基于数据挖掘的珠宝销售市场数据分析与应用

摘要

随着国民经济不断发展、人民生活水平日益提高，珠宝市场的需求也越来越大。面对大量业务数据如何进行有效统计和科学分析，为公司货品采购和销售计划提供决策支持，这是珠宝销售企业亟待解决问题。本文以安徽宝瑞源珠宝管理信息系统为基础，应用数据挖掘技术对珠宝销售数据进行深入分析，从大量、复杂的数据中找出珠宝销售市场规律，从而为企业提供决策支持。
　　本文主要工作如下：
　　(1)详细分析了数据挖掘在销售行业中的应用，对数据挖掘的模型、工具和数据挖掘过程进行了深入的讨论。
　　(2)对市场珠宝销售数据进行了详细分析，给出了安徽宝瑞源珠宝数据分析系统的需求和设计。
　　(3)针对珠宝销售数据特点，选择SSAS的三种模型分别对珠宝销售数据、珠宝库存数据和会员信息进行分析。采用时序分析模型来预测珠宝的销售走势，用聚类分析模型对珠宝库存数据进行分类，用关联模型对会员和商品进行关联销售。
　　(4)运用ADOMD.NET插件技术，在系统中实现对珠宝销售数据进行数据挖掘，给出了珠宝销售走势，强化了销售分析，达到辅助公司决策的目的。

目录

文摘

英文文摘

致谢

插图清单

表格清单

第一章 绪论

1.1 课题研究的背景与意义

1.2 数据分析的研究现状

1.3 论文的研究内容

1.4 论文的安排

第二章 数据挖掘相关技术研究

2.1 数据挖掘过程

2.2 数据挖掘在销售行业应用

2.3 数据挖掘工具比较

2.4 SQL Server 2005数据挖掘算法分析

2.4.1 Microsoft时序算法

2.4.2 Microsoft聚类算法

2.4.3 Microsoft关联分析

2.5 本章小结

第三章 珠宝数据分析系统

3.1 系统开发的相关技术及工具

3.1.1 B/S技术

3.1.2.NET Frame Work平台

3.1.3 Ext.NET控件库

3.2 珠宝数据分析系统需求与设计

3.2.1 系统需求分析

3.2.2 系统建设目标

3.2.3 系统架构设计

3.3 本章小结

第四章 挖掘数据源与数据视图

4.1 珠宝销售数据结构

4.2 珠宝数据分析子系统数据源描述

4.3 挖掘数据源设计

4.4 本章小结

第五章 数据挖掘在珠宝数据分析系统中的应用

5.1 建立数据挖掘模型

5.1.1 建立时序分析模型

5.1.2 建立聚类分析模型

5.1.3 建立关联分析模型

5.2 用户界面实现

5.2.1 ADOMD.NET

5.2.2 珠宝销售走势预测

5.3 本章小结

第六章 总结和展望

6.1 本文工作总结

6.2 本文的创新点

6.3 进一步研究工作

参考文献

读研期间发表的学术论文及参加的科研项目