决策支持系统pdf

❶ 电子政务如何应用技术

最近，参加了金蝶ERP软件K3.NET的活动。中间，一个凑热闹的问我，“电子政务为什么没有ERP？”把我问得一愣。我还真被问住了，是呀，电子 政务为什么没有ERP，过去还真没有注意过这个问题。我们还可以补充问一句，EB（电子商务）软件有巨无霸SAP，为什么没有出现EG（电子政务）软件的SAP呢？ 电子政务，固然重在政务。但政务方面的许多事情，厂商说了不算。厂商能够做的，只能是把自己的事情，也就是电子政务中的“电子”，也就是技术应用，尽量搞好。 现在电子政务的技术应用搞好了吗，单从“电子政务为什么没有ERP”这个怪问题的答案中，我们就可以发现当前电子政务技术应用中的问题：孤立的硬件设备有了，但系统的硬件平台还没有形成；孤立的应用软件有了，但系统的管理平台还不见踪影。电子政务带动信息化，靠什么？单从技术应用这一个环节来看，不是靠“商品级”的一大堆零碎，而是靠“资产级”的系统的成熟。而技术系统平台的成熟，必须靠产业化发展来实现。 在这方面，要破除一个误区，觉得政务动不得，电子也将系统地无所作为。我认为，政务应用技术，只要从基础管理这个意义上的“政务”入手，抓住政府与企业在加强基础管理上的相通处，循序渐进，同样可以在系统级大有作为。这是电子政务产业化的关键。 当前，从全球电子政务发展情况看，形成硬件技术系统的条件相对好一点，而最大的空白，来自软件系统管理平台。所以我们这里重点谈谈这个问题。这个领域，是最后一个未开垦的处女地。从中足可以产生收购微软公司的新的软件巨无霸。SAP公司当年的机遇，正在更大规模上重现。一个价值亿万的大蛋糕，正在向人们招手，对电子政务产业化的这个机遇，中国人感不感兴趣？ 从“政务”看 “电子”产业化的可行性 抓住公共管理与商业管理的共性是前提 从应用层面看，政府与企业是绝然不同的两种组织，有完全不同的应用需求，政府管理与企业管理有本质的不同，一个是公共管理，一个是商业管理。 但在更抽象的系统层面看，二者却有一定意义上的共性，都是一种分层组织结构。比如，制度经济学就不强化政府与企业的区分，认为二者在都是“分层组织”这一点上，是一回事。与这种共性不同的，只有市场，因为市场是不分层的，是另一种组织方式。 既然政府与企业，在组织的最抽象的系统层面，有这种共性，就为ERP软件向电子政务的平移，提供了一线理论上的可能。而这正是国际电子政务前沿最新的潮流动向。 眼下在美国，把电子商务和电子政务混为一谈是一种时兴的事，因为人们把商务和政务都理解为业务（BUSINESS）。认为企业和政府，在信息化上，面对的是同类的挑战，即工业化分层组织结构的信息化再造，自然在应战方式上，也有共同规律可循。 比如，政府面对突发事件的危机处理，与企业响应快速多变的用户要求，同样要求增强组织的信息化灵敏度，对环境变化进行快速反应。再如，政府治理官僚化腐败，与企业治理中间人暗箱操作，都要求信息化提供透明化的信息数据。又如，政府提高办公和管理效率，与企业提高办公和管理效率，都要求信息化提供的技术手段，等等。 抓住公共管理中流程与职能的区别是关键 把电子政务的技术应用，从应用层上升到系统层的关键，我认为是深刻认识流程与职能的区别，以流程为中心设计系统，把职能交给应用。 流程与职能的关系，就象物理学中波和粒的关系一样，相互依存，难以剥离。没有离开流程的职能，也没有离开职能的流程。这对于区分二者，就带来了认识上一定的难度。如果我们不求精确定义的话，可以大致认为，职能是业务分割载体，流程是业务联接载体，传统工业化的基础管理，重心在职能上，而信息化的基础管理，重心在流程上。工业化基础管理是个分工体系，通过分割业务，形成有明确边界的职能，优点是强化了职能，提高了局部的效率，缺点是协调成本高，整体目标容易模糊。信息化基础管理是个协同体系，通过整合业务，形成职能之间的有机联接，优点是降低协调成本，突出整体目标，使整体效率最大化，但如果忽视基础，也容易使局部的核心能力不突显。所以一般是在工业化管理基础之上进行信息化改造。 现在电子政务要实现信息化基础管理的突出问题是，企业可以将“管理流程重组”，作为基础管理的指导思想（最典型的是中央委员张瑞敏提出的“变职能为流程”）；但是，行政体制改革的主导思想，仍然是“以职能转变为核心”。从电子政务产业化发展的角度看，如何实现企业信息化管理平台与电子政务管理平台的嫁接，就成为一道理论难题。这也是当前电子政务难以形成管理软件系统平台的深层原因。我个人以为，基础管理从面向职能转向面向流程，是历史趋势、国际潮流，是或早或晚都要到来的。在这个问题上，正确的做法是尊重实践，鼓励创新，在实践检验真理的基础上总结规律，不要上来就说“不”。 另一个方面，在流程提炼出来之后，这个流程要非常简化，非常概括，具体的业务职能，不是系统的事情，应放在应用的层面，由具体专业的人去做。否则，我们从各个局部出发，盲人摸象式地把电子政务定义成这个，定义成那个，最后什么也不是。目前，我们电子政务，有许多专用系统，这些系统之间不能实现互联互通，根子就在系统与应用不分，把职能功能，混在系统里了，结果使系统反而失去了系统的作用。 电子政务建设最要避免的，是把应用当作系统，而把流程当作应用，那就彻底搞反了。弄不好还会强化原有体制。 从“电子”本身的规律看电子政务产业化 功能模块与系统平台的适当剥离是技术和产业趋势 应用与系统的适当分离，功能模块与系统平台的适当剥离，是下一代互联网技术革命的新趋势。这一点，在管理系统软件上，也会逐步反映出来。 在企业信息化时代，ERP经常被当作一种应用软件。我认为，ERP如果真的死了，一定是死在这上面。ERP在新形势下，也要彻底转变观念。电子政务要充分借鉴ERP的经验教训，避免弯路。所以我们先来看看ERP的问题。当前ERP存在的问题，突出表现在，一方面企业老是认为这身衣服，不完全合身；另一方面，企业没有识别出混杂在应用中的流程思想，还是以职能为中心来操作，结果彻底失败。 管理软件本来是一个产业，但SAP形成了一种不好的传统（当然这不怪他），把一个产业做成了一个企业，系统与应用不分。这和微软提出.NET策略前PC操作系统的情况有点类似。系统与应用不分的必然结果是，系统软件商处在两难之中，又想把一切行业的基本特征概括全，又想针对每个行业企业的特殊需要，无法兼顾。用户也感到别扭，我没要的功能，给了我一大堆，成本就上去了，而系统商自认为是我这个行业的规律，我还认为你总结得隔靴搔痒不到位。 ERP软件符合下一代潮流的做法是：把信息化基础管理本身，当作系统平台，或操作系统，总结在ERP中。然后，或提供开发工具，或开放技术标准，让上下游应用厂商，把自己的应用软件，挂在ERP上面。系统越简明，越通用，接口越标准，适应面越广，就意味着应用越繁荣，定制化的效果越好，管理细节的成本越低。 电子政务基础管理的软件化，也是如此。如果我们的路子，是收水电费搞个系统，刷茅房也搞个系统，刷茅房收水电费再搞个系统，这系统建起来就没完了，也快完（蛋）了。好的做法是，在电子政务标准体系的基础上，象SAP那样深入下去，开发出公共管理的系统软件，以此带动具体部门定制类软件业务应用的大发展。这是一个难得的机遇，也是非常考验人的挑战。 电子政务产业“发动机”系统的技术问题 系统是产业化的发动机，这是实践证明过的东西。有真正的系统，和没有真正系统的区别?就好比做买卖有资本和没有资本的区别一样。有了电子政务系统软件这台发动机，电子政务产业化，就会沿着“多快好省”（应用多，发展快，质量好，成本省）的路子向前发展?电子政务作为一种新公共管理，它的基本规律是什么，人们还在探讨之中， 比如，它不同于金蝶ERP，不是以财务决算为核心的决策支持系统，它的效益，不是直接经济效益，这一点与商业系统有本质的区别。因此首先要对电子政务的绩效有全面的认识。这是电子政务管理软件最根本的特殊性。需要建立在对公共管理基础理论和政策进行系统深入研究的基础之上。美国新公共管理学派在警务公共服务实践中，进行了大量实证性探索，非常有意思，感兴趣的人可以找来看。 又比如：政务系统很大程度上是依靠公文系统的流转支持的。公文主题词看起来是件小事，实际关系重大。因为不要说老百姓，就是官员本身，找一个文件规定，也难以仅靠文件标题、文件主题词为线索实现。最后只好直接问人。如果我们的系统是一个知识引擎，能够根据知识的内在逻辑，把相关内容找出来，光这一项，电子政务的水平就能提高一个档次。 再比如倪光南老师指出的这件事：微软的.doc等文件格式已成为事实上的标准，微软的文件格式不公开，连美国也没有把.doc作为标准文件格式，而是选择了公开的.pdf和.ps格式。文件格式不公开对安全不利，也为国产Office的发展造成了很大的困难，例如目前在Linux平台上的三个国产Office—永中Office、Red Office和WPS Office，面临的一个共同难题是与微软的文件兼容，这既不合理，又无助于解决信息安全隐患。微软不配合，我们只有制订我国自己的、基于XML国际标准的文件格式标准，将来可以用这个标准来要求被采购的软件。 我这里之所以只是举例，是因为电子政务太复杂了，以我现在认识水平，还无力去做全面逻辑概括。 在纯技术层面上，我倒觉得最近王志东提出的一些未来平台标准有点意思，可以看一看，它包括要求系统平台做到： 1、更高沟通效率：如，可以自由选择语音或者文字方式来交互即时信息、支持和无线通讯设备的互联、以共享的方式代替交换附件的方式，以节省时间和优化带宽、支持群组之间在线或者离线的会议功能、可以穿越防火墙直接进行数据传送、中继通讯和数据协同； 2、全面联接信息孤岛：如，全面的信息互联体系、应用程序之间信息高度关联与复用、充分支持多样化、个性化的应用设备、实现个人应用和业务系统的统一、插件式、活页应用结构、兼容与整合外部应用； 3、更低应用成本：如，采用对等网络的先进技术，可以支持脱机操作和分布计算、 保护客户的现有投资，充分利用了客户端资源的计算能力、 降低服务器的计算负荷和应用成本、 更强的安全性，多用户管理，应用支持与扩展能力等等。 这里有些是专门针对企业的，只能作为参考。电子政务的ERP（其实已不是ERP而是GRP或EGRP了）太重要了太难了，如果谁做出了通用版，这个企业不是成为微软，就是成为SAP。 电子政务产业化的市场前景与软件的机会 根据赛迪顾问的研究，中国电子政务市场，包括电子政务软件市场，都有可能在近些年形成产业规模。 2002年中国电子政务市场总投资将达到350亿元，比2001年增长23.4%。2002年～2004年中国电子政务总体市场年复合增长率为25.7%，按照这一速度计算，五年后电子政务市场的投资额将突破1000亿元。在政府采购中，电子政务占有重要的地位，根据财政部的数据，我国政府采购的规模2002年将达到1000亿元。如果按照赛迪顾问与财政部统计口径一致，则意味着2002年政府电子政务采购占到整个政府采购的近三分之一。 随着政府部门软件正版化，在政府采购中软件采购比例迅速增加。2001年我国政府的软件采购额为40亿元，占我国软件总体市场的14.1%。而世界上一些国家政府的软件采购量占到软件总市场的1/3，所以今后中国政府软件采购还会有很大的增长。根据赛迪顾问的预测，未来3年中国电子政务软件应用市场规模将以33.9%的年平均增长率递增，到2004年约为百亿元。 电子政务促进政务的事情，另当别论，光说电子政务一旦形成产业规模，对信息产业的发展，对信息化的推进，就是一大贡献。 我的结论建议是：电子政务在技术应用上，要走抓系统，带应用的路径，这是产业化这种路子的必由之路。

