导读:本文包含了连锁销售决策支持系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:支持系统,数据仓库,数据挖掘,在线,决策支持,论文,OLAP。
连锁销售决策支持系统论文文献综述
姚颖[1]（2012）在《基于数据仓库连锁销售配送决策支持系统的设计与实现》一文中研究指出目前，中国各种小型连锁销售企业的兴起，使得如何由总公司向各门店配货，成为一个迫切的问题。以往，配送需求由人工制订，主要是依据个人经验，有着种种不足之处。如果能利用企业经营管理数据中潜藏的知识，对配送需求进行科学预测，就可以保证合理的商品配置和降低配送费用。因此本文结合珠宝企业的具体业务，给出配送决策支持系统的一种数据仓库解决方案。论文完成主要工作如下：1．对决策支持系统的理论基础进行了研究，详细讨论了数据仓库和数据挖掘在决策支持系统中的作用。对中小连锁销售数据的特点及人工预测方法进行了深入分析，指出了人工决策存在的局限性。2．在分析珠宝连锁销售业务流程和信息流程的基础上，构建面向连锁销售配送决策的数据仓库系统，基于Microsoft的OLAP工具建立相应的多维数据视图，即多维数据集，将数据仓库中的数据转换成决策分析所需的信息，以满足高层管理人员多维分析的需求。3．基于C#.net开发出前端分析工具，使决策数据和视图以显而易见的方式展示出来。用户界面友好、操作方便，为公司高层管理者提供各个门店的销售和库存信息，并为接下来的配货提供决策支持。本文所实现的决策支持系统是一个B/S架构的企业信息管理系统的子系统。目前已在安徽省宝瑞源公司成功投入实际应用。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2012-04-01）
廖定安,刘子明[2]（2008）在《基于医药连锁销售的决策支持系统设计》一文中研究指出在原企业管理信息系统基础上,为充分利用日益增长的海量数据,针对其在决策支持方面的不足,提出了一种基于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘叁项技术的销售决策支持系统。讨论了系统总体结构,对系统数据仓库、多维数据集和数据挖掘模型进行了设计分析。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2008年25期）
林庆,廖定安,吴旻,王飞,王敏[3]（2007）在《医药连锁销售决策支持系统的研究》一文中研究指出在原企业管理信息系统基础上,为充分利用日益增长的海量数据,针对其在决策支持方面的不足,提出了一种基于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘3项技术的销售决策支持系统。讨论了系统总体结构,对系统数据仓库、多维数据集和数据挖掘模型进行了设计研究,以及报告了系统在叁层客户服务器模式下实现的关键技术和实现方法。经初步测试,该系统是适用和可靠的。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2007年13期）
丁钰[4]（2007）在《连锁销售决策支持系统的设计与实现》一文中研究指出决策支持系统是以数据仓库为基础,主要应用联机分析处理和数据挖掘技术,使营销企业决策者从大量的数据中抽取出实用的有价值的信息。对市场经济进行预测和量化分析,为经营决策的制定提供了理论依据。(本文来源于《商场现代化》期刊2007年08期）
陈青,邵玉祥[5]（2006）在《连锁销售决策支持系统解决方案研究》一文中研究指出数据仓库、联机分析处理、数据挖掘技术的结合是决策支持系统研究的主流模式,其中数据仓库用于数据的存储管理,联机分析处理集中于数据的多维分析,数据挖掘则致力于知识发现。在数据仓库、联机分析处理、数据挖掘技术的支持下,提出了连锁销售决策支持系统解决方案,即数据仓库+联机分析处理+数据挖掘→决策支持系统。(本文来源于《电脑开发与应用》期刊2006年12期）
