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第1章绪论
1.1研究目的和意义
1.2研究背景与研究现状
1.3主要研究内容
第2章决策支持系统
2.1传统决策支持系统
2.1.1传统决策支持系统结构
2.1.2传统决策支持系统存在的不足
2.2基于数据仓库和数据挖掘的新决策支持系统
2.2.1数据仓库
2.2.2联机分析处理
2.2.3数据挖掘
2.2.4新决策支持系统体系架构
2.2.5新决策支持系统的优势
2.3本章小结
第3章数据仓库和OLAP的设计
3.1数据仓库的设计
3.1.1需求分析
3.1.2概念模型设计
3.1.3逻辑模型设计
3.1.4物理模型设计
3.2数据仓库的实现
3.2.1选择数据源
3.2.2数据的提取、转换与加载
3.2.3数据的更新
3.3 OLAP的设计与实现
3.3.1多维数据集的建立
3.3.2 OLAP分析
3.3.3多维表达式MDX
3.3.4 OLAP的展现
3.4本章小结
第4章销售预测决策支持系统中数据挖掘的研究
4.1数据挖掘的基本过程
4.2回归分析
4.2.1多元线性回归分析算法描述
4.2.2多元线性回归分析在销售预测中的应用
4.2.3实验结果及分析
4.3时间序列分析
4.3.1 AR模型算法描述
4.3.2AR模型在销售预测中的应用
4.3.3实验结果及分析
4.4神经网络分析
4.4.1BP神经网络算法描述
4.4.2BP网络在销售预测中的应用
4.4.3实验结果及分析
4.5三种预测算法的比较
4.6本章小结
第5章销售预测决策支持系统的开发
5.1系统开发平台
5.2系统设计
5.2.1系统总体设计
5.2.2系统功能模块设计
5.3系统开发关键技术及实现
5.3.1数据访问接口
5.3.2 ADO MD对象模型
5.3.3 MATLAB与VB的集成
5.4系统验证
5.5本章小结
第6章结论与展望
6.1结论
6.2展望
参考文献
致谢
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