一、一个商业决策支持系统的设计与实现（论文文献综述）
李茵[1]（2021）在《面向医院管理的数据驱动决策研究》文中指出信息技术的快速发展与应用以及大数据战略的深入实施,使得大数据成为科技创新引领与决策支撑的重要战略资源,科学研究与实践正在完成“假设驱动”到“数据驱动”的巨大转变,大数据的深度挖掘与利用能够为社会发展、政府治理、国家安全等提供新的动能。围绕国家大数据战略,丰富和拓展大数据应用创新领域,推动管理升级,给学术界、产业界以及政府部门带来许多新的重要课题。其中面向健康服务供给侧的决策支持、决策引导和决策创新中的数据驱动、数据价值转换问题即是管理学、数据科学的核心科学问题之一,更是情报学应对大数据环境开展智慧型情报服务必须解决的关键问题之一。健康医疗大数据时代的到来,促使医院管理和医院管理者的观念都随之变化。数据驱动对医院精细化、智慧化管理决策具有重要意义。本研究从提升医疗管理决策质量的角度出发,构建数据驱动医院管理决策过程模型,分析数据驱动医院管理决策的影响因素,进而提出面向医院管理的数据驱动决策模型,并展开实证研究,为数据驱动决策领域的研究理论基础和实证研究提供参考依据,为促进医院精细化管理提供对策及建议。基于此,通过界定“数据驱动”、“医院管理”、“医院管理评价”与“数据驱动决策”等相关概念,以回顾数据驱动决策、面向医疗健康领域的数据驱动决策、面向医院管理的数据驱动决策以及数据驱动决策的影响因素研究现状为基础,综合运用文献调研法、半结构访谈法、问卷调查法、扎根理论法、结构方程法、统计分析法、机器学习法分析了面向医院管理的数据驱动决策的过程模型和影响因素模型,并构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。围绕面向医院管理的数据驱动决策模型这一核心研究内容,本文第三章在已有BASM模型研究过程的基础上,结合医院管理决策场景的特殊性,探索面向医院管理的数据驱动决策的运行机理,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,以梳理驱动的路径,理清其中的内在逻辑。该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,旨在分别回答面向医院管理的数据驱动决策过程中两个核心问题,一是数据本身如何转化并如何嵌入到医院管理决策过程中,二是医院中能够支持并且推动数据驱动决策的途径是什么。第四章采用扎根理论进行了面向医疗管理领域数据驱动决策的影响因素识别研究,编码面向医院管理者的半结构化访谈资料,经过饱和度测试,最终识别出了四个维度的影响因素。第五章在对影响因素定性研究的基础上利用结构方程模型方法进一步验证影响因素,探讨相关变量的权重和关系。阐述各个因素对医院管理决策的影响关系,验证数据驱动医院管理决策影响因素模型。第六章整合数据驱动医院管理决策过程模型和影响因素模型,构建支持医院管理决策全过程的数据驱动决策模型,探讨过程模型与影响因素模型的内在联系。第七章根据已构建的面向医院管理的数据驱动决策模型,进行基于DRGs分组的医疗服务能力评价和医生绩效评价管理工作的实证研究,修正和完善已构建的模型。具体内容如下:（1）构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型。基于现有的数据驱动决策机制模型,结合医院管理实践,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,处理过程模型包括面向医院管理决策的数据处理过程和数据驱动的医院管理决策处理过程。决策处理过程既是数据处理过程的最后阶段,对数据处理的结果进行展示与应用,又会不断地产生新的数据,前推已有数据的老化和错误,补充和修正数据处理过程。而数据处理过程以决策处理过程中的阶段性需求为导向,能嵌入到决策处理过程的所有阶段,为决策处理的全流程服务。支持过程模型主要涉及两用户一技术。两用户包括数据分析人员和管理者,使能技术是创建和改进能够嵌入到操作系统的分析工具,这三个主体不能割裂独立,而可以互相转化并可能同时存在,共同对数据和决策进行处理,支持处理过程模型运转。（2）系统分析了面向医院管理的数据驱动决策影响因素。对主观及客观上影响管理者数据驱动决策的因素进行整合和相关分析,确定四个核心影响因素范畴分别是医疗数据质量,信息技术,医院组织管理和管理者信息素养,构建了影响因素模型,发现数据驱动医院管理决策能受到管理者信息素养、医院组织管理和信息技术的正向影响,其中管理者信息素养最强,其次是医院组织管理和信息技术;医院组织管理对医疗数据质量、管理者信息素养、决策目标均有影响,对医疗数据质量的影响要强于管理者信息素养;医疗数据质量能够对信息技术产生正向影响;信息技术对决策目标具有正向影响。（3）构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。将过程模型与影响因素模型有机结合在一起,构成了面向医院管理的数据驱动决策模型。打造数据驱动决策模型,将医院数据质量标准化管理贯穿于医院管理全流程、智能化管理提升医务人员的信息技术、高效化管理增效医院组织三个方面分析模型的实现,提出模型优化建议。（4）基于DRGs的肺癌医疗服务绩效分析实证研究。模拟医院管理中运用DRGs分组工具解决绩效问题的真实场景,应用数据驱动医院管理决策模型,优化DRGs分组,优化绩效管理。研究最终确定性别、年龄、入院途径、离院方式、住院次数、医保付费方式、是否手术、合并症严重情况八个因素为影响肺癌医疗服务费用的因素,构建了8个DRGs分组,其中合并症严重程度、是否手术、住院次数是决策树分组的分类结点变量。选用医疗服务能力的指标（DRGs总权重、CMI）根据获取的数据进行比较,完成绩效评价工作,实现基于数据驱动决策的绩效管理。
刘燕[2]（2021）在《智能电网下充电站优化运营模型及决策支持系统研究》文中研究表明近年来,随着我国绿色低碳发展战略的实施,电动汽车充电站的建设与运营倍受关注。智能电网双向高速的数据通信系统,使充电站的运营与电网、充电网络和不同发电厂具备了动态协同运行的条件,充电站又联动电动汽车,让电动汽车、智能电网与充电站成为联动体,充电站优化运营决策拓展为多系统协调优化的综合决策问题。本文梳理了充电站运营面临的问题,提出并构建了包括优化运营的充电站选址、用户充电决策行为、引导电动汽车有序充电和提升风力发电消纳等多个决策模型,并设计了相关决策支持系统的框架。为提升充电站综合运营目标与效率提供决策工具,为政府制定充电服务产业激励政策提供理论依据。本文在深入分析充电站优化运营决策现状研究的基础上,充电站作为电能综合调度枢纽,充电站调度供需两侧电网、电动汽车用户电能资源,围绕充电站供需两侧协同调度与优化决策问题开展研究。首先从优化运营角度布局充电站选址提升设备利用效率。其次分别从预测负荷、管控负荷、调用负荷三个层面挖掘充电站供需两侧可调度的资源,逐层优化充电站运营的综合效率,综合运用鲁棒优化、优化理论、预测理论等理论,进行了优化运营模型群的构建和算例求解。然后,从充电服务供需侧匹配、支撑技术和政策激励三方面进行充电站运营机制设计。最后基于上述研究进一步细化研究了充电站运营决策支持系统。以期为充电站运营带来经济效益和社会效益,解决充电服务供需实时匹配、提升设备利用率、协同电网消纳规模化风力发电等问题。本文的主要工作和创新成果如下:（1）基于大量文献的查阅对我国充电站建设运营项目的发展现状进行分析。研究智能电网与充电站运营交互作用,归纳了我国近年来针对充电站建设运营各类优惠补贴政策;从经济、技术角度分析充电站建设运营现状,展望其发展趋势。结合本文研究的内容探讨充电站优化运营待解决的决策问题。（2）构建基于鲁棒优化方法的充电站选址模型。从充电站优化运营角度根据城市路网产生的不确定的充电需求进行区间限定,分析电动汽车接受充电服务的排队现象,增加充电站负荷能力作为模型的递进约束条件。设计算例验证了选址方案的合理性,优化建站数量与站内设备配置。该模型为充电站优化运营提供合理选址的决策。（3）构建充电站运营系统优化决策模型群。从精准解析充电需求、管控充电过程、协助电网调度提高风电消纳三个方面构建优化决策模型,用户充电决策行为模型、电动汽车有序充（放）电控制模型、充电站协同电网消纳风电模型,将充电站优化运行策略与电动汽车充电需求、充电过程、风电消纳进行多系统协同优化。