❷ 办公软件都有哪些

办公软件的范畴太大，一时半会说不清，我专门讲讲企业办公软件，主要包括OA协同、KM知识文档、CRM客户关系管理和PM项目管理等，这也是企业信息化建设的常备四块转！但是经过这么多年发展，这些应用都已经非常成熟了，厂商也是遍地都是，相反又因为这么多的厂商和这么多的办公软件，所以企业信息化出现了新的痛点和难点：

1、不同系统分管不同业务领域，彼此之间有关联但又不紧密，形成了大量的“数据孤岛”，例如采购相关的数据在采购管理系统，行政相关的数据在OA协同办公系统，彼此是不相通的，但是我们知道，数据的作用已经越来越重要，这种情况必须想办法解决；

2、信息系统是为业务服务的，而业务服务又是分布到不同部门不同岗位来完成的，以卖买汽车为例子，销售跟进买汽车客户用到了的CRM系统 ，客户下单后汇总就知道了哪一款型号汽车的总需求量，这时候汽车厂就要排版生产汽车，这时候用到的是生产管理系统....类似的还有一大串流程在发生，但是这些流程之间因为分布在不同人，不同系统，是需要人工去触发的，因为信息不对称和实际延时，于是产生了大量的流程断点，客户交付效率就低，客户满意度就差！

面对这种情况怎么办呢？根据知名IT研究机构T媒体年初发布的《2019年BPM行业洞察报告》中给出了方向和答案，上BPM流程管理平台！借助可视化低代码开发技术和流程全生命周期管理方法论可以有效的打破数据孤岛、消除流程断点，让企业内部各种办公软件可以有效整合，充分发挥各自在专业业务领域的专业度，类似天翎BPM等厂商在统一流程中心、流程端到端打通、流程嵌入式补强等不同维度和应用领域都有成熟的解决方案和时实践案例！

天翎BPM平台价值

❸ 江湖救急，老板让我找OA，不懂啊，了解的兄弟给指点一二。谢谢啦！

OA基本功能

一、通知公告
通知公告的起草、审核、发布，提醒、浏览、回复、检索。
二、文件公布
文件的起草、审核、发布，提醒、浏览、回复、检索。
三、文件交换
部门与部门，部门与个人，个人与个人之间的资料发送、接收、提醒、资料的分类入库。
四、信息发布
支持栏目自定义、内容和样式自定义、流程与权限自定义、信息展示位置自定义，支持在线编辑和图文混排，支持Word和Excel的直接粘贴拷贝。
五、资料中心
资料分类的创建，资料的添加、修改、删除、共享、检索，相关系统的资料入库管理，支持word、pdf、excel、ppt、html等类型文档的全文检索。
六、流程管理
流程管理的作用主要用于日常办公审批流程的处理，它可通过申请、上报、审批、发放等流程动作来设置工作流程并对其进行查询和监管等。常见的流程包括发文、发文、业务审批，内容起草和制发、文件传阅、批示处理、工作请示、工作报告、工作交办，部门间的工作联络、出差申请、采购申请、报销、请假等。主要功能包括： 待办流程、在办流程、已办流程、出差委托、流程跟踪与监控。
七、办公用品管理
办公用品入库、出库，办公用品申购、申领、审批，办公用品的修改、删除、查看详细。
八、客户关系管理
客户关系管理系统是企业与客户交往过程中所形成的客户信息资料 企业自行定制的客户信用分析报告。建立合格的客户档案是企业信息管理的起点，是企业日常基础性工作。
九、人力资源管理
包括人才信息库管理、招聘管理、公司或部门用人申请、公司用人汇总、人事档案管理。
十、个人办公
计划任务管理（任务的创建、跟踪、任务反馈与提醒）；个人日程安排与提醒，通讯录管理、短消息发送、接收、回复与提醒等。
十一、电子邮件
新建邮件、收件箱、草稿箱、发送箱、已删除邮件。
十二、网上论坛
可以自行设置分论坛和议题，为用户提供了一个信息交流、沟通和问题讨论的空间，实现开放、平等、自由的谈论和发言，包括进行咨询、解答和收集意见。
十三、事务管理
留言回复、车辆管理、会议室管理。留言版在系统里面提供了一个实名和匿名方式的留言管理功能。出车管理、加油管理、维修管理、驾驶员管理。会议室的使用申请、查询、管理等。
十四、考试管理
自定义的考试系统，包括考试题目管理、试卷管理、阅卷管理、试卷的评分。
十五、系统管理
包括用户、组织、栏目、权限的管理、表单定义、工作流定义、论坛管理、配置管理。
十六、OA办公精灵
类似QQ的客户端软件，和OA办公系统集成于一体，实现信息的提醒、在线用户的显示、简易实时聊天功能，短消息显示及回复等功能。

