在日益对外开放的今天,经营零售化妆品的外资企业已经纷纷入驻了中国市场。随着中国市场的日趋成熟,各个企业都面临着市场开拓停滞不前的困境;并且随着市场竞争的骤然加剧,传统的销售方式越来越难以帮助企业维持现有市场份额,更不用说对市场的进一步开拓。在这样的情况下,各个企业的市场营销人员都在尝试着新的营销手段,尝试新的科学技术试图尽早摆脱这种困境,以期待获得更多的市场份额。交叉销售是近些年来被研究的重要的营销方法之一,特别是在金融业内已经被广泛地被应用,获得了巨大的成功。但是对于零售化妆品业来说还是属于比较新鲜的事物。对于研究交叉销售来说,最简单易行的方式,就是从历史的数据中找到各个销售商品之间的联系,获得客户购买行为的共性规律,从而让企业获得新的利润的增长点。同时,由于零售交易系统在柜台上的广泛应用,大量的交易数据和客户信息已经被采集到各个公司的零售交易系统中。但是这些被零售系统采集上来的数据目前仅仅是沉淀在各个公司的服务器中,并没有很好地为企业所利用。近些年来,数据分析和决策技术的日趋成熟,这种从历史的销售数据中寻找规律的模式,为零售化妆品业带来了新的契机。因此,零售化妆品企业的管理者都纷纷对数据分析和决策支持系统产生了浓厚的兴趣。本文第一章根据零售化妆品行业的特点,从零售化妆品业的整体背景,本课题的意义,以及国内外研究的现状的角度上,对零售化妆品行业构建面向交叉销售主题的数据分析和决策支持系统的背景和意义进行了阐述。第二章概述了构建数据分析和决策支持系统所需要的模块和技术,他们分别是:数据仓库,联机分析处理,和数据挖掘技术。在第三章中结合企业中实际需要解决的交叉销售的问题,描述了如何设计面向零售化妆品业数据分析与决策支持系统(RCADS)的数据仓库;并围绕交叉销售主题描述了数据仓库的维度表、度量表等等数据仓库关键属性。在随后的第四章和第五章展示了实现交叉销售的数据挖掘的两种方法:关联规则挖掘、决策树挖掘,和具体实现关联规则挖掘和决策树挖掘的算法:Microsoft的关联规则算法和决策树算法。第六章借助Microsoft的SQL Server 2005、Excel 2007、DBPut等现代信息工具和技术逐步地展示了零售化妆品公司交叉销售主题的数据分析与决策支持系统的建立方法和具体步骤。该系统有效地帮助企业摆脱了繁重的手工分析工作,获得了沉睡在大量交易数据中的知识和信息,使企业能够在激烈地商战中获得更多的机会和市场份额。