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房地产成本指标数据库（二）引言概述：房地产成本指标数据库是一个致力于收集、整理和分析房地产行业成本相关数据的数据库。
本文将从优化数据库结构、丰富数据内容、提高数据可靠性、提供数据查询功能和持续更新数据五个大点进行阐述。
正文：1. 优化数据库结构- 设计合理的数据表结构，确保数据的存储和检索效率。
- 使用索引和约束来提高数据查询速度和准确性。
- 制定数据库维护计划，包括备份和恢复策略，以确保数据安全性和系统可靠性。
2. 丰富数据内容- 收集包括房地产建设、装修、运营等环节的成本数据。
- 根据区域、项目规模、建筑类型等维度分类整理数据，以满足不同用户的需求。
- 持续关注房地产行业发展动态，及时更新数据库内容，保持数据的实时性和全面性。
3. 提高数据可靠性- 采用多元验证机制，确保数据的准确性和可靠性。
- 积极开展数据质量评估和校正工作，及时发现和纠正数据异常。
- 与相关权威机构、行业协会进行合作，获取第三方数据验证，提高数据的可信度。
4. 提供数据查询功能- 设计友好的用户界面，便于用户灵活查询和定制数据报表。
- 提供多种查询方式，支持按时间、地区、行业等条件进行数据筛选。
- 提供数据导出和数据分享功能，使用户可以方便地与他人共享数据，支持决策分析和业务处理。
5. 持续更新数据- 建立数据更新机制，定期收集、整理和更新相关数据。
- 与房地产行业专业机构、研究机构和企业建立合作关系，获取最新的行业数据。
- 追踪和分析房地产行业的政策、经济和市场变化，及时更新数据库内容，为用户提供最新的数据支持。
总结：通过优化数据库结构、丰富数据内容、提高数据可靠性、提供数据查询功能和持续更新数据等措施，房地产成本指标数据库（二）将为用户提供准确、全面、实时的房地产成本相关数据，帮助用户进行行业分析、决策支持和业务处理，促进房地产行业的发展。
房地产行业销售与管理信息系统方案第一章销售管理信息系统概述 (3)1.1 系统简介 (3)1.2 系统功能介绍 (3)1.2.1 客户管理 (3)1.2.2 销售管理 (3)1.2.3 营销推广 (3)1.2.4 数据分析 (3)1.2.5 报表管理 (3)1.2.6 权限管理 (3)1.3 系统架构设计 (4)1.3.1 技术架构 (4)1.3.2 网络架构 (4)1.3.3 数据架构 (4)1.3.4 安全架构 (4)1.3.5 系统扩展性 (4)第二章销售数据管理 (4)2.1 销售数据录入 (4)2.2 销售数据查询与统计 (5)2.3 销售数据报表 (5)第三章客户关系管理 (6)3.1 客户信息管理 (6)3.2 客户跟进与维护 (6)3.3 客户满意度调查与分析 (7)第四章库存管理 (7)4.1 房源库存管理 (7)4.2 库存预警与调整 (7)4.3 库存报表 (8)第五章营销活动管理 (8)5.1 营销活动策划 (8)5.2 营销活动实施 (9)5.3 营销效果评估 (9)第六章销售团队管理 (9)6.1 销售人员管理 (9)6.1.1 招聘与选拔 (9)6.1.2 培训与发展 (10)6.1.3 绩效考核与激励 (10)6.2 销售团队建设与培训 (10)6.2.1 团队文化塑造 (10)6.2.2 培训体系搭建 (10)6.2.3 团队沟通与协作 (10)6.3 销售团队绩效评估 (11)6.3.2 评估方法与周期 (11)6.3.3 评估结果应用 (11)第七章财务管理 (11)7.1 销售收入管理 (11)7.1.1 销售收入概述 (11)7.1.2 销售收入管理流程 (11)7.1.3 销售收入管理信息化 (12)7.2 成本控制 (12)7.2.1 成本控制概述 (12)7.2.2 成本控制方法 (12)7.2.3 成本控制信息化 (12)7.3 财务报表 (12)7.3.1 财务报表概述 (13)7.3.2 财务报表流程 (13)7.3.3 财务报表信息化 (13)第八章信息安全与保密 (13)8.1 信息安全策略 (13)8.2 信息保密措施 (14)8.3 信息安全培训与监督 (14)第九章系统维护与升级 (14)9.1 系统故障处理 (14)9.1.1 故障分类 (15)9.1.2 故障处理流程 (15)9.1.3 故障预防措施 (15)9.2 系统升级与优化 (15)9.2.1 系统升级与优化的内容 (15)9.2.2 系统升级与优化流程 (15)9.2.3 系统升级与优化注意事项 (16)9.3 系统维护培训 (16)9.3.1 培训目的 (16)9.3.2 培训对象 (16)9.3.3 培训内容 (16)第十章项目实施与验收 (16)10.1 项目实施计划 (16)10.1.1 实施目标 (16)10.1.2 实施阶段 (17)10.1.3 实施策略 (17)10.2 项目进度监控 (17)10.2.1 监控目标 (17)10.2.2 监控方法 (17)10.2.3 监控内容 (17)10.3 项目验收与总结 (18)10.3.1 验收标准 (18)10.3.3 验收后续工作 (18)第一章销售管理信息系统概述1.1 系统简介销售管理信息系统是针对房地产行业销售环节所开发的一套信息化解决方案，旨在提高房地产企业销售业务效率，降低管理成本，实现销售过程的数字化、智能化。
第1篇一、报告概述本报告基于对某地区房地产市场进行的深入调查，通过对大量数据的收集、整理和分析，旨在全面了解该地区房地产市场的现状、发展趋势以及潜在风险。
报告将从市场供需、价格走势、区域分布、户型结构、消费者行为等多个维度进行阐述。
二、市场供需分析1. 供应量分析根据调查数据，该地区房地产供应量在近年来呈现波动上升的趋势。
2019年，供应量约为1500万平方米，而2022年，供应量已达到2000万平方米。
其中，住宅供应量占总供应量的80%以上，商业和办公类房地产占比相对较小。
2. 需求量分析市场需求方面，近年来该地区房地产市场需求量稳步增长。
