现代企业所面临的内外环境特点，要求企业主动识别未来变化趋势并提前制定对策;短期预测作为企业短期内经营策略和计划的重要依据，已经成为企业日常任务之一。　　指数平滑方法是适用于短期预测的统计学技术，并且其理论易学、计算简单，很可以成为得心应手的短期预测工具。然而现实中的企业、尤其中小企业，往往在获取并加工所需历史数据时已然不能轻松完成、而选择到合适的模型之后，由于短期计划需要预测快速反应，又面临如何将历史数据随时导入模型、如何在原始数据发生变化后及时得到并分析更新的预测结果等一系列问题，因此往往难以将这一有效的工具合理利用。　　然而随着信息和网络技术的飞速成熟与发展，即使是中小企业，都可以通过信息集成技术搭建信息系统、在完成每一环节日常工作的同时生成动态数据、通过数据库对原始数据进行分类和加工，使其符合预测模型的要求、并在系统页面中完成预测计算，为预测管理决策的制定提供依据。更为重要的是，借助信息系统，预测结果可在给定权限的条件下，被企业中不同的分析人员做出、并在不同的用户之间共享，使不同权限的用户能随时调用预测信息，分别制定相应对策。这种企业合理授权后的民主与自由，已被实践证明，既提高工作效率，又培养了员工的独立思考能力和团队间的协作能力，最终提高了企业的综合执行力。　　搭建信息系统必须兼具有效的流程和完备的数据——前者使企业的事务性工作得以正常进展，后者则是统计分析的动态数据来源。本文的第二章以所实践成功的某小公司R信息系统为例，介绍了如何通过系统在完成销售环节的工作同时得到预测所需的销售数据。　　获得预测数据后，即可在系统的分析页面进行预测分析。本文第三章介绍了指数平滑方法的理论和两种模型，说明了模型对于所获得预测数据的适用性，继而介绍了预测功能模块在信息系统中运算的设计。　　既得动态预测数据、又得适用的计算方法后，本文第四章介绍了R公司销售预测所用的两种指数平滑模型，评价了计算结果，同时也将两种模型对其他数据的预测结果，与另外的预测方法进行对比，考察对其他特点的数据的作用效果。这是为了当预测所需数据的特点发生变化而作的准备，即:随着企业经营发展，如果现有预测模型不再适用需要预测的时间序列，就需要引入新的模型或方法。　　本文关于系统和模型设计与实现的思路，在预测数据发生变化、需要建立新的模型或使用其他预测方法时也同样适用:第四章的小结部分，通过归纳建设和升级系统、增加预测分析模块的一般流程，说明了在数据发生变化时，应对系统和模型施加怎样的调整，也说明了如何导出数据以便与其他预测方法有效衔接。　　通过本文对信息系统中指数平滑方法模块的设计与实现的研究，能够得出这样的结论:现代企业面临的环境既然多变，则预测方法也应根据数据特点的变化而调整——唯其如此，动态原始数据更显得意义重大，信息系统的完善同样也是没有止境的，但这些对于现在的中小企业而言，也都是可以在通过自身力量、在低成本条件下完成的。　　相信具有企业工作经验的人也都会赞同:信息系统和指数平滑预测模块之间，就像企业的管理平台和每支业务团队的关系，精干的团队，只有通过企业这个平台，才能尽可能发挥作用;同时，为了各个团队有效整合所需资源、在总体目标下为团队提供尽情发挥的空间，是企业平台对企业个体最大的支持。在统计学领域，很幸运地能拥有前人和别人已经提供的统计学方法和理论，去研究如何尽可能地用到、用好它们，真正解决实际问题，也是对这门学问和学者们最大的尊重和敬礼方式之一。