| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文研究内容及意义 | 第10-11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 库存管理及数据挖掘技术 | 第13-22页 |
| 2.1 库存ABC分类管理 | 第13页 |
| 2.2 公司SAP库存管理和普通ABC分类应用现状 | 第13-14页 |
| 2.3 数据挖掘技术概况 | 第14-21页 |
| 2.3.1 分类与预测 | 第15-17页 |
| 2.3.2 聚类 | 第17-21页 |
| 2.4 数据挖掘在库存管理中的应用 | 第21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 数据准备及预处理 | 第22-30页 |
| 3.1 业务数据准备 | 第22-23页 |
| 3.1.1 物料移动流程 | 第22-23页 |
| 3.1.2 数据来源 | 第23页 |
| 3.2 数据预处理 | 第23-29页 |
| 3.2.1 数据清理 | 第23-25页 |
| 3.2.2 数据集成 | 第25-26页 |
| 3.2.3 数据转换 | 第26-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 数据挖掘流程设计 | 第30-39页 |
| 4.1 数据挖掘的模型建立 | 第30-32页 |
| 4.1.1 关键属性的定义 | 第30-31页 |
| 4.1.2 挖掘策略 | 第31-32页 |
| 4.2 算法选择及主要流程图 | 第32-34页 |
| 4.2.1 聚类算法的选择 | 第32-33页 |
| 4.2.2 分类算法的选择 | 第33-34页 |
| 4.3 挖掘策略算法验证 | 第34-37页 |
| 4.3.1 聚类类别的确定 | 第35页 |
| 4.3.2 聚类中心的变化 | 第35页 |
| 4.3.3 决策树ID3算法最大增益确定 | 第35-36页 |
| 4.3.4 决策树生成及剪枝 | 第36-37页 |
| 4.4 策略结果分析 | 第37-38页 |
| 4.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 库存物料分析系统设计 | 第39-56页 |
| 5.1 系统概述 | 第39-44页 |
| 5.1.1 业务流程及需求 | 第39-40页 |
| 5.1.2 设计目标 | 第40页 |
| 5.1.3 系统逻辑结构 | 第40-42页 |
| 5.1.4 系统分层软件框架设计 | 第42-44页 |
| 5.1.5 系统功能结构 | 第44页 |
| 5.2 数据库功能的实现 | 第44-48页 |
| 5.2.1 数据库E-R图 | 第44-45页 |
| 5.2.2 主要数据库表结构 | 第45-48页 |
| 5.3 系统功能设计 | 第48-55页 |
| 5.3.1 库存物料管理模块 | 第48-49页 |
| 5.3.2 数据预处理模块 | 第49-51页 |
| 5.3.3 物料数据分析模块 | 第51-54页 |
| 5.3.4 系统维护模块 | 第54-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 库存物料分析系统的实现 | 第56-73页 |
| 6.1 开发平台及工具 | 第56-57页 |
| 6.2 主要功能实现 | 第57-68页 |
| 6.2.1 实体类的实现 | 第57-59页 |
| 6.2.2 业务逻辑层的实现 | 第59页 |
| 6.2.3 数据访问层的实现 | 第59-60页 |
| 6.2.4 数据预处理功能实现 | 第60-63页 |
| 6.2.5 决策树功能实现 | 第63-66页 |
| 6.2.6 物料ABC分类功能实现 | 第66-68页 |
| 6.3 算法验证及结果分析 | 第68-72页 |
| 6.3.1 算法的验证 | 第68-70页 |
| 6.3.2 库存物料分类结果分析 | 第70-72页 |
| 6.4 本章小节 | 第72-73页 |
| 第七章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 7.1 总结 | 第73-74页 |
| 7.2 展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-78页 |