【摘要】： 計(jì)算機(jī)輔助決策技術(shù)可以整合制造型企業(yè)的生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、設(shè)計(jì)、制造系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，提供準(zhǔn)確有效的決策支持信息，使管理決策者能夠及時(shí)掌握企業(yè)運(yùn)營(yíng)狀況，快速進(jìn)行決策，為企業(yè)帶來(lái)豐厚的經(jīng)濟(jì)回報(bào)。因此，面向企業(yè)管理開展決策支持技術(shù)的研究和應(yīng)用具有重要意義。決策支持系統(tǒng)應(yīng)用于企業(yè)建立起生產(chǎn)銷售分析體系，能夠獲得準(zhǔn)確、全面、及時(shí)的狀況信息，發(fā)現(xiàn)并深入分析問(wèn)題，提供人機(jī)互動(dòng)的平臺(tái)。 本文重點(diǎn)針對(duì)某化學(xué)建材生產(chǎn)集團(tuán)的產(chǎn)品銷售，基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)進(jìn)行了聯(lián)機(jī)分析和數(shù)據(jù)挖掘研究，主要研究?jī)?nèi)容和成果如下： (1)研究了如何在原有單一聯(lián)機(jī)分析系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)回歸與聚類數(shù)據(jù)挖掘方法將原有的銷售分析系統(tǒng)，擴(kuò)展為聯(lián)機(jī)分析與數(shù)據(jù)挖掘相融合的系統(tǒng)。 (2)討論了面向銷售分析的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)過(guò)程，建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型和物理模型，并實(shí)現(xiàn)對(duì)銷售分析主題數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和向數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的加載。 (3)基于Micorstrategy實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品銷量聯(lián)機(jī)分析的實(shí)體、事實(shí)、度量等構(gòu)件的設(shè)計(jì)，創(chuàng)建不同的銷售報(bào)表，并對(duì)報(bào)表的進(jìn)行鉆取、統(tǒng)計(jì)分析，獲得直觀的結(jié)果顯示，便于企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)管理，制定生產(chǎn)計(jì)劃。 (4)基于Matlab，對(duì)企業(yè)關(guān)鍵產(chǎn)品的年度總銷量提出了統(tǒng)計(jì)回歸分析模型，并進(jìn)行了回歸分析實(shí)現(xiàn)。 (5)提出了基于產(chǎn)品銷量的營(yíng)銷中心簡(jiǎn)單分類方法，建立了基于銷量的K-Means營(yíng)銷中心的聚類模型，應(yīng)用C++Builder進(jìn)行了聚類算法實(shí)現(xiàn)。 論文的研究成果在企業(yè)中進(jìn)行了實(shí)際驗(yàn)證和應(yīng)用，能夠分析產(chǎn)品的銷量情況，產(chǎn)品銷售的地域差距，預(yù)測(cè)銷量趨勢(shì)，考核分公司業(yè)績(jī)。應(yīng)用效果良好。
【圖文】：

圖2.1DSS一155整體結(jié)構(gòu)Fig.2.1FrameworkofDSS一155圖2.1所示的DsslsAs的工作流程:企業(yè)的數(shù)據(jù)來(lái)源于ERI，、EXCEL(報(bào)表)、在線據(jù)采集系統(tǒng)。經(jīng)過(guò)ETL數(shù)據(jù)整合處理過(guò)程或是數(shù)據(jù)平移，把業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存入ODS，之把ODs中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)利用OWB(Oraclegi自帶的數(shù)據(jù)建模工具)映射到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的按主題構(gòu)架數(shù)據(jù)表中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)工具是oraclegi。前端展示工具M(jìn)icrostrategy提供聯(lián)分析處理的平臺(tái)，各部分組件的作用如2.2表所示:表2.2系統(tǒng)的組件Table2.2ComPonentsofDSS一155組組件件功能能數(shù)數(shù)據(jù)源源進(jìn)行決策分析的各種數(shù)據(jù)源，包括oLTP數(shù)據(jù)(E即)和平面文件數(shù)據(jù)(Excel)))數(shù)數(shù)據(jù)預(yù)處理工具具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換、清潔和向數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)加載，數(shù)據(jù)整合合數(shù)數(shù)據(jù)建模工具具進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、ETL、OLAP、建模模

圖2.2系統(tǒng)結(jié)構(gòu) Fig.2.2Systemframework圖2.2顯示了基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的銷售分析和挖掘系統(tǒng)的組成模塊。下面介紹這些模塊的作用和實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。數(shù)據(jù)源模塊。整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來(lái)源，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于企業(yè)近百家的營(yíng)銷中心，這些營(yíng)銷中心遍布于全國(guó)各地。向總部匯報(bào)的數(shù)據(jù)由原來(lái)Excel報(bào)表轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄟ^(guò)一個(gè)在線數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，直接填報(bào)數(shù)據(jù)。填報(bào)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到指定的數(shù)據(jù)空間。數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)化模塊。整理、轉(zhuǎn)化、分類、清洗在線填報(bào)的數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之間的接口。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)模塊。按照主題的不同建立不同的多維模型，使得數(shù)據(jù)對(duì)號(hào)入座，為下一步的分析提供基礎(chǔ)。決策、分析、預(yù)測(cè)模塊。按照主題對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，選擇合適的模型對(duì)數(shù)據(jù)深入挖掘，發(fā)現(xiàn)信息，支持決策。在這個(gè)模塊中提供了聯(lián)機(jī)分析處理(OL”)模塊和回歸分析模塊和聚類分析模塊。按照決策支持系統(tǒng)的組成，展示各個(gè)模塊所用的軟件工具如圖2.3所示:
【學(xué)位授予單位】：大連交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：TH164

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本文編號(hào)：2703114