可視化數(shù)據(jù)挖掘在輪胎銷售業(yè)務(wù)中的應(yīng)用.pdf

1、本文以輪胎公司的銷售業(yè)務(wù)為背景,提出了面向分析的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的解決方案。該方案從決策角度出發(fā),針對(duì)公司業(yè)務(wù)建立多維數(shù)據(jù)模型,將原系統(tǒng)中的歷史數(shù)據(jù)加以處理,并有組織的存放到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。在此基礎(chǔ)上,研究了決策樹構(gòu)造與數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)緊密結(jié)合的可擴(kuò)展的分類算法,提出一種新的基于SQL的組合優(yōu)化決策樹算法。本文分析了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)過(guò)程,研究了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)生成、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理維護(hù)等,著重討論了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的維度建模技術(shù)。在建立維度分析

2、時(shí),為了獲得更好的下鉆路徑,采用了屬性相關(guān)的分析方法,消除無(wú)關(guān)或弱相關(guān)的冗余屬性,獲取對(duì)銷售分析最好的下鉆路徑。對(duì)于分類算法,該算法從屬性選擇、可擴(kuò)展性和剪枝等方面進(jìn)行了改進(jìn),提出了基于加權(quán)屬性協(xié)調(diào)度的組合優(yōu)化算法,利用SQL語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理和屬性度量計(jì)算,在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中實(shí)現(xiàn)決策樹存儲(chǔ)表示。其中提出的FAVC集充分利用了現(xiàn)有大型數(shù)據(jù)庫(kù)的強(qiáng)大處理能力,并且易于實(shí)現(xiàn)。最后通過(guò)以客戶銷售業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,實(shí)現(xiàn)了決策樹的構(gòu)造和存儲(chǔ),并對(duì)客戶