本文转自承元OA官方网站

❹ 系统工程导论的梁军，赵勇主编《系统工程导论》

ISBN
7-5025-5783-0
责任者
梁军，赵勇主编
出版者
化学工业出版社
出版地
北京
出版时间
2005
中图分类号
N945
附注
高等学校规划教材 1 概述
1.1 关于系统
1.1.1 什么是系统
1.1.2 系统的特征
1.1.3 系统的分类
1.2 系统工程
1.2.1 什么是系统工程
1.2.2 系统工程解决问题的主要特点
1.2.3 系统工程的研究对象与内容
1.2.4 系统工程主要理论基础
1.3 系统工程的发展历史
1.3.1 系统工程的产生与发展
1.3.2 系统工程在中国
1.3.3 研究趋势与展望
1.4 系统工程的应用领域
思考题与习题
2 系统工程的基础理论与方法论
2.1 系统最优化理论
2.1.1 线性规划
2.1.2 整数规划
2.1.3 非线性规划
2.1.4 动态规划
2.1.5 多目标规划
2.2 控制理论基础
2.2.1 控制系统的描述形式
2.2.2 系统最优控制
2.2.3 大系统理论
2.3 信息论基础
2.4 系统工程方法论
2.4.1 霍尔三维结构
2.4.2 切克兰德“调查学习”模式
思考题与习题
3 社会经济系统及其复杂性
3.1 社会经济系统及其特点
3.2 社会经济系统的因素复杂性
3.3 社会经济系统结构的复杂性
3.4 社会经济系统中的不完全理性
3.5 社会经济系统中选择的复杂性
3.6 社会经济系统的方法论
思考题与习题
4 系统分析
4.1 系统分析概述
4.1.1 系统分析的定义
4.1.2 系统分析的意义
4.1.3 系统分析的内容
4.1.4 系统分析的步骤
4.1.5 系统分析的方法
4.2 系统目标分析
4.2.1 系统目标分析分类
4.2.2 系统目标的建立
4.2.3 建立目标集的基本原则
4.2.4 目标冲突的协调
4.3 系统环境分析
4.3.1 系统环境的概念
4.3.2 环境因素的分类
4.3.3 环境因素的确定与评价
4.3.4 系统环境分析举例
4.4 系统结构分析
4.4.1 系统结构概念
4.4.2 系统要素集分析
4.4.3 系统相关性分析
4.4.4 系统阶层性分析
4.4.5 系统整体分析
4.4.6 系统的结构分析举例
4.5 系统层次分析
4.5.1 递阶层次结构
4.5.2 构造判断矩阵和计算相对权重
4.5.3 一致性检验
4.5.4 层次总排序
4.5.5 层次分析法应用
4.6 系统分析举例
思考题与习题
5 系统模型与仿真
5.1 系统模型
5.1.1 系统模型的定义与特征
5.1.2 建立系统模型的必要性
5.1.3 系统模型的分类
5.1.4 系统模型的作用
5.2 系统建模
5.2.1 对系统模型的要求和建模的原则
5.2.2 系统建模方法与步骤
5.3 系统工程研究中常用的主要模型
5.3.1 结构模型
5.3.2 网络模型
5.3.3 状态空间模型
5.4 系统仿真概述
5.4.1 系统仿真的概念
5.4.2 仿真技术的发展
5.4.3 系统仿真分类
5.4.4 系统仿真的基本步骤
5.5 连续系统仿真与离散系统仿真
5.5.1 连续系统仿真
5.5.2 离散事件系统仿真
5.6 基于相似理论的系统仿真方法概述
5.6.1 相似理论的基本思想
5.6.2 基于相似理论的系统仿真基本概念框架
5.6.3 基于相似理论的系统仿真方法和步骤
思考题与习题
6 系统预测
6.1 引言
6.2 德尔菲定性预测方法
6.3 一元线性回归分析预测
6.3.1 一元线性回归原理
6.3.2 一元线性回归预测的精度分析
6.3.3 一元线性回归预测的步骤
6.4 一元非线性回归分析预测
6.4.1 函数变换线性化方法
6.4.2 多项式变换线性化方法
6.4.3 分段线性化方法
6.4.4 直接非线性回归分析的方法
6.5 多元线性回归分析预测
6.5.1 多元线性回归预测的原理
6.5.2 主要计算方法
6.5.3 多元线性回归方程的显着性检验
6.5.4 多元线性回归模型的预测精度
6.6 多元线性偏回归分析预测
6.6.1 复共线问题
6.6.2 岭回归分析
6.6.3 偏最小二乘回归分析
6.7 时间序列分析模型
6.7.1 平稳时间序列与白噪声
6.7.2 自回归滑动平均模型——arma模型
6.7.3 arma模型的参数估计
6.7.4 arma(p,q)模型的阶数估计
6.7.5 非平稳时间序列的arima模型
6.8 时间序列分析预测
6.8.1 arma模型的直接预测方法
6.8.2 arma模型的新息预测方法
思考题与习题
7 系统设计与评价
7.1 系统设计的任务与原则
7.2 系统设计的程序与步骤
7.2.1 设计方针和方法的给定
7.2.2 寻求方案的策略
7.2.3 综合
7.2.4 分析
7.3 系统设计中人的因素
7.4 系统评价的概念和任务
7.4.1 评价的原则
7.4.2 评价的实施
7.5 评价指标体系
7.6 常用的综合评价方法
7.6.1 成本效益法
7.6.2 聚类分析法
7.6.3 层次分析法
7.6.4 专家评价法
7.6.5 模糊综合评价法
思考题与习题
8 系统决策
8.1 决策的概念
8.1.1 决策的概念
8.1.2 决策过程
8.1.3 决策问题的分类
8.1.4 决策问题的要素和描述
8.2 一般决策问题
8.3 风险型决策
8.3.1 决策树与抽奖
8.3.2 偏好和效用
8.3.3 主观概率
8.3.4 决策规则
8.4 多目标决策
8.4.1 多目标决策问题的要素
8.4.2 非劣解和最佳调和解
8.4.3 有限方案多目标决策
8.4.4 确定权的最小二乘法
8.4.5 加权和法
8.4.6 topsis法
8.5 群决策与专家咨询
8.5.1 群决策概论
8.5.2 专家咨询
8.6 决策中人的行为
8.6.1 有限理性
8.6.2 认识上的偏差
8.6.3 决策的文化差异
8.7 决策支持系统
8.7.1 决策支持系统的概念和特点
8.7.2 决策支持系统的基本模式和功能
8.7.3 决策支持系统的组成
8.7.4 决策支持系统的应用和发展
思考题与习题
参考文献

❺ 朋友们谁有经销商内部管理优化的电子版

北京百顺世纪科技有限公司

渠道通经销商管理系统（企业版）

软件概况：
渠道通经销商管理系统（企业版）为大型厂商、大代理、大地区分销的管理机构建立一个准确、高效、统一的营销服务管理渠道系统。
本软件系统主要实现三大商业流程：营销自动化、销售过程自动化和客户服务流程化，并与其他商业组件、呼叫中心和决策支持系统实现数据交换，帮助企业建立完善的电子协作空间，并集成呼叫中心与决策支持系统。

本系统统一登录：经销商或客户、业务人员、仓库管理人员、财务人员、管理人员等（可以选择是否开放自行注册）
管理人员：负责设定所有人员、系统基础数据、设定客户基本、管理商品及价格、库存基本数据、返点规则设定、数据备份和回复、绑定业务员和客户关系、发表管理促销信息等
财务人员：负责订单收款、积分兑换、退款、资金核对等工作
配货人员：负责订单的检查、配货，产生配货单
仓库管理人员：负责订单的检查、出库、仓库管理、预警管理等，产生出库单
送货人员：负责订单的检查、送货，产生送货单
业务人员：负责确认客户订单、处理客户问题、维护客户关系、统计自己的业绩等
经销商或客户：查询商品及价格、下单、查看订单处理状况、提问和查看答复、查看促销信息等

推荐指数：★★★★★
软件大小：80M 软件语言：简体中文 软件版本：标准版、商城版、企业版
软件类型：B/S架网络版
服务器运行环境：Win2003、Win2008、Linux等商业服务操作系统
客户端运行环境：WinXP、Win7、Win8的IE6+浏览器、Chrome、火狐等

适用对象：
适用于各类产品商品大厂商、大代理商、大地区分销商等。

产品优势：
1、商品、价格、促销信息统一管理。
2、经销商客户自行注册登陆，管理员审核级别和区域 。
3、在线提交订单，网上支付：网银、支付宝等。
4、订单流程化处理：收款-出库-发货，准确无误。
5、高效沟通管理：在线问题、短信、邮件等方式。
6、多种多样统计报表，随时查看，图表并茂。
7、事务处理，随时提醒，工作轻松愉快。
8、代客下单、订单追踪、网站管理等众多功能体验。
软件功能：
商品及价格管理
1、对商品信息统一管理：所有商品信息图片、参数、功能等信息都在系统内设置，一目了然。
2、不同级别经销商不同价格。不同经别的经销商登录系统之后，可以看到本级别的商品进货价格，返点等信息，实现分级别管理。

经销商管理
1、经销商可以在网上通过系统直接申请，申请后的经销商的初步审核由公司业务员来完成，之后根据权限，进一步审核经销商的资质及相关资料，并对经销商设定区域、状态以及级别等信息。
2、实现经销商差异化管理；如对省级代理、地市代理、县级代理有不同政策和价格体系。
3、海选优秀经销商：全国各地的代理可以网上申请，资料全部集中到公司，进行统一筛选，重点发展。

订单管理
订单确认：一般有业务员完成，确认订单是否有效
订单收款：一般有财务人员完成，确认收款状态，可以部分收款
订单配货：一般由配货人员完成，确认订单数量和配货数量
订单出库：一般有仓库管理人员完成，确认出库完成
订单发货：一般由送货人员完成。可以和物流公司联系，或自主发货，确认发货完成
以上单据打印包括订货单、配货单、收款单、出库单、送货单、发货快递单，需要时可以定制开发或在高级版本中提供。

库存管理
有入库、退货入库，无订单出库产生的入库单、出库单，预警库存、仓库管理。
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配送管理
待配送、待收货、已收货等不同状态的清单。增加了欠单提醒

资金管理
有财务收款、已收未收一览表，商家欠款单，充值核对、交易记录等功能。实现了一个订单可以多次收款。在订单不同状态可以收款操作，支持收预付款、货到付款等操作。

返点管理
实现了按总金额、按返点率进行返点的规则。

权限自定义
角色可以自由设置，每个角色按照数据范围和操作模块自由设定权限。特别适用于大型企业复杂的权限管理，精细化管理。

新闻通知公告管理
有新闻通知公告管理分类管理和内容管理，可以用这个管理公司的网站及网站内容。
网站模板可以定制开发。

沟通管理
在线问题的提交和处理反馈
邮件的提醒只限注册、订单产生、订单确认、订单收款、订单出库、订单发货等环节。
短信提醒和其他邮件提醒需要定制开发或者高级版本中提供。

统计报表
1、分为日报、月报、年报，按商品统计、经销商统计、业务员统计等方式。
2、自动产生：系统自动产生种类报表，便于您的统计管理分析和管理决策。
3、用时准确：计算机自动运算，精确到元角分，避免人工计算产生的差错。
4、随心所欲：您可以随时调取新的销售数据，不必临时找销售人员或财务人员去统计。

