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文檔簡介
1、隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展和廣泛使用,零售業(yè)已經(jīng)積累了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),如何運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)計(jì)算機(jī)技術(shù),通過對企業(yè)長時(shí)間積累的經(jīng)營數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,獲取有用的知識和潛在的模式,已成為許多零售業(yè)所關(guān)注的問題。為了保持合理的庫存,制定有效的銷售策略,減少企業(yè)運(yùn)作成本,從而增加利潤,零售業(yè)越來越認(rèn)識到銷售預(yù)測的重要作用。 本文以零售企業(yè)銷售預(yù)測為切入點(diǎn),重點(diǎn)研究數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建、多維數(shù)據(jù)集和聯(lián)機(jī)分析處理以及用于銷售預(yù)測的數(shù)據(jù)挖掘算法,并對提出的
2、算法進(jìn)行測試。首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘所用到的相關(guān)技術(shù),包括數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、聯(lián)機(jī)分析處理等相關(guān)技術(shù),基于某連鎖超市的銷售歷史數(shù)據(jù),根據(jù)需求分析,構(gòu)建了以銷售預(yù)測為決策主題的數(shù)據(jù)倉庫,確定邏輯模型并建立了相應(yīng)的事實(shí)表和維表,在SQLServer2005中創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫的物理模型,設(shè)計(jì)了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換等方案,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了用于OLAP的多維立方體,研究了.NET平臺(tái)下怎樣用ADOMD.NET以及MDX訪問多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行多維數(shù)據(jù)的查詢、分析和處
3、理,有效的解決了數(shù)據(jù)挖掘能夠利用的復(fù)雜數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢問題。同時(shí),研究了銷售預(yù)測基本方法和算法以及與其相關(guān)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,針對目前各種方法所存在的不足,綜合利用灰色預(yù)測算法、時(shí)間序列方法和傳統(tǒng)的加權(quán)平均算法,定義了加權(quán)平均權(quán)值學(xué)習(xí)方法,很大程度上提高了模型對不同數(shù)據(jù)集的適應(yīng)性和預(yù)測能力。 本文在解決了多維數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢問題以及設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了具體的挖掘模型的基礎(chǔ)之上,基于Visual Studio2005開發(fā)了三層C/S模式的零售企
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