本文選題：庫存分析 + 數(shù)據(jù)挖掘��； 參考：《沈陽工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著信息系統(tǒng)的大量應(yīng)用,海量的數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)處理的需求涌現(xiàn)出來,大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被越來越多的行業(yè)應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)融合了統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等多種學(xué)科的一門新興技術(shù),已被應(yīng)用到各種需要處理海量數(shù)據(jù)的場合。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中一種方便易用的方法。將聚類分析應(yīng)用于企業(yè)的庫存數(shù)據(jù)分析中,能幫助企業(yè)更好的掌握行業(yè)市場的動(dòng)向,從大量紛雜的數(shù)據(jù)中找到并分析出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,獲得有益的信息,幫助企業(yè)管理者作出更合理的決策。為此,本文以某企業(yè)的庫存數(shù)據(jù)分析為研究對(duì)象,從庫存數(shù)據(jù)分析及庫存分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)兩方面進(jìn)行研究。本文針對(duì)該企業(yè)庫存數(shù)據(jù)的特征,從企業(yè)的庫存分析目標(biāo)出發(fā),選取二階聚類算法應(yīng)用到企業(yè)的庫存數(shù)據(jù)分析中,分析庫存數(shù)據(jù)屬性將庫存物品的周轉(zhuǎn)率、缺貨率、資金占用率作為評(píng)價(jià)庫存指標(biāo),對(duì)庫存數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,分析了企業(yè)的庫存數(shù)量與企業(yè)資金的流動(dòng),從而使之既能滿足客戶的需求,又保證庫存量不占用大量資金。本文以某汽車零件加工廠為例,完成了對(duì)庫存分析系統(tǒng)整體的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。使庫存數(shù)據(jù)的分析管理一體化得以實(shí)現(xiàn),既可以滿足企業(yè)對(duì)庫存管理的需求,同時(shí)企業(yè)的決策者在決策企業(yè)運(yùn)營決定時(shí)給予巨大的幫助。為便于企業(yè)數(shù)據(jù)分析網(wǎng)絡(luò)化實(shí)現(xiàn),系統(tǒng)在Windows2003環(huán)境下完成了基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用系統(tǒng)編程和實(shí)現(xiàn)。本文運(yùn)用SPSS(Statistical Product and Service Solutions統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并在windows開發(fā)環(huán)境下運(yùn)用Visual Studio 2013軟件進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā),所以采用C#作為開發(fā)語言,運(yùn)用ASP、IIS及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫等技術(shù),設(shè)計(jì)開發(fā)了B/S結(jié)構(gòu)的以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為核心的庫存分析系統(tǒng)。并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了各個(gè)方面的系統(tǒng)測試,結(jié)果表明本文所開發(fā)的庫存分析系統(tǒng)完成了預(yù)期設(shè)計(jì)目標(biāo)。該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定,具有易操作,安全性能高等特點(diǎn)。系統(tǒng)運(yùn)行測試取得了滿意的結(jié)果。
[Abstract]:With a large number of applications of information systems, massive data and data processing requirements emerge, the era of big data has come, data mining technology has been more and more industry applications. Data mining technology is a new technology which combines statistics and computer science, and has been applied to various situations where massive data need to be processed. Clustering analysis is a convenient and easy-to-use method in data mining. Applying cluster analysis to enterprise inventory data analysis can help enterprises better grasp the trend of industry market, find and analyze the relationship between data from a large number of complicated data, and obtain useful information. Help managers to make more rational decisions. Therefore, this paper takes the inventory data analysis of a certain enterprise as the research object, carries on the research from the inventory data analysis and the inventory analysis system design. According to the characteristics of the enterprise inventory data, this paper selects the second-order clustering algorithm to apply to the enterprise inventory data analysis from the aim of inventory analysis, and analyzes the inventory data attributes, such as the turnover rate and the stock shortage rate of the inventory items. The capital occupancy rate is used as an evaluation index to analyze the inventory data and analyze the quantity of inventory and the flow of enterprise funds, so that it can not only meet the needs of customers, but also ensure that the stock does not occupy a large amount of capital. Taking an automobile parts processing factory as an example, the whole design and implementation of inventory analysis system are completed in this paper. The integration of analysis and management of inventory data can not only meet the needs of enterprises for inventory management, but also help the decision-makers to make decisions on the operation of enterprises. In order to facilitate the network realization of enterprise data analysis, the application system based on network is programmed and implemented in Windows2003 environment. This paper analyzes the data by using SPSS(Statistical Product and Service Solutions statistical products and services solution, and develops the system with Visual Studio 2013 software under the windows development environment. Therefore, we use C # as the development language, and use the technology of ASP, windows and network database, etc. A B / S structure inventory analysis system with data mining technology as the core is designed and developed. The system is tested in all aspects, and the results show that the inventory analysis system has achieved the expected design goal. The system has the characteristics of stable operation, easy operation and high safety performance. The test results are satisfactory.
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP393.09;TP311.13

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本文編號(hào)：1901941