2019年，市场需求量为1200万平方米，到2022年，市场需求量已达到1500万平方米。
市场需求量的增长主要得益于该地区经济的快速发展、人口的增长以及城市化进程的推进。
3. 供需平衡分析通过对供需量的对比分析，我们可以看出，近年来该地区房地产市场供需基本平衡。
在供应量增长的同时，市场需求量也在稳步上升，两者之间的差距相对较小。
这表明，该地区房地产市场具有较强的自我调节能力。
三、价格走势分析1. 平均价格分析近年来，该地区房地产平均价格呈现稳步上升的趋势。
2019年，平均价格为8000元/平方米，到2022年，平均价格已上升至10000元/平方米。
其中，住宅平均价格增长最为明显，商业和办公类房地产价格增长相对较慢。
2. 价格波动分析从价格波动来看，该地区房地产市场价格波动相对较小。
在2019年至2022年期间，平均价格波动幅度约为5%。
这表明，该地区房地产市场具有较强的稳定性。
3. 价格与供需关系分析价格与供需关系密切相关。
当供应量大于需求量时，价格往往会下降；反之，当需求量大于供应量时，价格往往会上升。
根据调查数据，该地区房地产市场价格与供需关系基本符合这一规律。
四、区域分布分析1. 区域分布特点该地区房地产市场区域分布呈现出明显的集中趋势。
其中，市中心区域、新城区以及交通便利的近郊区域成为房地产开发的重点区域。
房地产销售数据统计房地产行业一直是国民经济的重要支柱，对于政府宏观经济调控、城市建设和居民生活水平的提升有着重要的影响。
为了了解房地产市场的发展状况和趋势，进行房地产销售数据统计是必不可少的一项工作。
本文将从房地产销售数据统计的背景和重要性、数据来源和汇总方法、销售额和销售面积的统计分析等方面进行探讨。
一、背景和重要性房地产销售数据统计是指对房地产市场的销售情况进行数据收集、整理和分析，以便了解市场的规模、价格、结构和动态变化等情况。
这对于政府部门科学决策、企业精确定位和投资者深入分析具有重要意义。
房地产销售数据统计可以帮助政府制定相关政策。
政府可以通过统计数据了解住房需求的趋势和结构，科学确定住房供应的规模和布局，从而调控市场供求关系，促进房地产市场的稳定发展。
对房地产企业而言，销售数据统计是市场营销的重要依据。
通过对销售数据的分析，企业可以了解产品的受欢迎程度、市场竞争力以及潜在的销售机会和问题，以便进行有针对性的市场推广和产品调整。
对于投资者来说，房地产销售数据统计可以提供市场趋势和投资机会的参考。
通过分析销售额和销售面积的数据，投资者可以了解房地产市场的发展方向和潜力，为自己的投资决策提供科学依据。
二、数据来源和汇总方法房地产销售数据的来源主要包括政府统计部门、房地产企业的销售数据以及相关金融机构的数据。
政府统计部门是最重要的数据来源，其发布的房地产销售数据是比较权威和全面的。
房地产企业的销售数据主要通过销售系统和销售报表进行收集，相关金融机构的数据则是通过贷款和抵押业务等渠道获得。
房地产销售数据的汇总方法一般分为两种，即手工汇总和自动化汇总。
手工汇总是指通过人工统计和计算的方式进行，这种方法操作简单，但是容易出现统计错误和数据遗漏的情况。
自动化汇总是指通过计算机和信息系统进行数据收集和处理，这种方法准确性较高，但需要建立完善的系统和数据库。
三、销售额的统计分析房地产销售额是衡量房地产市场规模的重要指标，也是判断市场繁荣程度和企业盈利能力的重要依据。
2024年数据库精准营销助推“房博会”销售方案2024年，随着科技的不断发展和互联网的普及，数据库精准营销成为了房地产行业中不可或缺的一环。
在这一年的“房博会”销售方案中，数据库精准营销将起到助推的作用，为开发商提供更加精准、高效的销售服务。
下面将详细介绍2024年数据库精准营销助推“房博会”销售方案。
一、建立全面的客户数据库在2024年的“房博会”销售方案中，首要任务是建立一套全面的客户数据库。
这个数据库可以包括各种类型的客户信息，如购房意向、购房预算、购房需求等。
通过建立这个数据库，开发商可以更加深入地了解客户，精准地为客户提供房屋推荐和服务。
二、通过数据分析挖掘潜在客户有了全面的客户数据库后，开发商可以通过数据分析的方式挖掘潜在客户。
通过对客户数据的分析，可以了解客户的购房需求、购房预算等信息，从而找到潜在客户。
在2024年的“房博会”销售方案中，开发商可以结合人工智能和大数据技术，通过数据模型和算法分析客户数据，筛选出与楼盘匹配度高的潜在客户，并进行有效的营销推广。
三、精准定位和推广在2024年的“房博会”销售方案中，精准定位和推广是非常重要的一环。
通过对客户数据库和潜在客户数据的分析，开发商可以准确找到目标客户群体，并将营销活动和广告宣传针对性地推送给这些客户。
通过数据库精准营销，开发商可以避免广告推送的浪费，提高推广效果，为客户提供更加个性化的购房咨询服务。
四、定制化购房体验通过数据库精准营销，开发商可以更好地了解客户的购房需求和喜好，并根据这些信息提供定制化的购房体验。
在2024年的“房博会”销售方案中，开发商可以通过数据分析了解客户的购房偏好，例如喜欢的户型、楼层、附近的配套设施等。
在展会期间，开发商可以为客户提供个性化的导购服务，针对客户的需求进行详细介绍和解答疑问，提高购房体验和满意度。
五、数据库精准营销的未来发展数据库精准营销在2024年的“房博会”销售方案中发挥了重要的作用，提高了开发商的销售效果和客户满意度。
房地产大数据解决方案引言房地产行业是一个庞大而复杂的行业，涉及到大量的数据。
随着信息技术的发展，房地产数据变得越来越丰富，包括销售数据、租赁数据、土地数据、人口数据等等。
这些数据蕴含着宝贵的信息，可以帮助房地产企业做出更科学的决策。
本文将介绍一种基于大数据的房地产解决方案，以帮助企业更好地利用房地产数据。
数据采集与整合房地产大数据解决方案的第一步是数据采集与整合。
房地产行业的数据散布在各个数据源中，包括政府部门、中介机构、房地产开发商等等。
