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化玻企业决策支持系统研究

作　者: 王东
导　师: 肖冬荣
学　校: 南京气象学院
专　业: 系统分析与集成
关键词: MIS 数据仓库 OLAP 数据挖掘决策树
分类号: TP399
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
下　载: 51次
引　用: 2次
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内容摘要

在现代市场经济条件下，面对极其激烈的市场竞争，如何作出富有远见的谋略，作出正确的决策，是关系到企业取得成功的头等大事，是现代管理的中心问题。随着世界经济一体化的进程及信息技术的发展，随着中国加入WTO，对国内的化玻行业来说，比以往任何时候都面临着更复杂的生存环境，竞争的压力使管理者变得更加精明，他们清醒地认识到科学决策才是制胜的根本，传统的决策方法已难以适应经营环境变化的要求，要想在竞争中不被淘汰，必须寻求新技术的应用。很自然地，他们便想到了决策支持系统(Decision Support Systems，DSS)。作为一种新兴的信息技术，DSS能够为企业提供各种决策信息以及许多商业问题的解决方案，许多企业的管理者都迫切希望能把DSS这个“参谋”请到企业中来，来帮助他们进行科学决策。然而，良好的愿望并不意味着好的结果，能够成功实施DSS的企业并不多。这是因为，DSS的实施是个很复杂的工程，而且DSS的实施除技术之外还包含许多人为因素，每个企业的情况都是不同的，必须针对具体问题作具体分析。本课题正是从晚晴化玻的实际情况出发，为其开发了一个符合该企业实际的企业决策支持系统。本文从设计一个MIS出发，到建立数据仓库，再到实现多维数据分析和数据挖掘。在技术角度，全面详细介绍了一个决策支持系统的建设；在实际应用中，解决了多年来困扰晚晴化玻发展的问题。当前绝大多数的化玻企业也或多或少的存在着管理混乱和决策困难或者决策盲目的问题，相信本文的研究，对改进他们的决策支持系统也会有不少可资借鉴之处。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
目录  6-9
第一章绪论  9-13
  1.1 引言  9
  1.2 课题背景和项目简介  9-11
    1.2.1 WQHB简介  10-11
    1.2.2 项目简介  11
  1.3 本文的研究意义  11
  1.4 本文主要创新之处  11-12
  1.5 主要研究内容和全文框架  12
  1.6 本章小结  12-13
第二章管理信息系统与决策支持系统研究  13-18
  2.1 管理信息系统(MIS)研究  13-15
    2.1.1 MIS的概念  13-14
    2.1.2 MIS的现实意义  14-15
  2.2 决策支持系统(DSS)  15-16
    2.2.1 DSS的产生  15
    2.2.2 DSS的定义  15-16
    2.2.3 决策支持系统的组成  16
  2.3 本文的划分理念和项目设计  16-17
  2.4 本章小结  17-18
第三章 WQHB业务信息系统和事务决策支持系统的设计与实现  18-40
  3.1 系统分析  18-21
    3.1.1 用户需求  18-20
    3.1.2 业务信息系统实现的关键问题  20-21
  3.2 系统设计  21-22
    3.2.1 系统架构设计  21-22
    3.2.2 开发环境和开发工具的选择  22
  3.3 业务信息系统的实现  22-36
    3.3.1 基本信息系统  22-26
    3.3.2 进货和库存管理系统  26-29
    3.3.3 开单出货系统  29-30
    3.3.4 退货记录的处理  30-31
    3.3.5 财务系统  31-32
    3.3.6 报表系统  32-33
    3.3.7 权限系统  33-36
  3.4 事务决策支持系统的实现  36-39
    3.4.1 自动报警  37
    3.4.2 进货决策支持  37-38
    3.4.3 出货决策支持  38
    3.4.4 已售商品去向分析  38
    3.4.5 进货、销售和客户欠费情况分析  38-39
  3.5 本章小结  39-40
第四章 WQHB数据仓库设计与实现  40-50
  4.1 数据仓库的概念及其结构  40-41
  4.2 WQHB数据库的架构、关系与事实、维度数据识别  41-44
    4.2.1 WQHB数据库架构  41
    4.2.2 WQHB数据库表分析与事实、维度数据识别  41-44
  4.3 WQHB数据仓库设计  44-49
    4.3.1 设计要求  44-45
    4.3.2 事实表和维度表分析  45-49
    4.3.3 数据迁移  49
  4.4 本章小结  49-50
第五章基于WQHB数据仓库的OLAP  50-61
  5.1 有关OLAP的基本理论  50-51
    5.1.1 OLAP的概念、基本特点和功能  50-51
    5.1.2 多维数据集和聚合  51
  5.2 基于WQHB数据仓库的OLAP  51-60
    5.2.1 多维数据集的设计  51-52
    5.2.2 根据多维数据集store_cube进行进货情况分析  52-55
    5.2.3 根据多维数据集sale_detail_cube进行销售情况分析  55-59
    5.2.4 根据多维数据集sale_record_cube进行客户欠费情况分析  59-60
  5.3 本章小结  60-61
第六章基于WQHB数据仓库的数据挖掘  61-73
  6.1 关于数据挖掘  61
  6.2 数据挖掘算法以及本文采用的算法  61-63
    6.2.1 决策树算法  62
    6.2.2 本文采用的算法  62-63
  6.3 WQHB中的数据挖掘  63-70
    6.3.1 基于数据挖掘模型store_dm的进货情况挖掘  63-67
    6.3.2 基于数据挖掘模型sale_detail_dm的销售情况挖掘  67-70
    6.3.3 基于数据挖掘模型sale_record_dm的客户欠费情况挖掘  70
  6.4 多种因素相互作用环境下的相关性分析  70-72
  6.5 本章小结  72-73
第七章总结和展望  73-75
  7.1 论文中所使用的实体名称及相互关系  73
  7.2 本文的优点和缺点  73-74
  7.3 展望  74-75
参考文献  75-77
缩写词列表  77-78
攻读硕士学位期间发表(录用)的学术论文和参与的项目  78-79
致谢  79

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