系统管理
员工管理、字典管理、系统参数管理、收藏夹管理、软件注册管理、数据备份和恢复管理等
很多参数可以自定义和进行维护，比如经销商类型，有的是省代、市代、县代等方式，有的是优秀、银牌、铜牌等方式。

经销商登录后能实现的功能
经销商可以浏览商品，看到零售价格和自己能拿到的价格
提交订单:随时在网络上下单
订单追踪：随时查看订单的状态，避免大量电话打给业务员
统计报表：可以随时查看自己的订货情况和相关的日报、月报、年报情况
在线客服：随时提交问题，在线客服随时服务。

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❻ 英语简称

AIDS 艾滋病

BTV 北京电视台
BC 公元前
DJ 舞厅司仪 或者电台主持
PhD 博士学位
VOA 美国之声
PLA 中国人民解放军
HK 香港
CAAC 中国民航
CCP 中国共产党
PC 个人电脑
RMB 人民币
表示各种组织或机构的缩略词

APEC (Asia-Pacific Economic Cooperation) 亚太经贸合作组织

IOC (International Olympic Committee) 国际奥林匹克委员会

ISO (International Organization for Standardization) 国际标准化组织

OPEC (Organization of Petroleum Exporting Countries) 欧佩克，石油输出国组织

WTO (World Trade Organization) 世界贸易组织

2. 表示各种系统的缩略词

BBS (Bulletin Board System) 电子布告栏系统或(Bulletin Board Service)电子布告服务

GPS (Global Position System) 全球定位系统

GSM (Global System for Mobile Communications) 全球移动通信系统

CIMS (Computer Integrated Manufacturing System) 计算机集成制造系统

DOS (Disc Operating System) 磁盘操作系统

ITS (Intelligent Transportation System) 智能交通系统

NMD (National Missile Defense) 国家导弹防御系统

TMDE (Test, Measure and Diagnostic Euipment) 试验、测量与诊断设备

NASDAQ (National Association of Securities Dealers Automated Quotation) 纳斯达克，<美>全国证券交易商自动报价系统协会

3. 有关职务或学位的缩略词

CEO (Chief Executive Officer) 首席执行官

CFO (Chief Finance Officer) 首席财务官

CIO (Chief Information Officer) 首席信息官

COO (Chief Operating Officer) 首席运行官

CTO (Chief Technology Officer)首席技术官

CPA (Certified Public Accountant) 注册会计师

MBA (Master of Business Administration) 工商管理硕士

MPA (Master of Public Administration) 公共管理硕士

4. 有关金融方面的缩略词

ATM (Automated Teller Machine) 自动取款(出纳)机

CBD (Central Business District) 中央商务区

GDP (Gross Domestic Proct) 国内生产总值

GNP (Gross National Proct) 国民生产总值

5. 有关考试方面的缩略词

CET (College English Test) 大学英语等级考试

GRE (Graate Record Examination) 美国研究生入学考试

PETS (Public English Test System) 全国英语等级考试

6. 其他方面的缩略词

AIDS (Acquired Immune Deficiency Syndrome ) 获得性免疫功能丧失综合症，即艾滋病

AM (Amplitude Molation) 调幅

APC (aspirin, phenacetin and caffeine; compound aspirin; heat-relieving and pain-killing medicine consisting of aspirin, phenacetin and caffeine) 复方阿斯匹林

API (Air Pollution Index) 空气污染指数

CDMA (Code Division Multiple Access) 码分多址，一种无线电发射和接受方式

CD (Compact Disc) 激光唱盘

CIP (Cataloguing in Publication)预编目录

DIY (Do It Yourself)指自己动手装电脑，缝制衣服，做贺卡等

DVD (Digital Video Disc) 数字化视频光盘

EMS (Express Mail Service) 邮政特快专递

EQ (Emotional Quotient) 情商

IQ (Intelligence Quotient) 智商

IT (Information Technology) 信息技术

OA (Office Automation) 办公自动化

OEM (Original Equipment Manufacturer) 原始设备制造商

PC (Personal Computer)个人计算机

PT (Particular Transfer) 特别转让

SOHO (Small Office Home Office) 小型家居办公室

SOS (Save Our Souls; radio signal once used universally to appeal for help esp. by a ship or boat; urgent request for help from sb. in trouble) 国际上曾通用的紧急呼救信号，也用于一般的求救或求助

ST (Special Treatment) 特别处理

VIP (Very Important Person) 要人

VOD (Video on Demand) 视频点播

WWW (World Wide Web) 万维网

网络聊天常用英语缩略词
ASAP As soon as possible尽快
BF Boyfriend 男朋友
BTW By the way 随便说一下
BBL Be back later 稍后回来
BRB Be right back 很快回来
CU See you 再见
CUL See you later 下次再会
DIIK Damned if I known 我真的不知道
DS Dunce smiley 笨伯
FE For example 举例
FTF Face to face 面对面
FYI For your information 供参考
GF girlfriend 女朋友
IAE In any event无论如何
IC I see 我明白
ILY I love you 我爱你
IMHO In my humble opinion 依愚人之见
IMO In my opinion 依我所见
IOW In other words 换句话说
LOL laughing out loudly 大声笑
NRN No reply necessary 不必回信
OIC Oh, I see 哦,我知道
PEM Privacy enhanced mail 保密邮件
RSVP Reply if you please 请答复
TIA Thanks in advance 十分感谢
TTUL Talk to you later 以后再讲
TY Thank you 谢谢
VG very good 很好
WRT With respect to 关于

❼ BI主要掌握什么

商业智能也称作BI，是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。BI 是一个工厂：
>> BI 的原材料是海量的数据；
>> BI 的产品是由数据加工而来的信息和知识；
>> BI 将这些产品推送给企业决策者；
>> 企业决策者利用 BI 工厂的产品做出正确的决策，促进企业的发展；
这就是 Business Intelligence，即商业智能——连接数据与决策者，变数据为价值。
BI 应用的两大类别是信息类应用 和 知识类应用，其特征如下表所示：

信息类 BI 应用:
指由原始数据加工而来的数据查询、报表图表、多维分析、数据可视化等应用，这些应 用的共同特点是：将数据转换为决策者可接受的信息，展现给决策者。
例如将银行交易数据加工为银行财务报表。
仅负责提供信息，而不会主动去分析数据。
例如，银行财务报表工具没有深入分析客户流失和银行利率之间关系的能力，而只能靠决策者结合信息，通过人的思考，得出知识。

知识类 BI 应用:
指通过数据挖掘技术和工具，将数据中隐含的关系发掘出来，利用计算机直接将数据加工为知识，展现给决策者。
会主动去数据中探查数据关联关系，发掘那些决策者人脑无法迅速发掘的隐含知识，并将其以可理解的形式呈现在决策者面前。

(3) BI 初级应用模式概览——数据查询(Querying)
数据查询是最简单的 BI 应用，属于 MIS 系统遗产，虽然出身比较老土，但是目前仍然是决策者获取信息的最直接的方法。
如今，数据查询界面已经彻底摆脱了传统 SQL 命令行，大量的下拉菜单、输入框、列表框等元素甚至是鼠标拖拽界面将后台干苦力的 SQL 语句包装成一个妖艳无比的数据获取系统，而本质仍然没有离开数据查询的几大要素：
>> 查什么
>> 从哪儿查
>> 过滤条件
>> 展示方法
目前国外比较流行的数据查询应用已经完全释放了数据查询的灵活性，如右图所示的是 Cognos ReportNet 的数据查询界面 Query Studio，允许用户通过纯浏览器界面，以鼠标拖拽操作定义数据查询要素，并以报表和图表等多种方式展现数据。

(4) BI 初级应用模式概览——报表(Reporting)
报表是国内最热衷的 BI 应用之一，这与报表在我国企事业单位中的历史地位是分不开的。我国的报表以其格式诡异、数据集中、规则古怪等特征着称于世，曾经让无数国外报表工具和 BI 工具捶胸顿足。
报表的两大要素是数据和格式，如果没有格式，则报表应用几乎等同于数据查询应用。可以说，报表就是将查询出来的数据按照指定的格式展现。
报表应用包含了报表展现和报表制作两大模块。报表展现就是让决策者看到报表，并允许决策者通过条件定义来选择报表数据，例如选择报表年度、部门、机构等等；报表制作面向报表的开发人员，其格式定义灵活性、数据映射灵活性、计算方法的丰富程度等均影响了 BI 报表应用的质量。
需要澄清一下的是，Microsoft Excel 不算是一个 BI 报表工具，因为 Excel 没有连接数据源的能力，充其量是一个 Spread Sheet。但是 Excel 强大的格式功能让报表制作人员竟折腰，乃至到后来，几乎所有 BI 厂商都提供了面向 Microsoft Excel 的插件，通过插件，Excel 可以连接到 BI 的数据源上，摇身一变为 BI 报表工具，丑小鸭变天鹅。

5) BI 高级应用模式概览——在线分析(OnLine Analytical Processing,OLAP)
OLAP ，即联机分析处理，是 BI 带来的一种全新的数据观察方式，是 BI 的核心技术之一。
我们知道，数据在数据库中是以数据表来存储的，比如某商店的销售数据存储在如下所示的一张数据表中：

