面向连锁销售大数据的劳动力分析预测系统设计与实现
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 系统开发背景 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 解决的主要问题 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第17页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 需求分析 | 第19-32页 |
| 2.1 系统概述 | 第19页 |
| 2.2 系统目标和解决的问题 | 第19-21页 |
| 2.2.1 系统目标 | 第19-21页 |
| 2.2.2 系统解决的问题 | 第21页 |
| 2.3 功能性需求 | 第21-30页 |
| 2.3.1 业务领域及对象 | 第22-23页 |
| 2.3.2 业务功能需求 | 第23-30页 |
| 2.4 非功能性需求 | 第30-32页 |
| 2.4.1 数据安全性 | 第30页 |
| 2.4.2 高性能预测 | 第30页 |
| 2.4.3 响应及时性 | 第30-31页 |
| 2.4.4 预测算法可扩展 | 第31-32页 |
| 第3章 系统概要设计 | 第32-40页 |
| 3.1 系统的技术架构 | 第32-33页 |
| 3.2 系统的网络架构 | 第33-34页 |
| 3.3 系统的功能架构 | 第34-40页 |
| 3.3.1 财务日历 | 第34-35页 |
| 3.3.2 门店信息管理 | 第35页 |
| 3.3.3 数据归集 | 第35-36页 |
| 3.3.4 门店劳动力模型 | 第36-37页 |
| 3.3.5 销售和劳动力预算 | 第37-38页 |
| 3.3.6 报表与查询统计 | 第38-39页 |
| 3.3.7 系统管理 | 第39-40页 |
| 第4章 连锁销售大数据预测方案 | 第40-48页 |
| 4.1 预测指标项设计 | 第40页 |
| 4.2 劳动力需求换算模型 | 第40-42页 |
| 4.3 大数据预测应对方案 | 第42-48页 |
| 4.3.1 构建安全数据归集平台 | 第42-44页 |
| 4.3.2 高效预测商品销量 | 第44-45页 |
| 4.3.3 多任务并行预测指标量 | 第45-46页 |
| 4.3.4 选择机器学习算法 | 第46-47页 |
| 4.3.5 劳动力需求调整引擎 | 第47-48页 |
| 第5章 系统详细设计 | 第48-60页 |
| 5.1 系统建模 | 第48-55页 |
| 5.1.1 建立包图 | 第48页 |
| 5.1.2 建立类图 | 第48-49页 |
| 5.1.3 建立顺序图 | 第49-52页 |
| 5.1.4 建立活动图 | 第52-55页 |
| 5.2 数据库设计 | 第55-60页 |
| 5.2.1 概念结构设计 | 第55-57页 |
| 5.2.2 逻辑结构设计 | 第57-60页 |
| 第6章 系统实现 | 第60-67页 |
| 6.1 业务功能实现 | 第60-64页 |
| 6.2 务代码示例 | 第64-67页 |
| 第7章 系统应用案例及效果评估 | 第67-71页 |
| 7.1 案例介绍 | 第67页 |
| 7.2 应用效果 | 第67-71页 |
| 7.2.1 应用功能模块 | 第67-70页 |
| 7.2.2 预测性能 | 第70-71页 |
| 第8章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第76页 |