因此，需要对这些数据源进行整合，并且确保数据的准确性和完整性。
数据采集数据采集可以通过多种方式进行，包括爬虫技术、API接口、数据导入等。
对于政府部门和中介机构的数据，可以通过编写爬虫程序实时采集数据。
对于房地产开发商的数据，可以通过与其建立数据接口，实时获取数据。
此外，还可以通过数据导入工具，如Excel、CSV等，将离线数据导入系统中。
数据整合数据整合是将各个数据源的数据整合到一起的过程。
在进行数据整合之前，需要对不同数据源的数据进行清洗和格式化。
比如，将日期格式统一、处理缺失值等。
然后，将经过清洗和格式化的数据导入到数据库中，以便后续的分析和应用。
数据存储与管理大数据解决方案中的数据存储与管理是非常重要的一步。
合理的数据存储和管理可以提高数据的访问效率，同时也能保护数据的安全性。
数据存储对于房地产行业的大数据解决方案来说，一般采用分布式数据库来存储数据。
分布式数据库可以将数据分散存储在多个节点上，并且支持分布式计算和并发操作。
常见的分布式数据库包括Hadoop、Cassandra等。
数据管理数据管理包括数据备份、数据恢复、数据权限管理等方面。
数据备份是为了保证数据的安全性，一旦数据发生意外丢失可以及时恢复。
数据恢复是指在数据丢失后能够及时找回数据。
数据权限管理是为了保护数据的安全性，只有授权的人员才能访问和操作数据。
数据分析与挖掘在数据存储和管理的基础上，可以进行数据分析和挖掘，以发现数据背后的规律和价值。
房地产年度销售数据总结在过去的一年里，房地产市场经历了诸多起伏和变化。
通过对年度销售数据的深入分析，我们能够清晰地看到市场的趋势、消费者的需求以及行业的发展动态。
首先，让我们来看一下销售总量的情况。
本年度，共销售了_____套房产，销售总面积达到了_____平方米。
与上一年度相比，销售总量呈现出了_____的趋势。
这一变化受到了多种因素的影响，包括宏观经济环境、政策调控、市场供需关系等。
从区域分布来看，城市中心区域的销售依然较为活跃，共销售了_____套，占总销售量的_____%。
这主要是由于城市中心区域的配套设施完善、交通便利以及商业资源丰富等优势。
然而，随着城市的不断发展和扩张，新兴区域的销售量也在逐渐增加，共销售了_____套，占总销售量的_____%。
这些新兴区域通常具有较大的发展潜力和相对较低的价格，吸引了不少购房者的关注。
在户型方面，中小户型的销售表现出色。
其中，两居室和三居室的销售量分别为_____套和_____套，占总销售量的_____%和_____%。
这反映出了当前市场上以刚需和改善型需求为主的特点。
同时，大户型的销售量也有所增长，共销售了_____套，占总销售量的_____%，这表明一部分消费者对于高品质居住环境的追求。
价格方面，本年度的平均销售价格为_____元/平方米。
与上一年度相比，价格呈现出了_____的走势。
在不同区域和不同户型之间，价格差异也较为明显。
城市中心区域的价格相对较高，平均价格达到了_____元/平方米，而新兴区域的价格则相对较低，平均价格为_____元/平方米。
从销售渠道来看，线上销售的比重逐渐增加。
通过互联网平台进行的销售占总销售量的_____%，这得益于网络技术的发展和消费者购房习惯的改变。
同时，传统的线下销售渠道依然发挥着重要作用，特别是在客户体验和面对面沟通方面具有不可替代的优势。
在客户群体方面，首次购房者的比例为_____%，改善型购房者的比例为_____%，投资型购房者的比例为_____%。
20XX 标准合同模板范本PERSONAL RESUME甲方：XXX乙方：XXX房产销售业务数据登记表模板（2024版）本合同目录一览第一条定义与术语解释1.1 房产销售业务数据登记表1.2 卖方1.3 买方1.4 经纪方1.5 合同签订日期1.6 房产证号1.7 房产地址1.8 房产面积1.9 房产类型1.10 成交价格1.11 定金1.12 首付款1.13 贷款金额1.14 过户税费第二条数据登记与更新2.1 卖方基本信息2.2 买方基本信息2.3 房产基本信息2.4 交易双方协商一致的内容2.5 交易双方协商不一致的内容2.6 房产交易进度2.7 房产交易时间节点2.8 经纪方服务内容2.9 经纪方服务费用第三条数据管理与保密3.1 数据保管责任3.2 数据使用范围3.3 数据保密措施3.4 数据泄露后果3.5 数据备份与恢复第四条数据查询与共享4.1 数据查询权限4.2 数据查询方式4.3 数据共享条件4.4 数据共享方式4.5 数据共享范围第五条数据修改与更正5.1 数据修改条件5.2 数据修改流程5.3 数据更正责任5.4 数据更正方式5.5 数据更正记录第六条数据删除与销毁6.1 数据删除条件6.2 数据删除流程6.3 数据销毁方式6.4 数据销毁记录第七条数据安全与维护7.1 数据安全责任7.2 数据维护责任7.3 数据安全防护措施7.4 数据维护流程7.5 数据维护记录第八条违约责任与赔偿8.1 违约行为8.2 违约责任8.3 赔偿金额计算方式8.4 赔偿责任承担8.5 违约赔偿争议解决方式第九条争议解决方式9.1 争议解决途径9.2 调解程序9.3 仲裁程序9.4 诉讼程序9.5 争议解决时间限制第十条合同的生效、变更与终止10.1 合同生效条件10.2 合同生效时间10.3 合同变更条件10.4 合同变更程序10.5 合同终止条件10.6 合同终止后义务第十一条合同的附件11.1 房产证复印件11.2 身份证复印件11.3 户口本复印件11.4 婚姻状况证明复印件11.5 收入证明复印件11.6 贷款审批表复印件11.7 其他相关文件复印件第十二条其他约定12.1 双方约定的其他事项12.2 双方约定的特殊条款12.3 双方约定的附加服务12.4 双方约定的保密协议12.5 双方约定的权利义务第十三条法律法规与政策依据13.1 相关法律法规13.2 相关政策文件13.3 行业规范与标准13.4 地方性法规与政策13.5 国际惯例与贸易规则第十四条合同的签署14.1 合同签署日期14.2 合同签署地点14.3 合同签署人14.4 合同盖章14.5 合同副本数量14.6 合同正本保管方式第一部分：合同如下：第一条定义与术语解释1.1 房产销售业务数据登记表：本合同附件中的《房产销售业务数据登记表》是本合同的核心内容，详细记录了房产交易双方的基本信息、房产基本信息、交易进度、服务内容等。
