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

1、改革開放以來，我國零售業(yè)以外延規(guī)模的擴大為主要特征，大型商業(yè)零售業(yè)一直是我國主導性商業(yè)形態(tài)。近十幾年來，人們利用信息技術生產(chǎn)和搜集數(shù)據(jù)的能力大幅度提高，大型數(shù)據(jù)庫被廣泛應用于各個行業(yè)，并且這一勢頭仍將持續(xù)發(fā)展下去。于是，一個新的挑戰(zhàn)被提了出來：在這被稱之為信息爆炸的時代，如何面對信息過量的問題。 衡量一個商場管理水平高低的主要指標之一就是商場信息化的程度。在目前商場信息化的建設過程中，隨著各種專用POS機的開發(fā)和使用，前臺交易和

2、核算完全實現(xiàn)了自動化，大大提高了商場前臺交易速度、核算的準確性、減輕了勞動強度、降低了人力資源投入，在一定程度上改善了商場的管理水平，并且記錄下了大量的商品銷售市場數(shù)據(jù)。由于計算機數(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于商品市場的更多數(shù)據(jù)，比如商品的季節(jié)需求變化、未來市場需求、現(xiàn)實的和潛在的客戶數(shù)據(jù)。但目前一般商場MIS系統(tǒng)中只是完成了前臺自動結算、匯總和后臺報表匯總處理功能，僅能提供一些初級的管理決策信息，缺少運用有關管理

3、模型對大量交易數(shù)據(jù)的深層次挖掘分析，使商場投巨資建設的MIS系統(tǒng)未能真正發(fā)揮管理決策作用。 同時，隨著商品銷售數(shù)據(jù)量的急劇增長，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)律進行分析決策。因此，必須借助于相應的數(shù)據(jù)挖掘工具，自動地發(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、自動化的輔助手段。數(shù)據(jù)挖掘(DataMining，DM)是一個萃取和展現(xiàn)新知識的流程。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)營和決策部門作出重要決策提供幫助。 本文闡述了如何運用統(tǒng)計學原理，在商場MIS中，進行商品的市場季節(jié)規(guī)律和未來銷售市場分析的數(shù)據(jù)挖掘算法。模型的原理既可以為商場MIS開發(fā)者提供參考，也可以為MIS使用者做二次開發(fā)或手工計算借鑒。二次開發(fā)時可以選擇任何一種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)為工具(比如簡單的桌面數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)VFP)，編寫出簡單的后臺接口程序或從原系統(tǒng)取數(shù)編寫出相對獨立的子系統(tǒng)擴展MIS系統(tǒng)功能，使自己的銷

5、售系統(tǒng)具有季節(jié)分析與趨勢預測的功能，為企業(yè)的管理決策服務。 首先，論文在介紹數(shù)據(jù)挖掘算法的定義、工作流程及其實現(xiàn)技術分析的基礎上，討論了數(shù)據(jù)挖掘算法在零售業(yè)領域中的應用形式和實施步驟。 其次，探討了利用簡單的統(tǒng)計分組方法結合數(shù)據(jù)庫分類匯總技術進行商品銷售市場的供應商評價問題、內(nèi)部銷售人員業(yè)績評價問題、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)計分析的季節(jié)分析模型、趨勢分析模型進行商品

6、銷售市場的季節(jié)規(guī)律分析和未來需求預測分析的數(shù)據(jù)挖掘算法，并利用搜集到的實際交易數(shù)據(jù)，進行了模擬計算。在趨勢預測中，分別研究了利用平均水平指標預測方法和平均速度指標預測方法，利用建立的模型，研究了進行商品銷售情況的時段統(tǒng)計分析。并用某商場試運行期間的一個月數(shù)據(jù)，進行了實際案例分析，得到了比較理想的結果，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)進行簡單的二次開發(fā)提供了思路和途徑。 最后，研究了利用神經(jīng)網(wǎng)絡方法進行動態(tài)分析預測