① 資料庫商品銷售管理系統e-r圖
1.4.2 進銷存管理系統的E-R圖
企業進銷存管理系統主要實現從進貨、庫存到銷售的一體化信息管理，涉及商品信息、商品的供應商、購買商品的客戶等多個實體。下面簡單介紹幾個關鍵的實體E-R圖。
客戶實體E-R圖
企業進銷存管理系統將記錄所有的客戶信息，在銷售、退貨等操作時，將直接引用該客戶的實體屬性。客戶實體包括客戶編號、客戶名稱、簡稱、地址、電話、郵政編碼、聯系人、聯系人電話、傳真、開戶行和賬號等屬性，客戶實體E-R圖如圖1.9所示。
（點擊查看大圖）圖1.9 客戶實體E-R圖
供應商實體E-R圖
不同的供應商可以為企業提供不同的商品，在商品信息中將引用商品供應商的實體屬性。供應商實體包括編號、名稱、簡稱、地址、電話、郵政編碼、傳真、聯系人、聯系電話、開戶行和E-mail屬性，供應商實體E-R圖如圖1.10所示。
（點擊查看大圖）圖1.10 供應商實體E-R圖
商品實體E-R圖
商品信息是進銷存管理系統中的基本信息，系統將維護商品的進貨、退貨、銷售、入庫等操作。商品實體包括編號、商品名稱、商品簡稱、產地、單位、規格、包裝、批號、批准文號、商品簡介和供應商屬性，商品實體E-R圖如圖1.11所示。
（點擊查看大圖）圖1.11 商品實體E-R圖
摘自：http://book.51cto.com/art/200807/79596.htm
② 貨物采購與存儲的經營策略數學建模
個人認為，需求量得按天算才行，要不然無法計算缺貨損失。而且缺貨會不會影響需求量，這也是問題。比如C2商店需要M4商品1200件，但是第360天倉庫才有此庫存，那麼這時C2商店的需求量依然是1200件嗎？如果需求量按平均每天多少件來算的話，那麼這樣此商店對此商品的每天需求就會大大增加。缺貨導致商店對商品的日需求增大，這樣的假設並不合理吧？還有工廠產量如果和需求量如果不是平均分布的話，工廠供不上貨也會導致商店缺貨，這里得缺貨損失也是不好假設的。
計算缺貨損失時很多條件都不成熟，也不太好假設。個人認為，如果這些條件能夠給得合理，那麼計算這個題目非常簡單。
③ 簡述企業存貨管理的存儲模型原理
存貨管理實質就是庫存管理,1915年，美國的F·W·哈里斯發表關於經濟訂貨批量的模型，開創了現代庫存理論的研究。在此之前，義大利的V·帕雷托在研究世界財富分配問題時曾提出帕雷托定律，用於庫存管理方面的即為ABC分類法。隨著管理工作的科學化，庫存管理的理論有了很大的發展，形成許多庫存模型，應用於企業管理中已得到顯著的效果。
庫存管理模型的分類：
（1）不同的生產和供應情況採用不同的庫存模型。按訂貨方式分類，可分為5種訂貨模型。
①定期定量模型：訂貨的數量和時間都固定不變。
②定期不定量模型：訂貨時間固定不變，而訂貨的數量依實際庫存量和最高庫存量的差別而定。
③定量不定期模型：當庫存量低於訂貨點時就補充訂貨，訂貨量固定不變。
④不定量不定期模型：訂貨數量和時間都不固定。
以上4種模型屬於貨源充足、隨時都能按需求量補充訂貨的情況。
⑤有限進貨率定期定量模型：貨源有限制，需要陸續進貨。
（2）庫存管理模型按供需情況分類可分為確定型和概率型兩類。確定型模型的主要參數都已確切知道；概率型模型的主要參數有些是隨機的。
（3）按庫存管理的目的分類又可分為經濟型和安全型兩類。經濟型模型的主要目的是節約資金，提高經濟效益；安全型模型的主要目的則是保障正常的供應，不惜加大安全庫存量和安全儲備期，使缺貨的可能性降到最小限度。庫存管理的模型雖然很多，但綜合考慮各個相互矛盾的因素求得較好的經濟效果則是庫存管理的共同原則。
具體的詳細模型，您可以參照網路文庫里的資料，在網路文庫里輸入「存儲模型」，點擊查看其中的PPT，查看更加方便快捷，看起來也舒服。
④ 大數據的預測功能是增值服務的核心
大數據的預測功能是增值服務的核心
從走在大數據發展前沿的互聯網新興行業，到與人類生活息息相關的醫療保健、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產和生活方式。大數據時代的到來，給國內外各行各業帶來諸多的變革動力和巨大價值。
最新發布的報告稱，全球大數據市場規模將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率——從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。全球各大公司、企業和研究機構對大數據商業模式進行了廣泛地探索和嘗試，雖然仍舊有許多模式尚不明朗，但是也逐漸形成了一些成熟的商業模式。
兩種存儲模式為主
互聯網上的每一個網頁、每一張圖片、每一封郵件，通信行業每一條短消息、每一通電話，電力行業每一戶用電數據等等，這些足跡都以「數據」的形式被記錄下來，並以幾何量級的速度增長。這就是大數據時代帶給我們最直觀的沖擊。
