |
·生成数据仓库 | 第44-45页 |
·采购决策数据仓库的设计与实现 | 第45-54页 |
·采购决策数据仓库方案设计 | 第45-47页 |
·采购决策数据仓库逻辑模型设计 | 第47-50页 |
·采购决策数据仓库物理模型设计 | 第50-54页 |
·数据处理 | 第54-58页 |
·信息模式的对应 | 第54-55页 |
·数据抽取和转换 | 第55-56页 |
·异构数据转换 | 第56-58页 |
·本章小结 | 第58-59页 |
第四章 联机分析处理的设计与应用 | 第59-74页 |
·联机分析处理概述 | 第59-63页 |
·OLAP基本概念 | 第60页 |
·OLAP与数据仓库的关系 | 第60-61页 |
·OLAP多维数据分析 | 第61-63页 |
·多维数据仓库设计 | 第63页 |
·OLAP分析数据的构造 | 第63-68页 |
·ETL转换数据 | 第63-66页 |
·DTS数据转移实现 | 第66-68页 |
·创建多维数据立方体 | 第68-70页 |
·多维立方体展示 | 第70-72页 |
·本章小结 | 第72-74页 |
第五章 关联规则增量更新算法研究及应用 | 第74-106页 |
·关联规则的基本概念 | 第74-75页 |
·关联规则算法和问题 | 第75-76页 |
·经典关联规则挖掘算法 | 第76-85页 |
·Apriori算法介绍 | 第76-81页 |
·FP-growth算法 | 第81-85页 |
·增量更新算法研究 | 第85-86页 |
·改进的快速更新频繁模式算法 | 第86-95页 |
·算法主要思想 | 第86-87页 |
·算法的性质 | 第87页 |
·算法实现 | 第87-89页 |
·实例说明 | 第89-93页 |
·算法分析 | 第93-94页 |
·实验结果 | 第94-95页 |
·基于前缀树的改进频繁模式算法 | 第95-103页 |
·前缀树的概念 | 第96-97页 |
·算法构造 | 第97-100页 |
·算法实现 | 第100-102页 |
·重构标准的选择 | 第102页 |
·实验结果 | 第102-103页 |
·关联规则挖掘在决策支持系统中的应用 | 第103-105页 |
·本章小结 | 第105-106页 |
第六章 结论与展望 | 第106-108页 |
参考文献 | 第108-114页 |
发表论文和科研情况说明 | 第114-115页 |
致谢 | 第115页 |