基于ERP系统的数据挖掘支持决策研究的开题报告一、选题背景随着企业规模的逐渐扩大和业务量的逐渐增加，企业管理面临越来越大的挑战。而企业资源计划(ERP)系统作为一种综合管理软件系统，为企业提供了重要的管理工具，能够有效地提高企业的管理水平和决策能力。在ERP系统中，所记录的数据量是非常庞大而且复杂的，而这些数据又蕴含着丰富的信息和价值。因此，如何挖掘这些数据，在企业决策中起到更加积极的推动作用，成为了当前研究的一个热点和难点。二、选题意义在经济全球化的背景下，企业面临着越来越复杂和多样化的市场竞争环境，而如何更好地利用企业数据，挖掘企业潜在的价值和机会，成为了企业管理和决策的一项重要任务。基于ERP系统的数据挖掘技术，可以快速、准确地分析和挖掘ERP系统中所蕴含的数据信息，从而帮助企业决策者更好地把握市场机会，优化企业决策，提高企业盈利水平。因此，本研究的意义在于对基于ERP系统的数据挖掘技术的研究进行探讨，建立一个机制使得ERP系统数据能够更好地支持企业决策。三、研究目标本研究旨在深入分析ERP系统中的数据挖掘技术，研究如何利用数据挖掘技术从ERP系统中挖掘出有价值的信息，并且结合企业的实际情况开展实践研究。具体目标如下：1、分析ERP系统中的数据挖掘技术，并且阐述其相关原理和方法。2、探究如何利用ERP系统的数据挖掘技术，挖掘出企业潜在的机会和价值。3、研究如何建立具有实际应用价值的数据挖掘模型。4、对所研究的模型进行实践验证，并且对实验结果进行分析和总结。四、研究内容本研究的内容主要包括以下几个方面：1、数据挖掘技术的研究。研究目的在于理解数据挖掘的基本概念、分类和应用，并且对数据挖掘中的关键技术进行探讨。2、ERP系统中的数据挖掘技术。研究目的在于分析ERP系统中的数据结构和存储方式，探究ERP系统中的数据挖掘技术特点，并且比较不同数据挖掘方法的优缺点。3、企业数据挖掘模型的建立。研究目的在于根据企业的实际需求，建立数据挖掘模型，挖掘所需要的信息和价值，并且对模型进行改进和优化。4、实践研究和数据验证。研究目的在于将所研究的模型应用于企业实际的数据中，对研究结果进行分析和总结。五、研究方法本研究将采用文献综述法和实践研究相结合的方法进行。具体的研究流程如下：1、文献综述和调研。通过查阅相关的文献和调研企业的实际需求，了解当前的数据挖掘研究动态，掌握ERP系统中数据的特点和分析方法。2、数据预处理。对ERP系统中的数据进行预处理，包括数据清洗、数据整理、数据集成、数据变换等操作，为后续的数据挖掘操作做好准备。3、数据挖掘算法选择和应用。根据企业的实际需求，选择相应的数据挖掘算法，并且在ERP系统中进行应用，获取需要的信息和价值。4、模型建立和实验验证。将所选择的算法进行改进和优化，建立具有实际应用价值的数据挖掘模型，并且对模型进行实验验证。5、实验结果分析和总结。对所进行的实验结果进行分析和总结，评价模型的实际应用价值，并且提出进一步改进和研究的建议。六、预期成果1、针对ERP系统中的数据挖掘研究，总结了数据挖掘技术的相关概念，阐述了方法和原理。2、针对ERP系统中的数据挖掘特点，比较不同数据挖掘方法的优缺点，可供企业参考选择。3、根据企业的实际需求，建立具有实际应用价值的数据挖掘模型，并且对模型进行实验验证。4、对所进行的实验结果进行分析和总结，对企业的ERP系统数据挖掘决策提出一些推荐建议。七、研究进度安排本研究预计为期六个月完成。具体进度安排如下：第一和第二个月：文献调研和综述。深入了解数据挖掘技术和ERP系统中数据挖掘特点，并应用到实际的研究中。第三个月：数据预处理。对ERP系统中的数据进行预处理，为后续的数据挖掘操作做好准备。第四和第五个月：数据挖掘算法选择和应用。根据企业的实际需求，选择相应的数据挖掘算法，并且在ERP系统中进行应用，获取需要的信息和价值。第六个月：模型建立和实验验证。将所选择的算法进行改进和优化，建立具有实际应用价值的数据挖掘模型，并且对模型进行实验验证。对实验结果进行分析和总结。八、论文提纲本论文预计包括以下部分：第一章：绪论1.1研究背景和意义1.2研究目标和内容1.3研究方法和流程第二章：数据挖掘技术2.1数据挖掘的概念和分类2.2数据挖掘的方法和技术2.3数据挖掘的应用场景第三章：ERP系统数据挖掘技术3.1ERP系统中的数据特点3.2ERP系统数据挖掘的方法和技术3.3ERP系统数据挖掘的应用场景第四章：ERP系统数据挖掘模型建立4.1模型建立的目标和方法4.2数据预处理的方法和技术4.3数据挖掘算法选择和应用第五章：实验验证和分析5.1模型实验和验证5.2实验结果分析5