商業(yè)企業(yè)銷(xiāo)售預測與決策系統開(kāi)發(fā)

內容摘要：在當前激烈的競爭環(huán)境下如何生存是每一個(gè)商業(yè)企業(yè)面臨的重要問(wèn)題，而做好銷(xiāo)售預測和銷(xiāo)售決策是取勝的關(guān)鍵，本文提出了一種銷(xiāo)售預測與DSS(決策支援系統)的方法，并予以開(kāi)發(fā)實(shí)現。
　　關(guān)鍵詞：銷(xiāo)售預測 DSS 模型庫
　　
　　在市場(chǎng)經(jīng)濟體制下，企業(yè)之間的競爭日趨激烈，庫存管理、銷(xiāo)售預測越來(lái)越成為商業(yè)企業(yè)最為重要的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)之一。銷(xiāo)售是商業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的起點(diǎn)，也是實(shí)現企業(yè)效益的焦點(diǎn)，銷(xiāo)售活動(dòng)涉及的許多問(wèn)題具有相當的不確定性，這些問(wèn)題的決策是半結構化或非結構化的。因此，需要研發(fā)一種企業(yè)銷(xiāo)售決策系統來(lái)輔助領(lǐng)導制定銷(xiāo)售決策，而銷(xiāo)售預測是銷(xiāo)售決策的前期工作，預測結果是決策的依據，銷(xiāo)售預測是銷(xiāo)售管理的核心，貫穿于銷(xiāo)售管理的各個(gè)方面和全過(guò)程，是銷(xiāo)售DSS(決策支援系統)的核心。
　　計算機技術(shù)和預測軟件的發(fā)展使企業(yè)銷(xiāo)售預測被廣泛使用，一個(gè)優(yōu)秀的預測分析系統能夠幫助企業(yè)決策者進(jìn)行準確而有效的決策。優(yōu)秀的預測系統能夠提高客戶(hù)滿(mǎn)意度，通過(guò)銷(xiāo)售預測，了解客戶(hù)的需要，按客戶(hù)的需要提供及時(shí)有效的服務(wù)；減少庫存，由于預測的不準確，往往會(huì )產(chǎn)生庫存的積壓，占用資金和產(chǎn)生較高的儲存費用；減少安全庫存量，企業(yè)一般傾向于通過(guò)增加安全庫存來(lái)對付需求的不確定性,如果預測準確度提高的話(huà)，就可以相應地減少安全庫存量，提高庫存管理水平。
　　
　　系統結構與組成
　　
　　針對當前信息系統的缺陷，本文在對MIS研發(fā)的基礎上架構了一個(gè)企業(yè)預測分析與決策系統。它采用數據庫、模型庫、方案庫 “三庫一體”，以“方案驅動(dòng)”運行，以數據庫管理模式進(jìn)行模型管理的設計思想，提出了方案庫的概念和方案驅動(dòng)的構思并予以實(shí)現。采用的數據抽取技術(shù)和模型方法庫的原理使它作為一個(gè)獨立的系統存在，既能對前臺的商品信息、客戶(hù)信息和供應商信息進(jìn)行各種定性和定量的分析，又不會(huì )因為前臺的某些變化而受其干擾。而且該預測系統給出了一些科學(xué)的預測方法，例如馬爾科夫狀態(tài)轉移預測方法等，還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )原理的應用，使系統更具智能性，能夠為企業(yè)決策者的決策帶來(lái)很大的幫助。按照數據抽取、決策的步驟，整個(gè)系統分為模型庫、MIS數據接口、DSS數據接口、MIS數據庫、企業(yè)預測與決策系統等幾部分，其系統邏輯架構如圖1。
　　
　　與系統架構相對應，各個(gè)子系統的模塊接口完成的功能目標：模型庫將提供模型的選擇，是DSS系統的入口，較特別的是各種銷(xiāo)售預測與銷(xiāo)售決策的方案也存儲于模型庫中。MIS數據接口將提供模型庫的數據來(lái)源，是子系統DSS－MOD（模型）的數據準備程序，他為子系統DSS－MOD提供需要分析的數據DSS數據接口將提供模型庫的數據輸出，是子系統DSS－MOD的數據處理輸出程序，他為子系統DSS－MOD提供需要分析的數據的顯示是DSS與用戶(hù)的接口。通過(guò)用戶(hù)選擇，從方法庫中選擇適當的模型對業(yè)務(wù)數據進(jìn)行分析。
　　本系統的特色在于引入方案庫的概念，方案庫存儲各種完整的預測與決策方案，包括預測與決策過(guò)程中使用的數據、模型、方法的描述以及運行步驟。方案能反映決策者的決策風(fēng)格與經(jīng)驗，可以事先建立，也可在模型求解時(shí)生成。方案庫通過(guò)方案字典管理方案，并可作為一種預測與決策的知識不斷積累。
　　
　　模型方法庫與主要預測方法
　　
　　模型方法庫用于存儲各類(lèi)預測方法模型，用戶(hù)在預測時(shí)根據實(shí)際情況的不同需要先選擇適當的模型，例如：要知道商品在接下去的一段時(shí)間內的銷(xiāo)售狀態(tài)可采用馬爾科夫關(guān)于狀態(tài)轉移的預測方法，計算各種狀態(tài)轉移概率，從中得到滿(mǎn)意的答案。根據某種模型方法對數據輸入的要求，相應地對已抽取出來(lái)的數據運用該方法進(jìn)行預測計算。不同的預測方法可以從不同的角度對商品動(dòng)態(tài)、未來(lái)趨勢做出分析。