陈青,邵玉祥[6]（2006）在《连锁销售决策支持系统解决方案研究》一文中研究指出数据仓库、联机分析处理、数据挖掘技术的结合是决策支持系统研究的主流模式,其中数据仓库用于数据的存储管理,联机分析处理集中于数据的多维分析,数据挖掘则致力于知识发现。本文在数据仓库、联机分析处理、数据挖掘技术的支持下,提出了连锁销售决策支持系统解决方案,即数据仓库+联机分析处理+数据挖掘→决策支持系统。(本文来源于《计算机与信息技术》期刊2006年06期）
刘智,桑国明,张维石[7]（2005）在《一种基于DW+OLAP+DM的连锁销售决策支持系统模型》一文中研究指出面对连锁超市日益增长的海量数据,文章针对连锁销售的业务特点,运用数据仓库、联机分析、数据挖掘技术给出了一个完整的决策支持系统模型。实践证明该系统能对数据进行快速和准确的分析,为企业带来竞争优势(本文来源于《交通与计算机》期刊2005年02期）
邵玉祥[8]（2003）在《连锁销售决策支持系统的研究与开发》一文中研究指出随着社会的发展，社会的组织化程度和生产的社会化程度越来越高，信息量越来越大，对信息的处理工作越来越重要。90年代初才起步的数据仓库(DW)技术采用全新的数据组织方式，对大量的原始数据进行各种处理并转换成有用的信息，用户可以通过分析这些信息从而作出策略性决策。 联机分析处理(OLAP)与数据仓库有着密切的联系，它是数据仓库的验证型分析工具。它将分析决策所需的大量数据从传统的操作环境中分离出来，清理、转换成集成的、统一的信息，帮助决策者进行及时、有效的分析、判断和预测，获取更多的经济效益。 数据挖掘(DM)作为20世纪末刚刚兴起的数据智能分析技术，由于其所具有的广阔应用前景而备受关注。作为数据库与数据仓库研究与应用中的一个新兴的富有前途的领域，数据挖掘，常常也被称为数据库知识发现(KDD)，它可以从数据库、数据仓库或多维数据集，以及其它各种数据库的各种类型数据中，自动抽取或发现出有用的模式知识。 本文首先系统介绍了数据仓库的特点、国内外发展动态、体系结构，并结合连锁销售决策支持系统(RSDSS)研究了数据仓库的设计方法和步骤，创建了连锁销售数据仓库及其OLAP多维数据集，对数据挖掘技术在连锁销售决策支持系统中的应用进行了深入的研究，探讨各种知识发现方法，以及研究如何将数据仓库和OLAP等方法有效地结合在一起，应用于具体的科研和实际领域中。 然后，在认真研究了市场营销中连锁销售经营模式后，提出了基于数据库技术的数据仓库、联机分析处理、数据挖掘叁种技术相结合的连锁销售决策支持系统的新型解决方案，即DW+OLAP+DM→DSS的可行方案。 最后，针对市场营销中连锁销售业务的具体实践应用，实现了连锁销售决策支持系统(RSDSS)软件的研究、开发及应用，该系统具有一定的现实意义和比较广泛的应用前景。(本文来源于《武汉理工大学》期刊2003-05-01）
连锁销售决策支持系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在原企业管理信息系统基础上,为充分利用日益增长的海量数据,针对其在决策支持方面的不足,提出了一种基于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘叁项技术的销售决策支持系统。讨论了系统总体结构,对系统数据仓库、多维数据集和数据挖掘模型进行了设计分析。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
连锁销售决策支持系统论文参考文献
[1].姚颖.基于数据仓库连锁销售配送决策支持系统的设计与实现[D].合肥工业大学.2012
[2].廖定安,刘子明.基于医药连锁销售的决策支持系统设计[J].电脑知识与技术.2008
[3].林庆,廖定安,吴旻,王飞,王敏.医药连锁销售决策支持系统的研究[J].计算机工程与设计.2007
[4].丁钰.连锁销售决策支持系统的设计与实现[J].商场现代化.2007
[5].陈青,邵玉祥.连锁销售决策支持系统解决方案研究[J].电脑开发与应用.2006
[6].陈青,邵玉祥.连锁销售决策支持系统解决方案研究[J].计算机与信息技术.2006
[7].刘智,桑国明,张维石.一种基于DW+OLAP+DM的连锁销售决策支持系统模型[J].交通与计算机.2005
[8].邵玉祥.连锁销售决策支持系统的研究与开发[D].武汉理工大学.2003
论文知识图