充电站的多系统综合优化充分利用了充电站调度各类资源的能力,完善充电站优化运营决策,充电站与智能电网调度协同实现电能高效配置。（4）充电站优化运营机制研究。从充电服务供需侧匹配、供需调度、激励政策和市场博弈四方面构建可持续发展的充电站运营机制。通过建立高效供需调度,将精确预估需求侧充电负荷和快速供给侧分层调度实现充电服务供需侧匹配;分析支撑充电服务供需匹配的关键技术;利用需求侧优化电价、参与辅助服务、扩大负荷响应、推动电力市场建设等激励政策;分析市场博弈下充电站运营中各个主体的市场地位、经济策略、权益。为制定可持续发展的充电站运营机制建设提供依据和帮助。（5）进行充电站优化运营决策支持系统设计。将上述优化运营模型群引入到充电站优化运营决策支持系统中的模型库设计,以充电站运营的系统需求、业务流程和优化决策为基础,搭建充电站优化运营决策支持系统。该系统作为连接智能电网、电动汽车用户和可再生能源发电厂的充电站综合电能管控与调度的运营决策平台,集成了运行数据查询和在线监测功能、历史数据统计分析功能、运行调度及协同电网管控功能、综合优化决策功能为一体,实现了为充电网络优化运营决策实施提供平台支持。运用大数据处理和云计算技术构建充电智能服务平台,对充电站运营中的多类数据进行融合与挖掘,为电网、电动汽车用户、充电站以及参与充电站运营的各个主体提供优化决策支持。本文旨在从整体上提高充电站运营的实效性,完善充电站多系统综合优化的管控和调度措施,搭建充电站优化运营决策支持系统。本文是对现有智能电网下充电站优化运营的理论补充,为我国充电站协同智能电网、用户、充电服务平台运营的发展提供了理论依据。
陈冰影[3]（2020）在《基于BI的医院医疗质量数据分析系统的设计与实现》文中研究指明近年来,我国医院信息化建设的步伐日益加快,在不断发展与完善医院各临床医技业务系统应用的同时,医院的工作效率亦得到了显着的提升,并由此产生了大量的医疗数据。如何充分汇聚与使用这些数据,使之为医院各项决策和日常管理提供科学依据,进而使医院达到精细化管理,提升医疗质量的目标,是眼下医院信息化建设的重要任务之一,商业智能技术（BI）由于其快速的分析技术方法和基于事实的支持系统,在这一领域的应用正倍受青睐。海南省人民医院围绕电子病历这条主线展开医院信息系统的建设,历经近八年的时间,基本完成了面向临床、医技等57个业务子系统的开发建设任务,各子系统支撑了医院及各分支机构的主要医疗业务和管理业务的日常工作,积累了大量的临床医技及管理数据。但由于医院业务系统繁多且比较零碎,各业务系统之间相对分散、独立,导致数据共享存在困难,因此无法提供给医院管理人员较为集中的有价值的数据。本文结合海南省人民医院信息化建设的现状和实际管理需求,围绕医院医疗质量数据分析为主要内容,利用数据仓库、联机分析处理等商业智能技术,设计并实现了医院医疗质量数据分析系统。首先,梳理医疗质量分析指标,建立医疗质量指标体系;其次,结合医院业务流程,以医院各个信息系统产生的业务数据为基础业务数据源,使用Kettle工具对源数据进行抽取、转换、加载等一系列操作,完成数据仓库的建立;再次,以Visual Studio为开发工具,以门诊、住院、医技、DRGs等指标分析为主题,分别创建多维数据模型;最后,运用DHBI这个可视化数据工具,在提供数据查询、数据统计与汇总、数据对比的基础数据分析功能上,实现数据上卷下钻、数据联动、预警提示等多层次多维度的强大数据分析功能,通过PC端、移动端和大屏端等多种途径将数据以丰富多样的图表方式展现给医院各级管理者,为医院各项管理决策提供准确性高、时效性强、具有科学性的决策依据。该系统自上线运行以来,受到了医院各级管理人员的好评。该系统采集、整理、汇聚了海南省人民医院各类信息系统的数据资源,实现了信息共享,打破了传统报表只能简单查询数据和汇总数据的瓶颈,也解决了医院原先存在的统计数据结果差异的问题,统一了数据来源和统计数据口径,有助于实现医院数字化管理和精准管理,增强医院的核心竞争力。
夏明慧[4]（2020）在《林业企业商务智能系统研建 ——以林口林业局有限公司为例》文中研究表明我国的国有林业局既承担着生态文明建设的主体责任,也肩负着产业建设的艰巨任务。在国家着力推动林业现代化发展、促进生态文明建设的大背景下,提升国有林业局信息化建设管理水平迫在眉睫。目前我国林业企业信息化建设仍存在“信息孤岛”和“建设分层”等诸多问题,急需新的信息技术进一步深化信息化建设。云计算和商务智能等技术提供了新的方法和工具,研建一套林业企业商务智能系统能有效解决林业企业信息化建设中所面临的困难和挑战。本文在软件工程学、林业企业管理、森林可持续经营等理论基础和云计算、商务智能应用技术、ETL技术等关键技术的指导下,采用文献研究法、实地调研法和案例研究法等方法,以黑龙江省林口林业局有限公司为例对林业企业商务智能系统进行了系统性研究,以期为之后的相关研究抛砖引玉。本文按照需求分析、系统设计、系统实现、应用分析的主体逻辑进行阐述:需求分析包括业务需求、功能需求、数据需求和性能需求;系统设计部分完成了商务智能平台选择、系统四层架构设计、三大主体功能设计、双层数据库模型设计以及ETL过程设计;随后利用开源商务智能平台Pentaho开发实现基于B/S架构的林业企业商务智能系统;最后结合案例企业实际,对系统的应用价值进行分析。目前该商务智能系统运行在云环境中,采用Saa S云计算的形式为终端用户提供服务。本文的研究表明:（1）商务智能技术能有效解决林业企业信息化建设中的“信息孤岛”和“建设分层”等问题,深化信息系统建设;（2）林业企业商务智能系统的应用能够显着提升林口林业局的业务洞察能力、风险监控能力、综合感知能力和科学决策能力。
孙一镜[5]（2020）在《基于ERP的地产行业商业智能报表系统的设计与实现》文中研究指明ERP系统的推广使用有助于促进企业各项业务开展更加规范化、制度化、透明化,对于提升企业内部管理水平具有重要意义。近年来,某国有地产企业逐步建成了多项业务ERP系统,通过对系统中各类经营数据进行报表分析,挖掘其潜在商业价值已成为企业决策的重要依据。由于ERP系统往往专注于单项具体业务的管理,已不能满足企业管理者对多元化业务主题的综合分析需求。此外,ERP系统生成的报表样式和数据类型较为单一,往往需要业务人员二次加工,给业务人员增加了出错的概率和工作处理的时间,降低了企业管理者的决策效率。为此,该企业计划建设一套商业智能报表系统,通过对异构ERP中业务数据的采集、整合、分析、可视化展现,为管理者提供科学、便捷的辅助决策信息,提升企业的市场竞争力。本文的主要工作如下:1.本文采用调查研究的方式,对某地产企业的商业智能报表系统进行了系统的需求分析。结合该企业情况,对系统的用户类别、功能需求以及非功能需求进行了梳理。在此基础上,较为充分的梳理了该系统的主要业务流程和功能模块分布,为下一步的系统设计工作奠定了良好的基础。2.本文在对系统需求分析的基础上,对商业智能报表系统各功能模块进行了总体设计,并结合用例图、时序图等方式对设计过程进行了说明。项目采用B/S架构,使用Oracle建立数据仓库,Fine Report为报表分析平台,Kettle作为ETL工具。有效的打通各个业务系统之间的数据隔阂,形成了统一的数据共享中心。3.本文按照数据处理分析流程,实现了整个商业智能报表系统。对ERP数据的采集、存储、分析的结果进行了可视化展现,有效提升了报表数据的可读性。同时结合运行情况对系统进行测试。目前该系统已成功上线运行,有效的为该企业节省了人力成本,提高了决策效率,对地产企业商业智能报表系统建设具有参考意义。
