① 数据库商品销售管理系统e-r图
1.4.2 进销存管理系统的E-R图
企业进销存管理系统主要实现从进货、库存到销售的一体化信息管理，涉及商品信息、商品的供应商、购买商品的客户等多个实体。下面简单介绍几个关键的实体E-R图。
客户实体E-R图
企业进销存管理系统将记录所有的客户信息，在销售、退货等操作时，将直接引用该客户的实体属性。客户实体包括客户编号、客户名称、简称、地址、电话、邮政编码、联系人、联系人电话、传真、开户行和账号等属性，客户实体E-R图如图1.9所示。
（点击查看大图）图1.9 客户实体E-R图
供应商实体E-R图
不同的供应商可以为企业提供不同的商品，在商品信息中将引用商品供应商的实体属性。供应商实体包括编号、名称、简称、地址、电话、邮政编码、传真、联系人、联系电话、开户行和E-mail属性，供应商实体E-R图如图1.10所示。
（点击查看大图）图1.10 供应商实体E-R图
商品实体E-R图
商品信息是进销存管理系统中的基本信息，系统将维护商品的进货、退货、销售、入库等操作。商品实体包括编号、商品名称、商品简称、产地、单位、规格、包装、批号、批准文号、商品简介和供应商属性，商品实体E-R图如图1.11所示。
（点击查看大图）图1.11 商品实体E-R图
摘自：http://book.51cto.com/art/200807/79596.htm
② 货物采购与存储的经营策略数学建模
个人认为，需求量得按天算才行，要不然无法计算缺货损失。而且缺货会不会影响需求量，这也是问题。比如C2商店需要M4商品1200件，但是第360天仓库才有此库存，那么这时C2商店的需求量依然是1200件吗？如果需求量按平均每天多少件来算的话，那么这样此商店对此商品的每天需求就会大大增加。缺货导致商店对商品的日需求增大，这样的假设并不合理吧？还有工厂产量如果和需求量如果不是平均分布的话，工厂供不上货也会导致商店缺货，这里得缺货损失也是不好假设的。
计算缺货损失时很多条件都不成熟，也不太好假设。个人认为，如果这些条件能够给得合理，那么计算这个题目非常简单。
③ 简述企业存货管理的存储模型原理
存货管理实质就是库存管理,1915年，美国的F·W·哈里斯发表关于经济订货批量的模型，开创了现代库存理论的研究。在此之前，意大利的V·帕雷托在研究世界财富分配问题时曾提出帕雷托定律，用于库存管理方面的即为ABC分类法。随着管理工作的科学化，库存管理的理论有了很大的发展，形成许多库存模型，应用于企业管理中已得到显着的效果。
库存管理模型的分类：
（1）不同的生产和供应情况采用不同的库存模型。按订货方式分类，可分为5种订货模型。
①定期定量模型：订货的数量和时间都固定不变。
②定期不定量模型：订货时间固定不变，而订货的数量依实际库存量和最高库存量的差别而定。
③定量不定期模型：当库存量低于订货点时就补充订货，订货量固定不变。
④不定量不定期模型：订货数量和时间都不固定。
以上4种模型属于货源充足、随时都能按需求量补充订货的情况。
⑤有限进货率定期定量模型：货源有限制，需要陆续进货。
（2）库存管理模型按供需情况分类可分为确定型和概率型两类。确定型模型的主要参数都已确切知道；概率型模型的主要参数有些是随机的。
（3）按库存管理的目的分类又可分为经济型和安全型两类。经济型模型的主要目的是节约资金，提高经济效益；安全型模型的主要目的则是保障正常的供应，不惜加大安全库存量和安全储备期，使缺货的可能性降到最小限度。库存管理的模型虽然很多，但综合考虑各个相互矛盾的因素求得较好的经济效果则是库存管理的共同原则。
具体的详细模型，您可以参照网络文库里的资料，在网络文库里输入“存储模型”，点击查看其中的PPT，查看更加方便快捷，看起来也舒服。
④ 大数据的预测功能是增值服务的核心
大数据的预测功能是增值服务的核心
从走在大数据发展前沿的互联网新兴行业，到与人类生活息息相关的医疗保健、电力、通信等传统行业，大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产和生活方式。大数据时代的到来，给国内外各行各业带来诸多的变革动力和巨大价值。
最新发布的报告称，全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26%的年复合增长率——从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球各大公司、企业和研究机构对大数据商业模式进行了广泛地探索和尝试，虽然仍旧有许多模式尚不明朗，但是也逐渐形成了一些成熟的商业模式。
两种存储模式为主
互联网上的每一个网页、每一张图片、每一封邮件，通信行业每一条短消息、每一通电话，电力行业每一户用电数据等等，这些足迹都以“数据”的形式被记录下来，并以几何量级的速度增长。这就是大数据时代带给我们最直观的冲击。