二手房中介管理系统的数据库设计与实现随着房地产市场的繁荣，二手房交易市场也日益活跃。
为了提高二手房交易的效率和安全性，本文将探讨二手房中介管理系统的数据库设计与实现。
一、系统需求分析在二手房中介管理系统中，需要支持以下功能：1、房源信息发布：中介公司可以从系统中发布二手房源信息，包括房屋的基本信息、价格、面积、装修情况等。
2、客户信息管理：中介公司可以管理客户的个人信息，包括姓名、方式、购房需求等。
3、房屋交易管理：中介公司可以管理房屋交易的过程，包括合同签订、交易过户、资金管理等。
4、信息查询统计：中介公司可以通过系统查询和统计房源和客户信息，以便更好地了解市场情况。
二、数据库设计根据系统需求分析，可以设计以下数据库表：1、房源表（House）：包括房屋的ID、小区名称、房屋面积、房龄、户型、装修情况、价格等字段。
2、客户表（Customer）：包括客户的ID、姓名、方式、购房需求等字段。
3、交易表（Trade）：包括交易的ID、房源ID、客户ID、交易价格、交易时间等字段。
4、合同表（Contract）：包括合同的ID、交易ID、签订时间、合同内容等字段。
5、资金表（Finance）：包括资金的ID、交易ID、支付时间、支付金额等字段。
6、用户表（User）：包括用户的ID、用户名、密码等字段。
三、数据库实现在数据库实现方面，可以选择关系型数据库管理系统（RDBMS），如MySQL或Oracle。
仓库管理系统（WMS）是一个针对仓库运营管理的重要工具，它可以帮助仓库管理者提高效率，减少错误，并保持对库存的精确控制。
而数据库设计是WMS的核心部分，因为它存储了所有的业务数据和信息。
确定需求：需要明确仓库管理系统的需求，包括库存管理、采购、销售、货位管理、人员管理等多个方面。
这些需求将决定数据库需要存储的数据类型和数据结构。
确定数据类型和结构：根据需求，设计数据库表和字段。
例如，可能需要创建库存表、货位表、人员表等。
房地产数据库设计随着人们对于居住条件的要求越来越高，房地产业也不断的发展壮大。
其实，房地产行业的发展离不开数据库的支持。
房地产数据库是一个重要的数据中心，不仅可以帮助开发商了解市场的需求和趋势，也可以帮助消费者更好的选择自己的房产。
接下来，本文将详细讲述房地产数据的设计和实现。
一、房地产数据库的基本结构1、顾客信息表：这张表主要用于记录顾客的个人基本信息。
包括姓名、性别、年龄、电话、住址等等信息。
在开发商销售房产的时候，可以通过查询顾客信息表，了解顾客的需求和购房意愿。
2、开发商信息表：这张表主要用于记录开发商的企业信息。
包括企业名称、企业地址、法定代表人、联系电话等等相关信息。
在房地产开发过程中，我们需要对开发商进行管理和统计，开发商信息表就可以对开发商的情况进行详细的记录。
3、房产信息表：这张表主要用于记录房产的基本信息。
包括房产编号、所在地、房屋类型、楼层数、面积、售价等等信息。
在开发商销售房产的时候，可以通过查询房产信息表，了解房产的详细信息。
4、购买信息表：这张表主要用于记录购房者和房屋的关联信息。
能够详细记录购房人的姓名、电话、购房时间、购房价格等信息。
在查询购买信息表时，可以了解到购房者的购房情况，以及房屋的出售情况。
5、财务信息表：这张表主要用于记录房地产公司的财务信息。
可以包括资产、流动资金、成本、收入、利率、税收等等信息。
通过财务信息表，开发商可以知道自己的企业情况，更好地进行经营管理。
6、公寓信息表：这张表主要用于记录公寓的基本信息。
包括公寓编号、所在地、楼层数、公寓格局、公寓面积、公寓售价等等信息。
在开发商销售公寓时，可以通过这张表了解公寓的基本情况。
7、商业房产信息表：这张表主要用于记录商业房产的基本信息。
包括商业房产编号、所在地、楼层数、面积、售价等等信息。
在开发商销售商业房产时，可以通过这张表了解商业房产的基本情况。
二、房地产数据库的数据查询1、按照顾客需求：可以查询顾客信息表，了解顾客的需求和购房意愿，开发商可以针对顾客需求进行市场推广或者开发新产品来满足市场需求。
摘要随着现在人口数量飞速增长，人民生活水平不断提高，房地产的规模也在不断扩大，有关房产的各种信息量也成倍增加，房地产商的数量也不断增加。
面对着庞大的信息量，传统的人工方式管理会导致房地产管理上的混乱，人力与物力过多浪费，房地产管理费用的增加，从而使房地产商的负担过重，影响整个房地产的运作和控制管理，因此，必须制定一套合理、有效，规范和实用的房地产销售管理系统，对房屋资料进行集中统一的销售与管理。
另一方面，IT产业和Internet获得了飞速发展，计算机应用已渗透到了各个领域，引起信息管理的革命，实现了信息的自动化处理，提高了处理的及时性和正确性。
提高了房地产管理工作效率，作到信息的规范管理，科学统计和快速查询，让房地产销售管理系统更好的为房地产行业，社会服务。
本文后台数据库采用SQL Server 2000作为开发工具，采用了结构化生命周期法、系统思想和方法得以实现和完成。
该系统主要包括基本资料管理、客户管理、房屋销售、收款管理、统计管理等多个功能模块。
关键词：SQL SERVER 2000；结构化生命周期；房地产销售管理系统目录第一章绪论 (1)1.1课题简介 (1)1.2设计目的 (1)1.3设计内容 (1)第二章需求分析 (2)2.1 需求分析的任务......................................................... 错误！未定义书签。