　　馬爾科夫預測方法是用馬爾科夫鏈，即隨機時(shí)間序列，它的取值僅與它現在的取值有關(guān)而與過(guò)去的取值無(wú)關(guān)（即無(wú)后效性），這樣就可以通過(guò)現在市場(chǎng)的狀態(tài)去預測下一時(shí)刻市場(chǎng)的狀態(tài)。
　　現以青蛙跳荷葉為例，青蛙所在的荷葉稱(chēng)為青蛙所處的狀態(tài)，則青蛙未來(lái)處于什么狀態(tài)只與當前所處的狀態(tài)有關(guān)，與以前在哪張荷葉上無(wú)關(guān)，記x_n為時(shí)刻t_n時(shí)青蛙所處的狀態(tài)，以p (x_{n 1}=j│x_n=i)=p_ij表示t_{n 1}時(shí)刻從第i張荷葉跳到第j張荷葉上的可能性，或從第i步轉移到j(luò )的概率，構成了一個(gè)轉移概率矩陣
　　
　　在馬爾科夫鏈應用于商業(yè)決策時(shí)可以預測市場(chǎng)狀態(tài)的轉移情況時(shí)，假設某產(chǎn)品的銷(xiāo)售狀態(tài)可以分為暢銷(xiāo)和滯銷(xiāo)兩種，以1代表暢銷(xiāo)，2代表滯銷(xiāo)，xn表示第n季度的產(chǎn)品銷(xiāo)售狀態(tài)。如果記該產(chǎn)品的市場(chǎng)狀態(tài)無(wú)后效性，則它的市場(chǎng)狀態(tài)就構成了一個(gè)馬爾科夫鏈，可得到如下表達式：
　　p (x_{n 1}=j│x_n=i)=p_ij轉移概率矩陣為：
　　
　　由此可以得到下一季度可能的市場(chǎng)狀態(tài)。
　　以上是經(jīng)過(guò)一步轉移后的市場(chǎng)狀態(tài)變化情況，類(lèi)似的可以導出多步轉移概率：
　　
　　系統從狀態(tài)i 出發(fā)，經(jīng)2步轉移到j(luò )的概率等于系統從狀態(tài)i 出發(fā)，以1步到狀態(tài)k，其中k=1.2K N然后再從狀態(tài)轉移到的概率總和，由此可得
　　
　　由此可推導得n步轉移概率為：
　　
　　此外無(wú)論是1步轉移，還是n步轉移，其轉移概率同樣具有性質(zhì)：
　　
　　開(kāi)發(fā)實(shí)現
　　
　　按照上面的系統設計思想，系統采用開(kāi)放式的架構，可以靈活的添加、刪除、修改所使用的算法。該系統主要包括三個(gè)相對獨立的模塊：“業(yè)務(wù)系統”，“基本數據設置”，“系統設置”。在數據抽取窗口中，用戶(hù)可以選擇進(jìn)行預測和分析所要使用的數據源：如：“供應商數據”或“銷(xiāo)售數據”；用戶(hù)還可以選擇通過(guò)設定始末時(shí)間來(lái)選擇某一時(shí)間段的數據。選取好數據源后，用戶(hù)點(diǎn)擊“數據抽取”，系統就會(huì )自動(dòng)把分析所需的數據抽取出來(lái)。
　　然后再點(diǎn)擊“商品銷(xiāo)售”，進(jìn)入商品銷(xiāo)售分析窗口，商品銷(xiāo)售分析對從前臺POS機銷(xiāo)售中采集來(lái)的數據，通過(guò)模型庫中基于人工智能的模型對數據進(jìn)行有效分析，預測商品的銷(xiāo)售情況。用戶(hù)可以對不同的商品動(dòng)態(tài)劃分狀態(tài)，設定滯銷(xiāo)、一般、暢銷(xiāo)三個(gè)狀態(tài)的參數。用戶(hù)點(diǎn)擊窗口左側的數據行選取不同的商品，窗口右面的圖表區就會(huì )顯示出相應的商品銷(xiāo)售預測曲線(xiàn)。點(diǎn)擊窗口上方的“預測”，系統便會(huì )自動(dòng)預測該商品未來(lái)將會(huì )處于哪種狀態(tài)，并把結果顯示出來(lái)。
　　上述系統是在商業(yè)企業(yè)的實(shí)際應用中針對目前的MIS問(wèn)題而開(kāi)發(fā)實(shí)現的，所采取的方法也僅僅有馬爾科夫、移動(dòng)平均法等，但是由于本系統是一個(gè)開(kāi)發(fā)的系統，以后可以隨著(zhù)發(fā)展不斷加入新的預測方法，提高預測的準確性。還可以通過(guò)采用Agent封裝、改造和擴展原有預測與決策支持系統的模型部件、數據部件和方案部件，使整個(gè)系統具有更高的柔性和擴展性。
　　
　　參考文獻：
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　　2.董志斌, 吳啟迪, 嚴雋薇.一種基于多智能體的ODSS的設計與實(shí)現.微型電腦應用，2000
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