數據挖掘技術在進銷存系統(tǒng)中的應用

1 引言

當今世界是信息的時代，擁有越多的信息就意味著擁有越多的成功機會。同時，企業(yè)經營管理的著眼點也已經從后臺轉向前臺，經營模式逐漸從產品驅動、技術驅動向市場驅動轉化。在進銷存系統(tǒng)中亦是如此。為了更好的進行進銷存系統(tǒng)管理，為企業(yè)增加利潤。系統(tǒng)需要對產品的銷售趨勢、庫存的管理方法、何時采購、采購多少，以及什么樣的客戶應給予何種優(yōu)惠等等問題進行深入的研究。此時，傳統(tǒng)數據決策支持系統(tǒng)已經不能滿足現代進銷存管理系統(tǒng)的需求了。我們迫切的需要—種新的數據分析方法的支持，即數據挖掘技術。數據挖掘能夠為系統(tǒng)的決策支持提供了良好的平臺和技術支持，掌握并正確的運用數據挖掘技術，是企業(yè)在經濟全球化和全球經濟信息化發(fā)展趨勢中的制勝法寶。

2 數據挖掘在進銷存系統(tǒng)中的作用

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

從定義上講，數據挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術，它是對商業(yè)數據庫中的大量業(yè)務數據進行抽取、轉化、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關鍵性數據。它是一種深層次的數據分析方法。

數據挖掘的最終目標是發(fā)現有價值的知識，包括概念、規(guī)則、模式和模型等，為管理、決策和科學研究提供有利的參考和依據。

綜上所述，正確使用數據挖掘技術，將會對進銷存系統(tǒng)在決策支持方面產生極其深遠而積極的影響。

3 進銷存系統(tǒng)決策支持系統(tǒng)的設計與分析

下面就具體的針對我所設計的進銷存決策支持系統(tǒng)進行一下功能設計和數據分析：

3.1 功能設計

1．建立進銷存系統(tǒng)的數據倉庫，包括從操作數據庫到數據倉庫的抽取轉換模塊，面向主題的數據倉庫，特定需求的數據集市、元數據等。

2．建立基于數據倉庫的決策支持系統(tǒng)，包括OLAP查詢模塊和數據挖掘模塊。從而有效的完成預測原料及產品的供應和需求的變化趨勢，合理的、科學的進行庫存控制，合適的選擇供應商等功能。

3．建立查詢界面和消息定時發(fā)布機制。

這就是完整的數據倉庫決策支持實現方案：從各種數據源主動地取出數據；經過清理、整合；再按決策支持的需要分主題、重組數據；按照時序節(jié)奏不斷地自動裝載、更新數據倉庫；用數據處理工具進行決策分析；最后以多種形式將決策支持的意見呈現給決策者。

3.2 數據分析

數據倉庫中所需的數據主要來自于進銷存系統(tǒng)的傳統(tǒng)數據庫。傳統(tǒng)數據庫中主要有四類信息：檔案信息、銷售信息、采購信息、倉庫信息。具體來說，檔案信息中包括客戶檔案、供應商檔案、產品檔案和倉庫檔案等方面；銷售信息，如銷售訂單、報價單等；采購信息，如采購訂單等；倉庫信息，如產品入庫單、產品出庫單、產品退貨單等。

出于決策分析的目的，我們認為進銷存系統(tǒng)的管理人員通常關心的都應該是有關采購、銷售和庫存方面的問題。所以，我們設計的數據倉庫將按照采購、銷售和庫存三個主題重組數據。在第四部分將給出更為詳細的分析說明。

4 進銷存管理系統(tǒng)的數據模型

1．概念模型

根據數據分析中確定的采購、銷售、庫存三個主題，首先對系統(tǒng)進行總體設計，圖1所示的即為本系統(tǒng)的高層概念模型。

2．邏輯數據模型

邏輯數據模型，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主要的主題域，都需要建立—個對應的邏輯模型。因此，該層的重點是細化數據，明確維度表和事實表，并在維度表和事實表中添加屬性。我們采用數據倉庫設計中通常使用的雪花型構架來構造分析主題的邏輯數據模型。根據主題建立的四個邏輯數據模型分別是產品庫存、原料庫存、采購、銷售邏輯數據模型。現以銷售邏輯數據模型為例，設計如圖2所示的邏輯數據模型。

3．物理模型

最后一步是根據邏輯模型建立對應的物理表結構來存儲數據，即建立相應的物理模型。這些基礎表包括：采購客戶表、銷售客戶表、原料表、產品表、原料類別表、產品類別表、采購表、銷售表、進出庫產品表、進出庫原料表等。

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