随着信息化技术的发展，我国商业企业管理信息系统中累积了大量的历史销售数据，目前这些数据只是被简单地存储在企业信息系统的数据库中，并没有受到足够的重视。在先进的信息化技术条件下，针对商业企业的销售数据，有效地建立对商品能够进行销售预测的数学模型，以协助企业决策者作出准确的销售策略，从而为商业企业减少销售成本、增加利润，这对提高商业企业管理的科学性和合理性具有一定的现实指导意义。本论文采用规范研究法、统计学方法、回归分析法、定性分析与定量分析相结合的方法、系统分析设计与软件开发的方法进行研究，其主要工作如下：论文首先对相关问题的国、内外研究现状作了综述，指出众多的销售预测理论和方法与实际相结合解决具体问题的研究还需要继续进行，仍需进一步加强销售预测理论和方法在实践中的应用。在此基础上，对与论文相关的基本理论和方法做了较为全面的概述，具体包括销售预测的概念和作用、原理和程序、类型和方法、精度和成本以及时间序列分析的概念、典型时间序列分析模型和时间序列分析模型的预测精度等内容，这些内容为销售预测模型的提出和构建做了理论铺垫。然后，概括了商业企业销售模型的应用现状和存在的局限，并对商业企业销售管理的现状、存在的问题及成因作了分析，指出商业企业应用销售预测的必要性。以此为立足点，将影响商业企业销售数据变化的各种因素分解成季节变动、趋势变动、循环变动和不规则变动四类，提出了时间序列分解预测模型。指出此模型存在的不足后，对模型进行了创新性改进，并将从千叶眼镜管理信息系统中收集到的各季度销售额数据应用到时间序列分解预测模型中，以验证模型的可行性。在对销售数据进行分析的基础上，提出了商业企业设置销售指标的构想，这也是论文的创新点之一。论文的最后部分，以PowerBuilder9.0为前端开发工具、SQL Server2000为后台数据库，分析、设计并开发了《商业企业销售预测系统》，将理论成果应用到实践中，以辅助商业企业作出科学合理的经营决策。