發(fā)布時間：2016-09-09 16:29

  本文關鍵詞：客戶關系管理在我國零售業(yè)中的應用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《上海交通大學》 2008年

基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)在連鎖零售業(yè)中的應用研究與實現(xiàn)

鐘衛(wèi)民  

【摘要】： 連鎖零售業(yè)作為一類重要的行業(yè),為人們提供種類繁多的商品。傳統(tǒng)的零售業(yè)信息系統(tǒng)主要是一個大型的管理信息系統(tǒng)(MIS),提供前臺POS系統(tǒng)和后臺管理系統(tǒng)。但是,隨著競爭的加劇,連鎖零售業(yè)面臨著巨大的機遇和挑戰(zhàn)。采用新的方法對連鎖零售業(yè)數(shù)據(jù)進行處理、分析和管理成為必要。 90年代以來,隨著計算機軟硬件技術的發(fā)展,運籌學、人工智能、機器學習等領域研究的不斷深入,數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫的應用有了巨大的發(fā)展。特別是數(shù)據(jù)挖掘工具的產(chǎn)生和逐漸標準化,基于數(shù)據(jù)倉庫,采用數(shù)據(jù)挖掘算法的決策支持系統(tǒng)已經(jīng)被越來越多的企業(yè)和政府應用。 本文嘗試從客戶關系管理(CRM)的角度出發(fā),建立基于數(shù)據(jù)倉庫的連鎖零售業(yè)決策支持系統(tǒng)。主要完成了以下工作。 (1)研究了連鎖零售業(yè)CRM的現(xiàn)狀和理論框架,提出了決策支持系統(tǒng)的基本架構,并分析了決策支持系統(tǒng)(DSS)架構中兩種基本技術(數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術)的原理和方法。 (2)提出了基于數(shù)據(jù)倉庫的連鎖零售業(yè)決策支持系統(tǒng)的系統(tǒng)框架;分析了三大功能子系統(tǒng):POS系統(tǒng)、MIS系統(tǒng)和DSS系統(tǒng);分析和設計了連鎖零售業(yè)客戶信息數(shù)據(jù)倉庫。 (3)研究了關聯(lián)規(guī)則算法的兩種實現(xiàn)方法:廣度優(yōu)先的Apriori和深度優(yōu)先的FP-Growth。并使用數(shù)據(jù)庫軟件SQL Server 2005的Analysis Services工具,采用Apriori算法實現(xiàn)對客戶購買行為的預測。 (4)研究了聚類分析的基本原理,并采用k-means聚類算法對連鎖零售業(yè)的客戶進行細分的實驗分析。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2008
【分類號】：F224;F721.7
【目錄】：