正因为数据量之大，数据多为非结构化，现有的诸多存储介质和系统极大地限制着大数据的挖掘和发展。为更好地解决大数据存储问题，国内外各大企业和研究机构做了许许多多的尝试和努力，并不断摸索其商业化前景，目前形成了如下两种比较成熟的商业模式：
可扩展的存储解决方案。该存储解决方案可帮助政府、企业对存储的内容进行分类和确定优先级，高效安全地存储到适当存储介质中。而以存储区域网络（SAN）、统一存储、文件整合/网络连接存储（NAS）的传统存储解决方案，无法提供和扩展处理大数据所需要的灵活性。而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案，通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性，来满足大数据多种应用需求。
云存储。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统，其结构模型一般由存储层、基础管理、应用接口和访问层四层组成。通过易于使用的API，方便用户将各种数据放到云存储里面，然后像使用水电一样按用量进行收费。用户不用关心数据的存储介质、网络状况以及安全性的管理，只需按需向提供方购买空间。
源数据价值水涨船高
在红红火火的大数据时代，随着数据的累积，数据本身的价值也在不断升值，这种情况很好地反应了事物由量变到质变的规律。例如有一种罕见的疾病，得病率为十万分之一，如果从小样本数据来看非常罕见，但是扩大到全世界70亿人，那么数量就非常庞大。以前技术落后，不能将该病情数字化集中研究，所以很难攻克。但是，我们现在把各种各样的数据案例搜集起来统一分析，我们很快就能攻克很多以前想象不到的科学难题。类似的例子，不胜枚举。
正是由于可以通过大数据挖掘到很多看不见的价值，源数据本身的价值也水涨船高。一些掌握海量有效数据的公司和企业找到了一条行之有效的商业路径：对源数据直接或者经过简单封装销售。在互联网领域，以Facebook、twitter、微博为代表的社交网站拥有大量的用户和用户关系数据，这些网站正尝试以各种方式对该源数据进行商业化销售，Google、Yahoo!、网络[微博]等搜索公司拥有大量的搜索轨迹数据以及网页数据，他们可以通过简单API提供给第三方并从中盈利；在传统行业中，中国联通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中国电信[微博]等运营商拥有大量的底层用户资料，可以通过简单地去隐私化，然后进行销售盈利。
各大公司或者企业通过提供海量数据服务来支撑公司发展，同时以免费的服务补偿用户，这种成熟的商业模式经受住了时间的考验。但是对于任何用户数据的买卖，还需处理好用户隐私信息，通过去隐私化方式，来保护好用户隐私。
预测是增值服务的核心
在大数据基础上进行深度挖掘，所衍生出来的增值服务，是大数据领域最具想象空间的商业模式。大数据增值服务的核心是什么？预测！大数据引发了商业分析模式转变，从过去的样本模式到现在的全数据模式，从过去的小概率到现在的大概率，从而能够得到比以前更准确的预测。目前形成了如下几种比较成熟的商业模式。
个性化的精准营销。一提起“垃圾短信”，大家都很厌烦，这是因为本来在营销方看来是有价值的、“对”的信息，发到了“错”的用户手里。通过对用户的大量的行为数据进行详细分析，深度挖掘之后，能够实现给“对”的用户发送“对”的信息。比如大型商场可以对会员的购买记录进行深度分析，发掘用户和品牌之间的关联。然后，当某个品牌的忠实用户收到该品牌打折促销的短信之后，一定不是厌烦，而是欣喜。如优捷信达、中科嘉速等拥有强大数据处理技术的公司在数据挖掘、精准广告分析等方面拥有丰富的经验。
企业经营的决策指导。针对大量的用户数据，运用成熟的数据挖掘技术，分析得到企业运营的各种趋势，从而给企业的决策提供强有力的指导。例如，汽车销售公司，可以通过对网络上用户的大量评论进行分析，得到用户最关心和最不满意的功能，然后对自己的下一代产品进行有针对性的改进，以提升消费者的满意度。
总体来说，从宏观层面来看，大数据是我们未来社会的新能源；从企业微观层面来看，大数据分析和运用能力正成为企业的核心竞争力。深入研究和积极探索大数据的商业模式，对企业的未来发展有至关重要的意义。
⑤ 数据库课后习题答案 这是题目 请帮忙解答
1） 1） 每个职工的数据是职工号、姓名、地址和他所在的商品部。
2） 2） 每一商品部的数据有：它的职工，经理和它经销的商品。
3） 3） 每种经销的商品数有：商碧蔽消品名、生产厂家、价格、型号（厂家悔知定的）和内部商品代号（商店规定的）。
4） 4） 关并戚于每个生产厂家的数据有：厂名、地址、向商店提供的商品价格。
请设计该百货商店的概念模型，再将概念模型转换为关系模型。注意某些信息可用属性表示，其他信息可用联系表示。