2.2 需求分析的过程......................................................... 错误！未定义书签。
2.3数据字典与流程图 (12)第三章概念结构设计 (6)3.1 概念结构设计的方法与步骤 (6)3.2 数据抽象与局部视图设计 (7)3.3视图的集成 (13)第四章逻辑结构设计 (14)4.1 E-R图向关系模型的转换 (14)4.2 基本表结构 (14)第五章数据库的实现 (19)5.1数据库的建立 (19)5.2 数据库基本结构的建立 (19)5.3安全性的实现 (29)5.4完整性的实现 (30)5.5恢复技术的实现 (31)第六章运行与结果 (32)6.1简单查询和连接查询 (32)6.2嵌套查询 (33)6.3统计查询 (34)第一章绪论1.1课题简介经过三年的学习，我们对计算机方面的知识有了很大的提升，本着理论联系实际的宗旨，通过学校提供的这次课程设计实践的机会，在指导教师的帮助下，历经两周时间，我自行设计一套房地产销售管理系统，在下面的各章中，我将以这套房地产销售管理系统为例，谈谈其开发过程和所涉及到的问题。
1.2设计目的实践和巩固在课堂教学中学习的关于关系数据库原理的有关知识、SQL SERVER的有关知识和数据库系统的建立方法，熟练掌握对于给定实际问题，为了建立一个关系数据库信息管理系统，必须得经过系统调研、需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、系统调试、维护以及系统评价的一般过程，为毕业设计打下基础。
1.3设计内容选择课题并且对课题的相关信息有一定的了解，对于我选的课题来说，我必须了解房地产销售管理系统的构造以及客户和房屋的基本信息。
将这些信息输入到数据库中，使之能够进行查询、修改、删除并且与机票预定系统执行相同的操作。
在需求分析阶段，需要完成房地产销售管理系统的具体分类和实施过程流图。
概念设计阶段要完成数据抽象与局部视图设计以及视图的集成。
逻辑结构设计阶段要把E-R图转化为关系模式。
最后是数据库的实施和运行。
第二章需求分析3.1功能需求系统包括五大功能模块：主要功能模块有基本资料、客户管理、房屋销售、收款管理、统计管理等功能模块。
1．基本资料主要包括楼盘房屋资料、员工资料功能子模块。
楼盘房屋资料：主要是登记楼盘和房屋详细信息的管理。
员工资料：可对员工的个人信息情况进行管理、以及员工的楼盘销售业绩情况。
2．客户管理是对客户的个人信息情况进行管理。
主要包括来访客户资料管理、一般客户资料管理、预订客户资料管理、购房客户资料管理等功能子模块。
来访客户资料管理：主要登记来访的客户信息资料，查出潜在的客户。
一般客户资料管理：主要登记一般的客户信息资料，查出潜在的客户。
预订客户资料管理：主要登记预订的客户信息资料。
购房客户资料管理：主要登记购房的客户信息资料。
3．房屋销售主要包括房屋销售、已销售房屋资料、已预订房屋资料等功能子模块。
房屋销售：主要是对房屋进行预订、购买等销售的管理。
已销售房屋资料：管理已经销售的房屋信息资料。
已预订房屋资料：管理已经预订的房屋信息资料。
4．收款管理主要包括未收款管理、已收款管理、到期收款提示管理等功能子模块。
未收款管理：主要针对已签定合同的房款收款管理。
已收款管理：管理已经收款完成的房屋合同信息资料。
到期收款提示管理：主要是针对客户分期付款的到期付款的提示功能。
5．统计管理：包括销售代表销售记录排行、楼盘销售排行统计、收款情况统计等。
报表可以根据客户的要求进行设置。
3．2数据分析房地产销售管理系统所用到的数据有：1.基本资料的输入楼盘房屋资料信息，包括楼房号，单元，房号，预测面积，单价，总价，房型，房屋状态。
员工资料信息，包括员工编号，姓名，所属部门，性别，年龄，学历，职位，联系电话。
2.客户管理来访客户信息，包括客户编号，姓名，联系电话，联系地址。
一般客户信息，包括客户编号，姓名，性别，联系电话，需求面积，需求类型，需求房型，计划付款方式，联系地址，职业，身份证号，单位。
预订客户信息，包括客户编号，客户姓名，楼房号，单元，房号，销售面积，单价，总价，订购日期，代办费用，已付金额。
购房客户信息，包括客户编号，姓名，性别，年龄，联系电话，需求面积，需求楼层，需求房型，计划付款方式，联系地址。
3.房屋销售房屋销售信息，包括楼房号，单元，房号，销售面积，单价，总价，房屋状态。
已销售房屋信息，包括合同编号，客户姓名，楼房号，单元，房号，销售面积，合同单价，合同总价，订购日期，联系电话。
已预订房屋信息，包括合同编号，客户姓名，楼房号，单元，房号，销售面积，单价，总价，订购日期，代办费用，已付金额。
4.收款管理未收款管理，包括合同编号，客户姓名，联系电话，楼房号，单元，房号，合同单价，合同总价，已付金额，未付金额，付款日期，支付方式。
已收款管理，包括合同编号，客户姓名，联系电话，楼房号，单元，房号，合同单价，合同总价，已付金额，未付金额，付款日期，支付方式。
到期收款提示，包括合同编号，客户姓名，联系电话，楼房号，单元，房号，合同单价，合同总价，已付金额，未付金额，付款日期，支付方式。
3．3事物分析1.管理员在基本资料管理中，要求：a.可以查询员工、房屋的信息。
b.可以对员工、房屋信息进行修改、添加及删除的操作。
2.管理员在客户管理中，要求：a.查询各类客户信息，根据客户信息，发现潜在客户。
b.对客户信息进行维护工作，增添、删除相应客户信息。
3.管理员在房屋销售中，要求：a．查询未销售、已销售、已预订房屋的信息。
b．对房屋信息进行维护工作，增添未销售、已销售、已预订的房屋信息。
4.管理员在收款管理中，要求：a.可以查询已收款、未收款等信息，以及相应的合同。
b.对收款管理进行维护工作，包括增添新收款记录，或删除旧收款记录。
4.3数据字典数据字典是对业务流程图的解释说明，以下是该软件项目担当分配系统的数据字典进行解释说明。
其中包括对主要的数据流进行解释说明。
从而可以让系统设计更加明晰和直观。