摘要2-4

ABSTRACT4-8

1. 緒論8-15

1.1 立論背景及研究意義8-10

1.1.1 研究背景8

1.1.2 研究意義8-9

1.1.3 零售業(yè)DSS 研究現(xiàn)狀9-10

1.2 客戶關系管理（CRM）概述10-13

1.2.1 客戶關系管理的基本概念10

1.2.2 客戶關系管理的框架10-11

1.2.3 CRM、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘11-12

1.2.4 客戶關系管理在零售業(yè)上的應用12-13

1.3 本文的工作13-15

1.3.1 研究內(nèi)容13

1.3.2 本文的組織結(jié)構13-15

2. 決策支持系統(tǒng)與數(shù)據(jù)挖掘15-28

2.1 決策支持系統(tǒng)概述15-19

2.1.1 決策支持系統(tǒng)的產(chǎn)生15

2.1.2 決策支持系統(tǒng)的概念15-16

2.1.3 決策支持系統(tǒng)的框架16-18

2.1.4 數(shù)據(jù)庫、模型庫和知識庫18-19

2.2 數(shù)據(jù)倉庫19-23

2.2.1 數(shù)據(jù)倉庫概念19-20

2.2.2 數(shù)據(jù)倉庫框架20-21

2.2.3 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)的生命周期21-23

2.3 數(shù)據(jù)挖掘23-27

2.3.1 數(shù)據(jù)挖掘簡介23-25

2.3.2 數(shù)據(jù)挖掘的任務25-26

2.3.3 數(shù)據(jù)挖掘的方法26

2.3.4 數(shù)據(jù)挖掘技術解決商業(yè)問題26-27

2.4 本章小結(jié)27-28

3. 基于數(shù)據(jù)倉庫的零售業(yè)DSS 的設計28-40

3.1 分析28

3.2 系統(tǒng)框架28-30

3.3 系統(tǒng)功能分析30-34

3.3.1 POS 子系統(tǒng)30-31

3.3.2 MIS 子系統(tǒng)31-34

3.3.3 DSS 子系統(tǒng)34

3.4 客戶信息數(shù)據(jù)倉庫設計34-39

3.4.1 數(shù)據(jù)模型34-35

3.4.2 概念模型設計35-36

3.4.3 邏輯模型設計36-38

3.4.4 物理模型設計38-39

3.5 本章小結(jié)39-40

4. 關聯(lián)規(guī)則在預測客戶購買行為上的應用40-56

4.1 關聯(lián)規(guī)則簡介40-42

4.1.1 關聯(lián)規(guī)則基本概念40-41

4.1.2 關聯(lián)規(guī)則形式化定義41-42

4.2 關聯(lián)規(guī)則Apriori 算法實現(xiàn)42-48

4.2.1 Apriori 的核心算法43-44

4.2.2 FP-Growth44-46

4.2.3 示例46-48

4.3 基于SQL Server 2005 關聯(lián)規(guī)則的應用實例48-55

4.3.1 數(shù)據(jù)分析49-52

4.3.2 關聯(lián)分析模型52-54

4.3.3 結(jié)果分析54-55

4.4 本章小結(jié)55-56

5. 聚類分析在客戶細分中的應用56-64

5.1 客戶細分56-58

5.1.1 客戶細分概念56

5.1.2 客戶細分過程56-57

5.1.3 客戶細分方式57-58

5.2 聚類分析58-61

5.2.1 聚類分析基本原理58

5.2.2 距離或相似性度量58-61

5.3 聚類分析在零售業(yè)客戶細分中的應用61-63

5.3.1 數(shù)據(jù)選擇61

5.3.2 聚類算法61-62

5.3.3 聚類結(jié)果及分析62-63

5.4 本章小結(jié)63-64

6. 總結(jié)與展望64-66

6.1 本文研究成果64-65

6.2 進一步的工作65-66

參考文獻66-68

致謝68-69

攻讀學位期間發(fā)表的學術論文69-72

上海交通大學學位論文答辯決議書72

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中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張靜波;基于數(shù)據(jù)倉庫的企業(yè)決策支持系統(tǒng)的研究與應用[D];電子科技大學;2009年

2 楊潔;銀行客戶關系管理中關鍵技術的研究與實踐[D];武漢大學;2004年

3 張艷;維度建模在電信數(shù)據(jù)倉庫中的應用[D];西安電子科技大學;2010年

4 姜梅;基于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘的人力資源決策支持系統(tǒng)[D];四川大學;2003年

5 李玉英;數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘在科信學院學生成績系統(tǒng)的應用研究[D];昆明理工大學;2010年

6 金雪嶠;基于數(shù)據(jù)倉庫的學生就業(yè)管理系統(tǒng)的研究[D];電子科技大學;2010年

7 陳思維;基于數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)域環(huán)境質(zhì)量預測分析系統(tǒng)[D];電子科技大學;2010年

8 李慧;基于數(shù)據(jù)倉庫的圖書館決策支持系統(tǒng)[D];天津大學;2010年

9 袁瑋;新疆聯(lián)通經(jīng)營分析系統(tǒng)中數(shù)據(jù)倉庫的應用[D];電子科技大學;2009年

10 陳學萍;基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)技術及實現(xiàn)[D];上海海運學院;2002年

  本文關鍵詞：客戶關系管理在我國零售業(yè)中的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：112517