基于OLAP的多维数据销售分析系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第10-14页 |
| 1.2.1 管理会计信息化研究综述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 销售分析研究综述 | 第11-12页 |
| 1.2.3 销售预测研究综述 | 第12-13页 |
| 1.2.4 OLAP研究综述 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的研究内容和方法 | 第14-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第15页 |
| 1.4 研究创新点 | 第15-16页 |
| 1.5 研究的技术路线 | 第16-17页 |
| 2 相关理论基础概述 | 第17-33页 |
| 2.1 供应链流程管理基本理论 | 第17-19页 |
| 2.1.1 营销管理 | 第17页 |
| 2.1.2 采购管理 | 第17-18页 |
| 2.1.3 库存管理 | 第18-19页 |
| 2.2 销售预测基本理论 | 第19-23页 |
| 2.2.1 销售预测概念和意义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 销售预测的类型 | 第20页 |
| 2.2.3 销售预测方法 | 第20-23页 |
| 2.3 数据仓库基本理论 | 第23-28页 |
| 2.3.1 数据仓库的概念和体系结构 | 第23-24页 |
| 2.3.2 数据集市和数据仓库的构建模式 | 第24-26页 |
| 2.3.3 数据仓库的设计和ETL处理方法 | 第26-28页 |
| 2.4 OLAP基本理论 | 第28-33页 |
| 2.4.1 OLAP的概念和特点 | 第28-29页 |
| 2.4.2 多维数据分析 | 第29-31页 |
| 2.4.3 OLAP与数据仓库的关系 | 第31-33页 |
| 3 销售数据集市的设计与ETL处理 | 第33-57页 |
| 3.1 系统设计方案 | 第33-38页 |
| 3.1.1 系统需求分析 | 第33页 |
| 3.1.2 系统流程设计 | 第33-35页 |
| 3.1.3 系统功能结构及功能分析 | 第35-38页 |
| 3.2 数据集市设计 | 第38-46页 |
| 3.2.1 数据集市主题设计 | 第38页 |
| 3.2.2 数据集市维度设计 | 第38-39页 |
| 3.2.3 数据集市粒度设计 | 第39页 |
| 3.2.4 数据集市逻辑模型设计 | 第39-45页 |
| 3.2.5 数据集市物理数据库的实现 | 第45-46页 |
| 3.3 数据集市ETL处理 | 第46-57页 |
| 3.3.1 销售数据抽取 | 第46-48页 |
| 3.3.2 销售数据转换 | 第48页 |
| 3.3.3 销售数据加载 | 第48页 |
| 3.3.4 数据集市ETL处理系统运行效果 | 第48-57页 |
| 4 多维数据销售分析系统的实现 | 第57-73页 |
| 4.1 OLAP多维销售分析与实现 | 第57-66页 |
| 4.1.1 切片销售分析与实现 | 第58-59页 |
| 4.1.2 切块销售分析与实现 | 第59-60页 |
| 4.1.3 钻取销售分析与实现 | 第60-64页 |
| 4.1.4 旋转销售分析与实现 | 第64-66页 |
| 4.2 多维销售分析对销售决策的影响 | 第66-73页 |
| 4.2.1 多维销售分析对供应链流程管理的影响 | 第66-67页 |
| 4.2.2 多维销售分析对销售预测的影响 | 第67-73页 |
| 5 总结与展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第81页 |