表3-1 “楼房单元房号”数据流表3-1 “员工”数据流表3-1 “登记房屋”数据流表3-1 “登记客户”数据流表3-1 “楼房单元房号”数据流表3-1 “预订房屋”数据流表3-1 “预订”数据流表3-1 “需求客户”数据流表3-1 “需求房屋”数据流”数据流表3-1 “购买需求”数据流3.1 概念结构设计的方法与步骤概念设计阶段我采用自底向上的方法，即自顶向下的进行需求分析，然后再自底向上的进行概念结构设计。
对已经细化到无法再分的阶段逐步集成在一起，最终合成一个全局概念模式。
3.2 数据抽象与局部视图设计所要实现的功能设计，可能建立它们之间的关系，进而实现逻辑结构功能。
房地产销售管理信息系统可以划分的实体有：员工信息实体、登记房屋预登记客户信息实体、预订客户与预订房屋信息实体、预订记录信息实体、需求客户与需求房屋信息实体、购买需求实体、收款记录实体。
用E-R图一一描述这些实体。
4.1.1楼房单元房号信息实体E-R图：4.1.2员工信息实体E-R图：4.1.3登记房屋信息实体E-R图：4.1.4登记客户信息实体E-R图：4.1.5预订客户信息实体E-R图：4.1.6预订房屋实体E-R图：4.1.7预订实体E-R图：4.1.8需求客户信息实体E-R图：4.1.9需求房屋实体E-R图：4.1.10购买需求实体E-R图：4.1.11收款记录实体E-R图：2.3数据流程图与数据字典数据流程图：3.3视图的集成经过逐步细化再进行每两个一集成初步形成一个E-R图，最后得到图3.4总体概念结构E-R图。
图3.4系统总体结构E-R图第四章逻辑结构设计4.1 E-R图向关系模型的转换完美的数据库设计是不含任何的数据冗余而且达到保存所有函数依赖的目的。
以下为数据库的逻辑结构设计：楼房单元房号（楼房号，单元，房号）员工（员工编号，姓名，所属部门，性别，年龄，职位，联系电话）登记房屋（房号，单元，房型，面积，单价，总价）登记客户（需求客户编号，预订客户编号）预订客户（预订客户编号，客户姓名，性别，年龄，职务，身份证号，联系电话，联系地址，支付方式）预订房屋（预订合同编号，楼房号，单元，房号，房型，面积，单价，总价，订购日期，已付金额，未付金额）预订（预订合同编号，预订客户编号）需求客户（需求客户编号，姓名，性别，身份证号，联系电话，联系地址）需求房屋（房屋需求编号，楼房号，单元，房号，房型，面积，单价，总价）购买需求（需求客户编号，房屋需求编号）收款（预订合同编号，预订客户编号）4.2 基本表结构根据总体结构图设计各表的结构，其相应表的定义如下：表1 楼房单元房号：表2 单元：表2 员工信息：表3 登记房屋：表4 登记客户：表5 预订客户：表6 预订房屋：表7 预订：表8 需求客户：表9 需求房屋：表10 购买需求：表11 收款：第五章数据库的实现5.1数据库的建立CREATE DATABASE 房地产ON(NAME = house,FILENAME = 'D:\house.mdf',SIZE = 10,MAXSIZE = 50,FILEGROWTH = 5)LOG ON( NAME = house2,FILENAME = 'D:\house.ldf',SIZE = 5MB,MAXSIZE = 25MB,FILEGROWTH = 5MB )GO5.2 数据库基本结构的建立1、基本表的建立5.1.2创建楼房单元房号表：create table 楼房单元房号(楼号 int not null primary key,单元 int not null,房号 char(4) not null)Go5.1.3单元表：create table 单元(单元 int not null primary key,房号 char(4) not null)Go5.1.4 员工表：create table 员工(员工编号 char(6) not null primary key, 姓名 char(15) not null,性别 char(2) not null,年龄 int not null,职位 char(15) not null,所属部门 char(18) not null,联系电话 char(12) not null)Go5.1.5登记房屋表：create table 登记房屋(房号 char(4) not null primary key,单元 int not null,房型 char(10) not null,面积 float not null,单价 float not null,总价 float not nullforeign key (单元) references 单元(单元), )Go5.1.6登记客户表：create table 登记客户(需求客户编号 char(6) not null,预订客户编号 char(6) not null,foreign key (需求客户编号) references 需求客户(需求客户编号), foreign key (预订客户编号) references 预订客户(预订客户编号) )go5.1.7预订客户表：create table 预订客户(预订客户编号 char(6) not null primary key,客户姓名 int not null,性别 char(2) not null,年龄 int not null,职务 char(10) not null,身份证号 char(18) not null,联系电话 char(12) not null,联系地址 char(25) not null,支付方式 char(10) not null)Go5.1.8预订房屋表：create table 预订房屋(预订合同编号 char(6) not null primary key,楼号 int not null,单元 int not null,房号 char(4) not null,房型 char(10) not null,面积 float not null,单价 float not null,总价 