數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在進(jìn)銷存系統(tǒng)中的應(yīng)用

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1 引 言

    當(dāng)今世界是信息的時(shí)代，擁有越多的信息就意味著擁有越多的成功機(jī)會(huì)。同時(shí)，企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的著眼點(diǎn)也已經(jīng)從后臺(tái)轉(zhuǎn)向前臺(tái)，經(jīng)營(yíng)模式逐漸從產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)、技術(shù)驅(qū)動(dòng)向市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)化。在進(jìn)銷存系統(tǒng)中亦是如此。為了更好的進(jìn)行進(jìn)銷存系統(tǒng)管理，為企業(yè)增加利潤(rùn)。系統(tǒng)需要對(duì)產(chǎn)品的銷售趨勢(shì)、庫存的管理方法、何時(shí)采購(gòu)、采購(gòu)多少，以及什么樣的客戶應(yīng)給予何種優(yōu)惠等等問題進(jìn)行深入的研究。此時(shí)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)決策支持系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代進(jìn)銷存管理系統(tǒng)的需求了。我們迫切的需要—種新的數(shù)據(jù)分析方法的支持，即數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘能夠?yàn)橄到y(tǒng)的決策支持提供了良好的平臺(tái)和技術(shù)支持，掌握并正確的運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，是企業(yè)在經(jīng)濟(jì)全球化和全球經(jīng)濟(jì)信息化發(fā)展趨勢(shì)中的制勝法寶。

2 數(shù)據(jù)挖掘在進(jìn)銷存系統(tǒng)中的作用

    眾所周知，現(xiàn)代的進(jìn)銷存管理系統(tǒng)迫切需要一種新技術(shù)。這種技術(shù)可以從一定時(shí)期的歷史數(shù)據(jù)和大量的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)中找到規(guī)律，挖掘知識(shí)，從而為企業(yè)管理人員提供決策支持。而數(shù)據(jù)挖掘正是這樣一種可以從大量數(shù)據(jù)中提取出隱藏在數(shù)據(jù)之后有用信息的技術(shù)，它可以為人們的正確決策提供了很大的幫助。

    從定義上講，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，它是對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)化、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。它是一種深層次的數(shù)據(jù)分析方法。

    數(shù)據(jù)挖掘的最終目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的知識(shí)，包括概念、規(guī)則、模式和模型等，為管理、決策和科學(xué)研究提供有利的參考和依據(jù)。

    綜上所述，正確使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，將會(huì)對(duì)進(jìn)銷存系統(tǒng)在決策支持方面產(chǎn)生極其深遠(yuǎn)而積極的影響。

3 進(jìn)銷存系統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與分析

    下面就具體的針對(duì)我所設(shè)計(jì)的進(jìn)銷存決策支持系統(tǒng)進(jìn)行一下功能設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析：

    3.1 功能設(shè)計(jì)

    1．建立進(jìn)銷存系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫，包括從操作數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫的抽取轉(zhuǎn)換模塊，面向主題的數(shù)據(jù)倉庫，特定需求的數(shù)據(jù)集市、元數(shù)據(jù)等。

    2．建立基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)，包括OLAP查詢模塊和數(shù)據(jù)挖掘模塊。從而有效的完成預(yù)測(cè)原料及產(chǎn)品的供應(yīng)和需求的變化趨勢(shì)，合理的、科學(xué)的進(jìn)行庫存控制，合適的選擇供應(yīng)商等功能。

    3．建立查詢界面和消息定時(shí)發(fā)布機(jī)制。

    這就是完整的數(shù)據(jù)倉庫決策支持實(shí)現(xiàn)方案：從各種數(shù)據(jù)源主動(dòng)地取出數(shù)據(jù)；經(jīng)過清理、整合；再按決策支持的需要分主題、重組數(shù)據(jù)；按照時(shí)序節(jié)奏不斷地自動(dòng)裝載、更新數(shù)據(jù)倉庫；用數(shù)據(jù)處理工具進(jìn)行決策分析；最后以多種形式將決策支持的意見呈現(xiàn)給決策者。

    3.2 數(shù)據(jù)分析

    數(shù)據(jù)倉庫中所需的數(shù)據(jù)主要來自于進(jìn)銷存系統(tǒng)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中主要有四類信息：檔案信息、銷售信息、采購(gòu)信息、倉庫信息。具體來說，檔案信息中包括客戶檔案、供應(yīng)商檔案、產(chǎn)品檔案和倉庫檔案等方面；銷售信息，如銷售訂單、報(bào)價(jià)單等；采購(gòu)信息，如采購(gòu)訂單等；倉庫信息，如產(chǎn)品入庫單、產(chǎn)品出庫單、產(chǎn)品退貨單等。

    出于決策分析的目的，我們認(rèn)為進(jìn)銷存系統(tǒng)的管理人員通常關(guān)心的都應(yīng)該是有關(guān)采購(gòu)、銷售和庫存方面的問題。所以，我們?cè)O(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)倉庫將按照采購(gòu)、銷售和庫存三個(gè)主題重組數(shù)據(jù)。在第四部分將給出更為詳細(xì)的分析說明。

4 進(jìn)銷存管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型

    1．概念模型

    根據(jù)數(shù)據(jù)分析中確定的采購(gòu)、銷售、庫存三個(gè)主題，首先對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行總體設(shè)計(jì)，圖1所示的即為本系統(tǒng)的高層概念模型。

    2．邏輯數(shù)據(jù)模型

    邏輯數(shù)據(jù)模型，是從概念模型過渡到物理模型的中間層次，因此又稱中間層模型。一般而言，高層概念模型中的每一個(gè)主要的主題域，都需要建立—個(gè)對(duì)應(yīng)的邏輯模型。因此，該層的重點(diǎn)是細(xì)化數(shù)據(jù)，明確維度表和事實(shí)表，并在維度表和事實(shí)表中添加屬性。我們采用數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)中通常使用的雪花型構(gòu)架來構(gòu)造分析主題的邏輯數(shù)據(jù)模型。根據(jù)主題建立的四個(gè)邏輯數(shù)據(jù)模型分別是產(chǎn)品庫存、原料庫存、采購(gòu)、銷售邏輯數(shù)據(jù)模型?，F(xiàn)以銷售邏輯數(shù)據(jù)模型為例，設(shè)計(jì)如圖2所示的邏輯數(shù)據(jù)模型。

    3．物理模型

    最后一步是根據(jù)邏輯模型建立對(duì)應(yīng)的物理表結(jié)構(gòu)來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，即建立相應(yīng)的物理模型。這些基礎(chǔ)表包括：采購(gòu)客戶表、銷售客戶表、原料表、產(chǎn)品表、原料類別表、產(chǎn)品類別表、采購(gòu)表、銷售表、進(jìn)出庫產(chǎn)品表、進(jìn)出庫原料表等。

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