基于数据仓库的决策支持系统的设计与实现

论文摘要

本文以中国石油华北销售分公司的经营分析系统为背景,对以下三个因素进行深入研究与分析:1.原有的经营分析系统存在的问题,包括系统查询速度太慢,无法实现多角度的查询统计等等;2.关于客户信誉度的新的业务需求;3.决策支持技术,包括数据仓库、OLAP及数据挖掘。在此基础上,本文提出了建立基于数据仓库的客户销售决策支持系统,制定了关于客户销售的详细的需求规格说明。依据此需求规格说明,进行以客户销售为主题的数据仓库的设计与实施。接着在数据仓库的基础上,利用OLAP技术对油价的走势,油品销售数量的时间序列,油品销售的地域分布等进行深入的分析,并通过三种不同的方法展示其分析结果;利用决策树算法对客户信誉度进行分析并可视化该分析结果。初步运行结果表明系统基本满足用户需求,实现了关于客户销售信息的多角度统计分析和客户信誉度的准确预测,在库存管理与客户政策上达到了辅助公司决策的目的。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景与来源
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 论文研究内容
• 1.4 章节安排
• 第二章 决策支持系统相关知识概述
• 2.1 数据仓库
• 2.1.1 数据仓库概念
• 2.1.2 数据抽取、转换和装载
• 2.1.3 数据仓库设计过程
• 2.2 联机分析处理
• 2.3 数据挖掘
• 2.4 OLAP、数据仓库及数据挖掘之间的关系
• 第三章 客户销售数据仓库设计与实现
• 3.1 客户销售决策支持系统需求分析
• 3.2 客户销售数据仓库设计与实现
• 3.2.1 概念模型设计
• 3.2.2 逻辑模型设计
• 3.2.3 开发环境的准备工作
• 3.2.4 物理模型设计
• 3.2.5 数据ETL（抽取、转换和装载）过程
• 第四章 OLAP在客户销售决策支持系统中的应用
• 4.1 多维数据集的创建与维护
• 4.2 OLAP操作与结果分析
• 第五章 数据挖掘在客户销售决策支持系统中的应用
• 5.1 决策树算法
• 5.2 基于决策树挖掘模型的客户信誉度分析
• 第六章 总结与展望
• 致谢
• 参考文献