float not null,订购日期 datetime not null,已付金额 float,未付金额 float not null)Go5.1.9预订表：create table 预订(预订合同编号 char(6) not null,预订客户编号 char(6) not null,foreign key (预订合同编号) references 预订房屋(预订合同编号), foreign key (预订客户编号) references 预订客户(预订客户编号) )go5.1.10需求客户表：create table 需求客户(需求客户编号 char(6) not null primary key,姓名 char(15) not null,性别 char(2),身份证号 char(18),联系电话 char(12),联系地址 char(25))Go5.1.11需求房屋表：create table 需求房屋(房屋需求编号 char(6) not null primary key,楼号 int not null,单元 int not null,房号 char(4) not null,房型 char(10) not null,面积 float not null,单价 float not null,总价 float not null)Go5.1.12购买需求表：create table 购买需求(需求客户编号 char(6) not null,房屋需求编号 char(6) not null,foreign key (需求客户编号) references 需求客户(需求客户编号), foreign key (房屋需求编号) references 需求房屋(房屋需求编号) )go5.1.13收款表：create table 收款(预订合同编号 char(6) not null,预订客户编号 char(6) not null,foreign key (预订合同编号) references 预订房屋(预订合同编号), foreign key (预订客户编号) references 预订客户(预订客户编号) )go2、添加数据5.2.1将楼房单元房号插入表楼房单元房号中insert into 楼房单元房号(楼号,单元,房号)values(1,1,'101') insert into 楼房单元房号(楼号,单元,房号)values(2,1,'202') insert into 楼房单元房号(楼号,单元,房号)values(3,2,'303')可利用存储过程插入到表中create procedure loufangdanyuan@楼号 int,@单元 int,@房号 char(4)asinsert into 楼房单元房号(楼号,单元,房号)values(@楼号,@单元,@房号)--执行存储过程：Execute procedure loufangdanyuan 1,1,’101’5.2.2将员工信息添加到员工信息表中insert into 员工(员工编号,姓名,所属部门,性别,年龄,职位,联系电话)values('100001','李娟','售楼部','女',21,'职员','135********')insert into 员工(员工编号,姓名,所属部门,性别,年龄,职位,联系电话)values('100002','王红','售楼部','女',22,'职员','139********')--创建插入员工存储过程create procedure yuangong@员工编号 char(6),@姓名 char(15),@性别 char(2),@年龄 int,@职位 char(15),@联系电话 char(12),@所属部门 char(18)asinsert into 员工(员工编号,姓名,性别,年龄,职位,联系电话,所属部门)values(@预订客户编号,@客户姓名,@性别,@年龄,@职位,@身份证号,@联系电话,@联系地址,@支付方式)--执行存储过程execute yuangong '100004','李强','男',22,'职员','136******** ','财务部'--查看记录select * from 员工5.2.3将预订登记房屋添加到登记房屋表中insert into 登记房屋(房号,单元,房型,面积,单价,总价)values('101',1,'三室两厅',100,4000,400000)--创建插入登记房屋存储过程create procedure dengjifangwu@房号 char(4),@单元 int,@房型 char(10),@面积 float,@单价 float,@总价 floatasinsert into 登记房屋(房号,单元,房型,面积,单价,总价)values(@房号,@单元,@房型,@面积,@单价,@总价)--执行存储过程execute dengjifangwu '201',1,'三室两厅',100,4000,400000--查看记录select * from 登记房屋5.2.4将预订客户信息插入到预订客户表中insert into 预订客户(预订客户编号,客户姓名,性别,年龄,职务,身份证号,联系电话,联系地址,支付方式)values('600001','张三','男',28,'经理','410102************','132********','丰收路1号','分期')insert into 预订客户(预订客户编号,客户姓名,性别,年龄,职务,身份证号,联系电话,联系地址,支付方式)values('600002','李四','男',36,'经理','410104************','138********','花园路32号','分期')insert into 预订客户(预订客户编号,客户姓名,性别,年龄,职务,身份证号,联系电话,联系地址,支付方式)values('600003','王五','男',32,'经理','320102************','139********','中原路3号','分期')利用存储过程插入：--创建插入预订客户存储过程create