百货销售决策支持系统的开发与研究

论文摘要

随着决策支持系统的发展,出现了许多新兴技术,其中比较有代表性的是“联机分析处理(OLAP)”和“数据仓库(DW)”。牡丹江百货数据仓库中存储了海量的数据,OLAP则是可以对牡丹江百货数据仓库中存储的信息进行复杂查询、分析和处理的一项新技术。OLAP与数据仓库有着紧密地联系,它是对数据仓库进行验证性分析的工具。它将从传统的操作系统中分离出大量的数据,清理、转化成统一的信息,帮助管理人员进行及时、准确、高效的判断和预测,从而获得更多的经济利益。本论文结合了牡丹江百货公司的具体业务;在此基础上,给出《牡丹江百货销售决策支持系统》的一种设计方案,实现牡丹江百货销售决策支持系统软件的开发。本系统在应用中取得了较为满意的效果。

论文目录

• 内容提要
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究的意义
• 1.2 发展前景
• 1.3 课题研究的主要内容
• 1.4 论文的主体结构
• 第2章 系统应用的主要技术
• 2.1 数据仓库定义
• 2.2 数据仓库的产生和应用
• 2.3 数据仓库的组成与实现方式
• 2.3.1 数据仓库的组成
• 2.3.2 数据仓库的实现方式
• 2.4 数据仓库的数据组织结构
• 2.4.1 数据仓库的逻辑结构
• 2.4.2 数据仓库的物理结构
• 2.5 数据仓库的体系结构
• 2.6 本章小结
• 第3章 OLAP技术
• 3.1 OLAP概念与特点
• 3.2 OLAP的多维数据结构
• 3.2.1 数据模型的定义
• 3.2.2 OLAP的概念模型
• 3.2.3 多维OLAP与关系OLAP
• 3.2.4 立方体中的数据维和度量
• 3.3 OLAP数据的处理方式
• 3.4 OLAP的基本操作
• 3.5 本章小结
• 第4章 系统的需求分析与功能设计
• 4.1 系统的需求分析
• 4.1.1 销售系统的实现目标与主要业务分析
• 4.1.2 主题区的需求分析
• 4.2 牡丹江百货销售决策支持系统的结构
• 4.3 数据仓库的系统结构
• 4.4 系统的功能模块设计
• 4.4.1 销售查询
• 4.4.2 库存查询
• 4.4.3 财务查询
• 4.4.4 决策分析
• 4.5 本章小结
• 第5章 系统的设计及实现
• 5.1 数据库管理系统的选择
• 5.2 概要设计
• 5.3 物理设计
• 5.3.1 源数据定义
• 5.3.2 主题定义
• 5.3.3 维的定义
• 5.3.4 粒度定义
• 5.4 数据仓库的物理实现
• 5.5 多维数据结构及OLAP基于关系数据库的实现
• 5.6 算法分析
• 5.7 决策分析
• 5.8 本章总结
• 第6章 系统的应用
• 6.1 采购分析
• 6.2 销售分析
• 6.3 库存分析
• 6.4 购买力预测
• 6.5 本章小结
• 第7章 总结与展望
• 7.1 工作总结
• 7.2 未来展望
• 参考文献
• 摘要
• ABSTRACT
• 致谢