谢迎凤[6]（2020）在《某电信公司的商业智能分析系统的设计与实现》文中研究说明随着信息化社会的发展以及企业业务水平的不断提高,决策支持系统已经难以继续为管理者提供有效的支持,所以随之而来的商业智能分析系统具有非常重要的应用价值。它从大量数据中获取有效的信息,帮助用户全方位的了解业务情况,进而做出明智的、可付诸实践的决策,让业务更加高效、快速地运转。目前市场上的商业智能分析系统普遍侧重于数据的抽取、转换和加载,即ETL（Extract-Transform-Load）处理或者自助式报表分析,致使其开发过程中涉及的工具较多,无法进行统一的管理。同时在实际应用中单一工具存在一定的局限性,例如kettle工具缺乏监控运维服务,且不支持kerberos认证,无法接入开启了该认证的大数据集群,这在一定程度上为开发人员的工作增加了难度。为了解决上述问题,本文设计了基于大数据技术的商业智能分析系统。在该系统中,本人主要参与了kettle ETL平台、数据挖掘、报表平台、数据源管理和权限管理功能的设计与研发工作,并采用前后端分离技术将界面展示和业务逻辑处理进行有效解耦。其中,kettle ETL平台通过拖拽和组件配置的方式完成了数据的转换处理操作,并实现了kerberos认证支持、任务调度和监控管理功能。数据挖掘模块主要根据数据仓库的客户流失主题,采用随机森林、XGBoost（e Xtreme Gradient Boosting）等算法实现了流失预测模型的构建,并使用K-means算法对客户进行群体细分,结合流失因素分析和群体特征对潜在流失的客户给出相应的客户关怀。报表平台主要负责数据的可视化过程,包括数据建模、多维分析和数据报表定制。权限管理提供了数据的安全保障,其主要负责系统资源的分配和控制,包括角色管理、菜单栏管理和权限控制三个模块。系统研发过程主要基于Spring Boot框架,将My SQL和分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）作为数据存储工具,并使用Apache Kylin等工具完成数据计算,最终采用微服务架构将各个功能集为一体,为用户提供一站式的应用服务,提高了统计分析的工作效率。目前本系统已初步上线,运行状况较好。该系统底层接入了公司的大数据平台,数据的处理和分析都在该平台下完成,因此系统的运行效率相较于之前提高了约10倍;同时该系统将kettle ETL、数据挖掘和可视化分析无缝结合,进而可以更便捷的完成数据的处理和分析展示过程。
高远[7]（2020）在《商业银行客户服务和管理系统设计与实现》文中指出随着银行客户的不断增多,客户数据量迅速增长,早期的客户管理系统已不能适应当前客户管理的应用需要,如何利用数据挖掘技术对庞大的客户数据进行分析和处理,提升客户管理与服务效率,有效挖掘潜在客户,为银行业务提供辅助决策支持,实现客户有效管理具有重要意义。论文分析阐述了基于决策树的商业银行客户管理系统涉及到的相关理论和软件开发工具,阐述了客户管理系统的数据库设计与数据管理,分析了系统设计的目标和原则,阐述了基于决策树的商业银行客户管理系统的功能结构与网络结构,并对实现的客户管理系统进行测试分析。本文设计的基于决策树的商业银行客户管理系统,一是,实现了业务的预约与登记功能,实现了客户的在线预约与业务咨询,实现了银行业务的展示与推广功能,实现了客户业务咨询与服务处理,客户意见收集与处理,实现了客户数据统计与可视化展示分析。二是,建立了客户咨询处理流程,为客户咨询和回复,以及满意度调查等提供数据管理和挖掘分析。基于决策树的商业银行客户管理系统实现了客户信息的可视化分析与展示功能,为银行管理层提供数据决策辅助支持。三是,基于决策树等理论实现了客户数据的挖掘与分析,实现了客户资料的基本数据管理与加密处理,同时,基于决策树的商业银行客户管理系统实现了客户业务咨询与服务处理,客户意见收集与处理,实现客户了数据统计与可视化展示分析。基于决策树分析的商业银行客户管理系统的实现有利于分析客户行为特征,定期获得客户需求信息,及时收集和反馈客户意见和建议,实现客户与业务经理的便捷联系与沟通交流,有利于提升客户的体验感,提高客户对银行服务的好感和认可度,能不断吸引新客户的加入并留住优质客户,系统能实时发布银行业务和理财产品,宣传和展示银行形象,实现客户的在线服务,提升客户业务处理效率,提升商业银行的核心竞争力,为银行带来更多价值和效益。
王岑岚[8]（2020）在《在线交互平台用户价值与粘性的可持续研究》文中研究表明在互联网、大数据和人工智能飞速发展的今天,平台经济及其相应的商业模式也如雨后春笋般地茁壮成长,并改变了市场生态。Web 2.0（即用户可以生成内容）环境下,在线交互平台迅速体验了用户价值共创的巨大利益,然而理论研究滞后于实践发展。为此,本文基于Web 2.0对平台用户现实需求、潜在需求和未来需求的持续挖掘,探讨并界定平台“价值共振”概念的基础上,揭示平台价值维度,解析和探索交互匹配机理以及相关研究方法,进而为保持和提升平台用户粘性、实现平台的健康可持续发展提供积极的决策支持。为了有助于深入探讨,本文研究聚焦于单边平台（即平台提供服务产品）。本文首先通过知识图谱软件Cite Space的分析,解析了实现平台价值共振的五大维度,通过融合点要素集合分析对“价值共振”作了进一步概念界定。“价值共振”的关键是价值认同,平台应基于用户的价值视角进行服务设计,本文通过构建PLS-SEM（Partial Least Squares-Structural Equation Modeling）模型,揭示了个性化价值是平台价值不可或缺的关键维度。针对平台价值的四个维度,基于模糊QFD（Quality Function Deployment,质量功能展开）构建了动态匹配质量屋,以支持不同服务生命周期下的用户价值需求与平台服务设计之间的动态匹配,有助于提升用户粘性,实现平台的商业可持续发展。为了有助于挖掘用户潜在需求,采用双聚类算法（Biclustering）区别用户的不同主题偏好的聚类分组,结合用户粘性的相关指标实现信息可视化,借助交互式可视化聚类方法为挖掘用户潜在需求提供更直观的决策支持。最后,从平台用户共生理念出发,基于人工智能（AI）和PDCA循环的思想,构建了基于AI支持的动态智能闭环QFD,预测重点用户的未来需求,以支持交互平台不断增强和用户需求的契合度,持续提升用户粘性。本文从理论上丰富了价值共创及Web 2.0环境下在线交互平台的研究,推动了服务主导逻辑向在线学习领域的深化,将抽象的价值共创理论进行具体解析。主要的研究贡献和创新点如下:（1）基于知识图谱法Cite Space揭示了价值共创理论的关键词和不同维度的研究视角,进行了“价值共振”概念界定。（2）基于用户体验和感知价值提出了平台的用户感知价值维度,在通识价值维度的基础上提出包含功能价值,社交价值,情感价值和个性化价值的平台价值这一高阶价值,进而结合人机交互思想从用户参与→用户体验→平台价值→用户粘性的逻辑路径,通过动态模糊QFD解析用户现实需求与平台设计的动态匹配机理,以支持平台提增用户粘性和可持续性。（3）基于在线用户的客观购买数据和点击数据,利用双聚类方法区别用户的不同主题偏好的聚类分组,结合用户粘性的相关指标实现信息可视化,这种交互式可视化聚类给出了对不同聚类的用户潜在需求的挖掘方法,并提供了用户粘性的数据可视化决策支持,交互式可视化聚类的方法有助于平台健康可持续发展。（4）基于PDCA循环,结合在线用户客观行为数据,构建大数据背景下动态智能闭环QFD,为提高平台服务与用户需求的契合度、预测重点用户未来需求提供了研究方法,单边平台独特的共生商业模式的可持续有利于平台无限趋近“价值共振”。本文聚焦于单边平台的研究,未能对双边平台的“价值共创”和“价值共振”等问题进行展开。虽然本文研究有助于对双边平台研究的拓展,但仍然具有一定的局限性,仅供相关研究人员参考。
张棋[9]（2019）在《基于SSM的产品营销决策系统设计与实现》文中提出伴随着中国科技的快速进步和发展,各行业也顺应时代开始依靠技术手段支撑。在商务贸易业中科技的力量更不容小觑,在经济新常态的大形势下,商务贸易交易量成指数级增长。商务贸易企业的经营理念需要改变原有的粗狂供销关系,此时仅依靠经营者凭借多年积累的经验销售显得力不从心。他们需要着力细致的研究产品与客户间的关系,凭借科技手段推动企业的改革和发展,因此产品营销决策系统油然而生。产品营销决策系统的应用可以极大程度的帮助企业经营管理者,多角度、全方位的掌握企业发展现状,具有很强的实用性,并在企业的生产经营活动中具有较高的指导意义。本文中的产品营销决策系统,是为某具有线上和线下两种销售交易渠道的零售企业量身定制。希望使用者可以通过此系统所提供的信息,更加准确而全面的了解历史销售情况以及公司现状,并实现对短期内未来销售情况进行预测,为经营者的决策提供有力的数据支撑。本系统采用B/S结构,为使用者提供便捷的应用环境,不必拘泥于安装应用程序或插件的限制。本系统为基于Java的Web系统,采用当下企业中热门的SSM框架编写,页面的图表展示采用交互性较强的可视化插件制作。系统中涉及的销售数据预测内容采用Python编写,利用历史销售数据训练并测试时间序列模型,最终提供短期内的销售预测数据。
