零售企業(yè)MIS中商品市場(chǎng)規(guī)律分析的數(shù)據(jù)挖掘算法及軟件設(shè)計(jì).pdf

1、改革開放以來，我國(guó)零售業(yè)以外延規(guī)模的擴(kuò)大為主要特征，大型商業(yè)零售業(yè)一直是我國(guó)主導(dǎo)性商業(yè)形態(tài)。近十幾年來，人們利用信息技術(shù)生產(chǎn)和搜集數(shù)據(jù)的能力大幅度提高，大型數(shù)據(jù)庫(kù)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)，并且這一勢(shì)頭仍將持續(xù)發(fā)展下去。于是，一個(gè)新的挑戰(zhàn)被提了出來：在這被稱之為信息爆炸的時(shí)代，如何面對(duì)信息過量的問題。 衡量一個(gè)商場(chǎng)管理水平高低的主要指標(biāo)之一就是商場(chǎng)信息化的程度。在目前商場(chǎng)信息化的建設(shè)過程中，隨著各種專用POS機(jī)的開發(fā)和使用，前臺(tái)交易和

2、核算完全實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，大大提高了商場(chǎng)前臺(tái)交易速度、核算的準(zhǔn)確性、減輕了勞動(dòng)強(qiáng)度、降低了人力資源投入，在一定程度上改善了商場(chǎng)的管理水平，并且記錄下了大量的商品銷售市場(chǎng)數(shù)據(jù)。由于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理的大量性、快捷性使我們有條件記錄和匯總出關(guān)于商品市場(chǎng)的更多數(shù)據(jù)，比如商品的季節(jié)需求變化、未來市場(chǎng)需求、現(xiàn)實(shí)的和潛在的客戶數(shù)據(jù)。但目前一般商場(chǎng)MIS系統(tǒng)中只是完成了前臺(tái)自動(dòng)結(jié)算、匯總和后臺(tái)報(bào)表匯總處理功能，僅能提供一些初級(jí)的管理決策信息，缺少運(yùn)用有關(guān)管理

3、模型對(duì)大量交易數(shù)據(jù)的深層次挖掘分析，使商場(chǎng)投巨資建設(shè)的MIS系統(tǒng)未能真正發(fā)揮管理決策作用。 同時(shí)，隨著商品銷售數(shù)據(jù)量的急劇增長(zhǎng)，用戶很難憑感覺根據(jù)數(shù)據(jù)的分布找出規(guī)律，并根據(jù)此規(guī)律進(jìn)行分析決策。因此，必須借助于相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘工具，自動(dòng)地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律，為用戶的決策提供智能的、自動(dòng)化的輔助手段。數(shù)據(jù)挖掘(DataMining，DM)是一個(gè)萃取和展現(xiàn)新知識(shí)的流程。通過分析具體數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)確定有效的、新穎的、有潛在價(jià)值的、以往不為人

4、知的、最終可理解的信息，為企業(yè)良好經(jīng)營(yíng)和決策部門作出重要決策提供幫助。 本文闡述了如何運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，在商場(chǎng)MIS中，進(jìn)行商品的市場(chǎng)季節(jié)規(guī)律和未來銷售市場(chǎng)分析的數(shù)據(jù)挖掘算法。模型的原理既可以為商場(chǎng)MIS開發(fā)者提供參考，也可以為MIS使用者做二次開發(fā)或手工計(jì)算借鑒。二次開發(fā)時(shí)可以選擇任何一種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)為工具(比如簡(jiǎn)單的桌面數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)VFP)，編寫出簡(jiǎn)單的后臺(tái)接口程序或從原系統(tǒng)取數(shù)編寫出相對(duì)獨(dú)立的子系統(tǒng)擴(kuò)展MIS系統(tǒng)功能，使自己的銷

5、售系統(tǒng)具有季節(jié)分析與趨勢(shì)預(yù)測(cè)的功能，為企業(yè)的管理決策服務(wù)。 首先，論文在介紹數(shù)據(jù)挖掘算法的定義、工作流程及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)分析的基礎(chǔ)上，討論了數(shù)據(jù)挖掘算法在零售業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用形式和實(shí)施步驟。 其次，探討了利用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分組方法結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)分類匯總技術(shù)進(jìn)行商品銷售市場(chǎng)的供應(yīng)商評(píng)價(jià)問題、內(nèi)部銷售人員業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)問題、產(chǎn)品銷售情況分析、產(chǎn)品大類銷售分析等的數(shù)據(jù)挖掘方法。 然后，探討了利用統(tǒng)計(jì)分析的季節(jié)分析模型、趨勢(shì)分析模型進(jìn)行商品

6、銷售市場(chǎng)的季節(jié)規(guī)律分析和未來需求預(yù)測(cè)分析的數(shù)據(jù)挖掘算法，并利用搜集到的實(shí)際交易數(shù)據(jù)，進(jìn)行了模擬計(jì)算。在趨勢(shì)預(yù)測(cè)中，分別研究了利用平均水平指標(biāo)預(yù)測(cè)方法和平均速度指標(biāo)預(yù)測(cè)方法，利用建立的模型，研究了進(jìn)行商品銷售情況的時(shí)段統(tǒng)計(jì)分析。并用某商場(chǎng)試運(yùn)行期間的一個(gè)月數(shù)據(jù)，進(jìn)行了實(shí)際案例分析，得到了比較理想的結(jié)果，為零售企業(yè)的決策者提供了一定的決策支持，也為企業(yè)進(jìn)行簡(jiǎn)單的二次開發(fā)提供了思路和途徑。 最后，研究了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析預(yù)測(cè)