摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
目录 | 第6-9页 |
第一章 绪论 | 第9-13页 |
·引言 | 第9页 |
·课题背景和项目简介 | 第9-11页 |
·WQHB简介 | 第10-11页 |
·项目简介 | 第11页 |
·本文的研究意义 | 第11页 |
·本文主要创新之处 | 第11-12页 |
·主要研究内容和全文框架 | 第12页 |
·本章小结 | 第12-13页 |
第二章 管理信息系统与决策支持系统研究 | 第13-18页 |
·管理信息系统(MIS)研究 | 第13-15页 |
·MIS的概念 | 第13-14页 |
·MIS的现实意义 | 第14-15页 |
·决策支持系统(DSS) | 第15-16页 |
·DSS的产生 | 第15页 |
·DSS的定义 | 第15-16页 |
·决策支持系统的组成 | 第16页 |
·本文的划分理念和项目设计 | 第16-17页 |
·本章小结 | 第17-18页 |
第三章 WQHB业务信息系统和事务决策支持系统的设计与实现 | 第18-40页 |
·系统分析 | 第18-21页 |
·用户需求 | 第18-20页 |
·业务信息系统实现的关键问题 | 第20-21页 |
·系统设计 | 第21-22页 |
·系统架构设计 | 第21-22页 |
·开发环境和开发工具的选择 | 第22页 |
·业务信息系统的实现 | 第22-36页 |
·基本信息系统 | 第22-26页 |
·进货和库存管理系统 | 第26-29页 |
·开单出货系统 | 第29-30页 |
·退货记录的处理 | 第30-31页 |
·财务系统 | 第31-32页 |
·报表系统 | 第32-33页 |
·权限系统 | 第33-36页 |
·事务决策支持系统的实现 | 第36-39页 |
·自动报警 | 第37页 |
·进货决策支持 | 第37-38页 |
·出货决策支持 | 第38页 |
·已售商品去向分析 | 第38页 |
·进货、销售和客户欠费情况分析 | 第38-39页 |
·本章小结 | 第39-40页 |
第四章 WQHB数据仓库设计与实现 | 第40-50页 |
·数据仓库的概念及其结构 | 第40-41页 |
·WQHB数据库的架构、关系与事实、维度数据识别 | 第41-44页 |
·WQHB数据库架构 | 第41页 |
·WQHB数据库表分析与事实、维度数据识别 | 第41-44页 |
·WQHB数据仓库设计 | 第44-49页 |
·设计要求 | 第44-45页 |
·事实表和维度表分析 | 第45-49页 |
·数据迁移 | 第49页 |
·本章小结 | 第49-50页 |
第五章 基于WQHB数据仓库的OLAP | 第50-61页 |
·有关OLAP的基本理论 | 第50-51页 |
·OLAP的概念、基本特点和功能 | 第50-51页 |
·多维数据集和聚合 | 第51页 |
·基于WQHB数据仓库的OLAP | 第51-60页 |
·多维数据集的设计 | 第51-52页 |
·根据多维数据集store_cube进行进货情况分析 | 第52-55页 |
·根据多维数据集sale_detail_cube进行销售情况分析 | 第55-59页 |
·根据多维数据集sale_record_cube进行客户欠费情况分析 | 第59-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
第六章 基于WQHB数据仓库的数据挖掘 | 第61-73页 |
·关于数据挖掘 | 第61页 |
·数据挖掘算法以及本文采用的算法 | 第61-63页 |
·决策树算法 | 第62页 |
·本文采用的算法 | 第62-63页 |
·WQHB中的数据挖掘 | 第63-70页 |
·基于数据挖掘模型store_dm的进货情况挖掘 | 第63-67页 |
·基于数据挖掘模型sale_detail_dm的销售情况挖掘 | 第67-70页 |
·基于数据挖掘模型sale_record_dm的客户欠费情况挖掘 | 第70页 |
·多种因素相互作用环境下的相关性分析 | 第70-72页 |
·本章小结 | 第72-73页 |
第七章 总结和展望 | 第73-75页 |
·论文中所使用的实体名称及相互关系 | 第73页 |
·本文的优点和缺点 | 第73-74页 |
·展望 | 第74-75页 |
参考文献 | 第75-77页 |
缩写词列表 | 第77-78页 |
攻读硕士学位期间发表(录用)的学术论文和参与的项目 | 第78-79页 |
致谢 | 第79页 |