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基于数据分析的生鲜超市业务系统的设计与实现

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第12-16页
    1.1 课题研究背景第12-13页
    1.2 课题研究意义第13页
    1.3 主要研究内容第13-14页
    1.4 论文组织结构第14-16页
第二章 相关技术基础第16-28页
    2.1 前台开发技术第16-20页
        2.1.1 Java Script第16-17页
        2.1.2 HTML和CSS第17-18页
        2.1.3 移动端开发框架介绍第18-19页
        2.1.4 Web GIS概念与OpenLayers介绍第19-20页
    2.2 后台开发技术第20-24页
        2.2.1 J2EE平台第20页
        2.2.2 SSH框架介绍第20-23页
        2.2.3 B/S架构介绍第23-24页
        2.2.4 MySQL数据库介绍第24页
    2.3 相关数据分析技术第24-27页
        2.3.1 聚类分析方法介绍第24-26页
        2.3.2 关联规则算法介绍第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 系统的设计与实现第28-58页
    3.1 需求分析第28-31页
        3.1.1 可行性分析第28-29页
        3.1.2 功能需求分析第29-30页
        3.1.3 数据流分析第30-31页
    3.2 系统架构设计第31-40页
        3.2.1 总体架构第32-33页
        3.2.2 系统业务功能设计第33-38页
        3.2.3 系统移动应用设计第38-40页
    3.3 数据库设计第40-46页
        3.3.1 数据库表设计第40-44页
        3.3.2 数据库的配置优化第44-45页
        3.3.3 数据库安全防御设计第45-46页
    3.4 系统业务功能实现与展示第46-53页
        3.4.1 登陆模块第46-47页
        3.4.2 门店订货模块第47-48页
        3.4.3 前期数据模块第48-49页
        3.4.4 商品管理模块第49-51页
        3.4.5 在途商品查询模块第51-52页
        3.4.6 采购计划模块第52页
        3.4.7 销售数据分析第52-53页
    3.5 系统移动应用实现与展示第53-57页
        3.5.1 登录模块第54页
        3.5.2 采购管理模块第54-55页
        3.5.3 库存查询模块第55-56页
        3.5.4 供应商管理模块第56-57页
    3.6 本章小结第57-58页
第四章 生鲜超市数据分析第58-70页
    4.1 销售数据分析的意义及算法介绍第58-61页
        4.1.1 生鲜超市数据分析的意义第58-59页
        4.1.2 模糊C均值原理第59-60页
        4.1.3 Apriori关联规则算法原理第60-61页
    4.2 门店销售特征分析第61-65页
        4.2.1 模糊C均值算法的改进第61-62页
        4.2.2 模糊C均值算法的应用第62-64页
        4.2.3 销售特征分析功能实现第64-65页
    4.3 购物篮分析第65-68页
        4.3.1 Apriori算法的应用设计第66页
        4.3.2 购物篮分析功能实现第66-68页
        4.3.3 购物篮关联规则结果分析第68页
    4.4 本章小结第68-70页
第五章 系统测试第70-73页
    5.1 测试环境第70页
    5.2 功能测试第70-73页
        5.2.1 系统业务功能测试第70-71页
        5.2.2 系统移动应用测试第71-73页
第六章 总结与展望第73-75页
    6.1 工作总结第73-74页
    6.2 工作展望第74-75页
参考文献第75-77页
致谢第77页

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