马月明[10]（2019）在《商业银行风险评级系统的设计与实现》文中研究表明随着金融市场金融机构类型和数量的逐步增多,机构破产风险监控成为商业银行机构管理最核心的一部分。商业银行风险评级系统是人民银行风险管理,监控机构发展,预防人民利益受到损害的最重要的一部分,避免金融机构破产的有效手段之一。银行的效益与金融机构风险管理的好坏有直接关系。目前,国外已经相继开发出了各种金融机构评级模型,提高了银行对金融机构破产风险的管理和控制能力,但是国内对金融机构的评级管理及风险分析与预测还处于起步阶段,因此,建立一个完整,安全的商业银行风险评级系统是我国对金融机构监管的必然趋势,也是管理金融环境安全稳定发展的有效手段。本文以笔者所在的单位开发的商业银行风险评级系统作为研究对象,本人在项目中参与了从系统需求分析、设计开发到测试上线的工作。首先对风险评级系统进行功能性和非功能性需求分析,然后设计系统开发框架,并设计接口和数据库,最后结合当前流行技术,从风险评级的实际业务出发,完成商业银行风险评级系统中模块设计开发工作。其中采用决策树中的CART算法建立评级模型,并将模型以打分卡形式展现在风险评级页面,通过上报机构数据报表和界面录入打分卡数据,计算得出机构风险总评分,并根据评分与等级对应关系得到机构的初始评级。本系统主要包括系统管理模块、机构管理模块,数据报送模块,数据挖掘模块、风险评级模块、报表管理、评级配置管理模块。对系统的七大模块进行了实现,并对数据挖掘与银行内部数据如何结合在一起进行了实现说明。商业银行风险评级系统在生产线上投入使用,结果表明运用新模型的商业银行风险评级系统具有很好的实用性,通过对系统的研发和实施,帮助商业银行风险对金融机构风险进行了更准确的监控,减少了银行对金融机构破产的损失,也提高了商业银行风险评级管理效率和金融机构的水平。达到了该系统设计的最初目标。
二、一个商业决策支持系统的设计与实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一个商业决策支持系统的设计与实现（论文提纲范文）
（1）面向医院管理的数据驱动决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 数据驱动决策的研究现状 |
| 1.3.2 数据驱动医疗健康领域决策的研究现状 |
| 1.3.3 数据驱动医院管理决策的研究现状 |
| 1.3.4 数据驱动决策的影响因素研究现状 |
| 1.3.5 研究现状述评 |
| 1.4 研究框架与研究内容 |
| 1.4.1 研究框架 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.4.3 拟解决的关键问题 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 相关基础理论和方法 |
| 2.1 医院管理相关概念 |
| 2.1.1 医院管理 |
| 2.1.2 医院管理评价 |
| 2.1.3 医院管理者 |
| 2.2 决策支持相关理论 |
| 2.2.1 西蒙决策理论 |
| 2.2.2 数据驱动决策相关理论 |
| 2.3 信息链理论 |
| 2.3.1 信息链与信息技术 |
| 2.3.2 “信息”上溯到“数据”带来的变化 |
| 2.3.3 信息链视域下的数据驱动医院管理决策 |
| 2.4 BASM模型 |
| 2.4.1 BASM模型的产生 |
| 2.4.2 BASM模型的研究现状 |
| 2.4.3 基于BASM模型的数据驱动医院管理决策研究 |
| 2.5 相关研究方法 |
| 2.5.1 扎根理论 |
| 2.5.2 结构方程模型 |
| 2.5.3 决策树算法--CHAID |
| 2.6 相关应用场景 |
| 2.6.1 医疗服务绩效 |
| 2.6.2 DRG在医疗服务绩效管理中的应用 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 面向医院管理的数据驱动决策过程模型构建 |
| 3.1 面向医院管理决策的数据驱动过程模型 |
| 3.1.1 数据驱动决策模式运行机制 |
| 3.1.2 BASM的过程模型 |
| 3.1.3 基于BASM过程模型的数据驱动医院管理决策过程模型构建 |
| 3.2 面向医院管理的数据驱动决策过程模型要素分析 |
| 3.2.1 驱动要素 |
| 3.2.2 需求要素 |
| 3.2.3 支持要素 |
| 3.2.4 要素间关系 |
| 3.3 数据驱动的医院管理决策中数据处理过程 |
| 3.3.1 医疗数据存在的问题 |
| 3.3.2 面向医院管理决策的数据处理原则 |
| 3.3.3 面向医院管理决策的数据处理过程 |
| 3.4 面向医院管理的数据驱动决策过程模型运行机制 |
| 3.4.1 面向医院管理决策的信息链转化过程 |
| 3.4.2 数据驱动的医院管理决策制定过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于扎根理论的数据驱动医院管理决策的影响因素分析 |
| 4.1 研究问题与研究程序 |
| 4.1.1 研究问题 |
| 4.1.2 研究方法 |
| 4.1.3 研究程序 |
| 4.2 研究设计 |
| 4.2.1 研究对象选取 |
| 4.2.2 资料收集 |
| 4.2.3 信效度检验 |
| 4.3 编码分析 |
| 4.3.1 开放式编码 |
| 4.3.2 主轴编码 |
| 4.3.3 选择性编码 |
| 4.3.4 理论饱和度检验 |
| 4.4 数据驱动医院管理决策影响因素理论模型与阐释 |
| 4.4.1 影响因素理论模型构建 |
| 4.4.2 影响因素分析 |
| 4.4.3 影响因素关系分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 数据驱动医院管理决策的影响因素模型构建 |
| 5.1 数据驱动医院管理决策影响因素变量选择与界定 |
| 5.1.1 医疗数据质量维度 |
| 5.1.2 信息技术维度 |
| 5.1.3 医院组织管理维度 |
| 5.1.4 管理者信息素养维度 |
| 5.1.5 数据驱动医院管理决策维度 |
| 5.2 相关研究假设 |
| 5.2.1 医疗数据质量 |
| 5.2.2 信息技术 |
| 5.2.3 医院组织管理 |
| 5.2.4 管理者信息素养 |
| 5.3 调查问卷的编制与问卷修正 |
| 5.4 数据获取与统计分析 |
| 5.4.1 研究对象 |
| 5.4.2 样本量的选择 |
| 5.4.3 信度分析 |
| 5.4.4 样本分布 |
| 5.4.5 样本数据相关性 |
| 5.5 效度分析 |
| 5.5.1 探索性因子分析 |
| 5.5.2 验证性因子分析 |
| 5.6 基于结构方程的影响因素模型构建与检验修正 |
| 5.6.1 影响因素模型构建 |
| 5.6.2 模型基本适配评估 |
| 5.6.3 假设检验的结果 |
| 5.7 结构方程模型检验结果分析 |
| 5.7.1 影响因素强度分析 |
| 5.7.2 医疗数据质量对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.3 信息技术对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.4 医院组织管理对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.5 医院组织管理对管理者信息素养影响的验证结果分析 |
| 5.7.6 医院组织管理对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.7 管理者信息素养对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.8 管理者信息素养对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.9 管理者信息素养对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 面向医院管理的数据驱动决策模型研究 |
