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基于数据仓库的企业资源规划系统的开发与研究
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基于数据仓库的企业资源规划系统的开发与研究
论文目录
中文摘要
第1-4 页
英文摘要
第4-5 页
致谢
第5-6 页
目录
第6-9 页
第一章 概论
第9-20 页
1.1 企业资源规划表述
第9-12 页
1.1.1 概念与发展
第9-10 页
1.1.2 ERP项目面临的共性问题
第10-11 页
1.1.3 可遇见的ERP发展方向
第11-12 页
1.2 数据仓库
第12-17 页
1.2.1 概念与特征
第12-14 页
1.2.2 OLTP和DSS的差别
第14-16 页
1.2.3 数据仓库的组成部分
第16-17 页
1.3 数据挖掘
第17-19 页
1.3.1 概念与过程
第17 页
1.3.2 支持数据挖掘的算法
第17-19 页
1.3.3 数据挖掘与传统数据分析方法的区别
第19 页
1.4 本章小节
第19-20 页
第二章 企业数据模型分析
第20-29 页
2.1 对象企业概述
第21-22 页
2.1.1 概述
第21 页
2.1.2 业务分析
第21-22 页
2.1.3 企业的硬件环境
第22 页
2.2 数据模型与统一建模型语言
第22-23 页
2.2.1 数据库建模
第22 页
2.2.2 数据库建模的现状
第22-23 页
2.2.3 良好的折衷
第23 页
2.3 UML与数据模型设计
第23-28 页
2.3.1 UML简介
第23 页
2.3.2 在数据模型设计中的UML应用
第23-27 页
2.3.3 数据模型建立
第27-28 页
2.4 本章小节
第28-29 页
第三章 企业管理信息系统实现
第29-41 页
3.1 引言
第29-30 页
3.2 企业业务流程的认识和再造
第30-32 页
3.2.1 企业业务流程的认识
第30-31 页
3.2.2 企业业务流程再造
第31 页
3.2.3 功能分析与逻辑模块的划分
第31-32 页
3.3 系统的实现
第32-40 页
3.3.1 架构的选择
第32-33 页
3.3.2 C/S模块前台开发
第33-37 页
3.3.2.1 面向对象的开发工具
第33-34 页
3.3.2.2 实现细节
第34-35 页
3.3.2.3 报表的柔性生成功能的实现
第35 页
3.3.2.4 客户端安全管理
第35-36 页
3.3.2.5 系统预警机制实现
第36 页
3.3.2.6 系统生成
第36-37 页
3.3.3 B/S端开发
第37-39 页
3.3.3.1 B/S端开发
第37-38 页
3.3.3.2 Web端企业数据安全
第38-39 页
3.3.4 后台数据库的选择与设计
第39-40 页
3.4 本章小节
第40-41 页
第四章 数据仓库技术在企业资源规划软件中的研究与应用
第41-60 页
4.1 引言
第41-42 页
4.2 数据仓库的研究
第42-47 页
4.2.1 数据仓库与决策支持系统
第42-43 页
4.2.2 数据仓库的体系化环境
第43-44 页
4.2.3 数据仓库的中的数据组织
第44-46 页
4.2.3.1 粒度、维度与分割
第44-45 页
4.2.3.2 元数据
第45 页
4.2.3.3 常见的数据组织形式
第45 页
4.2.2.4 “维表—事实表”的多维数据模型
第45-46 页
4.2.4 数据仓库中的OLAP
第46-47 页
4.2.4.1 针对多维数据模型OLAP计算方法
第46-47 页
4.2.4.2 OLAP的实现技术
第47 页
4.3 构建企业数据仓库
第47-51 页
4.3.1 实现数据仓库的策略和模式
第48 页
4.3.2 数据仓库的总体设计
第48-51 页
4.3.2.1 维度模型设计
第48-49 页
4.3.2.2 数据准备方案
第49-51 页
4.4 建立基于SQLSERVER的数据仓库系统
第51-57 页
4.4.1 微软SQL Server Analysis Services
第51-54 页
4.4.1.1 利用Analysis Services创建管理维和数据立方
第52-53 页
4.4.1.2 Analysis Services体系结构
第53-54 页
4.4.2 分区管理实现
第54-55 页
4.4.3 ETL过程实现
第55-57 页
4.4.3.1 操作性数据转移DTS过程
第55 页
4.4.3.2 利用XML交换企业异构数据
第55-57 页
4.5 OLAP过程实现
第57-59 页
4.5.1 多维表达式MDX
第57 页
4.5.2 ADOMD组件
第57-59 页
4.5.3 用ASP把OLAP数据发布到Web页面
第59 页
4.6 本章小节
第59-60 页
第五章 企业数据挖掘的应用与研究
第60-70 页
5.1 典型的数据挖掘算法
第60-64 页
5.1.1 数据挖掘语言和相关概念
第61 页
5.1.2 决策树算法
第61-63 页
5.1.3 适于挖掘的企业数据集合
第63-64 页
5.2 数据挖掘应用程序开发
第64-69 页
5.2.1 获取分类规则
第65-67 页
5.2.2 利用挖掘模型进行预测
第67-69 页
5.3 本章小节
第69-70 页
第六章 结束语
第70-73 页
6.1 研究工作的总结
第70-71 页
6.2 体会与展望
第71-72 页
6.2.1 体会
第71 页
6.2.2 展望
第71-72 页
6.3 项目的效益
第72-73 页
参考文献
第73-77 页
攻读硕士学位期间发表录用的论文
第77 页
本篇论文共
77
页,
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。
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