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基于数据仓库的船厂物资采购决策支持系统研究

作　者: 闫萌
导　师: 宫秀军; 寇黎瑛
学　校: 天津大学
专　业: 计算机技术
关键词: 关键字 数据仓库 联机分析处理 数据挖掘 决策支持系统 多维分析 造船物资管理
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 3次
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内容摘要


造船物资采购投入大、种类多，受市场供需影响显著，如何借助计算机应用技术，提高物资采购决策水平，对船厂发展具有非常重要的意义。天津新港船厂现有物资管理系统涉及物资业务全过程，该系统基于关系数据库，数据存取频率高，操作时间快，能够为厂领导和各部门提供大量有用数据。然而，随着厂领导对决策支持方面的需求越来越强烈，该系统“数据很多，信息不足”的问题就逐渐显现出来。本文针对船厂物资采购的决策需求，提出了一个结合数据仓库、OLAP与数据挖掘技术的决策支持系统解决方案。该方案以数据库中的大量数据为基础，数据仓库用于数据的存储和组织，OLAP和数据挖掘作为数据分析工具则致力于复杂的分析操作和知识的发现。本文分析了船厂原有物资管理系统的现状和存在问题。针对原系统无法在查询分析时遍历数据库大规模数据，无法长期保留大量的历史数据和缺乏多部门数据库之间、结构化数据与非结构化数据之间的数据集成处理能力的问题；提出了建立基于数据仓库的物资采购决策支持系统的方案，设计了以物资采购为主题的数据仓库，并采用数据仓库技术，对日常工作中积累的海量数据进行集成、转换、综合、重组，为DSS提供数据存储和组织的基础。针对原系统查询速度较慢，无法实现多角度、多维度的数据查询统计的问题；提出利用OLAP技术对物资信息进行多维分析，从多个角度、多个侧面观察数据仓库中的数据。针对原系统很难运用历史数据对未来发展进行正确预测的问题；提出利用数据挖掘技术发现数据仓库中数据的潜在模式，并以这些模式为基础自动做出预测。在本系统的建设过程中，通过对数据仓库建模，梳理、改进了业务流程，建立了全方位的数据视角，消灭了信息孤岛和数据差异；通过OLAP多维分析实现了物资采购信息的多角度、多维度统计分析；通过对数据仓库进行数据挖掘，获得了许多对物资管理决策有价值的信息，满足了物资管理人员的辅助决策需求。本系统充分发挥了数据仓库、OLAP、数据挖掘各自的功能。通过该系统，大量历史数据和异质数据得到了充分利用，物资管理人员一方面能从中更深入地了解船厂内各部门的物资需求，另一方面能掌握市场变化趋势；从而最大限度地降低采购成本，提高服务质量，减少物资采购决策中的风险，为船厂创造最大的经济效益。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
第一章 前言  8-13
  1.1 课题研究背景及意义  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-11
    1.2.1 决策支持系统发展现状  9-11
    1.2.2 物资管理系统发展现状  11
  1.3 本文主要研究内容  11-12
  1.4 论文架构  12-13
第二章 关键技术综述  13-27
  2.1 船厂物资采购决策支持系统方案设计  13-15
  2.2 船厂物资采购数据建模关键技术  15-20
    2.2.1 数据仓库建模过程  15-16
    2.2.2 数据仓库建模方法  16-19
    2.2.3 数据建模的意义  19-20
  2.3 船厂物资采购数据分析关键技术  20-27
    2.3.1 联机分析处理  20-22
    2.3.2 数据挖掘  22-26
    2.3.3 数据仓库与数据挖掘的联系  26-27
第三章 物资采购决策支持系统的总体设计  27-34
  3.1 系统需求分析  27
  3.2 系统体系结构  27-28
  3.3 系统主要功能模块设计  28-34
    3.3.1 供应商分析子系统  32
    3.3.2 采购计划分析子系统  32
    3.3.3 物资入库分析子系统  32
    3.3.4 物资出库分析子系统  32-33
    3.3.5 物资库存分析子系统  33-34
第四章 物资采购数据仓库的设计与实现  34-44
  4.1 物资采购数据仓库模型设计  34-40
    4.1.1 概念模型设计  34-37
    4.1.2 逻辑模型设计  37-39
    4.1.3 数据接口  39
    4.1.4 数据抽取、转换和装载过程  39-40
    4.1.5 物理结构设计  40
  4.2 物资采购数据仓库多维分析  40-44
    4.2.1 联机分析处理的概念与特点  40-41
    4.2.2 联机分析处理的基本操作  41-42
    4.2.3 联机分析处理在物资采购决策支持系统中起到的作用  42-44
第五章 基于决策树模型的供应商信誉度分析  44-52
  5.1 特征选择  44
  5.2 决策树建模  44-46
    5.2.1 数据挖掘算法选择  44-45
    5.2.2 决策树算法  45-46
  5.3 供应商信誉度分析  46-52
    5.3.1 供应商信誉度分析概述  46-47
    5.3.2 供应商信誉度的分析过程  47-52
第六章 结论与展望  52-53
致谢  53-54
参考文献  54-55

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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