| 1． 前言 | 第1-18页 |
| 1．1 课题背景 | 第8-17页 |
| 1．1．1 供应链管理的引入~[26] | 第8-10页 |
| 1．1．2 供应链管理的概念及其核心技术~[24] | 第10-11页 |
| 1．1．3 供应链管理发展趋势 | 第11-12页 |
| 1．1．4 数据挖掘概述 | 第12-17页 |
| 1．2 本文主要完成工作 | 第17-18页 |
| 2． SCM报表分析 | 第18-25页 |
| 2．1 报表分析概述 | 第18-19页 |
| 2．2 报表分析基本方法 | 第19-21页 |
| 2．2．1 同一时期的对比分析 | 第19-20页 |
| 2．2．2 不同时期的对比分析 | 第20-21页 |
| 2．3 比率计算 | 第21-25页 |
| 2．3．1 反映偿债能力的比率 | 第21-23页 |
| 2．3．2 反映盈利能力的指标 | 第23页 |
| 2．3．3 反映营运能力的指标 | 第23-24页 |
| 2．3．4 反映成长能力的指标 | 第24-25页 |
| 3． 针对供应链管理的数据挖掘 | 第25-56页 |
| 3．1 可以应用于报表分析的数据挖掘技术 | 第25-43页 |
| 3．1．1 基于数据聚类的行业情况挖掘 | 第25-28页 |
| 3．1．2 基于主成分分析的财务指标约简 | 第28-30页 |
| 3．1．3 基于时间序列的统计分析 | 第30-32页 |
| 3．1．4 基于相关分析的财务指标关系分析 | 第32页 |
| 3．1．5 基于最优路径算法的供应商选择~[52,54,55] | 第32-42页 |
| 3．1．6 其它的一些应用 | 第42-43页 |
| 3．2 风险评估 | 第43-45页 |
| 3．3 基于财务报表分析的数据挖掘方法 | 第45-50页 |
| 3．4 利用粗糙集进行属性约简 | 第50-54页 |
| 3．4．1 粗糙集基本概念~[21] | 第50-53页 |
| 3．4．2 挖掘过程~[22] | 第53-54页 |
| 3．5 物资销售额预测功能的实现 | 第54-56页 |
| 4． 系统实现 | 第56-68页 |
| 4．1 主模块实现 | 第56-57页 |
| 4．1．1 人员分析模块 | 第56页 |
| 4．1．2 库存预测功能模块 | 第56-57页 |
| 4．1．3 置信度分析模块 | 第57页 |
| 4．2 人员分析模块实现 | 第57-63页 |
| 4．2．1 人员基本信息的添加实现 | 第57-59页 |
| 4．2．2 人员技能查询功能的实现 | 第59页 |
| 4．2．3 人员决策查询功能的实现 | 第59-61页 |
| 4．2．4 人员综合能力挖掘模块功能的实现 | 第61-63页 |
| 4．3 库存预测实现 | 第63-65页 |
| 4．3．1 库存浏览实现 | 第63页 |
| 4．3．2 入库维护功能的实现 | 第63-64页 |
| 4．3．3 出库维护功能的实现 | 第64-65页 |
| 4．3．4 物资销售额预测功能的实现 | 第65页 |
| 4．3．5 库存警告功能的实现 | 第65页 |
| 4．4 公司置信度评价的实现 | 第65-67页 |
| 4．4．1 设计思想 | 第65-66页 |
| 4．4．2 模块实现 | 第66-67页 |
| 4．5 系统的主要特点 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 发表的论文 | 第74页 |