销售时间
销售地点
产品
销售数量
销售金额

2004-11-1
北京
肥皂
10
342.00

2004-11-6
广州
桔子
30
123.00

2004-12-3
北京
香蕉
20
12.00

2004-12-13
上海
桔子
50
189.00

2005-1-8
北京
肥皂
10
342.00

2005-1-23
上海
牙刷
30
150.00

2005-2-4
广州
牙刷
20
100.00

决策者希望知道的往往是分布、占比、趋势之类的宏观信息，比如下列问题：

>> 北京地区的销售数量虽时间的变化趋势？

>> 哪种产品在 2005 年销售比 2004 年销售增幅最大？

>> 2004 年各产品销售额的比例分布？ ……

面对这种需求，必须用 SQL 语句进行大量的 SUM 操作，每得出一个问题的结果，就需要 SQL SUM。面对上面的 7 条记录，我们可以很容易的得出结果，但是当我们面对百万级甚至亿级的记录条数时，例如移动公司通话数据，每次 SQL SUM 都需要消耗大量的时间来计算，决策者经常是在第一天提出分析需求，等到第二天才能拿到计算结果，这种分析方式是“脱机分析”，效率很低。

为了提高数据分析效率，OLAP 技术彻底打破以记录为单位的数据浏览方式，而将数据分离为“维度(Dimension)”和“度量(Measure)”：

>> 维度是观察数据的角度，例如上面示例中的“销售时间”、“销售地点”、“产品”；

>> 度量是具体考察的数量值，例如上例中的“销售数量”和“销售金额”；

这样一来，我们就可以将上面这张平版的数据列表转换为一个拥有三个维度的数据立方体( Cube )：

而探查数据的过程，就是在这个立方体中确定一个点，然后观察这个点的度量值：

当然，数据立方体并不局限于三个维度，这里采用三个维度来说明问题，只是因为通过图形可以表现出来的极限就是三个维度。

维度可以划分层次，例如时间上可以从日向上汇总为月和年，产品可以向上汇总为食品和日用品，地点可以向上汇总为华北和华南，用户可以沿着维度的层次任意向下钻取(Drill Down)和向上汇总(Roll Up)：

通过这种方式，我们就可以摆脱 SQL SUM 对速度的制约，快速定位符合不同条件的细节数据，更可以迅速得到某一层次的汇总数据。OLAP 技术为决策者提供了多角度、多层次、高效率的数据探查方式，决策者的思维不再被固定的下拉菜单、查询条件所束缚，而是由决策者的思维带领数据的获取，任意组合分析角度和分析目标，这种打破传统的互动性分析和高效率使 OLAP 成为 BI 系统的核心应用。

(*) 第四喷：BI 高级应用模式 —— 数据可视化与数据挖掘

(6) BI 应用模式概览——数据可视化(Visualization)

数据可视化应用致力于将信息以尽可能多的形式展现出来，目的是使决策者通过图形这种直观的表现方式迅速获得信息中蕴藏的知识，如趋势、分布、密度等要素。 值得一提的是，以 MapInfo 公司为代表的 GIS 软件商，目前也正在努力结合 BI 应用。MapInfo 率先提出了 Location Intelligence 概念，依托于地理信息系统，展现各地区的属性值，例如人口密度，工业产值，人均医院数量等等，这种可视化应用部分与 BI 数据可视化应用重合，并形成有力补充，有时可以在一个项目中互相搭配。

上图所示的是 Cognos Visualizer 产品，这家伙用几近哗众取宠的丰富形式展现数据和信息，包含了地图、饼图、瀑布图等近五十种展现图形，并提供了二维和三维两种展现方式。所有的图形元素都是可活动的，例如用户可以通过点击地图上的某一个省，钻取到这个省各个城市的信息，这种可交互性是 BI 与普通图片生成软件的显着差异。

(7) BI 应用模式概览——数据挖掘(Data Mining)
数据挖掘是最高级的 BI 应用，因为它能代替部分人脑功能。
数据挖掘隶属于知识发现(Knowledge Discovery)在结构化数据中的特例。
数据挖掘的目的是通过计算机对大量数据进行分析，找出数据之间潜藏的规律和知识，并以可理解的方式展现给用户。
数据挖掘的三大要素是：
>> 技术和算法：目前常用的数据挖掘技术包括——
自动类别侦测(Auto Cluster Detection)
决策树(Decision Trees)
神经网络(Neural Networks)
>> 数据：由于数据挖掘是一个在已知中挖掘未知的过程，
因此需要大量数据的积累作为数据源，数据积累
量越大，数据挖掘工具就会有更多的参考点。
>> 预测模型：也就是将需要进行数据挖掘的业务逻辑由
计算机模拟出来，这也是数据挖掘的主要任务。
与信息类 BI 应用相比，以数据挖掘为代表的知识类 BI 应用目前还不成熟，但是从另一个角度来看，数据挖掘可发展的空间还很大，是今后 BI 发展的重点方向，SAS，SPSS 等知识类 BI 应用厂商形象逐渐高大，悄悄占据了新的利润增长点。

上图中是着名的 IBM Intelligent Miner 在分析客户的消费行为。它能对大量的客户数据进行分析，然后自动将客户划分为若干群体（自动类别侦测），并将每个群体的消费特征显示出来，这样决策者就能一目了然的针对不同客户的消费习惯，制定促销计划或广告计划。

上述功能如果单靠信息类 BI 应用来实现，则需要决策者根据经验进行大量的 OLAP 分析、数据查询工作，而且还不一定能发现数据中隐藏的规律。例如上述客户分类，对于一个拥有 400 万用户的银行来说，如果没有数据挖掘工具，会把人活活累死的。

(8) BI 底座——数据仓库技术(Data Warehouse)
在开始喷这个主题之前，让我们先看看数据仓库的官方定义：
数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策。以上是数据仓库的官方定义。
“操作型数据库”如银行里记账系统数据库，每一次业务操作（比如你存了5元钱），都会立刻记录到这个数据库中，长此以往，满肚子积累的都是零碎的数据，这种干脏活累活还不得闲的数据库就叫“操作型数据库”，面向的是业务操作。
“数据仓库”用于决策支持，面向分析型数据处理，不同于操作型数据库；另外，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
操作型数据库、数据仓库与数据库之间的关系，就像 C:、D: 与硬盘之间的关系一样，数据库是硬盘，操作型数据库是 C:，数据仓库是 D:，操作型数据库与数据仓库都存储在数据库里，只不过表结构的设计模式和用途不同。

那么为什么要在操作型数据库和 BI 之间加这么一层“数据仓库”呢？

一是因为操作型数据库日夜奔忙，以快速响应业务为主要目标，根本没精力伺候 BI 这边的数据需求，而且 BI 这边的数据需求通常是汇总型的，一个 select sum(xx) group by xx 就能让操作型数据库耗费大量资源，业务处理跟不上趟，麻烦就大了，比如你存了 5000 元钱，发现十分钟后钱还没到账，作何感想？一定是该银行的领导在看饼图？

二是因为企业中一般存在有多个应用，对应着多个操作型数据库，比如人力资源库、财务库、销售单据库、库存货品库等等，BI 为了提供全景的数据视图，就必须将这些分散的数据综合起来，例如为了实现一个融合销售和库存信息的 OLAP 分析，BI 工具必须能够高效的取得两个数据库中的数据，这时最高效的方法就是将数据先整合到数据仓库中，而 BI 应用统一从数据仓库里取数。

将分散的操作型数据库中的数据整合到数据仓库中是一门大学问，催生了数据整合软件的市场。这种整合并不是简单的将表叠加在一起，而是必须提取出每个操作型数据库的维度，将共同的维度设定为共用维度，然后将包含具体度量值的数据库表按照主题统一成若干张大表（术语“事实表”，Fact Tables），按照维度-度量模型建立数据仓库表结构，然后进行数据抽取转换。后续的抽取一般是在操作性数据库负载比较小的时候（如凌晨），对新数据进行增量抽取，这样数据仓库中的数据就会形成积累。

大多数 BI 应用并不要求获取实时的数据，比如决策者，只需要在每周一看到上周的周报就可以了，95% 的 BI 应用都不要 求实时性，允许数据有 1 小时至 1 个月不等的滞后，这是决策支持系统的应用特点，这个滞后区间就是数据抽取工具工作的时间。当然，BI 应用中通常还将包含极少的对实时数据的要求，这时仅需针对这些特殊需求，将 BI Querying 软件直接连接在业务数据库上就可以了，但是必须限制负载，禁止做复杂查询。

目前的数据库产品都对数据仓库提供有专门优化，例如在安装 MySQL 的高版本时，安装成序会询问你是想让数据库实例作为 Transaction-Oriented ，还是 Decision Support ，前者就是操作型数据库，后者就是数据仓库（决策支持么，再振臂高呼一遍），针对这两种形式，数据库将提供针对性的优化。

(9) BI 花边
BI 的相关知识大致就是这样了，写一些花边作为结束语吧。
BI 要害：BI 无法处理非结构化数据，只能处理数字信息，但是在企业中，还存在有大量像文本、流媒体、图片等非结构化的数据，这些数据同样蕴藏有大量价值，但是面对这些数据，目前的 BI 工具无能为力。比较靠谱的是 IBM Intelligent Miner for Text，但是它在处理中文方面似乎十分薄弱。
BI 厂商和产品：

首先让我们认识一下国外大人物！数据仓库方面，有 IBM DB2，Oracle，Sybase IQ，NCR Teradata 等等；BI 应用方面，有 Cognos，Business Objects，MicroStrategy，Hyperion，IBM 等等；数据挖掘方面，有 IBM，SAS，SPSS 等等。巨无霸 Microsoft 也在 BI 领域插了一腿，推出了 SQL Server Analysis Server、Reporting Services 等 BI 相关产品抢占山头！