| 6.1 数据驱动医院管理决策模型构建 |
| 6.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动机制 |
| 6.2.1 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动目标 |
| 6.2.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动特征 |
| 6.2.3 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动过程 |
| 6.3 数据驱动医院管理决策模型影响因素的作用机制 |
| 6.3.1 医疗数据质量在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.2 信息技术在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.3 医院组织管理在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.4 管理人员素养在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.4 数据驱动医院管理决策模型对医院管理的提升策略 |
| 6.4.1 提升医疗数据质量 |
| 6.4.2 发挥信息技术使能作用 |
| 6.4.3 发挥医院组织管理支持作用 |
| 6.4.4 提高管理人员信息素养 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 面向医院管理的数据驱动决策的实证研究 |
| 7.1 资料来源与研究对象 |
| 7.2 原发性肺癌患者的DRGS分组 |
| 7.2.1 数据基础 |
| 7.2.2 数据纳入 |
| 7.2.3 术语映射 |
| 7.2.4 DRGs分组结果对比 |
| 7.3 基于DRGS细分组的医疗服务绩效评估 |
| 7.3.1 基于决策树的原发性肺癌患者DRGs细分组模型 |
| 7.3.2 基于DRGs细分组的医疗服务绩效评估指标 |
| 7.3.3 医生医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.3.4 科室医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.4 讨论 |
| 7.4.1 数据驱动医院管理决策过程 |
| 7.4.2 数据驱动医院管理决策影响因素 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论与创新 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限 |
| 参考文献 |
| 附录1 病案组DRGS分组情况 |
| 附录2 医生组DRGS分组情况 |
| 附录3 访谈提纲 |
| 附录4 调查问卷 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 后记与致谢 |
（2）智能电网下充电站优化运营模型及决策支持系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 充电站选址规划模型研究现状 |
| 1.2.2 充电站运营与可再生能源协同优化配置模型的研究现状 |
| 1.2.3 充电站引导有序充电协同优化运营模型研究现状 |
| 1.2.4 充电站运营管理机制及平台研究现状 |
| 1.3 论文框架结构及主要内容 |
| 1.4 论文研究创新点 |
| 第2章 充电站建设运营项目发展与问题分析 |
| 2.1 充电站系统运营界定 |
| 2.1.1 充电站运营特点 |
| 2.1.2 充电站运营业务 |
| 2.2 充电站站建设运营项目发展分析 |
| 2.2.1 充电站建设运营政策分析 |
| 2.2.2 充电站建设运营经济分析 |
| 2.2.3 充电站建设运营发展技术分析 |
| 2.3 智能电网与充电站运营交互作用 |
| 2.3.1 智能电网与充电站运营的交互过程 |
| 2.3.2 智能电网是充电站优化运营的条件 |
| 2.3.3 智能电网提升充电站对资源的优化配置 |
| 2.3.4 智能电网对充电站建设运营影响 |
| 2.4 多角度优化充电站运营决策问题的提出 |
| 2.4.1 如何从运营优化的角度进行充电站选址决策 |
| 2.4.2 如何从多系统协同优化的角度提升运营决策的整体效用 |
| 2.4.3 如何从可盈利运营模式角度引导充电站优化运营决策 |
| 2.4.4 如何依据用户行为优化充电站运营决策 |
| 2.4.5 如何从资源综合运用角度制定充电站优化运营决策 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 引入优化运营视角的充电站选址模型研究 |
| 3.1 相关理论与问题分析 |
| 3.1.1 充电站选址规划的相关理论 |
| 3.1.2 相关问题分析 |
| 3.2 充电站选址影响因素分析 |
| 3.2.1 充电服务需求的影响因素 |
| 3.2.2 充电站选址影响用户满意度的因素 |
| 3.3 电动汽车充电站选址模型构建 |
| 3.3.1 问题描假设 |
| 3.3.2 截取道路车流量的模型 |
| 3.3.3 路途不确定下的鲁棒优化选址模型 |
| 3.3.4 充电站负荷能力约束优化模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 充电站运营系统优化决策模型群构建 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电动汽车用户充电决策行为模型 |
| 4.2.1 相关算法 |
| 4.2.2 模型空间状态分析 |
| 4.2.3 基于Q-Learning算法的用户充电行为决策模型 |
| 4.3 充电站电动汽车有序充电优化决策模型 |
| 4.3.1 充电站引导电动汽车有序充电控制原理 |
| 4.3.2 充电站引导电动汽车有序充电的决策模型 |
| 4.3.3 算例分析 |
| 4.4 充电站充放电与可再生能源发电优化模型 |
| 4.4.1 智能电网下充电站充放电的特征 |
| 4.4.2 可再生能源发电的特征 |
| 4.4.3 充电站的负荷响应对电网消纳风力发电能力影响模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 可持续发展的充电站运营机制研究 |
| 5.1 充电站供需侧匹配模式 |
| 5.1.1 常见充电站供需调度模式 |
| 5.1.2 充电站供需调度匹配模式改进 |
| 5.2 充电站快速充电服务供需调度模式 |
| 5.2.1 充电站快速分层调度管理模式 |
| 5.2.2 充电站快速供需调度匹配运行模式 |
| 5.2.3 充电站快速充电供需匹配的支撑技术 |
| 5.3 供需侧匹配的政策激励机制 |
| 5.4 市场博弈下充电站运营机制研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 充电站运营决策支持系统研究 |
| 6.1 系统研究意义和目的 |
| 6.2 系统需求分析和业务功能 |
| 6.2.1 系统需求分析 |
| 6.2.2 决策支持系统的业务功能 |
| 6.3 系统模块组成及设计 |
| 6.3.1 数据库模块设计 |
| 6.3.2 模型库模块设计 |
| 6.3.3 方法库模块设计 |
| 6.3.4 知识库模块设计 |
| 6.3.5 多媒体库模块设计 |
| 6.4 构建充电智能服务平台 |
| 6.4.1 业务平台 |
| 6.4.2 技术支撑平台 |
| 6.4.3 云服务支撑平台 |
| 6.4.4 数据采集 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于BI的医院医疗质量数据分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究的意义与内容 |
