基于数据挖掘的决策支持系统的设计与实现
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 论文研究的背景 | 第9-11页 |
| 1.1.1 民航业竞争的加剧 | 第9-10页 |
| 1.1.2 上航信息化建设的飞速发展 | 第10-11页 |
| 1.2 课题来源 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第12页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第12-14页 |
| 2 背景知识 | 第14-22页 |
| 2.1 收益管理的概念 | 第14-15页 |
| 2.2 决策支持系统的概念 | 第15-17页 |
| 2.2.1 决策支持系统的概念和特点 | 第15-16页 |
| 2.2.2 现代企业对决策支持系统的需求 | 第16-17页 |
| 2.3 数据挖掘技术简介 | 第17-22页 |
| 2.3.1 数据挖掘的概念和特点 | 第17-18页 |
| 2.3.2 数据挖掘任务、方法和对象 | 第18-19页 |
| 2.3.3 数据预处理 | 第19-20页 |
| 2.3.4 关联分析和规则挖掘 | 第20-22页 |
| 3 销售管理系统总体分析与设计 | 第22-31页 |
| 3.1 销售管理系统及其运行环境 | 第22-24页 |
| 3.2 销售管理系统的构架分析 | 第24-29页 |
| 3.2.1 分层的系统构架 | 第24-27页 |
| 3.2.2 基于 SOA 的系统设计 | 第27-29页 |
| 3.3 该课题完成的主要工作 | 第29-31页 |
| 4 竞争对手历史数据的收集和预处理 | 第31-41页 |
| 4.1 数据需求 | 第31页 |
| 4.2 数据来源及数据获取 | 第31-35页 |
| 4.3 数据采样策略 | 第35-37页 |
| 4.4 预警数据 | 第37-38页 |
| 4.5 数据存储 | 第38-41页 |
| 5 航空公司舱位定价和座位销售情况之间的关联规则 | 第41-51页 |
| 5.1 购物篮数据生成 | 第41-43页 |
| 5.2 Aprior 算法生成频繁项集 | 第43-48页 |
| 5.3 基于频繁项集的关联规则生成 | 第48-49页 |
| 5.4 预警关联规则分析 | 第49-51页 |
| 6 销售预警及预测 | 第51-56页 |
| 7 销售管理系统对航空公司的意义 | 第56-58页 |
| 7.1 销售管理系统对航空公司的意义 | 第56页 |
| 7.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 附录：航班购物篮生成算法 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研项目 | 第67-69页 |
