商业企业销售预测与决策系统开发

时间:2021-04-27 17:58:01 市场营销毕业论文 我要投稿

商业企业销售预测与决策系统开发

内容摘要:在当前激烈的竞争环境下如何生存是每一个商业企业面临的重要问题,而做好销售预测和销售决策是取胜的关键,本文提出了一种销售预测与DSS(决策支援系统)的方法,并予以开发实现。
  关键词:销售预测 DSS 模型库
  
  在市场经济体制下,企业之间的竞争日趋激烈,库存管理、销售预测越来越成为商业企业最为重要的经营活动之一。销售是商业企业经营的起点,也是实现企业效益的焦点,销售活动涉及的许多问题具有相当的不确定性,这些问题的决策是半结构化或非结构化的。因此,需要研发一种企业销售决策系统来辅助领导制定销售决策,而销售预测是销售决策的前期工作,预测结果是决策的依据,销售预测是销售管理的核心,贯穿于销售管理的各个方面和全过程,是销售DSS(决策支援系统)的核心。
  计算机技术和预测软件的发展使企业销售预测被广泛使用,一个优秀的预测分析系统能够帮助企业决策者进行准确而有效的决策。优秀的预测系统能够提高客户满意度,通过销售预测,了解客户的需要,按客户的需要提供及时有效的服务;减少库存,由于预测的不准确,往往会产生库存的积压,占用资金和产生较高的储存费用;减少安全库存量,企业一般倾向于通过增加安全库存来对付需求的不确定性,如果预测准确度提高的话,就可以相应地减少安全库存量,提高库存管理水平。
  
  系统结构与组成
  
  针对当前信息系统的缺陷,本文在对MIS研发的基础上架构了一个企业预测分析与决策系统。它采用数据库、模型库、方案库 “三库一体”,以“方案驱动”运行,以数据库管理模式进行模型管理的设计思想,提出了方案库的概念和方案驱动的构思并予以实现。采用的数据抽取技术和模型方法库的原理使它作为一个独立的系统存在,既能对前台的商品信息、客户信息和供应商信息进行各种定性和定量的分析,又不会因为前台的某些变化而受其干扰。而且该预测系统给出了一些科学的预测方法,例如马尔科夫状态转移预测方法等,还有神经网络原理的应用,使系统更具智能性,能够为企业决策者的决策带来很大的帮助。按照数据抽取、决策的步骤,整个系统分为模型库、MIS数据接口、DSS数据接口、MIS数据库、企业预测与决策系统等几部分,其系统逻辑架构如图1。
  
  与系统架构相对应,各个子系统的模块接口完成的功能目标:模型库将提供模型的选择,是DSS系统的入口,较特别的是各种销售预测与销售决策的方案也存储于模型库中。MIS数据接口将提供模型库的数据来源,是子系统DSS-MOD(模型)的数据准备程序,他为子系统DSS-MOD提供需要分析的数据DSS数据接口将提供模型库的数据输出,是子系统DSS-MOD的数据处理输出程序,他为子系统DSS-MOD提供需要分析的.数据的显示是DSS与用户的接口。通过用户选择,从方法库中选择适当的模型对业务数据进行分析。
  本系统的特色在于引入方案库的概念,方案库存储各种完整的预测与决策方案,包括预测与决策过程中使用的数据、模型、方法的描述以及运行步骤。方案能反映决策者的决策风格与经验,可以事先建立,也可在模型求解时生成。方案库通过方案字典管理方案,并可作为一种预测与决策的知识不断积累。
  
  模型方法库与主要预测方法
  
  模型方法库用于存储各类预测方法模型,用户在预测时根据实际情况的不同需要先选择适当的模型,例如:要知道商品在接下去的一段时间内的销售状态可采用马尔科夫关于状态转移的预测方法,计算各种状态转移概率,从中得到满意的答案。根据某种模型方法对数据输入的要求,相应地对已抽取出来的数据运用该方法进行预测计算。不同的预测方法可以从不同的角度对商品动态、未来趋势做出分析。
  马尔科夫预测方法是用马尔科夫链,即随机时间序列,它的取值仅与它现在的取值有关而与过去的取值无关(即无后效性),这样就可以通过现在市场的状态去预测下一时刻市场的状态。