水量水费数据立方体的OLAP和数据挖掘技术研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第1章 引言	第8-11页
·背景和意义	第8页
·数据仓库和数据挖掘国内外研究现状	第8-10页
·本文研究的内容及文章结构	第10-11页
第2章 数据仓库与数据挖掘概述	第11-24页
·数据仓库技术	第11-14页
·数据立方体与 OLAP 技术	第14-21页
·数据挖掘技术	第21-23页
·本章小结	第23-24页
第3章 水量水费数据立方体的设计	第24-37页
·需求分析	第24-25页
·源数据库数据表的分析	第25-29页
·数据模型的设计	第29-36页
·本章小结	第36-37页
第4章 数据立方体的实现	第37-48页
·数据的 ETL	第37-39页
·数据立方体的建立	第39-42页
·数据立方体的 OLAP 分析示例	第42-47页
·本章小结	第47-48页
第5章 客户信息的聚类分析及方法	第48-67页
·任务的确立	第48页
·k‐means 聚类算法	第48-49页
·k‐prototypes 聚类算法	第49-51页
·k‐prototypes 算法的实现	第51-54页
·聚类算法实验	第54-66页
·本章小结	第66-67页
第6章 总结与展望	第67-69页
·研究工作总结	第67页
·工作展望	第67-69页
致谢	第69-70页
参考文献	第70-71页