基于数据挖掘的进销存决策支持系统的研究与设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·论文研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·本文的内容安排 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 相关技术研究 | 第15-27页 |
| ·进销存决策支持系统 | 第15-18页 |
| ·进销存管理系统的要素 | 第15页 |
| ·决策支持系统的体系结构 | 第15-17页 |
| ·传统 DSS 系统的弊端 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘 | 第18-22页 |
| ·数据挖掘步骤 | 第18页 |
| ·数据挖掘的主要技术 | 第18-20页 |
| ·知识发现的种类 | 第20-22页 |
| ·联机分析处理技术 | 第22-26页 |
| ·联机分析处理的含义 | 第22-23页 |
| ·数据立方体 | 第23-24页 |
| ·多维数据模型的基本分析操作 | 第24页 |
| ·多维数据模型的实现 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于数据挖掘的进销存决策支持系统分析 | 第27-34页 |
| ·系统建设目标分析 | 第27页 |
| ·功能需求分析 | 第27-30页 |
| ·数据需求分析 | 第30-31页 |
| ·系统数据的划分 | 第30-31页 |
| ·业务报表的划分 | 第31页 |
| ·数据挖掘分析 | 第31-33页 |
| ·数据挖掘技术应用的必要性 | 第31-32页 |
| ·数据挖掘技术应用的可行性 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于数据挖掘的进销存决策支持系统的设计 | 第34-50页 |
| ·系统设计目标 | 第34-35页 |
| ·进销存决策支持系统设计 | 第35-37页 |
| ·人机交互界面 | 第35页 |
| ·模型库 | 第35-36页 |
| ·知识库 | 第36-37页 |
| ·进销存数据库的设计 | 第37-46页 |
| ·进销存数据库的结构 | 第37-38页 |
| ·概念结构设计 | 第38-39页 |
| ·逻辑结构设计 | 第39-41页 |
| ·物理模型设计 | 第41-42页 |
| ·部分数据库基本信息表结构 | 第42-46页 |
| ·数据挖掘设计 | 第46-49页 |
| ·创建挖掘结构和挖掘模型 | 第46-47页 |
| ·基于 k-means 聚类算法的 FRM 模型 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于数据挖掘的进销存决策支持系统实现 | 第50-61页 |
| ·客户订单转存和数据汇总过程 | 第50-51页 |
| ·数据挖掘模型的实现 | 第51-55页 |
| ·数据挖掘多维数据集的建立 | 第51-52页 |
| ·构建物理模型 | 第52-55页 |
| ·药品订单挖掘的实现 | 第55-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 个人简历 | 第67页 |
