销售预测是企业供应链管理的关键环节,通过销售预测,企业可以制定科学合理的原材料采购计划、生产计划、人员配备计划、库存计划以及营销计划。因此,销售预测决策支持系统对企业的经营决策具有重要的研究意义。本文对基于数据挖掘的销售预测决策支持系统进行了以下研究和探索。 (1)在对销售预测,决策支持系统,数据仓库,数据挖掘等做了深入研究后,将数据仓库、数据挖掘引入销售预测决策支持系统中,提出了系统的设计思路。 (2)在需求分析和系统功能设定的基础上进行系统的总体结构设计和功能模块设计,并确定了数据仓库和数据挖掘技术在系统中要解决的问题。 (3)根据需求分析,提出销售预测的主题,并对数据仓库进行设计,包括概念设计、逻辑设计、物理设计、数据迁移,最后对产品销售数据进行切片和切块分析。 (4)根据数据挖掘的目标选择合适的数据挖掘算法,根据实际需要重点对决策树、神经网络、关联规则的算法以及小同的方法在销售预测中所能解决的问题进行了研究和探讨; (5)通过实例分析,构建数据仓库,应用神经网络的挖掘方法,对销售历史数据进行分析,然后用训练好的神经网络预测在特定条件下的销售额和销售利润。验证系统的有效性。 本文设计的系统是一个问题导向的销售预测决策支持系统,具有友好的人机交互能力和智能化。能够帮助管理者和分析人员从海量数据中,发现销售过程中的潜在规则和问题,预测未来的销售形势。具体来说,能够对产品的销售量、销售额、价格等进行预测,分析客户的偏好,分析产品销售的淡旺季,进行客户细分等,以促进产品销售,增加企业利润,并为企业的生产计划、采购计划、库存计划、促销计划等提供决策支持。 本文的创新点在于将数据仓库、数据挖掘技术应用到销售预测决策支持系统中。首先,提出了系统的总体结构和功能模块,以及数据仓库和数据挖掘在销售预测中要解决的问题。其次,使用实际数据进行了实例分析,验证了系统的有效性,体现了本研究的价值和意义。