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1、案例1:航空公司数据仓库决策支持系统,1.航空公司数据仓库系统的功能2.数据仓库系统的决策支持,1.航空公司数据仓库系统的功能,航空公司数据仓库功能模块有：市场分析：分析国内、国际、地区航线上的各项生产指标；航班分析：分析某个特定市场上所有航班的生产情况；班期分析：分析某个特定市场上各班期的旅客、货运分布 情况；,2.数据仓库系统的决策支持,利用数据仓库系统提供的决策支持有：l一段时间内某特定市场占有率、同期比较、增长趋势；l各条航线的收益分析；l计划完成情况；l流量、流向分析；l航线上各项生产指标变化趋势的分析；,通过查询“北京到各地区的航空市场情况”，发现了一些问题。该例就是完成对此问题进
2、行多维分析和原因分析，找出出现原因。,3.决策支持系统简例,图1 全国各地区航空周转量与去年对比状况,返回,（其中，1：东北地区；2：华北地区；3：华东地区；4：西北地区；5：西南地区；6：新疆地区；7：中南地区）,从图1中看到从北京到国内各地区的总周转量以及与去年同期的比较情况，发现“北京西南地区”出现的负增长最大。,图2 全国各地区航空客运周转量及与去年同期比较,返回,从图2中看到客运周转量及与去年同期比较，西南地区负增长在全国是最大的，其次是东北地区。,图3 北京到国内各地区货运周转量及与去年同期比较,返回,从图3中看到货运周转量及与去年同期比较，华东地区负增长在全国是最大的，西南地区也
3、有负增长。,表1 客运、货运、总周转量及其去年同期比较,返回,从表1中，可以看出航空客运、货运、总周转量以及与去年同期比较的具体数据。西南地区总周转量的负增长主要是客运负增长为主体。,图4 西南地区昆明、重庆两地航空总周转量及与去年同期比较,返回,从图4中看出，西南地区航空总周转量下降最多的是昆明航线。,（其中，A：150座级；B：200座级；C：300座级以上；D：200300座级）图5 昆明航线各机型总周转量以及与去年同期比较的柱形图,返回,从图5可以看出昆明航线中200300座级机型负增长最大，其次是150座级机型也有较大的负增长，而200座级以及300座级以上机型保持同去年相同航运水平
4、。,表2 昆明航线各机型总周转量以及与去年同期比较的数据从表2中可以看出，不同机型的周转量以及对比去年同期增长的具体数据。,返回,以上决策支持系统过程完成了对航空公司全国各地区总周转量对比去年同期出现负增长量最大的西南地区，经过多维分析和原因分析，找出其原因发生在昆明航线上。主要是200300座级机型的总周转量负增长以及150座级机型负增长量造成的。其中，200300座级负增长最严重。这为决策者提供了解决西南地区负增长问题辅助决策的信息。,数据仓库决策支持系统应用说明,以上决策支持系统只是找出了西南地区航运负增长问题的原因。还可以昆明航线上航班时间以及其他方面进行原因分析，找出其他原因，为决策
5、者提供更多的辅助决策信息。,同样，可以从国内各地区航空市场状况中对比去年同期增长显著的中南地区，找出总周转量大幅提高的原因。从正反两方面来进行多维分析和原因分析，将可以得到更多的辅助决策信息，减少负增长，增大正增长，提高更大利润。进行多方面分析的大型决策支持系统，将可以发挥更大的辅助决策效果。,案例2:沃尔玛数据仓库系统,美国的沃尔玛（Wal*Mart）是世界最大的零售商，Wal*Mart建立了基于NCR Teradata数据仓库的决策支持系统，它是世界上第二大的数据仓库系统，总容量达到170TB以上。强大的数据仓库系统将世界4000多家分店的每一笔业务数据汇总到一起，让决策者能够在很短的时间
6、里获得准确和及时的信息，并做出正确和有效的经营决策。沃尔玛的创始人萨姆沃尔顿：“我总是喜欢尽快得到那些数据、我们越快得到那些信息、我们就能越快据此采取行动，这个系统已经成为我们的一个重要工具”。,利用数据仓库，沃尔玛对商品进行市场类组分析，即分析哪些商品顾客最有希望一起购买。一个意外的发现就是：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助于数据仓库系统，商家决不可能发现隐藏在背后的事实。沃尔玛就在它的一个个商店里将它们并排摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销量双双增长。,每天要处理并更新2亿条记录，要对来自6000多个用户的48，000条查询语句进行处理。销售数
7、据、库存数据每天夜间从4，000多个商店自动采集过来，并通过卫星线路传到总部的数据仓库里。利用数据仓库，进行决策支持分析，具体表现为：,1.商品分组布局,合理的商品布局能节省顾客的购买时间，能刺激顾客的购买欲望。分析顾客的购买习惯，掌握不同商品一起购买的概率，甚至考虑购买者在商店里所穿行的路线、购买时间和地点，从而确定商品的最佳布局。,2.降低库存成本,沃尔玛通过数据仓库系统，决定对各个商店各色货物进行增减，确保正确的库存。沃尔玛的经营哲学是“代销”供应商的商品，也就是说，在顾客付款之前，供应商是不会拿到它的货款的。数据仓库系统不仅使沃尔玛省去了商业中介，还把定期补充库存的担子转嫁到供应商身上
8、。,3.了解销售全局,各个商店在传送数据之前，先对数据进行如下分组：商品种类、销售数量、商店地点、价格和日期等。通过这些分类信息，沃尔玛能对每个商店的情况有个细致的了解。在最后一家商店关门后一个半小时，沃尔玛已确切知道当天的运营和财政情况。,4、市场分析,沃尔玛利用数据挖掘工具和统计模型分析顾客的购买习惯、广告成功率和其他战略性的信息。每周六要对世界范围内销售量最大的15种商品进行分析，然后确保在准确的时间、合适的地点有所需要的库存。,5、趋势分析,对商品品种和库存的趋势进行分析，以选定需要补充的商品，研究顾客购买趋势，分析季节性购买模式，确定降价商品，并对其数量和运作作出反应。为了能够预测出季节性销售量，它要检索数据仓库拥有100，000种商品一年多来的销售数据，并在此基础上作分析和知识挖掘。,沃尔顿在他的自传中写道：“我能顷刻之间把信息提取出来，而且是所有的数据。我能拿出我想要的任何东西，并确切地讲出我们卖了多少。”这感觉就象在信息的海洋里，“轻舟已过万重山”。他还写到：”我想我们总是知道那些信息赋予你一定的力量，而我们能在计算机内取出这些数据的程度会使我们具有强大的竞争优势。”,数据仓库改变了沃尔玛，而沃尔玛改变了零售业。沃尔玛的成功给人以启示：唯有站在信息巨人的肩头，才能掌握无限，创造辉煌。,
