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文檔簡介
1、隨著我國信息技術(shù)的高速發(fā)展,企業(yè)要想快速提高其在市場中的核心競爭力,需要有效利用自身積累的海量數(shù)據(jù)來不斷科學(xué)合理的制定各種決策。因此,研究能夠輔助企業(yè)管理者進(jìn)行科學(xué)決策的決策支持系統(tǒng)顯得尤為重要。本文針對決策支持系統(tǒng)的國內(nèi)外現(xiàn)狀,對銷售預(yù)測與客戶細(xì)分兩個核心內(nèi)容進(jìn)行了研究,研究內(nèi)容如下:
1)銷售預(yù)測。預(yù)測是指在自身所掌握信息的基礎(chǔ)上,按照一定的方法和規(guī)律對未來進(jìn)行測算。準(zhǔn)確的銷售預(yù)測不僅有利于企業(yè)進(jìn)行科學(xué)決策,而且還有利于企
2、業(yè)獲取最大利潤。本文首先提出了選擇對產(chǎn)品銷量影響較大的因素作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入?yún)?shù);然后針對BP模型難以確定隱含層結(jié)點個數(shù)、易陷入局部極值等問題,構(gòu)建了遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型;最后,通過把本文構(gòu)建的預(yù)測模型與未優(yōu)化的BP模型進(jìn)行比較和預(yù)測分析,證明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遺傳算法的優(yōu)化下能夠得到較高的預(yù)測精確率。
2)客戶細(xì)分??蛻艏?xì)分能夠使企業(yè)更精準(zhǔn)的把握客戶群,為企業(yè)展開精準(zhǔn)化營銷提供決策支持,穩(wěn)定核心客戶,吸引新客戶
3、,最大限度的提高企業(yè)效益。本文從客戶忠誠度和客戶價值兩個維度進(jìn)行客戶細(xì)分,構(gòu)建了多維交叉客戶細(xì)分模型。首先,客戶忠誠度選擇決策樹方法基于“最近購買時間”、“購買金額”和“購買頻次”,將客戶分為流失客戶、浮動客戶與忠誠客戶;然后,針對客戶價值本文提出了近鄰傳播(Affinity Propagation)算法優(yōu)化k-means算法對客戶進(jìn)行聚類分析,將客戶分為低價值客戶、普通客戶、主要客戶與高價值客戶;最后,對兩個維度進(jìn)行交叉獲得更精確化的
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