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(毕业论文)数据挖掘技术在基于超市数据仓库中的研究及应用.doc

发布时间：2022-06-09 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.85M 资料格式：doc 举报 版权申诉
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    第一章 绪论
    1.1 课题的研究背景、内容和意义
    1.1.1 课题的研究背景
    1.1.2 课题的研究内容及意义
    1.1.3 国内外的研究状况
    1.2 论文的主要工作
    1.2.1 本文工作内容
    1.2.2 创新点
    1.3 小结
    第二章 数据挖掘的基本原理及主要算法
    2.1 数据挖掘的基本原理
    2.1.1 数据挖掘的概念
    2.1.2 数据挖掘的任务
    2.1.3 数据挖掘的基本原理
    2.2 数据挖掘的算法模型
    2.2.1 数据挖掘算法概述
    2.2.2 聚类分析概念和理论
    2.3 小结
    第三章 系统的分析与建模
    3.1 现状调研与分析
    3.2 数据理解
    3.2.1 数据的特点
    3.2.2 数据的描述
    3.2.3 超市决策系统应解决的问题
    3.3 系统模型构建
    3.3.1 销售主题维度模型
    3.3.2 商品事实表
    3.3.3 顾客主题维度模型、时间主题模型、退货主题模型
    第四章 决策支持系统的设计与实现
    4.1 超市决策支持系统的设计
    4.1.1 功能设计
    4.1.2 模块设计
    4.2 超市决策系统的实现
    4.3 超市决策系统的开发
    4.3.1 客户机和服务器的连接
    4.3.2 数据仓库表的创建
    4.3.3 数据仓库的修改操作
    4.3.4 数据的查询操作
    第五章 超市数据挖掘的应用研究
    5.1 建立顾客细分模型
    5.1.1 顾客细分概述
    5.1.2 顾客细分方法及依据
    5.1.3顾客细分的方法体系和流程
    5.1.4 顾客细分模型的应用及研究
    5.2 商品关联分析
    5.2.1 原始数据采集
    5.2.2 结果分析
    5.3 小结
    第六章 结论
    6.1 结论
    6.2 展望
    参考文献
    谢 辞
    毕 业 设 计 （ 论 文 ） 题 目 数据挖掘技术在基于超市 数据仓库中的研究及应用 系 （院） 计算机科学技术系 计算机科学与技术 专 班 业 级 学生姓名 学 号 指导教师 职 称 二〇〇九年六月十日
    独 创 声 明 本人郑重声明：所呈交的毕业设计(论文)，是本人在指导老师的指 导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。 尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本设计（论文）不含任何 其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重 要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。 本声明的法律后果由本人承担。 作者签名: 二〇〇 年 月 日 毕业设计（论文）使用授权声明 本人完全了解滨州学院关于收集、保存、使用毕业设计（论文） 的规定。 本人愿意按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版，同意学 校保存学位论文的印刷本和电子版，或采用影印、数字化或其它复制 手段保存设计（论文）；同意学校在不以营利为目的的前提下，建立 目录检索与阅览服务系统，公布设计（论文）的部分或全部内容，允 许他人依法合理使用。 （保密论文在解密后遵守此规定） 作者签名: 二〇〇 年 月 日
    滨州学院本科毕业设计（论文） 数据挖掘技术在基于超市数据仓库中的研究及应用 摘 要 随着信息技术的日益普及，企业决策系统在企业生产管理过程中已 获得了广泛的应用，然而决策系统中积累的大量业务数据并没有得到充 分的利用，“数据爆炸但知识贫乏”的现象己日益突出。通过数据挖掘 技术，企业根据商业目标对决策系统大量的事务数据进行抽取、转换、 分析和其它模型化处理，从中提取出辅助商业决策的关键性数据，在推 动企业现代化的进程中，有助于进一步增强企业竞争力。 为此，本文在分析数据挖掘现状的基础上，针对我国超市的现行发 展现状，对数据挖掘进行了研究与开发。 首先，在探讨数据挖掘一般理论的基础上，研究了针对超市数据仓 库的数据挖掘的基本原理；并且研究了超市数据挖掘常用的一些算法。 其次，针对超市销售的特点，与 ERP 紧密集成，提出了超市决策系 统的体系架构和功能划分，并采用维度建模的方法建立了系统的信息模 型； 最后，结合我国超市现行决策的需求，采用三层架构的方式，运用 了模块化设计的思想，在 Visual Studio 2008 环境下，用 C# 3.0 语言和 SQL SERVER 2005 工具开发了超市决策原型系统，并对原型系统进行了 实例数据挖掘应用，并给出了应用的结果。 关键字：ERP 系统；决策支持系统；数据仓库；OLAP I
    滨州学院本科毕业设计（论文） Data mining technology’s research and application on the data warehouse of the supermarket Abstract With the increasing popularity of the information technology,the decision-making supporting system has been widely applied to the process of manufacuring and management of the enterprise. However, the mass data accumulated during the running of the decision-making supporting system have not been made full use of Data explodation while the knowledge concerned is far from satisfying. With data mining,information critical to business decision-making can be elicited by transforming,analyzing and modeling the abundant database of the business concerned.Hence,in the course of enterprise modernization,data mining can be enhance its competitiveness. In this paper,by analyzing the present situation of the application of data mining,tries to study and develop data mining on the basis of a distibution decision supporting system of a company. Firstly,after the research on the general theories of data mining and the fundamental principles of data mining, the paper gives a brief account of clustering analysis algorithm. Secondly,according to the characteristics of the management of Supermaket distibution,the author,by using the decision-making suport sysem,presents the structure and function dividing fo a purchasing decision supporting system,and then establishes a systematic information model based on dimensional modeling. Finally,taking the need of making distribution decisions of a the author has developed a manufacturing company into consideration, II
    滨州学院本科毕业设计（论文） SQL prototype distribution system of data mining by using C#3.0 and SERVER2005 in the Visual Studio 2008 environment,the system basing the supermaket data warehouse,has been put to actual use, the result of which is presented in the paper. Key words：ERP；decision-making supporting system；data warehouse； OLAP III
    滨州学院本科毕业设计（论文） 目 录 第一章 绪论....................................................................................................................... 1 1.1 课题的研究背景、内容和意义................................................................................. 1 1.1.1 课题的研究背景..................................................................................................... 1 1.1.2 课题的研究内容及意义......................................................................................... 1 1.1.3 国内外的研究状况................................................................................................. 1 1.2 论文的主要工作......................................................................................................... 2 1.2.1 本文工作内容......................................................................................................... 2 1.2.2 创新点..................................................................................................................... 2 1.3 小结............................................................................................................................. 2 第二章 数据挖掘的基本原理及主要算法....................................................................... 3 2.1 数据挖掘的基本原理................................................................................................. 3 2.1.1 数据挖掘的概念..................................................................................................... 