基于数据挖掘技术的企业销售管理系统设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 相关理论与技术分析 | 第12-19页 |
| 2.1 销售管理系统概述 | 第12-13页 |
| 2.2 数据挖掘综述 | 第13-15页 |
| 2.2.1 数据挖掘定义 | 第13-14页 |
| 2.2.2 数据挖掘的步骤 | 第14页 |
| 2.2.3 数据挖掘的方法 | 第14-15页 |
| 2.3 数据仓库技术 | 第15-17页 |
| 2.3.1 数据仓库的特点 | 第15-16页 |
| 2.3.2 数据仓库的体系结构 | 第16-17页 |
| 2.4 聚类分析技术 | 第17-19页 |
| 第三章 系统需求分析 | 第19-24页 |
| 3.1 系统总体需求 | 第19页 |
| 3.2 系统功能需求 | 第19-20页 |
| 3.3 非功能性需求 | 第20-21页 |
| 3.4 数据挖掘与销售管理系统的关系 | 第21-24页 |
| 第四章 企业销售管理系统的设计 | 第24-35页 |
| 4.1 系统架构设计 | 第24-26页 |
| 4.2 系统功能设计 | 第26-28页 |
| 4.3 系统数据库设计 | 第28-31页 |
| 4.4 聚类算法的选择和设计 | 第31-35页 |
| 第五章 企业销售管理系统的实现 | 第35-47页 |
| 5.1 系统环境配置 | 第35-36页 |
| 5.2 基本业务模块的实现 | 第36-38页 |
| 5.2.1 销售管理模块 | 第36-37页 |
| 5.2.2 仓储管理模块 | 第37-38页 |
| 5.2.3 客户管理模块 | 第38页 |
| 5.3 聚类算法在企业产品交叉销售中的应用 | 第38-41页 |
| 5.3.1 数据准备 | 第38-40页 |
| 5.3.2 数据挖掘 | 第40-41页 |
| 5.4 数据挖掘在销售管理系统中的实施方法 | 第41-43页 |
| 5.5 系统测试 | 第43-47页 |
| 第六章 结论与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 结论 | 第47页 |
| 6.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
