1、本文基于商品流通企業(yè)原有的ERP系統(tǒng)，綜合應(yīng)用目前先進的數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、OLAP技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、HTML5網(wǎng)頁設(shè)計技術(shù)和企業(yè)管理理論及模型，構(gòu)建一個適用于商品流通企業(yè)的決策分析子系統(tǒng)，從而為企業(yè)的決策提供幫助。該系統(tǒng)的實施，有助于改變企業(yè)原有ERP中的集中式數(shù)據(jù)管理模式的局限，使得企業(yè)能夠?qū)ζ髽I(yè)的經(jīng)營的狀況有更深層次的把握，再在這個基礎(chǔ)上提出有效的企業(yè)決策，從而提升企業(yè)的市場競爭力和實現(xiàn)利潤的最大化。
　　本文對數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、O

2、LAP技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的最新進展進行了研究，在此基礎(chǔ)上，通過綜合運用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)和供應(yīng)鏈管理思想，來建立商品流通企業(yè)決策分析系統(tǒng)的系統(tǒng)框架。本文的商品流通企業(yè)決策分析系統(tǒng)解決方案所需的數(shù)據(jù)挖掘和聯(lián)機分析處理均基于數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，并通過對系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫和模型庫的研究而形成。通過綜合應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、OLAP技術(shù)和關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘Aporiori算法，對商品流通企業(yè)的商品采購信息、商品存儲信息、商品銷售信息和客戶關(guān)系信息等海量營業(yè)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)

3、挖掘，并把數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果通過HTML5進行了呈現(xiàn)。
　　通過商品流通企業(yè)的實際應(yīng)用，本文對應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)的問題進行了有針對性的改進，從而更加貼合企業(yè)的使用需求，增強了商品流通企業(yè)的分析與決策能力。本文在查詢性能改進方面，通過采用聚合表、索引視圖、界面異步執(zhí)行等措施，使系統(tǒng)查詢性能大幅提升，最高的項目甚至有超過1000%的提升。在體系結(jié)構(gòu)方面，本文充分考慮了商品流通企業(yè)具有多個經(jīng)營場所的情況，除了增加了數(shù)據(jù)緩沖區(qū)來提高數(shù)據(jù)倉庫的性能外，

4、還通過增加通用元數(shù)據(jù)層、ETL服務(wù)器和中間數(shù)據(jù)庫，在各營業(yè)場所服務(wù)器上執(zhí)行分布式預(yù)處理等措施，大大提升了系統(tǒng)的性能。另外，本文通過精心分析，采用維映射的方式實現(xiàn)了跨主題域的查詢，解決了數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用中跨主題域查詢的難題。
　　利用本系統(tǒng)挖掘出的規(guī)則應(yīng)用，商品流通企業(yè)可以制定合適的采購、銷售和倉儲策略。本系統(tǒng)可以對商品流通企業(yè)的客戶購買行為進行挖掘分析，也可以對商品銷售和采購的數(shù)據(jù)進行綜合分析，這對于商品流通企業(yè)的客戶劃分、倉儲管理以