| 【中文题名】 | 描述数据挖掘在统计信息系统中的应用研究 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 产业经济学 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2003-6-16 |
| 【中关键词】 | 统计信息系统,数据挖掘,OLAP,概念描述,, |
| 【英关键词】 | statistical information system, data mining, OLAP, concept description, |
| 【分类导航】 | 社会科学总论>统计学>统计方法>>> |
| 【论文摘要】 |
数据挖掘是上个世纪90年代初首次被提出的，在短短的时间内得到了迅速的发展，在金融、保险、零售、制造等行业得到了广泛的应用。作为一门交叉学科，它建立在数据库、数据仓库、人工智能、统计学、数据可视化、系统科学等学科基础之上。一般将数据挖掘分为描述数据挖掘和预测数据挖掘两大部分。
统计信息系统的发展过程同管理信息系统的发展过程是一致的，同样经历了EDP、MIS、DSS三个阶段，使管理决策不断深化是贯穿于整个发展过程的一条主线。数据挖掘技术的出现对统计信息系统产生了很大的影响，如何将数据挖掘技术应用于统计信息系统中是一个崭新的课题，本文结合“交通部纪检监察统计分析系统”(JJMS)的开发，对此进行了探讨。
“交通部纪检监察统计分析系统”根据用户提出的灵活统计、从数据中发现规律、直观展现数据的需求，应用OLAP、概念描述等描述数据挖掘技术，实现了基本情况分析、分类分析、动态分析、关联分析、特征值分析等一系列功能，以透视表、透视图为主要的数据展现方式，较好的满足了用户的需求，得到了用户的肯定。在系统开发过程中所遇到的问题，采用的开发思路具有一定的普遍意义，可以在绝大多数管理信息系统中得... |
| 【论文题纲】 |
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引言 |
8-10 |
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第一章 统计信息系统的发展 |
10-13 |
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1．1 统计信息系统的定义 |
10-11 |
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1．2 统计信息系统的发展 |
11-13 |
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第二章 数据挖掘技术概述 |
13-20 |
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2．1 数据挖掘的定义及含义 |
13 |
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2．2 数据挖掘的层次 |
13-14 |
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2．3 数据挖掘的目标 |
14-16 |
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2．3．1 数据总结 |
14 |
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2．3．2 概念描述 |
14 |
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2．3．3 相关性分析 |
14-15 |
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2．3．4 分类分析 |
15 |
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2．3．5 聚类分析 |
15-16 |
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2．3．6 偏差分析 |
16 |
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2．3．7 建模 |
16 |
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2．4 数据挖掘的数据源 |
16-18 |
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2．4．1 关系数据库 |
17 |
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2．4．2 数据仓库 |
17-18 |
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2．4．3 事务数据库 |
18 |
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2．4．4 其他数据源 |
18 |
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2．5 数据挖掘与统计学的关系 |
18-19 |
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2．6 数据挖掘与OLAP的关系 |
19-20 |
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第三章 OLAP技术及其在统计信息系统中的应用 |
20-32 |
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3．1 数据仓库技术概述 |
20-23 |
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3．1．1 数据仓库技术的由来、定义与基本特性 |
20-21 |
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3．1．2 数据仓库的几个重要概念 |
21-22 |
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3．1．3 数据仓库的设计 |
22-23 |
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3．2 OLAP与多维分析 |
23-26 |
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3．2．1 OLAP的发展及基本概念 |
23-24 |
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3．2．2 多维数据模型上的OLAP操作 |
24-25 |
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3．2．3 OLAP系统与统计数据库 |
25-26 |
|
3．3 OLAP的实施 |
26-27 |
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3．3．1 OLAP服务器类型 |
26-27 |
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3．5．2 OLAP服务器类型的比较 |
27 |
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3．4 基于统计数据的OLAP技术 |
27-31 |
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3．5 OLAP技术对统计信息系统的影响 |
31-32 |
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第四章 概念描述及其在统计信息系统中的应用 |
32-43 |
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4．1 基本概念 |
32-33 |
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4．2 面向属性归纳 |
33-37 |
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4．2．1 基本思想 |
33 |
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4．2．2 实现方法 |
33-36 |
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4．2．3 属性归纳的表现方式 |
36-37 |
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4．3 属性相关分析 |
37-39 |
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4．4 类比较 |
39-40 |
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4．5 描述统计量的挖掘 |
40-43 |
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第五章 应用：纪检监察动态统计分析系统的建立 |
43-53 |
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5．1 系统开发背景 |
43 |
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5．2 系统方案设计 |
43-47 |
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5．2．1 确定“多维业务空间” |
43-44 |
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5．2．2 设计方法库 |
44-47 |
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5．3 数据预处理问题 |
47-48 |
|
5．4 系统结构及主要技术 |
48-50 |
|
5．5 系统运行效果 |
50-51 |
|
5．6 系统的不足与改进 |
51 |
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5．7 结论及启发 |
51-53 |
|
致谢 |
53-54 |
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参考文献 |
54-55 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.15839 |
