| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 数据分析系统研究介绍 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9页 |
| 1.2 数据分析课题研究的意义 | 第9-13页 |
| 1.2.1 数据分析技术的发展和现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内外石化企业的信息化现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 研究课题的目的 | 第12-13页 |
| 1.3 研究课题的内容 | 第13-17页 |
| 1.3.1 研究课题的主要工作 | 第14-17页 |
| 2 石化企业数据分析系统的开发依据 | 第17-25页 |
| 2.1 数据分析系统之数据仓库 | 第17-18页 |
| 2.1.1 数据仓库概述 | 第17页 |
| 2.1.2 数据仓库的主要作用 | 第17-18页 |
| 2.1.3 数据仓库工具选择依据 | 第18页 |
| 2.2 数据分析系统之在线分析处理(OLAP) | 第18-20页 |
| 2.2.1 OLAP技术的概念和技术特点 | 第18-19页 |
| 2.2.2 OLAP技术的典型操作 | 第19-20页 |
| 2.3 数据分析系统之数据挖掘 | 第20-25页 |
| 2.3.1 数据挖掘技术的概述 | 第20页 |
| 2.3.2 数据挖掘技术的应用 | 第20-22页 |
| 2.3.3 数据挖掘处理问题的分类 | 第22-23页 |
| 2.3.4 数据挖掘的主要算法 | 第23-25页 |
| 3 石化企业数据分析系统的分步实施 | 第25-55页 |
| 3.1 数据分析系统的开发背景 | 第25-27页 |
| 3.1.1 数据分析系统在石化企业中的作用 | 第25-26页 |
| 3.1.2 实施数据分析恒逸公司背景资料 | 第26-27页 |
| 3.2 数据分析系统的方案实施 | 第27-29页 |
| 3.2.1 恒逸石化公司需求分析 | 第27-28页 |
| 3.2.2 石化企业数据分析系统实施进度计划 | 第28-29页 |
| 3.3 数据分析系统的报表设计 | 第29-32页 |
| 3.3.1 数据分析系统设计报表的目的 | 第29-30页 |
| 3.3.2 数据分析系统设计报表的作用 | 第30-31页 |
| 3.3.3 数据分析系统设计报表的要素 | 第31-32页 |
| 3.4 数据分析系统的数据源 | 第32-33页 |
| 3.5 数据分析系统开发工具 | 第33-36页 |
| 3.5.1 帆软报表软件介绍 | 第33-34页 |
| 3.5.2 帆软报表软件功能描述 | 第34-36页 |
| 3.6 数据分析系统功能的实现 | 第36-54页 |
| 3.6.1 数据分析系统建模原则 | 第36-37页 |
| 3.6.2 数据分析系统权限管理模块 | 第37-48页 |
| 3.6.3 数据分析系统包含模块分析 | 第48-49页 |
| 3.6.4 数据分析系统异常指标预警功能 | 第49-54页 |
| 3.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 4 数据分析系统在石化企业运营管理中的操作应用 | 第55-61页 |
| 4.1 数据分析系统的数据化管理 | 第55-57页 |
| 4.1.1 明确数据化管理的基本要求 | 第55-56页 |
| 4.1.2 以目标管理为基础拓展数字化管理的空间 | 第56页 |
| 4.1.3 数据化运用管理必须与制度化、流程化、图表化的连接 | 第56-57页 |
| 4.1.4 必须为数据化管理的设计载体 | 第57页 |
| 4.2 数据分析系统应用实操 | 第57-61页 |
| 4.2.1 服务器整合 | 第57页 |
| 4.2.2 数据传递 | 第57-59页 |
| 4.2.3 获取你想要的数据 | 第59-60页 |
| 4.2.4 还原我们想要的工具条功能 | 第60-61页 |
| 5 数据分析系统的应用实例探讨 | 第61-79页 |
| 5.1 数据分析系统应用于资金监管平台 | 第61-74页 |
| 5.1.1 应用背景 | 第61页 |
| 5.1.2 工具 | 第61页 |
| 5.1.3 数据源 | 第61-64页 |
| 5.1.4 数据分析 | 第64-65页 |
| 5.1.5 报表制作 | 第65-72页 |
| 5.1.6 成果展示 | 第72-74页 |
| 5.2 数据分析系统应用于成本控制管理 | 第74-77页 |
| 5.2.1 应用背景 | 第74页 |
| 5.2.2 工具 | 第74页 |
| 5.2.3 成本管控数据库表 | 第74-75页 |
| 5.2.4 需求分析 | 第75页 |
| 5.2.5 数据分析 | 第75页 |
| 5.2.6 报表制作 | 第75页 |
| 5.2.7 数据展现 | 第75-77页 |
| 5.3 本章小结 | 第77-79页 |
| 6 数据分析系统应用成果汇总及展望 | 第79-91页 |
| 6.1 数据分析系统在库存管理方面的应用 | 第79-81页 |
| 6.1.1 库存预警模型 | 第79页 |
| 6.1.2 库存结构分析模型 | 第79-80页 |
| 6.1.3 库销预测分析模型 | 第80-81页 |
| 6.2 数据分析系统在公司管理方面的运用 | 第81-84页 |
| 6.2.1 杜邦分析模型 | 第81页 |
| 6.2.2 客户ABC分析模型 | 第81-83页 |
| 6.2.3 销量回归分析模型 | 第83页 |
| 6.2.4 销量趋势成长分析模型 | 第83-84页 |
| 6.3 数据分析系统的数据挖掘运用 | 第84-85页 |
| 6.3.1 产品配货回归分析模型 | 第84页 |
| 6.3.2 库存方差分析模型 | 第84-85页 |
| 6.4 数据分析系统在开发与应用中存在的问题及解决办法 | 第85-91页 |
| 6.4.1 数据分析系统在开发中常见的问题 | 第85-88页 |
| 6.4.2 数据分析系统使用中存在的问题 | 第88-91页 |
| 7 论文成果及下一步工作的展望 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-97页 |
| 致谢 | 第97页 |