正因為數據量之大，數據多為非結構化，現有的諸多存儲介質和系統極大地限制著大數據的挖掘和發展。為更好地解決大數據存儲問題，國內外各大企業和研究機構做了許許多多的嘗試和努力，並不斷摸索其商業化前景，目前形成了如下兩種比較成熟的商業模式：
可擴展的存儲解決方案。該存儲解決方案可幫助政府、企業對存儲的內容進行分類和確定優先順序，高效安全地存儲到適當存儲介質中。而以存儲區域網路（SAN）、統一存儲、文件整合/網路連接存儲（NAS）的傳統存儲解決方案，無法提供和擴展處理大數據所需要的靈活性。而以Intel、Oracle、華為、中興等為代表的新一代存儲解決方案提供商提供的適用於大、中小企業級的全系存儲解決方案，通過標准化IT基礎架構、自動化流程和高擴展性，來滿足大數據多種應用需求。
雲存儲。雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統，其結構模型一般由存儲層、基礎管理、應用介面和訪問層四層組成。通過易於使用的API，方便用戶將各種數據放到雲存儲裡面，然後像使用水電一樣按用量進行收費。用戶不用關心數據的存儲介質、網路狀況以及安全性的管理，只需按需向提供方購買空間。
源數據價值水漲船高
在紅紅火火的大數據時代，隨著數據的累積，數據本身的價值也在不斷升值，這種情況很好地反應了事物由量變到質變的規律。例如有一種罕見的疾病，得病率為十萬分之一，如果從小樣本數據來看非常罕見，但是擴大到全世界70億人，那麼數量就非常龐大。以前技術落後，不能將該病情數字化集中研究，所以很難攻克。但是，我們現在把各種各樣的數據案例搜集起來統一分析，我們很快就能攻克很多以前想像不到的科學難題。類似的例子，不勝枚舉。
正是由於可以通過大數據挖掘到很多看不見的價值，源數據本身的價值也水漲船高。一些掌握海量有效數據的公司和企業找到了一條行之有效的商業路徑：對源數據直接或者經過簡單封裝銷售。在互聯網領域，以Facebook、twitter、微博為代表的社交網站擁有大量的用戶和用戶關系數據，這些網站正嘗試以各種方式對該源數據進行商業化銷售，Google、Yahoo!、網路[微博]等搜索公司擁有大量的搜索軌跡數據以及網頁數據，他們可以通過簡單API提供給第三方並從中盈利；在傳統行業中，中國聯通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中國電信[微博]等運營商擁有大量的底層用戶資料，可以通過簡單地去隱私化，然後進行銷售盈利。
各大公司或者企業通過提供海量數據服務來支撐公司發展，同時以免費的服務補償用戶，這種成熟的商業模式經受住了時間的考驗。但是對於任何用戶數據的買賣，還需處理好用戶隱私信息，通過去隱私化方式，來保護好用戶隱私。
預測是增值服務的核心
在大數據基礎上進行深度挖掘，所衍生出來的增值服務，是大數據領域最具想像空間的商業模式。大數據增值服務的核心是什麼？預測！大數據引發了商業分析模式轉變，從過去的樣本模式到現在的全數據模式，從過去的小概率到現在的大概率，從而能夠得到比以前更准確的預測。目前形成了如下幾種比較成熟的商業模式。
個性化的精準營銷。一提起「垃圾簡訊」，大家都很厭煩，這是因為本來在營銷方看來是有價值的、「對」的信息，發到了「錯」的用戶手裡。通過對用戶的大量的行為數據進行詳細分析，深度挖掘之後，能夠實現給「對」的用戶發送「對」的信息。比如大型商場可以對會員的購買記錄進行深度分析，發掘用戶和品牌之間的關聯。然後，當某個品牌的忠實用戶收到該品牌打折促銷的簡訊之後，一定不是厭煩，而是欣喜。如優捷信達、中科嘉速等擁有強大數據處理技術的公司在數據挖掘、精準廣告分析等方面擁有豐富的經驗。
企業經營的決策指導。針對大量的用戶數據，運用成熟的數據挖掘技術，分析得到企業運營的各種趨勢，從而給企業的決策提供強有力的指導。例如，汽車銷售公司，可以通過對網路上用戶的大量評論進行分析，得到用戶最關心和最不滿意的功能，然後對自己的下一代產品進行有針對性的改進，以提升消費者的滿意度。
總體來說，從宏觀層面來看，大數據是我們未來社會的新能源；從企業微觀層面來看，大數據分析和運用能力正成為企業的核心競爭力。深入研究和積極探索大數據的商業模式，對企業的未來發展有至關重要的意義。
⑤ 資料庫課後習題答案 這是題目 請幫忙解答
1） 1） 每個職工的數據是職工號、姓名、地址和他所在的商品部。
2） 2） 每一商品部的數據有：它的職工，經理和它經銷的商品。
3） 3） 每種經銷的商品數有：商碧蔽消品名、生產廠家、價格、型號（廠家悔知定的）和內部商品代號（商店規定的）。
4） 4） 關並戚於每個生產廠家的數據有：廠名、地址、向商店提供的商品價格。
請設計該百貨商店的概念模型，再將概念模型轉換為關系模型。注意某些信息可用屬性表示，其他信息可用聯系表示。