基于数据仓库的卷烟销售决策支持系统的设计

论文摘要

在烟草系统内,业务处理计算机化已经初具规模,但是,这些系统都属于业务处理系统,主要是及时快速满足业务操作的需要,其综合性、全局性的分析查询难以实现。在技术上,缺乏一套行之有效的数据仓库系统进行信息管理,将各个应用系统之间相关数据进行组织和利用,把大量的数据转换为有用的信息,从而利用这些信息为领导提供更有力的决策支持,成为现今我们面对的主要问题。本文利用数据仓库、联机分析处理技术以及数据挖掘技术解决了上述问题。在理论上,首先介绍了决策支持系统的基本概念、系统结构以及发展过程,其次介绍了数据仓库技术、联机分析处理和数据挖掘技术,并对其重要组成部分和关键性技术进行深入剖析。在设计中,首先对本企业的业务流程进行全面描述,然后结合管理要求和烟草行业的特点,深入细致的进行了需求分析,给出了系统的体系结构。其次设计了系统的软件和硬件平台和网络环境。对系统的数据库和数据仓库进行了规划和基础设计,对系统的数据模型进行了设计并阐述了ELT过程。最后,就如何在决策支持系统中运用OLAP技术和数据挖掘技术进行了展示。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究的背景和意义
• 1.2 国内外应用情况
• 1.3 论文研究的主要内容
• 第2章 基于数据仓库的决策支持系统
• 2.1 决策支持系统综述
• 2.2 数据仓库
• 2.2.1 数据仓库概念
• 2.2.2 数据库系统与数据仓库的区别
• 2.2.3 数据仓库体系结构
• 2.2.4 数据仓库的数据模型
• 2.2.5 数据仓库的数据组织
• 2.2.6 数据的抽取、转换和装载
• 2.3 联机分析处理技术
• 2.3.1 OLAP的基本概念
• 2.3.2 数据立方体
• 2.3.3 多维数据模型的基本分析操作
• 2.3.4 多维数据模型的实现
• 2.4 数据挖掘
• 2.4.1 知识发现的种类
• 2.4.2 数据挖掘分析模型
• 2.5 本章小结
• 第3章 需求分析
• 3.1 系统建设目标
• 3.2 系统建设原则
• 3.3 业务流程分析
• 3.4 业务流程详细分析
• 3.5 系统数据需求分析
• 3.5.1 系统数据划分
• 3.5.2 业务报表分析
• 3.6 决策支持需求分析
• 3.7 本章小结
• 第4章 系统设计
• 4.1 系统软件平台
• 4.2 系统硬件平台
• 4.2.1 TPC-C基准测试
• 4.2.2 硬件设备选型
• 4.3 网络环境设计
• 4.4 数据库的设计
• 4.4.1 数据库关键参数设置
• 4.4.2 缓冲池基本规划
• 4.4.3 表空间基本设置
• 4.4.4 数据仓库设计
• 4.5 数据模型设计
• 4.6 ELT过程设计
• 4.7 本章小结
• 第5章 系统实现
• 5.1 ELT和数据汇总过程的实现
• 5.2 OLAP技术在决策支持系统中的应用
• 5.2.1 确立主题
• 5.2.2 构建物理模型
• 5.2.3 多维数据库和数据展现
• 5.3 数据挖掘在客户订单分析中的应用
• 5.3.1 基于k-means聚类算法的FRM模型
• 5.3.2 客户订单挖掘的实现
• 5.3.3 客户订单挖掘的意义
• 5.4 本章小结
• 结论
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 个人简历