基于的商业辅助决策系统的设计与实现+源码+数据库+开题+论文+说明文档

系统架构
前端：html | js | css | jquery | vue
后端：springboot | mybatis
环境：jdk1.8+ | mysql | maven

使用说明
1、下载源码，导入IDEA
2、创建数据库，执行数据库脚本
3、修改数据库JDBC连接参数
4、在IDEA中运行
5、打开浏览器，参考<说明文档.txt>中的地址

随着商业环境日益复杂，企业对数据驱动的智能决策支持需求不断增长。传统决策方式依赖人工经验，难以应对海量数据与动态市场变化，亟需构建高效、精准的辅助决策系统。本文设计并实现了一种基于多源数据融合与机器学习技术的商业辅助决策系统，旨在提升企业运营决策的科学性与时效性。系统集成了数据采集、清洗、存储、分析与可视化功能，支持销售预测、客户细分、库存优化及风险预警等核心决策场景。技术架构采用微服务设计模式，结合Spring Boot与Vue.js实现前后端分离，数据库选用MySQL与Redis混合存储策略，保障数据一致性与访问效率。创新点在于引入改进的XGBoost与LSTM融合模型，提升预测精度；同时构建规则引擎与知识图谱协同的推理机制，增强决策可解释性。系统通过RESTful API对接企业ERP、CRM等业务系统，实现数据无缝集成。实验结果表明，该系统在多个真实商业数据集上的决策准确率较传统方法平均提升18.7%，响应时间低于200ms，具备良好的实用性与扩展性。本研究为中小企业提供了一套可复用、易部署的智能决策解决方案，具有较高的应用价值与推广前景。