基于數(shù)據(jù)挖掘的零售業(yè)商品銷售預測研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟全球化的擴展及WTO對我國保護期的結束，外資零售企業(yè)將無限制地進入我國，面對巨大的競爭和挑戰(zhàn)，如何生存已是我國零售企業(yè)面臨的重要問題。而作好銷售預測及在此基礎上作出正確的銷售決策是致勝的關鍵。 在商品的銷售預測中，一般針對商品在將來某個時段的銷售狀態(tài)和銷售量進行預測，預測的變量只涉及到商品的銷售數(shù)量，有極少的一部分考慮到了銷售金額，但都忽略了一個最重要的因索，那就是利潤，利潤是決定零售企業(yè)贏利及發(fā)展的關鍵因素。因此，本文

2、在銷售預洲的輸入變量的選取上，除了用到銷售數(shù)量、銷售金額、季節(jié)指數(shù)等商品屬性之外，還選取了利率這一重要變量，增加了預測的準確性。 本文利用數(shù)據(jù)挖掘技術，提出了一個新的商品銷售預測模型--SPI-M模型，該模型用于零售業(yè)商品銷售預測，為企業(yè)良好經(jīng)營和決策部門作出重要決策提供幫助。該模型的構建過程是：首先用基于統(tǒng)計學的季節(jié)分析模型(S模型)進行銷售市場的季節(jié)規(guī)律分析，計算出商品的季度、月份的季節(jié)指數(shù)。其次利用數(shù)據(jù)挖掘技術中的K-均值

3、聚類算法，建立了利率等級模型(P模型)，由P模型的輸出結果得到銷售的利率等級分類。然后將季節(jié)指數(shù)、利率等級、銷售數(shù)量、銷售金額等作為ID3算法的輸入變量來構建決策樹模型(I模型)，得出歷史數(shù)掘的年、季、月的銷售狀態(tài)，最后利用統(tǒng)計學中的馬爾科夫預測模型(M模型)預測商品將來某時段內銷售狀態(tài)的轉移情況，而在將來某時段內商品的需求量是以前相同時段相同狀態(tài)該商品的銷售量的同期平均值與平均增長量之最后本文實現(xiàn)了一個基于SPI-M模型的商品銷售預測