數(shù)據(jù)挖掘在銷(xiāo)售系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著裝飾市場(chǎng)的持續(xù)火爆，裝飾產(chǎn)品業(yè)務(wù)量的不斷增加和規(guī)模的不斷擴(kuò)大，導(dǎo)致傳統(tǒng)的管理方式存在太多的缺陷，其不完善的數(shù)據(jù)管理手段是制約各個(gè)裝飾公司管理和發(fā)展的瓶頸。為解決這些問(wèn)題，并提高其工作效率，減輕銷(xiāo)售人員的負(fù)擔(dān)，因而把基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到裝飾產(chǎn)品銷(xiāo)售分析中。
　　 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是近些年來(lái)數(shù)據(jù)庫(kù)信息與技術(shù)研究的熱門(mén)方向之一。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)具有集成性、面向主題性、時(shí)變性、非易失性四大特點(diǎn)的數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)

2、倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)允許集成各種應(yīng)用系統(tǒng)，對(duì)信息處理提供支持，為分析統(tǒng)一的歷史數(shù)據(jù)提供堅(jiān)實(shí)的平臺(tái)。數(shù)據(jù)挖掘是采用人工智能的方法從存放在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或其他的信息庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲取知識(shí)的過(guò)程。目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)、企業(yè)的生產(chǎn)、商業(yè)領(lǐng)域中有了一定的應(yīng)用。在裝飾產(chǎn)品銷(xiāo)售系統(tǒng)中，引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，將原本單純的對(duì)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的查詢(xún)進(jìn)化為找到影響產(chǎn)品銷(xiāo)售的真是原因，有針對(duì)性的提高工作效率，提高公司的競(jìng)爭(zhēng)力。
　　 本文在對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論和數(shù)

3、據(jù)挖掘技術(shù)的理解上，首先，介紹了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)理論知識(shí)；其次，利用Microsoft的SQL Server 2005 Analysis Service進(jìn)行多維數(shù)據(jù)的建模過(guò)程，結(jié)合某裝飾商貿(mào)公司銷(xiāo)售管理系統(tǒng)，建立了基于產(chǎn)品銷(xiāo)售的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，包括對(duì)產(chǎn)品銷(xiāo)售數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、模型設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)化和加載；最后通過(guò)將數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹(shù)算法應(yīng)用于所建立的產(chǎn)品銷(xiāo)售數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，使用決策樹(shù)算法生成決策樹(shù)分析不同產(chǎn)品的銷(xiāo)售量與哪些因素有關(guān)，