procedure bookguest@预订客户编号char(6),@客户姓名char(15),@性别char(2),@年龄int,@职务char(10),@身份证号 char(18),@联系电话 char(12),@联系地址 char(25),@支付方式char(10)asinsert into 预订客户(预订客户编号,客户姓名,性别,年龄,职务,身份证号,联系电话,联系地址,支付方式) values(@预订客户编号,@客户姓名,@性别,@年龄,@职务,@身份证号,@联系电话,@联系地址,@支付方式)--执行存储过程execute bookguest '600004','朱叶福','男',22,'学生','360732************','136********','江西省兴国县','现金'--查看记录select * from 预订客户5.2.5将预订房屋插入到预订房屋表中insert into 预订房屋(预订合同编号,楼号,单元,房号,房型,面积,单价,总价,订购日期,已付金额,未付金额)values('800001',1,1,'101','三室两厅',100,4000,400000,'2008-01-01',100000,300000)--创建插入预订房屋存储过程create procedure yudingfangwu@预订合同编号 char(6),@楼号 int,@单元 int ,@房号 char(4),@房型 char(10),@面积float,@单价 float,@总价 float,@订购日期 char(12),@已付金额 float,@未付金额floatasinsert into 预订房屋(预订合同编号,楼号,单元,房号,房型,面积,单价,总价,订购日期,已付金额,未付金额)values(@预订合同编号,@楼号,@单元,@房号,@房型,@面积,@单价,@总价,@订购日期,@已付金额,@未付金额)--执行存储过程execute yudingfangwu '800006',6,7,'303','三室两厅',100,3000,300000,'2008-01-04',100000,200000--查看记录select * from 预订房屋5.2.6将需求客户插入到需求客户表中Insert into 需求客户(需求客户编号，姓名，性别，身份证号，联系电话，联系地址) Values('500001','李四','男','410103************','130********','中原路1号')--创建存储过程xuqiukehucreate proc xuqiukehu@需求客户编号 char(6),@姓名 char(15),@性别 char(2),@身份证号 char(18),@联系电话 char(12),@联系地址 char(25)asinsert into 需求客户(需求客户编号,姓名,性别,身份证号,联系电话,联系地址) Values(@需求客户编号,@姓名,@性别,@身份证号,@联系电话,@联系地址)--执行存储过程xuqiukehuexecute xuqiukehu '500002','刘杰','男','410102************','158********','河南理工大学'execute xuqiukehu '500003','任学民','男','41010319860926419','159********','河南理工大学'execute xuqiukehu '500004','姜小涛','男','411112************','150********','河南理工大学'go5.2.6将需求房屋插入到需求房屋表中Insert into 需求房屋(房屋需求编号,楼号,单元,房号,房型,面积,单价,总价)Values('400001',1,2,'102','三室两厅',100,3000,300000)--创建存储过程xuqiufangwucreate proc xuqiufangwu@房屋需求编号 char(6),@楼号 int,@单元 int,@房号 char(4),@房型 char(10),@面积float,@单价 float,@总价 floatasinsert into 需求房屋(房屋需求编号,楼号,单元,房号,房型,面积,单价,总价)Values(@房屋需求编号,@楼号,@单元,@房号,@房型,@面积,@单价,@总价)--执行存储过程xuqiufangwuexecute xuqiufangwu '400002',2,1,'201','三室两厅',100,3000,300000execute xuqiufangwu '400003',3,3,'202','三室两厅',100,4000,400000execute xuqiufangwu '400004',5,4,'301','三室两厅',100,4000,400000goselect * from 需求房屋3、视图的建立6.3.1创建预订客户视图，成为统计报表：create view 预订客户1as select * from 预订客户4、索引的建立create unique index单元号on楼房单元房号表(单元号); create clustered index房号on楼房单元房号表(房号); 5、游标的建立use房地产declare SS_cursor scroll cursorforselect房屋需求编号，楼房号from需求房屋表for update of楼房号open SS_cursorfetch absolute 11 from SS_cursordelete from需求房屋表where current of SS_cursor6、存储过程的建立预订房屋存储过程7、触发器的建立6.2.1创建触发器，当删除预订客户编号时，也删除预订客户相应的合同记录。