3 2.1.2 数据挖掘的任务..................................................................................................... 3 2.1.3 数据挖掘的基本原理............................................................................................. 3 2.2 数据挖掘的算法模型................................................................................................. 4 2.2.1 数据挖掘算法概述................................................................................................. 4 2.2.2 聚类分析概念和理论............................................................................................. 5 2.3 小结............................................................................................................................. 6 第三章 系统的分析与建模............................................................................................... 7 3.1 现状调研与分析......................................................................................................... 7 3.2 数据理解..................................................................................................................... 7 3.2.1 数据的特点............................................................................................................. 7 3.2.2 数据的描述............................................................................................................. 7 3.2.3 超市决策系统应解决的问题................................................................................. 9 3.3 系统模型构建........................................................................................................... 10 3.3.1 销售主题维度模型............................................................................................... 10 i
    滨州学院本科毕业设计（论文） 3.3.2 商品事实表........................................................................................................... 12 3.3.3 顾客主题维度模型、时间主题模型、退货主题模型....................................... 14 第四章 决策支持系统的设计与实现............................................................................. 15 4.1 超市决策支持系统的设计....................................................................................... 15 4.1.1 功能设计............................................................................................................... 15 4.1.2 模块设计............................................................................................................... 16 4.2 超市决策系统的实现............................................................................................... 19 4.3 超市决策系统的开发............................................................................................... 20 4.3.1 客户机和服务器的连接....................................................................................... 20 4.3.2 数据仓库表的创建............................................................................................... 21 4.3.3 数据仓库的修改操作........................................................................................... 21 4.3.4 数据的查询操作................................................................................................... 22 第五章 超市数据挖掘的应用研究................................................................................. 24 5.1 建立顾客细分模型................................................................................................... 24 5.1.1 顾客细分概述....................................................................................................... 24 5.1.2 顾客细分方法及依据........................................................................................... 24 5.1.3 顾客细分的方法体系和流程................................................................................ 25 5.1.4 顾客细分模型的应用及研究............................................................................... 25 5.2 商品关联分析........................................................................................................... 27 5.2.1 原始数据采集....................................................................................................... 27 5.2.2 结果分析............................................................................................................... 28 5.3 小结........................................................................................................................... 29 第六章 结论..................................................................................................................... 30 6.1 结论........................................................................................................................... 30 6.2 展望........................................................................................................................... 30 参考文献........................................................................................................................... 31 谢辞................................................................................................................................... 32 ii
    滨州学院本科毕业设计（论文） 第一章 绪论 1.1 课题的研究背景、内容和意义 1.1.1 课题的研究背景 随着计算机技术的应用和普及，各行业中数据的采集、存储能力大大增强，而 对数据的处理和分析能力相对不足。传统的数据库方法虽然可以高效地实现数据的 录入、修改、统计和查询功能，但却无法发现数据中隐藏的信息，人们今天所能获 取和存储的数据已远远超过了对其处理和分析能力，这就造成了所谓的“数据坟墓”， 大量的数据被采集和存储后，闲置下来，无人问津。数据总量的不断增加，迫切需 要有效的分析工具，它能自动、智能和快速地发现大量数据间隐藏的依赖关系并从 大量数据中抽取有用的信息或知识。以人工智能、统计学等为基础的数据挖掘技术 就是为了迎合这种需要而出现的，为现代信息处理提供了一种新的方法和研究领域。 1.1.2 课题的研究内容及意义 本文课题的研究范围主要是将数据挖掘技术与企业资源计划(ERP)集成，通过系 统分析与建模，构建面向 ERP 的数据仓库，完成以销售为核心的超市决策支持系统 的开发，从而实现数据挖掘应用。 本文通过数据挖掘充分利用超市的数据仓库，并且实现以销售为核心的超市决 策支持所需的分析功能，辅助管理层采取相应的决策，并使数据挖掘与 ERP 良好的 相互集成。 1.1.3 国内外的研究状况 在展开本文立论前，有必要对本文研究范围内的核心方面(数据挖掘的研究动态 与发展趋势)作出说明，以便综合与分析。 数据挖掘(DataMining)，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机 的数据库中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知 识的过程。 当前，数据挖掘知识发现的研究方兴未艾，数据挖掘研究人员、系统合应用开 发人员所面临的主要问题是高效而有效的数据挖掘方法和系统的开发，交互和集成 的数据挖掘环境的建立，以及如何应用挖掘技术解决大型应用问题。研究的焦点可 能会聚集在以下几方面: 1.数据挖掘语言的形式化描述:研究专门用于知识发现的数据挖掘语言，以期形 1
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