基于数据仓库和数据挖掘的行为分析研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文研究主要内容 | 第11-12页 |
| 第二章 数据仓库与数据挖掘 | 第12-23页 |
| ·数据仓库的基本原理 | 第12-17页 |
| ·数据仓库的概念与特点 | 第12-14页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第14-16页 |
| ·数据仓库的构建策略 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘技术 | 第17-21页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的功能和方法 | 第19-21页 |
| ·数据仓库与数据挖掘的联系 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 行为分析数据仓库的设计与应用 | 第23-46页 |
| ·数据仓库规划 | 第23-26页 |
| ·需求分析 | 第23页 |
| ·总体设计 | 第23-25页 |
| ·系统架构设计 | 第25-26页 |
| ·模型设计 | 第26-32页 |
| ·概念模型 | 第26-27页 |
| ·逻辑模型 | 第27-30页 |
| ·物理模型 | 第30-32页 |
| ·数据管理 | 第32-36页 |
| ·数据来源 | 第32-33页 |
| ·元数据管理 | 第33-34页 |
| ·数据采集 | 第34-36页 |
| ·数据仓库应用研究 | 第36-45页 |
| ·OLAP分析 | 第36-41页 |
| ·综合查询 | 第41-43页 |
| ·自动比对 | 第43-44页 |
| ·应用环节 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 行为分析挖掘及应用研究 | 第46-67页 |
| ·决策树的研究及应用 | 第46-54页 |
| ·方法分析 | 第46-47页 |
| ·ID3算法的实现 | 第47-49页 |
| ·模型应用 | 第49-52页 |
| ·ID3算法的改进 | 第52-54页 |
| ·关联挖掘研究 | 第54-59页 |
| ·算法分析 | 第54-56页 |
| ·应用研究 | 第56-59页 |
| ·算法改进 | 第59页 |
| ·聚类挖掘研究 | 第59-63页 |
| ·方法分析 | 第59-61页 |
| ·聚类应用 | 第61-63页 |
| ·案例应用 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·结论 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
