| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·论文研究背景 | 第10页 |
| ·校园卡数据分析侧重的几个问题 | 第10-11页 |
| ·采用的技术 | 第11-13页 |
| ·存在的问题 | 第13页 |
| ·本文的工作及意义 | 第13-14页 |
| 第二章 数据仓库技术的理论和应用 | 第14-26页 |
| ·数据仓库的需求 | 第14-16页 |
| ·数据仓库的基本概念 | 第16-17页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第17-18页 |
| ·数据仓库中的数据组织 | 第18-21页 |
| ·数据的组织结构 | 第18-19页 |
| ·数据的组织方式 | 第19-20页 |
| ·数据的粒度与分割 | 第20页 |
| ·数据仓库的数据追加 | 第20-21页 |
| ·数据仓库的设计 | 第21-24页 |
| ·数据仓库需求分析 | 第22页 |
| ·概念模型设计 | 第22-23页 |
| ·逻辑模型设计 | 第23页 |
| ·物理模型设计 | 第23-24页 |
| ·数据仓库的数据导入 | 第24-26页 |
| 第三章 联机分析处理(OLAP) | 第26-34页 |
| ·OLAP的基本概念 | 第26-27页 |
| ·OLAP系统的体系结构 | 第27-28页 |
| ·OLAP的数据结构 | 第28-30页 |
| ·系统中OLAP应用系统的设计 | 第30-34页 |
| ·数据立方体的设计 | 第30页 |
| ·透视表服务(Pivot Table Servic | 第30-31页 |
| ·客户端的决策支持对象(Decision Support Object,DSO) | 第31-32页 |
| ·多维表达式 | 第32-34页 |
| 第四章 数据挖掘简介 | 第34-47页 |
| ·数据挖掘的产生和发展 | 第34页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第34-35页 |
| ·数据挖掘的基本概念 | 第35-37页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第37-39页 |
| ·数据挖掘算法描述 | 第39-47页 |
| ·聚类算法 | 第41-42页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第42-47页 |
| 第五章 一卡通数据分析系统的设计与实现 | 第47-64页 |
| ·系统中一卡通数据的预处理 | 第47-52页 |
| ·信息构成分析 | 第47-49页 |
| ·数据信息的集成 | 第49页 |
| ·数据过滤与选择 | 第49-50页 |
| ·数据转换 | 第50-52页 |
| ·系统中数据仓库的实现 | 第52-53页 |
| ·数据挖掘算法的选择 | 第53-57页 |
| ·聚类算法的选择-K-Means算法 | 第53-55页 |
| ·基于聚类的关联规则改进算法 | 第55-57页 |
| ·系统中算法的实现 | 第57-64页 |
| ·聚类 | 第57-59页 |
| ·关联规则的挖掘 | 第59-64页 |
| 第六章 结束语 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第70页 |