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第1章 信用担保决策支持系统1

1.1 信用担保管理业务体系1

1.1.1 信用担保管理制度框架和运作的比较1

1.1.2 中小企业信用担保制度营运效果的比较分析及对我国的启示4

1.1.3 资信评估与决策分析7

1.2 信用担保业务流程分析与设计11

1.2.1 信用担保业务流程概述11

1.2.2 信用担保业务流程图12

1.2.3 信用担保业务自动化与决策支持需求分析16

1.3 信用担保业务自动化与决策支持系统设计19

1.3.1 系统概述19

1.3.2 系统性能综合要求21

1.3.3 系统逻辑结构24

1.3.4 基本设计概念和计算机处理流程24

1.3.5 数据库设计27

1.3.6 系统功能结构设计31

1.3.7 补救措施与系统维护设计31

1.3.8 系统的数据安全性31

第2章 证券行业数据仓库系统32

2.1 证券市场管理信息系统的现状及存在的问题32

2.2 数据挖掘技术使证券行业数据仓库系统的开发成为可能32

2.3 证券行业数据仓库系统的功能设计34

2.3.1 系统目标34

2.3.2 需求分析35

2.3.3 系统结构和模型设计37

2.3.4 系统装载、数据挖掘和界面设计42

第3章 数据挖掘应用案例46

3.1 数据挖掘在大型超市中的应用46

3.1.1 数据挖掘前的准备46

3.1.2 数据挖掘算法的选择47

3.1.3 结果输出49

3.2 数据挖掘在证券行业中的应用51

3.2.1 数量关联规则在证券行业中的应用51

3.2.2 单维布尔关联规则在证券行业中的应用60

第4章 企业运营决策支持系统69

4.1 需求分析与方案选型69

4.1.1 企业运营决策支持系统的需求分析69

4.1.2 企业运营决策支持系统中数据建模工具的选择70

4.1.3 数据仓库的实现技术方案71

4.1.4 数据仓库的开发工具与运行环境的选择72

4.1.5 基于数据仓库的企业运营决策支持系统的整体架构73

4.2 系统中数据仓库的设计与实现74

4.2.1 数据仓库设计的内容74

4.2.2 数据仓库的数据模型75

4.3 数据仓库中数据的ETL处理79

4.3.1 ETL的地位和作用79

4.3.2 本系统在ETL中遇到的主要困难80

4.3.3 ETL的实现过程81

4.3.4 ETL运行过程82

第5章 企业投资决策支持系统84

5.1 企业投资决策概述84

5.1.1 企业投资决策的内涵与特征84

5.1.2 有效投资决策的先决条件85

5.1.3 企业投资决策程序86

5.1.4 企业投资决策方法87

5.2 基于数据仓库的投资决策支持系统设计91

5.2.1 投资决策支持系统的目标与功能91

5.2.2 投资决策支持系统的逻辑结构设计91

5.2.3 投资决策支持系统的模型库设计92

5.2.4 投资决策支持系统的数据仓库设计93

5.2.5 投资决策支持系统的人机对话系统设计94

5.3 基于数据仓库的投资决策支持系统设计案例分析94

5.3.1 投资决策支持系统可以支持的决策项目94

5.3.2 投资决策支持系统的功能结构和逻辑结构95

5.3.3 投资决策支持系统数据库与数据仓库96

5.3.4 投资决策支持系统的模型库97

5.3.5 对不同性质方案的决策98

5.4 财务与投资决策支持系统的展望98

第6章 基于数据仓库的电信决策支持系统101

6.1 电信决策支持系统的技术要求101

6.1.1 系统可扩展性101

6.1.2 技术要求102

6.2 电信决策支持系统的设计与实现103

6.2.1 体系架构设计103

6.2.2 逻辑模型设计107

6.2.3 数据抽取112

6.2.4 数据抽取时对话单的特殊处理115

6.2.5 数据的转换与加载116

6.3 资费分析的设计及实现120

6.3.1 需求分析120

6.3.2 解决方案121

6.3.3 实现过程122

第7章 基于数据仓库的保险业决策支持系统（DSS）131

7.1 保险业DSS131

7.1.1 保险业对DSS的需求131

7.1.2 保险业DSS架构131

7.2 数据管理子系统的设计与实现133

7.2.1 相关技术介绍133

7.2.2 功能需求135

7.2.3 总体设计137

7.2.4 采集监控设计与实现141

7.2.5 采集代理设计及实现144

7.2.6 入库设计与实现151

7.3 数据分析模块的设计154

7.3.1 Cognos技术分析155

7.3.2 构建步骤156

第8章 区域经济发展与管理决策支持系统158

8.1 引言158

8.1.1 问题的提出158

8.1.2 解决的主要问题159

8.2 系统分析与数据组织160

8.2.1 需求分析161

8.2.2 数据理解与数据前期组织169

8.3 业务数据整理中的ETL工具部署174

8.3.1 ETL在构建系统数据仓库当中的位置174

8.3.2 在SSIS中部署业务数据ETL解决方案177

8.3.3 其他的数据清洗与业务数据集转换解决方案——以SPSS Clementine为例179

8.4 系统空间数据的组织及规范化处理179

8.4.1 选择空间数据180

8.4.2 空间数据组织180

8.4.3 空间数据规范化处理181

8.5 数据仓库多维数据模型的创建、优化与应用182

8.5.1 构建区域经济多维数据模型182

8.5.2 对数据仓库进行分区优化189

8.5.3 区域经济多维数据模型的应用分析及检验190

8.5.4 数据挖掘部署194

8.6 决策支持原型系统的设计与实现195

8.6.1 系统体系结构与功能模块设计195

8.6.2 创建基于Ajax技术的系统客户端197

8.6.3 企业经济信息存储过程的实现199

8.6.4 创建多维数据模型分析服务的访问200

参考文献202