| 2 相关理论和关键技术 |
| 2.1 商业智能概述 |
| 2.2 数据仓库技术介绍 |
| 2.2.1 数据仓库介绍 |
| 2.2.2 ETL技术介绍 |
| 2.2.3 ETL工具Kettle介绍 |
| 2.3 OLAP概述 |
| 2.4 DHBI介绍 |
| 3 医院医疗质量数据分析系统的设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 系统功能设计 |
| 3.3 系统架构设计 |
| 3.4 数据仓库设计 |
| 3.4.1 数据仓库的体系结构 |
| 3.4.2 数据仓库的设计思路 |
| 3.5 OLAP设计 |
| 3.5.1 多维数据模型的设计架构 |
| 3.5.2 门诊指标分析主题 |
| 3.5.3 住院指标分析主题 |
| 3.5.4 医技指标分析主题 |
| 3.5.5 DRGs指标分析主题 |
| 3.6 数据展示设计 |
| 4 医院医疗质量数据分析系统的实现 |
| 4.1 系统的软、硬件开发环境 |
| 4.2 数据采集与存储层的实现 |
| 4.3 数据分析层的实现 |
| 4.4 数据展示层的实现 |
| 4.5 DHBI可视化展示 |
| 4.5.1 PC端部分指标展示 |
| 4.5.2 移动端部分指标展示 |
| 4.5.3 大屏端部分指标展示 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）林业企业商务智能系统研建 ——以林口林业局有限公司为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 林业信息化 |
| 1.2.2 商务智能 |
| 1.2.3 林业企业商务智能研究评述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 特色与创新之处 |
| 2 理论基础与关键技术支撑 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 软件工程学 |
| 2.1.2 林业企业管理 |
| 2.1.3 森林可持续经营 |
| 2.2 关键技术 |
| 2.2.1 云计算 |
| 2.2.2 商务智能应用技术 |
| 2.2.3 ETL技术 |
| 2.3 小结 |
| 3 林业企业商务智能系统需求分析 |
| 3.1 林口林业局有限公司概况 |
| 3.1.1 基本情况 |
| 3.1.2 信息化建设现状 |
| 3.2 业务需求 |
| 3.2.1 森林经营类指标 |
| 3.2.2 财务管理类指标 |
| 3.3 系统需求 |
| 3.3.1 功能需求 |
| 3.3.2 数据需求 |
| 3.3.3 性能需求 |
| 4 林业企业商务智能系统设计 |
| 4.1 商务智能平台选择 |
| 4.1.1 开源产品与商业产品 |
| 4.1.2 主流开源商务智能产品 |
| 4.1.3 Pentaho BI简介 |
| 4.2 架构设计 |
| 4.2.1 数据获取层 |
| 4.2.2 数据集成层 |
| 4.2.3 数据处理层 |
| 4.2.4 数据应用层 |
| 4.3 功能设计 |
| 4.3.1 报表展示功能 |
| 4.3.2 指标展示功能 |
| 4.3.3 数据多维分析功能 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 概念模型设计 |
| 4.4.2 逻辑模型设计 |
| 4.4.3 物理模型设计 |
| 4.5 ETL设计 |
| 4.5.1 过程一 |
| 4.5.2 过程二 |
| 4.5.3 过程三 |
| 5 林业企业商务智能系统实现 |
| 5.1 开发环境 |
| 5.2 ETL实现 |
| 5.2.1 过程一:Excel数据到My SQL数据 |
| 5.2.2 过程二:建立数据集市 |
| 5.2.3 过程三:构建数据立方体 |
| 5.3 功能实现 |
| 5.3.1 报表展示 |
| 5.3.2 指标展示 |
| 5.3.3 数据多维分析 |
| 6 林业企业商务智能系统应用分析 |
| 6.1 提升林业企业业务洞察能力 |
| 6.2 提升林业企业风险监控能力 |
| 6.3 提升林业企业综合感知能力 |
| 6.4 增强林业企业科学决策能力 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 不足之处 |
| 7.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（5）基于ERP的地产行业商业智能报表系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究情况 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 2 相关理论及技术 |
| 2.1 系统技术背景 |
| 2.2 相关理论及技术 |
| 2.2.1 ETL数据采集技术 |
| 2.2.2 数据仓库 |
| 2.2.3 联机分析处理OLAP |
| 2.2.4 数据挖掘 |
| 2.2.5 Fine Report报表工具 |
| 2.2.6 商业智能报表系统 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 系统需求分析 |
| 3.1 企业经营情况分析 |
| 3.1.1 企业业务范围及行业特点 |
| 3.1.2 地产业务管理流程 |
| 3.1.3 企业现有ERP系统建设情况 |
| 3.2 系统用户分析 |
| 3.3 系统功能需求分析 |
| 3.3.1 注册登录需求 |
| 3.3.2 数据采集需求 |
| 3.3.3 数据仓库需求 |
| 3.3.4 数据分析需求 |
| 3.3.5 报表可视化需求 |
| 3.3.6 权限管理需求 |
| 3.4 系统非功能需求 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统总体设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.2 物理拓扑结构设计 |
| 4.3 系统功能模块设计 |
| 4.4 注册与登录模块设计 |
| 4.5 数据采集功能设计 |
| 4.5.1 ERP及线下数据管理 |
| 4.5.2 ETL过程设计 |
| 4.6 数据仓库功能设计 |
| 4.6.1 数据存储结构设计 |
| 4.6.2 数据规范控制 |
| 4.6.3 数据建模设计 |
| 4.7 数据分析功能设计 |
| 4.7.1 数据主题设计 |
| 4.7.2 数据指标设计 |
| 4.8 报表可视化功能设计 |
| 4.9 权限管理功能设计 |
| 4.10 本章小结 |
| 5 系统实现 |
| 5.1 注册登录功能实现 |
| 5.2 数据采集功能实现 |
| 5.2.1 数据源管理实现 |
| 5.2.2 ETL过程实现 |
| 5.3 数据仓库功能实现 |
| 5.3.1 多维存储结构实现 |
| 5.3.2 多维数据表实现 |
| 5.4 数据分析功能实现 |
| 5.4.1 人力数量结构分析 |
| 5.4.2 人员变动情况分析 |
| 5.4.3 薪资情况分析 |
| 5.5 报表可视化功能实现 |
| 5.5.1 管理驾驶舱实现 |
| 5.5.2 固定格式报表实现 |
| 5.5.3 文本填报报表实现 |
| 5.5.4 移动端报表实现 |
| 5.6 权限管理功能实现 |
| 5.6.1 功能权限实现 |
| 5.6.2 数据权限实现 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 系统测试概述 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.3 性能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历与研究成果 |
| 致谢 |