我们往往容量只把眼光放在国外的BI大佬们而忽略国内渐渐突起的BI新军，如今国内比较出名的BI有奥威智动的Power-BI，尚南的BlueQuery 及润乾报表等，特别值得一提的是奥威智动的Power-BI是一款标准化BI，在国内已经具有一定的市场占有率。
中国的 BI 市场发展：

时间段
国内 BI 应用情况

2002 年以前
大量 BI 软件被看作是能从多个数据源中抽取数据的报表工作，满眼全是报表。
一开始，公司的销售在推销产品时都向用户介绍：“我们是 BI 领域最强的……”效果不好；后来那些销售终于找到了窍门，上来就说：“我们什么报表都能做！”然后订单不断。

2002-2003
OLAP 的价值终于被某些慧眼发现，一些竞争压力大的企业为了提高竞争力，迫切需要从历史数据中挖掘价值，迅速发现了 OLAP 的优势，这时销售终于不用再说“我们什么报表都能做”了。但是国家机关、垄断型企业，仍旧是报表，并且以为 BI 就是报表。

2004
随着越来越多成功 BI 项目的实施，OLAP 终于得以见天日，这时国内才形成数据查询+报表展示+OLAP分析的合理 BI 应用结构。一些数据可视化的需求也时常被用户提出，在一些竞争激烈、数据量大的企业，已经出现了数据挖掘应用。

2005
信息提供已经无法满足很多企业的要求，特别是银行、通信、证券等竞争激烈、风险密集的行业，大量涌现对数据挖掘的需求，BI 应用终于形成信息+知识的整体。

BI 工具在中国遇到的难题：

* 复杂表样：中国是世界上报表最复杂的国家。中国的表样设计思想与西方不同，西方报表倾向于仅用一张报表说明一个问题，而中国的报表倾向于将尽可能多的问题集中在一张报表中，这种思路直接导致了中国报表的复杂格式和诡异风格。

* 大数据量：中国是世界上人口最多的国家。以中国移动公司为例，仅我国一个省的用户数量，就相当于欧洲一个中等国家的人口，是真正的海量数据！国外数据库、数据仓库和 BI 应用软件，都在中国经受着大数据量承载能力的考验。对于美国，可能一个客户分析应用两秒钟就能出结果，但是在中国这样的数据量下，可就不是两秒钟的问题了。

* 数据回写：中国是世界上对 BI 系统要求最奇特的国家。本来 BI 系统是以忠实再现源数据为原则，但这个原则在中国遇到了难题，许多领导都提出了数据修改需求，“报表里数字不好看，就要能改啊，而且有时候也需要调整啊，这样上级领导看着就好嘛！ ”一个领导如是说。目前能满足此要求的 BI 产品，仅有 Microsoft 和 MicroStrategy 两家。微软对中国市场算是吃透了。

❽ 求：常用英文缩写

那我再补充一些：+后面一些企业管理常用的应该够你日常阅读用了。

报刊上常用的：

ADB Asian Development Bank 亚洲开发银行（亚行）

AMC asset management company 资产管理公司

BOT build-operate-transfer 建设－运营－移交

CBRC China Banking Regulatory Commission 中国银行业监督管理委员会（银监会）

CGC credit guarantee company 信用担保公司

CGS credit guarantee scheme 信用担保制度

CIRC China Insurance Regulatory Commission 中国保险监督管理委员会（保监会）

CPDF China Project Development Facility（世行）中国项目开发中心

CSRC China Securities Regulatory Commission 中国证券监督管理委员会（证监会）

DFID Department for International Development （of the United Kingdom） 英国国际发展部

DRC Development Research Center （of the China State Council） 国务院发展研究中心

EU European Union 欧盟

FDI foreign direct investment 外商直接投资

FIE foreign invested enterprise 外资企业

GDP gross domestic proct 国内生产总值

IFC International Finance Corporation 国际金融公司

IPO initial public offering（股票）首次公开发行

IPR intellectual property right 知识产权

JV joint venture 合资企业

MOC Ministry of Commerce 商务部

MOF Ministry of Finance 财政部

MOFTEC Ministry of Foreign Trade and Economic Cooperation（原）外经贸部

MOST Ministry of Science and Technology 科技部

NGWT National Guidelines on Water Tariffs 城市供水价格管理办法

NPC National People's Congress 全国人大

NPL nonperforming loan 不良贷款

OECD Organization for Economic Co-operation and Development 经合组织

PBOC People's Bank of China 中国人民银行（人行）

PPA power purchase agreement 购电协议

PPI private participation in infrastructure 私营企业参与基础设施建设

PRC People's Republic of China 中华人民共和国（中国）

PSA private sector assessment 私营部门评估

PSD private sector development 私营企业发展

PSRP Power Sector Restructuring Plan 电力行业重组计划

QFII qualified foreign institutional investor 合格外国机构投资者

RCC rural credit cooperative 农村信用社

SAIC State Administration of Instry and Commerce 国家工商总局

SASAC State Asset Supervision and Administration Commission 国有资产管理委员会（国资委）

SDPC State Development Planning Commission 国家发展计划委员会（计委）

SETC State Economic Trade Commission（原）经贸委

SME small and medium enterprise 中小企业

SOCB state-owned commercial bank 国有商业银行

SOE state-owned enterprise 国有企业

SPC Supreme People’s Court 最高人民法院

SPGC State Power Grid Corporation 国家电网公司

TA technical assistance 技术援助（技援）

TVE town or village enterprise 乡镇企业

UNDP United Nations Development Programme 联合国开发计划署

VC venture capital 风险投资

WTO World Trade Organization 世贸组织 如需转载

企业常用，

5S : 5S管理
ABC : 作业制成本制度 (Activity-Based Costing)
ABB : 实施作业制预算制度 (Activity-Based Budgeting)
ABM : 作业制成本管理 (Activity-Base Management)
APS : 先进规画与排程系统 (Advanced Planning and Scheling)
ASP : 应用程序服务供货商（Application Service Provider）
ATP : 可承诺量 (Available To Promise)
AVL : 认可的供货商清单(Approved Vendor List)
BOM : 物料清单 (Bill Of Material)
BPR : 企业流程再造 (Business Process Reengineering)
BSC : 平衡记分卡 (Balanced ScoreCard)
BTF : 计划生产 (Build To Forecast)
BTO : 订单生产 (Build To Order)
CPM : 要径法 (Critical Path Method)
CPM : 每一百万个使用者会有几次抱怨(Complaint per Million)
CRM : 客户关系管理 (Customer Relationship Management)
CRP : 产能需求规划 (Capacity Requirements Planning)
CTO : 客制化生产 (Configuration To Order)
DBR : 限制驱导式排程法 (Drum-Buffer-Rope)
DMT : 成熟度验证(Design Maturing Testing)
DVT : 设计验证(Design Verification Testing) 来自: 友道网
DRP : 运销资源计划 (Distribution Resource Planning)
DSS : 决策支持系统 (Decision Support System)
EC : 设计变更／工程变更 (Engineer Change)
EC : 电子商务 (Electronic Commerce)
ECRN : 原件规格更改通知(Engineer Change Request Notice)
EDI : 电子数据交换 (Electronic Data Interchange)
EIS : 主管决策系统 (Executive Information System)
EMC : 电磁相容(Electric Magnetic Capability)
EOQ : 基本经济订购量 (Economic Order Quantity)
ERP : 企业资源规划 (Enterprise Resource Planning)
FAE : 应用工程师(Field Application Engineer)
FCST : 预估(Forecast)
FMS : 弹性制造系统 (Flexible Manufacture System)
FQC : 成品质量管理 (Finish or Final Quality Control)
IPQC: 制程质量管理 (In-Process Quality Control)
IQC : 进料质量管理 (Incoming Quality Control)
ISO : 国际标准组织 (International Organization for Standardization)
ISAR: 首批样品认可(Initial Sample Approval Request)
JIT : 实时管理 (Just In Time)
KM ： 知识管理 (Knowledge Management)
YouDows.com

L4L : 逐批订购法 (Lot-for-Lot)
LTC : 最小总成本法 (Least Total Cost)
LUC : 最小单位成本 (Least Unit Cost)
MES : 制造执行系统 (Manufacturing Execution System)
MO : 制令(Manufacture Order)
MPS : 主生产排程 (Master Proction Schele)
MRO : 请修(购)单(Maintenance Repair Operation)
MRP : 物料需求规划 (Material Requirement Planning)
MRPII : 制造资源计划 (Manufacturing Resource Planning)
NFCF : 更改预估量的通知Notice for Changing Forecast
OEM : 委托代工 (Original Equipment Manufacture)
ODM : 委托设计与制造 (Original Design & Manufacture)
OLAP : 在线分析处理 (On-Line Analytical Processing)
OLTP : 在线交易处理 (On-Line Transaction Processing)
OPT : 最佳生产技术 (Optimized Proction Technology)
OQC : 出货质量管理 (Out-going Quality Control)
PDCA : PDCA管理循环 (Plan-Do-Check-Action)
PDM : 产品数据管理系统 (Proct Data Management)
PERT : 计划评核术 (Program Evaluation and Review Technique)
PO : 订单(Purchase Order)
YouDows.com

