基于数据仓库的决策支持系统在连锁零售业中的应用研究与实现

发布时间：2016-09-09 16:29

  本文关键词：客户关系管理在我国零售业中的应用，，由笔耕文化传播整理发布。

《上海交通大学》 2008年

基于数据仓库的决策支持系统在连锁零售业中的应用研究与实现

钟卫民  

【摘要】： 连锁零售业作为一类重要的行业,为人们提供种类繁多的商品。传统的零售业信息系统主要是一个大型的管理信息系统(MIS),提供前台POS系统和后台管理系统。但是,随着竞争的加剧,连锁零售业面临着巨大的机遇和挑战。采用新的方法对连锁零售业数据进行处理、分析和管理成为必要。 90年代以来,随着计算机软硬件技术的发展,运筹学、人工智能、机器学习等领域研究的不断深入,数据挖掘和数据仓库的应用有了巨大的发展。特别是数据挖掘工具的产生和逐渐标准化,基于数据仓库,采用数据挖掘算法的决策支持系统已经被越来越多的企业和政府应用。 本文尝试从客户关系管理(CRM)的角度出发,建立基于数据仓库的连锁零售业决策支持系统。主要完成了以下工作。 (1)研究了连锁零售业CRM的现状和理论框架,提出了决策支持系统的基本架构,并分析了决策支持系统(DSS)架构中两种基本技术(数据仓库和数据挖掘技术)的原理和方法。 (2)提出了基于数据仓库的连锁零售业决策支持系统的系统框架;分析了三大功能子系统:POS系统、MIS系统和DSS系统;分析和设计了连锁零售业客户信息数据仓库。 (3)研究了关联规则算法的两种实现方法:广度优先的Apriori和深度优先的FP-Growth。并使用数据库软件SQL Server 2005的Analysis Services工具,采用Apriori算法实现对客户购买行为的预测。 (4)研究了聚类分析的基本原理,并采用k-means聚类算法对连锁零售业的客户进行细分的实验分析。

【关键词】：
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：F224;F721.7
【目录】：

摘要2-4

ABSTRACT4-8

1. 绪论8-15

1.1 立论背景及研究意义8-10

1.1.1 研究背景8

1.1.2 研究意义8-9

1.1.3 零售业DSS 研究现状9-10

1.2 客户关系管理（CRM）概述10-13

1.2.1 客户关系管理的基本概念10

1.2.2 客户关系管理的框架10-11

1.2.3 CRM、数据仓库和数据挖掘11-12

1.2.4 客户关系管理在零售业上的应用12-13

1.3 本文的工作13-15

1.3.1 研究内容13

1.3.2 本文的组织结构13-15

2. 决策支持系统与数据挖掘15-28

2.1 决策支持系统概述15-19

2.1.1 决策支持系统的产生15

2.1.2 决策支持系统的概念15-16

2.1.3 决策支持系统的框架16-18

2.1.4 数据库、模型库和知识库18-19

2.2 数据仓库19-23

2.2.1 数据仓库概念19-20

2.2.2 数据仓库框架20-21

2.2.3 数据仓库开发的生命周期21-23

2.3 数据挖掘23-27

2.3.1 数据挖掘简介23-25

2.3.2 数据挖掘的任务25-26

2.3.3 数据挖掘的方法26

2.3.4 数据挖掘技术解决商业问题26-27

2.4 本章小结27-28

3. 基于数据仓库的零售业DSS 的设计28-40

3.1 分析28

3.2 系统框架28-30

3.3 系统功能分析30-34

3.3.1 POS 子系统30-31

3.3.2 MIS 子系统31-34

3.3.3 DSS 子系统34

3.4 客户信息数据仓库设计34-39

3.4.1 数据模型34-35

3.4.2 概念模型设计35-36

3.4.3 逻辑模型设计36-38

3.4.4 物理模型设计38-39

3.5 本章小结39-40

4. 关联规则在预测客户购买行为上的应用40-56

4.1 关联规则简介40-42

4.1.1 关联规则基本概念40-41

4.1.2 关联规则形式化定义41-42

4.2 关联规则Apriori 算法实现42-48

4.2.1 Apriori 的核心算法43-44

4.2.2 FP-Growth44-46

4.2.3 示例46-48

4.3 基于SQL Server 2005 关联规则的应用实例48-55

4.3.1 数据分析49-52

4.3.2 关联分析模型52-54

4.3.3 结果分析54-55

4.4 本章小结55-56

5. 聚类分析在客户细分中的应用56-64

5.1 客户细分56-58

5.1.1 客户细分概念56

5.1.2 客户细分过程56-57

5.1.3 客户细分方式57-58

5.2 聚类分析58-61

5.2.1 聚类分析基本原理58

5.2.2 距离或相似性度量58-61

5.3 聚类分析在零售业客户细分中的应用61-63

5.3.1 数据选择61

5.3.2 聚类算法61-62

5.3.3 聚类结果及分析62-63

5.4 本章小结63-64

6. 总结与展望64-66

6.1 本文研究成果64-65

6.2 进一步的工作65-66

参考文献66-68

致谢68-69

攻读学位期间发表的学术论文69-72

上海交通大学学位论文答辩决议书72

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本文编号：112517