（6）某电信公司的商业智能分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 项目背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 商业智能的研究现状 |
| 1.2.2 客户流失预测的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关理论与关键技术 |
| 2.1 ETL相关技术 |
| 2.2 数据仓库技术 |
| 2.2.1 维度建模概述 |
| 2.2.2 数据仓库开发过程 |
| 2.3 联机分析处理技术 |
| 2.4 数据挖掘 |
| 2.4.1 数据挖掘概述 |
| 2.4.2 相关算法介绍 |
| 2.5 其他技术 |
| 2.5.1 Quartz框架 |
| 2.5.2 Hadoop |
| 2.6 本章小结 |
| 3 系统需求分析 |
| 3.1 系统需求概述 |
| 3.2 系统用户角色分析 |
| 3.3 系统功能性需求 |
| 3.3.1 数据源管理 |
| 3.3.2 kettle ETL子系统 |
| 3.3.3 权限管理 |
| 3.3.4 数据挖掘 |
| 3.3.5 报表子系统 |
| 3.4 系统非功能性需求 |
| 3.4.1 性能需求 |
| 3.4.2 易用性和环境需求 |
| 3.4.3 可维护性需求 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统概要设计 |
| 4.1 系统整体设计 |
| 4.1.1 功能结构设计 |
| 4.1.2 体系架构设计 |
| 4.1.3 技术架构设计 |
| 4.2 系统子模块设计 |
| 4.2.1 kettle ETL子系统功能结构设计 |
| 4.2.2 大数据平台设计 |
| 4.2.3 数据挖掘功能结构设计 |
| 4.2.4 报表子系统功能结构设计 |
| 4.2.5 权限管理功能结构设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 E-R图设计 |
| 4.3.2 数据库表字段说明 |
| 4.3.3 客户流失主题数据仓库设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统详细设计与实现 |
| 5.1 kettle ETL子系统 |
| 5.1.1 任务管理 |
| 5.1.2 定时调度 |
| 5.1.3 日志管理 |
| 5.1.4 节点管理 |
| 5.2 客户细分 |
| 5.2.1 数据理解和预处理 |
| 5.2.2 K-means模型构建 |
| 5.3 客户流失预测 |
| 5.3.1 数据理解和预处理 |
| 5.3.2 类不平衡样本处理 |
| 5.3.3 模型构建 |
| 5.3.4 客户挽留 |
| 5.4 报表子系统 |
| 5.4.1 数据建模 |
| 5.4.2 多维分析 |
| 5.4.3 统计分析 |
| 5.4.4 数据报表 |
| 5.5 权限管理 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 功能性测试 |
| 6.1.1 测试方案 |
| 6.1.2 测试结果 |
| 6.2 实验结果分析 |
| 6.2.1 实验环境 |
| 6.2.2 评价指标 |
| 6.2.3 客户流失实验结果对比 |
| 6.2.4 客户细分结果分析 |
| 6.3 非功能性测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 系统总结 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）商业银行客户服务和管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究的主要内容与章节安排 |
| 第二章 系统设计相关技术 |
| 2.1 B/S架构模式 |
| 2.2 SQL SERVER数据库 |
| 2.3 Java软件开发语言 |
| 2.4 决策树理论及应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 客户管理系统功能需求分析 |
| 3.1 现状分析 |
| 3.2 业务调查分析 |
| 3.3 系统功能需求分析 |
| 3.3.1 客户信息与分类管理功能模块 |
| 3.3.2 客户行为统计与分析功能模块 |
| 3.3.3 客户服务与咨询管理功能模块 |
| 3.3.4 银行理财及金融新产品推广功能模块 |
| 3.3.5 客户数据可视化与决策辅助支持功能模块 |
| 3.3.6 业务助手管理功能模块 |
| 3.4 系统性能分析 |
| 3.5 可行性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 客户管理系统设计 |
| 4.1 系统设计目标与原则 |
| 4.2 系统网络结构设计 |
| 4.3 系统功能设计 |
| 4.3.1 客户信息与分类管理功能设计 |
| 4.3.2 客户行为统计与分析功能设计 |
| 4.3.3 客户服务与咨询管理功能设计 |
| 4.3.4 银行理财及金融新产品推广功能设计 |
| 4.3.5 客户数据可视化与决策辅助支持功能设计 |
| 4.3.6 业务助手管理功能设计 |
| 4.4 系统功能用例分析 |
| 4.5 决策树算法应用设计 |
| 4.6 数据库设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 客户管理系统实现 |
| 5.1 决策树算法在系统中的应用实现 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.2.1 客户信息与分类管理功能实现 |
| 5.2.2 客户行为统计与分析功能实现 |
| 5.2.3 客户服务与咨询管理功能实现 |
| 5.2.4 银行理财及金融新产品推广功能实现 |
| 5.2.5 客户数据可视化与决策辅助支持功能实现 |
| 5.2.6 业务助手管理功能实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 系统功能测试 |
| 6.2 系统性能测试分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）在线交互平台用户价值与粘性的可持续研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.1.3 研究目的与意义 |
| 1.2 研究思路与技术路线图 |
| 1.3 主要创新与贡献 |
| 第二章 相关理论与文献综述 |
| 2.1 价值共创相关理论和概念界定 |
| 2.1.1 价值共创 |
| 2.1.2 在线交互平台的界定 |
| 2.1.3 用户参与下的用户体验 |
| 2.1.4 用户粘性的研究 |
| 2.1.5 价值共振概念的初步界定 |
| 2.2 国内外相关研究综述 |
| 2.3 研究方法整理 |
| 2.3.1 Cite Space |
| 2.3.2 QFD理论与方法 |
| 2.3.3 PLS-SEM |
| 2.3.4 双聚类算法 |
| 2.3.5 研究方法的应用与拓展 |
| 2.4 本章小节 |
| 第三章 价值共振的要素揭示:基于Cite Space的可视化研究 |
| 3.1 价值共振的要素初步界定 |
| 3.1.1 价值共创理论的不同视角 |
| 3.1.2 “共振”的关键要素构建 |
| 3.1.3 价值共振的要素初步界定 |
| 3.2 数据挖掘的工具选择与准备 |
| 3.2.1 研究工具 |
| 3.2.2 研究工具原理 |
| 3.3 基于Cite Space揭示融合点要素 |
| 3.3.1 数据来源与方法 |
| 3.3.2 基于知网的中文文献共词分析 |
| 3.3.3 基于Wos英文文献Cite Space分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 面向用户需求的平台价值:基于PLS—SEM的研究 |
