基于数据挖掘的销售预测研究

在研究数据挖掘预测算法时间序列AR模型的基础上,提出了将影响销售预测的因素与时间序列预测结合在一起的BP神经网络销售预测模型,该模型通过数据仓库获取销售历史数据.实例验证表明:BP神经网络销售预测模型比时闻序列AR销售预测模型精度高.     

基于BP的CRM系统销售预测的数据挖掘

提出了一种基于改进BP神经网络的销售预测模型。该模型通过数据仓库获取销售历史数据，利用BP网络进行走势预测。系统采用VC 实现，取得成功。     

医药连锁销售决策支持系统的研究

在原企业管理信息系统基础上,为充分利用日益增长的海量数据,针对其在决策支持方面的不足,提出了一种基于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘3项技术的销售决策支持系统.讨论了系统总体结构,对系统数据仓库、多维数据集和数据挖掘模型进行了设计研究,以及报告了系统在三层客户服务器模式下实现的关键技术和实现方法.经初步测试,该系统是适用和可靠的.     

基于医药连锁销售的决策支持系统设计

在原企业管理信息系统基础上,为充分利用日益增长的海量数据,针对其在决策支持方面的不足,提出了一种基于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三项技术的销售决策支持系统。讨论了系统总体结构,对系统数据仓库、多维数据集和数据挖掘模型进行了设计分析。     

基于医药连锁销售的决策支持系统设计

在原企业管理信息系统基础上,为充分利用日益增长的海量数据,针对其在决策支持方面的不足,提出了一种基于数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三项技术的销售决策支持系统。讨论了系统总体结构,对系统数据仓库、多维数据集和数据挖掘模型进行了设计分析。     

数据仓库在超市中的应用

绍了数据仓库技术,以某超市销售决策支持系统为背景,详细描述了面向超市销售数据仓库的建模方法和步骤,并结合连锁超市企业的具体业务,给出了连锁销售决策支持系统的模型。利用OLAP技术构建出销售多维数据集,使用多维查询语言MDX对该多维数据集进行查询以便决策者方便地对销售量、库存情况进行分析并作出正确的决策。     

企业数据仓库多维数据模型的建立

数据仓库是一种新的数据管理技术,能将企业内分散的原始操作型数据和来自外部的数据汇集和整理,为企业提供完整、及时和准确的决策信息.构建数据仓库系统的核心问题是如何建立复杂的企业数据模型.商务数据的本质是多维的,传统的ER模型已无法满足要求,而多维数据建模技术从维度、层次建模的角度有效地弥补了传统数据模型的不足.文章以多维数据建模技术为中心通过实例讨论了数据仓库中数据模型的一般建立方法,为解决构建企业信息系统提供了一种切实可行的方案.     

电子商城的数据仓库建模研究

为了充分利用电子商城中的海量销售数据,本文详细描述了通过对电子商城中高层销售管理业务的需求进行分析,采用维度建模技术构建数据仓库模型的过程。基于该模型可以有效地解决电子商城中有关的销售分析与预测问题。     

第三方物流的多维数据模型

现有第三方物流企业的管理信息系统普遍采用传统的关系型数据库.随着大量关系数据的聚集,借助关系模型分析数据已明显不足.基于此,提出了采用数据仓库技术建立数据中心的解决方案,为企业决策层提供所需的数据环境.此外,按照维度建模方法,为第三方物流运输管理提供了具体的多维数据模型和应用分析.     

基于多维灰色模型及神经网络的销售预测

在时尚销售领域,如服饰、手袋、钱包等,准确的销售预测对企业非常重要.然而由于客户的需求受诸多因素的影响,要做到准确的销售预测一直是一个富有挑战性的问题.基于改进的多维灰色模型（GM（1,N））和神经网络（ANN）提出一种混合模型来预测销量,其中多维灰色模型对销售数据建模,神经网络对误差进行校正.该混合模型的优点是考虑了影响客户需求的因素与销量之间的关系.通过对阿里天猫销售数据来评估混合模型的表现,实验结果表明,所提出的混合模型的预测结果要优于其他几种销售预测模型.