文档介绍：摘要支持功能。然而单纯的操作型低炒嬖诰霾咧С止δ苋狈Φ南窒螅绕浔现在对于笠抵谐て诶刍拇罅渴荩僮餍虴并不能对其充分的利用,难以建立企业的竞争优势。因此如何拓展木霾咧С止δ艹晌狤发展的本文探讨了通过引入数据挖掘技术扩展霾咧С止δ艿目尚行浴U攵锪鞴芾砟?橹械墓┯ι唐拦阑方冢疚耐ü萃诰蚣际跤敫媚?榻岷拓展了该模块的决策支持功能,验证了本文的思路。首先,本文通过对数据挖掘过程与体系的分析,探讨了氖萃诰蚬程,并提出了支持数据挖掘技术的逑到峁埂其次,对主要的供应商评估模型进行分析,根据分析的结果提出基于数据挖掘算法的供应商评估模型,并完成了评估模型指标体系的设计。然后,根据┯ι唐拦捞逑担瓿闪薊基于供应商数据的数据仓库开发工作,包括数据仓库概念模型、逻辑模型和物理模型的设计工作以及数据仓最后,在前面工作的基础上,通过7⒘斯┯ι唐拦廊砑实现了本文所提出的供应商评估体系。通过实例应用,验证了本文开发的供应商评估体系取得了预期的效果,并证明通过数据挖掘技术与低车慕合可以有效的扩展低车木霾咧С止δ堋关键词:皇莶挚猓皇萃诰颍还┯ι唐拦溃簧窬随着市场竞争的加剧和信息技术的发展,企业越来越需要低车木霾一个热点。库与墓菇ā上海大学硕士学位论文
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签名:绰导师签名:蚌日期:胡.⒀塞敷日期:丝互』堡本论文使用授权说明原创性声明C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑本人声明:所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已发表或撰写过的研究成果。参与同一工作的其他同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名:本人完全了解上海大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留论文及送交论文复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容。上海大学硕士学位论文Ⅱ
。畛跏且恢只谄笠的诓抗┯α吹墓芾硭枷耄贛础上扩展了管理范围。其基本思想是把企业的业务流程看作是一个紧密联接的供应链,并将企业内部划分成几个相互协同作业的支持子系统,如财务、市场营销、生产制造、服务维护、工程技术等,可对企业内部供应链上的所有环节如订单、采购、库存、计划、生产制造、质量控制、运输、分销、服务与维护、财务、成本控制、经营风险与投资、决策支持、实验室/配方、人力资源等有效地进行管理,从管理范围和深度上为企业提供了更丰富的功能和工具。墓芾硭枷极大的提升了企业的核心竞争力和信息集成度,出现后即在欧美国家风行,并在年代中期开始在国内得到接受。随着耐乒悖缙诠谕庥写笈奈南和专著就南喙匚侍庾隽搜芯亢吐凼觯庑┭芯恐饕;故羌性诓僮餍低车姆冻肽凇K孀攀谐【赫募泳绾托畔⒂攀频耐幌裕ゴ康牟僮餍虴显示出了一些不足,企业迫切的需要其提供决策支持的功能,这就引申出了与决策支持系统的结合。决策支持系统是目前研究的一个热点,伴随着人工智能理论的发展,智能决策支持系统的理论研究有了很大的发展。其基本思想是通过原始数据和外部信息的挖掘、集成,发现潜在的知识、模式和规律,并以决策者可以理解的方式展现在他们面前,做一些辅助的分析,为决策者的决策行为提供充分的依据。而在决策支持系统中,数据挖掘技术是一个非常重要的工具和方法。通常数据挖掘被定义为从数据库中发现隐藏的信息,有时也被称做探索性数据分析、数据驱动发现和归纳学****数据挖掘受到了多学科的影响,主要包括:数据库、信息检索、统计学、算法、机器学****这些历史影响共同导致了整个数据挖掘领域的发展,但也导致了不同领域的学者对于数据挖掘功能持有的不同观点【俊D壳氨冉先贤囊桓龉鄣闶荱瓼热颂岢龅囊桓龈拍】。他们定义了数据库中的知识发现谴邮菘庵蟹⑾钟杏玫男畔⒑湍式的过程。数据挖掘是指使用算法来抽取信息和模式,是讨械囊桓霾的基技术以及知识发现,上海大学硕士学位论文
论文的研究目的及意义骤。目前活跃的基本的数据挖掘模型和算法包括:概率论中的贝叶斯定理:,瓼提出的机器学****嘲;;甈.,。而年代关系数据库出现以及年代数据仓库和联机分析处理的发展,为数据挖掘技术的应用提供了和数据挖掘技术在各自的领域都有了很深的发展。但是将低澈褪萃诰技术结合来提供决簟支持还是鲜有研究,一些胧莶挚饨岷咸峁┚霾咧持的研究也主要局限在数据仓库的集成细节上,没有延伸到数据挖掘技术前台的企业资源计划低程逑至讼执畔⒓际鹾拖执冉芾硭枷虢岷希是企业为了适应激烈的市场竞争所选取的强大