| 4.1 研究问题提出 |
| 4.2 平台的价值维度 |
| 4.2.1 用户感知视角的价值维度解析 |
| 4.2.2 基于价值共创的基础模型构念 |
| 4.3 构建PLS—SEM |
| 4.3.1 构建模型 |
| 4.3.2 提出假设 |
| 4.4 模型验证 |
| 4.4.1 模型有效性和可靠性测试 |
| 4.4.2 平台价值:二阶结构 |
| 4.4.3 检验研究模型和研究假设 |
| 4.4.4 研究总结 |
| 4.5 本章小节 |
| 第五章 用户现实需求实现:基于动态模糊QFD的研究 |
| 5.1 研究问题提出 |
| 5.2 用户动态需求研究现状 |
| 5.3 构建动态模糊QFD及模型应用 |
| 5.3.1 价值共创理论下的用户个性化体验 |
| 5.3.2 服务生命周期 |
| 5.3.3 用户参与以及平台交互 |
| 5.3.4 口碑传播 |
| 5.3.5 研究方法与模型 |
| 5.4 模型应用 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 用户潜在需求挖掘:基于双聚类的研究 |
| 6.1 问题提出 |
| 6.2 影响用户粘性的因素梳理 |
| 6.3 引入BCBimax算法 |
| 6.4 模型应用 |
| 6.5 本章小节 |
| 第七章 用户未来需求预测:基于动态智能闭环QFD的研究 |
| 7.1 研究问题提出 |
| 7.2 服务生态系统中的共生模式 |
| 7.3 模型构建 |
| 7.4 模型应用 |
| 7.5 本章小节 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 论文主要工作 |
| 8.2 研究结论 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录:第四章结构方程模型采用的问卷内容 |
| 作者在攻读博士学位期间公开发表的论文 |
| 致谢 |
（9）基于SSM的产品营销决策系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文结构 |
| 第2章 相关内容及技术 |
| 2.1 业务介绍 |
| 2.1.1 营销系统 |
| 2.1.2 销售预测 |
| 2.2 相关技术 |
| 2.2.1 MySQL数据库 |
| 2.2.2 图形展示技术 |
| 2.2.3 SSM框架 |
| 2.2.4 基于时间序列的销售模型 |
| 第3章 产品营销决策系统分析与设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 系统功能需求 |
| 3.1.2 系统非功能需求 |
| 3.2 系统设计 |
| 3.2.1 系统设计思想及架构 |
| 3.2.2 数据库设计 |
| 3.2.3 数据预处理设计 |
| 3.2.4 数据的可视化展示设计 |
| 第4章 产品营销决策系统实现 |
| 4.1 系统开发环境 |
| 4.2 系统核心功能模块的实现 |
| 4.2.1 数据准备及数据库的建立 |
| 4.2.2 时间序列模型的构建 |
| 4.2.3 数据可视化功能的实现 |
| 4.2.4 实体零售分析及挖掘模块的实现 |
| 4.2.5 网络零售分析及挖掘模块的实现 |
| 4.2.6 报告在线制作的实现 |
| 4.3 系统基本功能模块的实现 |
| 4.3.1 登录界面的实现 |
| 4.3.2 维护管理模块的实现 |
| 4.4 系统主要功能测试 |
| 第5章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）商业银行风险评级系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 项目背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 风险评级系统相关技术简介 |
| 2.1 Nginx负载均衡 |
| 2.2 数据库技术 |
| 2.2.1 MySQL |
| 2.2.2 Redis |
| 2.3 决策树算法 |
| 2.4 Cognos工具 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 风险评级系统的需求分析 |
| 3.1 系统需求总揽 |
| 3.2 系统功能性需求 |
| 3.2.1 系统管理 |
| 3.2.2 机构信息管理 |
| 3.2.3 数据报送管理 |
| 3.2.4 数据挖掘 |
| 3.2.5 风险评级 |
| 3.2.6 报表管理 |
| 3.2.7 评级配置管理 |
| 3.3 系统非功能性需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 风险评级系统的概要设计 |
| 4.1 系统体系结构 |
| 4.2 系统功能模块设计 |
| 4.2.1 数据挖掘模块概要设计 |
| 4.2.2 其它模块概要设计 |
| 4.2.3 相关接口设计 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 模块的数据库总体设计 |
| 4.3.2 模块的数据库总体设计 |
| 4.4 本章小节 |
| 5 风险评级系统的详细设计与实现 |
| 5.1 系统管理模块的设计与实现 |
| 5.1.1 单点登录 |
| 5.1.2 用户管理的设计与实现 |
| 5.2 机构信息管理模块的设计与实现 |
| 5.2.1 机构新增的设计与实现 |
| 5.2.2 机构维护的设计与实现 |
| 5.2.3 机构停用的设计与实现 |
| 5.3 数据报送管理模块的设计与实现 |
| 5.3.1 数据报送的设计与实现 |
| 5.3.2 补报更正管理的设计与实现 |
| 5.3.3 截止日期管理的设计与实现 |
| 5.4 数据挖掘模块的设计与实现 |
| 5.4.1 决策树功能的设计 |
| 5.4.2 决策树功能的逻辑实现 |
| 5.4.3 模型展示的设计与实现 |
| 5.5 风险评级模块的设计与实现 |
| 5.5.1 评级任务管理的设计与实现 |
| 5.5.2 机构评分的设计与实现 |
| 5.5.3 查看及导出评级任务的设计与实现 |
| 5.5.4 多条件查询的设计与实现 |
| 5.6 报表管理模块的设计与实现 |
| 5.6.1 报表展示 |
| 5.7 评级配置管理模块的设计与实现 |
| 5.7.1 评级数据日期管理的设计与实现 |
| 5.7.2 自定义指标管理的设计与实现 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 风险评级系统的测试 |
| 6.1 功能性测试 |
| 6.2 非功能性测试 |
| 6.3 测试总结 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、一个商业决策支持系统的设计与实现（论文参考文献）
- [1]面向医院管理的数据驱动决策研究[D]. 李茵. 吉林大学, 2021(01)
- [2]智能电网下充电站优化运营模型及决策支持系统研究[D]. 刘燕. 华北电力大学(北京), 2021
- [3]基于BI的医院医疗质量数据分析系统的设计与实现[D]. 陈冰影. 海南大学, 2020(02)
- [4]林业企业商务智能系统研建 ——以林口林业局有限公司为例[D]. 夏明慧. 北京林业大学, 2020(02)
- [5]基于ERP的地产行业商业智能报表系统的设计与实现[D]. 孙一镜. 郑州大学, 2020(02)
- [6]某电信公司的商业智能分析系统的设计与实现[D]. 谢迎凤. 北京交通大学, 2020(03)
- [7]商业银行客户服务和管理系统设计与实现[D]. 高远. 电子科技大学, 2020(01)
- [8]在线交互平台用户价值与粘性的可持续研究[D]. 王岑岚. 上海大学, 2020(03)
- [9]基于SSM的产品营销决策系统设计与实现[D]. 张棋. 首都经济贸易大学, 2019(07)
- [10]商业银行风险评级系统的设计与实现[D]. 马月明. 北京交通大学, 2019(01)