基于數(shù)據(jù)挖掘的銷售預警模型分析與研究.pdf

1、隨著我國宏觀經(jīng)濟進入“新常態(tài)”，許多企業(yè)面臨更為激烈的市場競爭，銷售風險的隨機性、破壞性顯著加大，企業(yè)需要盡量快速、準確地獲取預警信息，進而采取針對性措施。為此，本文提出了基于海量市場數(shù)據(jù)的采集、處理和分析系統(tǒng)架構，采集了全國市場數(shù)據(jù)，包括批發(fā)和零售數(shù)據(jù)、品牌信息、客戶基礎數(shù)據(jù)等，完成對市場數(shù)據(jù)的存儲、加工處理以及挖掘分析。在此基礎上，針對企業(yè)銷售預警實際需求，構建基于海量數(shù)據(jù)的企業(yè)銷售預警模型，對企業(yè)潛在的銷售風險進行預警分析，并提出

2、針對性策略實施，具體研究內容如下:
　　1)多途徑市場感知信息采集，借助市場走訪，終端實時采集，系統(tǒng)錄入等方式進行企業(yè)大規(guī)模數(shù)據(jù)信息的采集，對采集后的海量數(shù)據(jù)進行清洗，加工，規(guī)范化，通過實際數(shù)據(jù)需求建立不同的數(shù)據(jù)降維模型，對數(shù)據(jù)進行加工處理，引入關系型數(shù)據(jù)庫與Hadoop技術協(xié)同工作機制來處理海量基礎數(shù)據(jù)，實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)體系架構，數(shù)據(jù)同步共享，業(yè)務數(shù)據(jù)展現(xiàn)等。
　　2)針對企業(yè)銷售預警業(yè)務需求研究供求預警模型，提出存銷比與投放

3、預警模型，監(jiān)控市場產(chǎn)品投放與庫存風險，預先對存銷情況進行預測與預警分析，從企業(yè)到市場層面把控銷售預警，并在此基礎上提出構建基于決策樹算法與k-means算法的預警知識庫，從預警知識規(guī)則的裝載與匹配上支持預警決策。
　　3)研究價格預警模型。從市場層面擴充企業(yè)銷售預警模型，提出基于改進灰狼優(yōu)化算法的Holt-Winters價格預警模型，對企業(yè)產(chǎn)品的市場價格異常波動與特殊狀態(tài)進行預警分析，并使用價格預警模型分析結果對供求模型進行模型參

4、數(shù)修正與警情輔助分析。
　　4)研究客戶流失預警模型。從客戶層面擴充企業(yè)銷售預警模型，在整體上實現(xiàn)了對企業(yè)銷售預警基于企業(yè)、市場、客戶角度串行分析，提出基于改進PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的客戶流失預警模型，對企業(yè)客戶流失進行預警分析，降低企業(yè)客戶流失，使企業(yè)銷售實現(xiàn)可持續(xù)性，并在上述預警模型基礎上利用客戶流失預警分析結果對供求模型預測效果進行修正。
　　5)基于上述研究成果，搭建企業(yè)銷售預警集成平臺，從企業(yè)實際需求出發(fā)，將包含價格