POH : 预估在手量 (Proct on Hand)
PR : 采购申请Purchase Request
QA : 品质保证(Quality Assurance)
QC : 质量管理(Quality Control)
QCC : 品管圈 (Quality Control Circle)
QE : 品质工程(Quality Engineering)
RCCP : 粗略产能规划 (Rough Cut Capacity Planning)
RMA : 退货验收Returned Material Approval
ROP : 再订购点 (Re-Order Point)
SCM : 供应链管理 (Supply Chain Management)
SFC : 现场控制 (Shop Floor Control)
SIS : 策略信息系统 (Strategic Information System)
SO : 订单(Sales Order)
SOR : 特殊订单需求(Special Order Request)
SPC : 统计制程管制 (Statistic Process Control)
TOC : 限制理论 (Theory of Constraints)
TPM : 全面生产管理Total Proction Management
TQC : 全面质量管理 (Total Quality Control)
TQM : 全面品质管理 (Total Quality Management)
WIP : 在制品 (Work In Process)

❾ 请教各位达人：数据挖掘教材的电子书下载地址

帮你找到以下材料，希望对你有用
数据库系统工程师级考试大纲
一、考试说明
1.考试要求
（1）掌握计算机体系结构以及各主要部件的性能和基本工作原理；
（2）掌握操作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识；
（3）熟练掌握常用数据结构和常用算法；
（4）熟悉软件工程和软件开发项目管理的基础知识；
（5）熟悉计算机网络的原理和技术；
（6）掌握数据库原理及基本理论；
（7）掌握常用的大型数据库管理系统的应用技术；
（8）掌握数据库应用系统的设计方法和开发过程；
（9）熟悉数据库系统的管理和维护方法，了解相关的安全技术；
（10）了解数据库发展趋势与新技术；
（11）掌握常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识；
（12）了解信息化、计算机应用的基础知识；
（13）正确阅读和理解计算机领域的英文资料。
2. 通过本考试的合格人员能参与应用信息系统的规划、设计、构建、运行和管理，能按照用户需求，设计、建立、运行、维护高质量的数据库和数据仓库；作为数据管理员管理信息系统中的数据资源，作为数据库管理员建立和维护核心数据库；担任数据库系统有关的技术支持，同时具备一定的网络结构设计及组网能力；具有工程师的实际工作能力和业务水平，能指导计算机技术与软件专业助理工程师（或技术员）工作。
3. 本考试设置的科目包括
（1）信息系统知识，考试时间为150分钟，笔试；
（2）数据库系统设计与管理，考试时间为150分钟，笔试。
二、考试范围
考试科目1：信息系统知识
1. 计算机系统知识
1.1 硬件知识
1.1.1 计算机体系结构和主要部件的基本工作原理
·CPU和存储器的组成、性能、基本工作原理
·常用I/O设备、通信设备的性能，以及基本工作原理
·I/O接口的功能、类型和特点
·CISC/RISC，流水线操作，多处理机，并行处理
1.1.2 存储系统
·虚拟存储器基本工作原理，多级存储体系
·RAID类型和特性
1.1.3 安全性、可靠性与系统性能评测基础知识
·诊断与容错
·系统可靠性分析评价
· 计算机系统性能评测方法
1.2 数据结构与算法
1.2.1 常用数据结构
·数组（静态数组、动态数组）
·线性表、链表（单向链表、双向链表、循环链表）
·栈和队列
·树（二叉树、查找树、平衡树、遍历树、堆）、图、集合的定义、存储和操作
·Hash（存储位置计算、碰撞处理）
1.2.2 常用算法
·排序算法、查找算法、数值计算、字符串处理、数据压缩算法、递归算法、图的相关算法
·算法与数据结构的关系，算法效率，算法设计，算法描述（流程图、伪代码、决策表），算法的复杂性
1.3 软件知识
1.3.1 操作系统知识
·操作系统的类型、特征、地位、内核（中断控制）、进程、线程概念
·处理机管理（状态转换、同步与互斥、信号灯、分时轮转、抢占、死锁）
·存储管理（主存保护、动态连接分配、分段、分页、虚存）
·设备管理（I/O控制、假脱机、磁盘调度）
·文件管理（文件目录、文件的结构和组织、存取方法、存取控制、恢复处理、共享和安全）
·作业管理（作业调度、作业控制语言（JCL）、多道程序设计）
·汉字处理，多媒体处理，人机界面
·网络操作系统和嵌入式操作系统基础知识
·操作系统的配置
1.3.2 程序设计语言和语言处理程序的知识
· 汇编、编译、解释系统的基础知识和基本工作原理
· 程序设计语言的基本成分：数据、运算、控制和传输，程序调用的实现机制
· 各类程序设计语言的主要特点和适用情况
1.4 计算机网络知识
·网络体系结构（网络拓扑、OSI/RM、基本的网络协议）
·传输介质，传输技术，传输方法，传输控制
·常用网络设备和各类通信设备
·Client/Server结构、Browser/Server结构、Browser/Web/Datebase结构
·LAN拓扑，存取控制，LAN的组网，LAN间连接，LAN-WAN连接
·因特网基础知识及应用
·网络软件
·网络管理
·网络性能分析
·网络有关的法律、法规
2. 数据库技术
2.1 数据库技术基础
2.1.1 数据库模型
·数据库系统的三级模式（概念模式、外模式、内模式），两级映像（概念模式/外模式、外模式/内模式）
·数据库模型：数据模型的组成要素，概念数据模型ER图（实体、属性、关系），逻辑数据模型（关系模型、层次模型、网络模型）
2.1.2 数据库管理系统的功能和特征
·主要功能（数据库定义、数据库操作、数据库控制、事务管理、用户视图）
·特征（确保数据独立性、数据库存取、同时执行过程、排它控制、故障恢复、安全性、完整性）
·RDB（关系数据库），OODB（面向对象数据库），ORDB（对象关系数据库），NDB（网状数据库）
·几种常用Web数据库的特点
2.1.3 数据库系统体系结构
· 集中式数据库系统
· Client/Server数据库系统
· 并行数据库系统
· 分布式数据库系统
· 对象关系数据库系统
2.2 数据操作
2.2.1 关系运算
·关系代数运算（并、交、差、笛卡儿积、选择、投影、连接、除）
·元组演算
·完整性约束
2.2.2 关系数据库标准语言（SQL）
·SQL的功能与特点
·用SQL进行数据定义（表、视图、索引、约束）
·用SQL进行数据操作（数据检索、数据插入/删除/更新、触发控制）
·安全性和授权
·程序中的API，嵌入SQL
2.3 数据库的控制功能
·数据库事务管理（ACID属性）
·数据库备份与恢复技术（UNDO、REDO）
·并发控制
2.4 数据库设计基础理论
2.4.1 关系数据库设计
·函数依赖
·规范化（第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式、第五范式）
·模式分解及分解应遵循的原则
2.4.2 对象关系数据库设计
·嵌套关系、 复杂类型，继承与引用类型
·与复杂类型有关的查询
·SQL中的函数与过程
·对象关系
2.5 数据挖掘和数据仓库基础知识
·数据挖掘应用和分类
·关联规则、聚类
·数据仓库的成分
·数据仓库的模式
2.6 多媒体基本知识
2.6.1 多媒体技术基本概念
·多媒体系统基础知识
·常用多媒体文件格式
2.6.2 多媒体压缩编码技术
·多媒体压缩编码技术
·统计编码
·预测编码
·编码的国际标准
2.6.3多媒体技术应用
·简单图形的绘制，图像文件的处理方法
·音频和视频信息的应用
·多媒体应用开发过程
2.7 系统性能知识
·性能计算（响应时间、吞吐量、周转时间）
·性能指标和性能设计
·性能测试和性能评估
2.8 计算机应用基础知识
·信息管理、数据处理、辅助设计、科学计算，人工智能等基础知识
·远程通信服务及相关通信协议基础知识
3. 系统开发和运行维护知识
3.1 软件工程、软件过程改进和软件开发项目管理知识
·软件工程知识
·软件开发生命周期阶段目标和任务
·软件开发项目基础知识（时间管理、成本管理、质量管理、人力资源管理、风险管理等）及其常用管理工具
·主要的软件开发方法（生命周期法、原型法、面向对象法、CASE）
·软件开发工具与环境知识
·软件质量管理基础知识
·软件过程改进基础知识
·软件开发过程评估、软件能力成熟度评估的基础知识
3.2 系统分析基础知识
·系统分析的目的和任务
·结构化分析方法（数据流图（DFD）和数据字典（DD），实体关系图（ERD），描述加工处理的结构化语言）
·统一建模语言（UML）
·系统规格说明书
3.3 系统设计知识
·系统设计的目的和任务
·结构化设计方法和工具（系统流程图、HIPO图、控制流程图）
·系统总体结构设计（总体布局，设计原则，模块结构设计，数据存取设计，系统配置方案）
·系统详细设计（代码设计、数据库设计、用户界面设计、处理过程设计）
·系统设计说明书
3.4 系统实施知识
·系统实施的主要任务
·结构化程序设计、面向对象程序设计、可视化程序设计
·程序设计语言的选择、程序设计风格
·系统测试的目的、类型，系统测试方法（黑盒测试、白盒测试、灰盒测试）
·测试设计和管理（错误曲线、错误排除、收敛、注入故障、测试试用例设计、系统测试报告）
