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商业智能(BI)在中小型服装企业的应用研究--生产管理与销售预测案例分析

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
1 绪论第12-18页
   ·研究背景第12-13页
   ·课题引出第13-14页
   ·研究意义第14页
   ·研究的技术路线、内容与方法第14-16页
   ·特色与创新点第16-18页
2 文献综述和理论构架第18-36页
   ·中小型服装企业的界定第18-20页
     ·国内外服装企业现状第18-19页
     ·中小型服装企业界定第19-20页
     ·评述第20页
   ·商业智能的发展现状第20-27页
     ·商业智能体系架构第20-21页
     ·数据仓库(DataWare)、数据集市(DataMart)第21-22页
     ·联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DataMining)第22-23页
     ·商业智能的主流软件第23-26页
     ·BI主流平台的性能比较第26-27页
     ·评述第27页
   ·国内外预测理论的研究及模型选择第27-35页
     ·国内外学者研究现状第27-29页
     ·服装销售预测影响因素第29-30页
     ·影响服装销售预测的产品因素评价指标第30-32页
     ·定量预测分析方法第32-34页
     ·研究方法评述第34-35页
   ·本章小结第35-36页
3 中小型服装企业现状及案例企业调研第36-50页
   ·中小型服装企业SWOT分析第36-40页
     ·优势(Strength)第36-37页
     ·劣势(Weakness)第37-38页
     ·机遇(Opportunity)第38-39页
     ·威胁(Threat)第39-40页
   ·案例企业现状分析第40-49页
     ·杭州TY服饰有限公司第40-44页
     ·浙江健盛集团股份有限公司第44-47页
     ·中小型服装企业的信息化需求分析第47-49页
   ·本章小结第49-50页
4 中小型服装企业的商业预测案例研究第50-76页
   ·商品生命周期第50-51页
   ·案例企业销售数据挖掘分析第51-63页
     ·服装市场需求的特征表现第51-52页
     ·季节型需求销售数据分析第52-61页
     ·企业营销决策建议第61-63页
   ·中小型服装企业商业预测模型的选择第63-66页
     ·需求季节型服装产品的三次曲线即时销售预测模型第63-65页
     ·对数平滑法预测模型第65-66页
   ·中小型服装企业销售预测实例研究第66-73页
     ·样本初选与分析第66-70页
     ·销售预测具体案例分析第70-73页
   ·中小型服装企业产能预测实例研究第73-75页
   ·本章小结第75-76页
5 基于中小型服装企业的BI系统解决方案第76-99页
   ·解决方案的思路第76-77页
   ·基础信息录入子系统第77-81页
     ·基础资料信息管理模块第77-78页
     ·采购管理模块第78-79页
     ·仓库管理模块第79-80页
     ·生产管理模块第80页
     ·销售管理模块第80-81页
   ·报表查询子系统第81-87页
     ·基础资料查询模块第81-82页
     ·采购报表查询模块第82-83页
     ·生产报表查询模块第83-84页
     ·仓库报表查询模块第84-85页
     ·销售报表查询模块第85-87页
   ·销售预测子系统第87-91页
     ·数据采集模块第87-89页
     ·建立预测模型模块第89-91页
   ·智能生产管理子系统第91-97页
     ·生产进度预测模块第92-93页
     ·生产计划调控模块第93-97页
   ·企业应用成果第97-98页
   ·本章小结第98-99页
6 结论与展望第99-101页
   ·论文结论第99-100页
   ·研究的局限与展望第100-101页
参考文献第101-105页
附录一第105-113页
附录二第113-115页
附录三第115-116页
论文发表第116-117页
致谢第117页

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