·系统转换基础知识
3.5 系统运行和维护知识
·系统运行管理知识
·系统维护知识
·系统评价知识
4. 安全性知识
·安全性基本概念（网络安全、操作系统安全、数据库安全）
·计算机病毒的防治，计算机犯罪的防范，容灾
·访问控制、防闯入、安全管理措施
·加密与解密机制
·风险分析、风险类型、抗风险措施和内部控制
5.标准化知识
·标准化意识，标准化的发展，标准出台过程
·国际标准、国家标准、行业标准、企业标准基本知识
·代码标准、文件格式标准、安全标准软件开发规范和文档标准
·标准化机构
6.信息化基础知识
·信息化意识
·全球信息化趋势、国家信息化战略、企业信息化战略和策略
·有关的法律、法规
·远程教育、电子商务、电子政务等基础知识
·企业信息资源管理基础知识
7.计算机专业英语
·掌握计算机技术的基本词汇
·能正确阅读和理解计算机领域的英文资料
考试科目2：数据库系统设计与管理
1.数据库设计
1.1理解系统需求说明
·了解用户需求、确定系统范围
·确定应用系统数据库的各种关系
·现有环境与新系统环境的关系
·新系统中的数据项、数据字典、数据流
1.2 系统开发的准备
·选择开发方法，准备开发环境，制订开发计划
1.3 设计系统功能
·选择系统机构，设计各子系统的功能和接口，设计安全性策略、需求和实现方法，制定详细的工作流和数据流
1.4 数据库设计
1.4.1 设计数据模型
·概念结构设计（设计ER模型）
·逻辑结构设计（转换成DBMS所能接收的数据模型）
·评审设计
1.4.2 物理结构设计
·设计方法与内容
·存取方法的选择
·评审设计与性能预测
1.4.3 数据库实施与维护
·数据加载与应用程序调试
·数据库试运行
·数据库运行与维护
1.4.4 数据库的保护
·数据库的备份与恢复
·数据库的安全性
·数据库的完整性
·数据库的并发控制
1.5 编写外部设计文档
·编写系统说明书（系统配置图、各子系统关系图、系统流程图，系统功能说明、输入输出规格说明、数据规格说明、用户手册框架）
·设计系统测试要求
1.6 设计评审
2. 数据库应用系统设计
2.1 设计数据库应用系统结构
·信息系统的架构（如Client/Server）与DBMS
·多用户数据库环境（文件服务器体系结构、Client/Server体系结构）
·大规模数据库和并行计算机体系结构（SMP、MPP）
·中间件角色和相关工具
·按构件分解，确定构件功能规格以及构件之间的接口
2.2 设计输入输出
·屏幕界面设计，设计输入输出检查方法和检查信息
·数据库交互与连接（掌握C程序设计语言，以及Java、Visual Basic、Visual C＋＋、PowerBuilder、Delphi中任一种开发工具与数据库互连的方法（如何与数据库服务器沟通））
2.3 设计物理数据
·分析事务在数据库上运行的频率和性能要求，确定逻辑数据组织方式、存储介质，设计索引结构和处理方式
·将逻辑数据结构变换成物理数据结构，计算容量（空间代价），确定存取方法（时间效率）、系统配置（维护代价）并进行优化
2.4 设计安全体系
·明确安全等级
·数据库的登录方式
·数据库访问
·许可（对象许可、命令许可、授权许可的方法）
2.5 应用程序开发
2.5.1 应用程序开发
·选择应用程序开发平台
·系统实施顺序
·框架开发
·基础小组的程序开发
·源代码控制
·版本控制
2.5.2 模块划分（原则、方法、标准）
2.5.3 编写程序设计文档
·模块规格说明书（功能和接口说明、程序处理逻辑的描述、输入输出数据格式的描述）
·测试要求说明书（测试类型和目标，测试用例，测试方法）
2.5.4 程序设计评审
2.6 编写应用系统设计文档
·系统配置说明、构件划分图、构件间的接口、构件处理说明、屏幕设计文档、报表设计文档、程序设计文档、文件设计文档、数据库设计文档
2.7 设计评审
3. 数据库应用系统实施
3.1 整个系统的配置与管理
3.2 常用数据库管理系统的应用（SQL Server、Oracle、Sybase、DB2、Access或Visual Foxpro）
·创建数据库
·创建表、创建索引、创建视图、创建约束、创建UDDT（用户自定义类型）
·创建和管理触发器
·建立安全体系
3.3 数据库应用系统安装
·拟定系统安装计划（考虑费用、客户关系、雇员关系、后勤关系和风险等因素）
·拟定人力资源使用计划（组织机构安排的合理性）
·直接安装（安装新系统并使系统快速进入运行状态）
·并行安装（新旧系统并行运行一段时间）
·阶段安装（经过一系列的步骤和阶段使新系统各部分逐步投入运行）
3.4 数据库应用系统测试
·拟定测试目标、计划、方法与步骤
·数据加载，准备测试数据
·指导应用程序员进行模块测试进行验收
·准备系统集成测试环境测试工具
·写出数据库运行测试报告
3.5 培训与用户支持
4.数据库系统的运行和管理
4.1 数据库系统的运行计划
·运行策略的确定
·确定数据库系统报警对象和报警方式
·数据库系统的管理计划（执行，故障/恢复，安全性，完整性，用户培训和维护）
4.2 数据库系统的运行和维护
·新旧系统的转换
·收集和分析报警数据（执行报警、故障报警、安全报警）
·连续稳定的运行
·数据库维护（数据库重构、安全视图的评价和验证、文档维护）
·数据库系统的运行统计（收集、分析、提出改进措施）
·关于运行标准和标准改进一致性的建议
·数据库系统的审计
4.3 数据库管理
·数据字典和数据仓库的管理
·数据完整性维护和管理（实体完整性、参照完整性）
·数据库物理结构的管理（保证数据不推迟访问）
·数据库空间及碎片管理
·备份和恢复（顺序、日志（审计痕迹）、检查点）
·死锁管理（集中式、分布式）
·并发控制（可串行性、锁机制、时间戳、优化）
·数据安全性管理（加密、安全、访问控制、视图、有效性确认规则）
·数据库管理员（DBA）职责
4.4 性能调整
·SQL语句的编码检验
·表设计的评价
·索引的改进
·物理分配的改进
·设备增强
·数据库性能优化
4.5 用户支持
·用户培训
·售后服务
5. SQL
5.1 数据库语言
·数据库语言的要素
·数据库语言的使用方式（交互式和嵌入式）
5.2 SQL概述
·SQL语句的特征
·SQL语句的基本成分
5.3 数据库定义
·创建数据库（Create Datebase）、创建表（Create Table）
·定义数据完整性
·修改表（Alter Table）、删除表（Drop Table）
·定义索引（Create Index）、删除索引（Drop Index）
·定义视图（Create View）、删除视图（Drop View）、更新视图
5.4 数据操作
·Select语句的基本机构
·简单查询
·SQL中的选择、投影
·字符串比较，涉及空值的比较
·日期时间，布尔值，输出排序
·多表查询
·避免属性歧义
·SQL中的连接、并、交、差
·SQL中的元组变量
·子查询
5.5 完整性控制与安全机制
·主键（Primary Key）约束
·外键（Foreign Key）约束
·属性值上的约束（Null、Check、Create Domain）
·全局约束（Create Assertions）
·权限、授权（Grant）、销权（Revoke）
5.6 创建触发器（Create Trigger）
5.7 SQL使用方式
·交互式SQL
·嵌入式SQL
·SQL与宿主语言接口（Declare、共享变量、游标、卷游标）
·动态SQL
·API
5.8 SQL 标准化
6. 网络环境下的数据库
6.1 分布式数据库
6.1.1 分布式数据库的概念
·分布式数据库的特点与目标
6.1.2 分布式数据库的体系结构
·分布式数据库的模式结构
·数据分布的策略（数据分片、分布透明性）
·分布式数据库管理系统
6.1.3 分布式查询处理和优化
6.1.4 分布式事务管理
·分布式数据库的恢复（故障、恢复、2段提交、3段提交）
·分布式数据库的透明性（局部、分裂、复制、处理、并发、执行）
6.1.5 分布式数据库系统的应用
6.2 网络环境下数据库系统的设计与实施
·数据的分布设计
·负载均衡设计
·数据库互连技术
6.3 面向Web的DBMS技术
·三层体系结构
·动态Web网页
·ASP、JSP、XML的应用
7.数据库的安全性
7.1 安全性策略的理解
·数据库视图的安全性策略
·数据的安全级别（最重要的、重要的、注意、选择）
7.2 数据库安全测量
·用户访问控制（采用口令等）
·程序访问控制（包含在程序中的SQL命令限制）
·表的访问控制（视图机制）
·控制访问的函数和操作
·外部存储数据的加密与解密
8. 数据库发展趋势与新技术
8.1 面向对象数据库（OODBMS）
8.1.1 OODBMS的特征
8.1.2 面向对象数据模型
·对象结构、对象类、继承与多重继承、对象标识、对象包含、对象嵌套
8.1.3 面向对象数据库语言
8.1.4 对象关系数据库系统（ORDBMS）
·嵌套关系
·复杂类型
·继承、引用类型
·与复杂类型有关的查询
·函数与过程
·面向对象与对象关系
·ORDBMS应用领域
8.2 企业资源计划（ERP）和数据库
8.2.1 ERP概述
·基本MRP（制造资源计划）、闭环MRP、ERP
·基本原理、发展趋势
·ERP设计的总体思路（一个中心、两类业务、三条干线）
8.2.2 ERP与数据库
·运行数据库与ERP数据模型之间的关系
·运行数据库与ERP数据库之间的关系
8.2.3 案例分析
8.3 决策支持系统的建立
·决策支持系统的概念
·数据仓库设计
·数据转移技术
·联机分析处理（OLAP）技术
·企业决策支持解决方案
·联机事务处理（OLTP）

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