連鎖銷售決策支持系統(tǒng)解決方案研究VIP

1、 連鎖銷售決策支持系統(tǒng)解決方案研究 摘 要 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的結(jié)合是決策支持系統(tǒng)研究的主流模式，其中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理，聯(lián)機(jī)分析處理集中于數(shù)據(jù)的多維分析，數(shù)據(jù)挖掘則致力于知識(shí)發(fā)現(xiàn)。本文在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的支持下，提出了連鎖銷售決策支持系統(tǒng)解決方案，即數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)聯(lián)機(jī)分析處理數(shù)據(jù)挖掘決策支持系統(tǒng)。 Keys 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；聯(lián)機(jī)分析處理；數(shù)據(jù)挖掘；連鎖銷售決策支持系統(tǒng)0引言連鎖銷售是指流通領(lǐng)域中若干個(gè)同行業(yè)商店，以共同進(jìn)貨、共同經(jīng)營(yíng)同類商品、共享經(jīng)營(yíng)理念的方式連結(jié)起來(lái)，在同一商業(yè)形象下共享規(guī)模效益的一種經(jīng)營(yíng)模式。要想在競(jìng)爭(zhēng)中取勝，獲得更大的收益，必須利用網(wǎng)絡(luò)

2、、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等計(jì)算機(jī)技術(shù)，深層次地挖掘、分析當(dāng)前和歷史的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以及相關(guān)的環(huán)境數(shù)據(jù)，自動(dòng)快速地獲取其中有價(jià)值的決策信息，為企業(yè)提供快速、準(zhǔn)確和方便的決策支持服務(wù)1。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DW）、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘（DM）是20世紀(jì)90年代中期發(fā)展起來(lái)的計(jì)算機(jī)決策支持技術(shù)，現(xiàn)在已經(jīng)被各行各業(yè)，各種領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，成為繼Internet之后信息科學(xué)界的熱點(diǎn)研究課題。連鎖銷售決策支持系統(tǒng)（CSDSS）就是將三者無(wú)縫聯(lián)接、深度結(jié)合，充分利用連鎖銷售企業(yè)內(nèi)部積累的海量數(shù)據(jù)，挖掘有價(jià)值的知識(shí)和規(guī)則，將客觀詳實(shí)的數(shù)據(jù)信息和企業(yè)決策者寶貴的自身經(jīng)驗(yàn)結(jié)合起來(lái)，支持企業(yè)決策的制定。1連鎖銷售決策支持系統(tǒng)解決方案

3、1.1 解決方案通過(guò)對(duì)銷售計(jì)劃和業(yè)績(jī)的完成情況及有關(guān)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度多層次的分析，發(fā)現(xiàn)在連鎖經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略和策略研究上投入巨大精力，將有利于提高連鎖總部的經(jīng)營(yíng)水平。連鎖銷售決策支持系統(tǒng)研究可以使連鎖經(jīng)營(yíng)決策者及時(shí)掌握銷售內(nèi)部的運(yùn)行情況和發(fā)展趨勢(shì)，并對(duì)制定銷售計(jì)劃和長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃提供理論指導(dǎo)，提高企業(yè)的管理水平和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)2。DWOLAPDMDSS架構(gòu)，是一種新型的DSS系統(tǒng)解決方案，其中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和組織，OLAP集中于數(shù)據(jù)的分析，數(shù)據(jù)挖掘則致力于知識(shí)的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)。1.2 方案特點(diǎn)新型DSS架構(gòu)是以原始數(shù)據(jù)庫(kù)中儲(chǔ)存的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，原始數(shù)據(jù)來(lái)源于多個(gè)超級(jí)市場(chǎng)采集的銷售數(shù)據(jù)。多個(gè)超市實(shí)現(xiàn)連鎖經(jīng)營(yíng)，采

4、用掃描記帳技術(shù)和?？统绦?，為超市經(jīng)營(yíng)者提供生意和顧客的豐富信息。掃描記帳提供關(guān)于產(chǎn)品流動(dòng)的數(shù)量和時(shí)間的細(xì)節(jié)信息，可以精確到單個(gè)物種和分鐘。?？统绦蚩梢蕴峁?shí)際購(gòu)物者的詳細(xì)信息，該方案具有以下主要技術(shù)特點(diǎn)：在底層的數(shù)據(jù)庫(kù)中保存了大量的事務(wù)級(jí)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，這些原始數(shù)據(jù)是整個(gè)DSS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源泉。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)底層數(shù)據(jù)庫(kù)中的事務(wù)級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、轉(zhuǎn)換、綜合，重新組織成面向全局的數(shù)據(jù)視圖，倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)是DSS系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)組織和存儲(chǔ)管理的基礎(chǔ)。OLAP從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的集成數(shù)據(jù)出發(fā)，構(gòu)建面向分析的多維數(shù)據(jù)集市，再使用多維透視工具以不同的視角對(duì)多維數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、比較、綜合，把方法驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，使分析方法和數(shù)據(jù)

5、結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)分離。數(shù)據(jù)挖掘以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和多維數(shù)據(jù)集市中集成數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的知識(shí)、模式，并以這些知識(shí)、模式為基礎(chǔ)進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)。1.3 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)連鎖銷售決策支持系統(tǒng)在總體上分為三層，包括數(shù)據(jù)獲取層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)訪問(wèn)層。連鎖銷售決策支持系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。其中數(shù)據(jù)獲取層是將原有的銷售業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、加工、整理、抽取后載入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，然后基于銷售業(yè)務(wù)、管理的需要在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集市，形成數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、多維數(shù)據(jù)集市中蘊(yùn)含的信息可以在數(shù)據(jù)訪問(wèn)層中應(yīng)用報(bào)表、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘等可視化工具向DSS系統(tǒng)使用人員展現(xiàn)數(shù)據(jù)信息。1.4 核心技術(shù)該設(shè)計(jì)方案首先將決策支持系統(tǒng)按

6、功能劃分為多個(gè)模塊，然后在保證每個(gè)模塊功能獨(dú)立性基礎(chǔ)上，對(duì)每個(gè)模塊進(jìn)行獨(dú)立開(kāi)發(fā)、編譯、調(diào)試，最后組成一個(gè)完整的應(yīng)用系統(tǒng)程序。各模塊之間通過(guò)接口進(jìn)行交互，數(shù)據(jù)訪問(wèn)接口采用COM組件技術(shù)，其中包括ADO（ActiveX Data Objects）、ADO MD（ActiveX Data Objects Multidimensional）、DSO（Decision Support Objects）等對(duì)象模型。2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的、集成的、具有時(shí)間序列特征的數(shù)據(jù)集合，用以支持決策制定3。連鎖銷售數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是在原始交易數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，根據(jù)主題分析需要，確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)多維模型，從而對(duì)銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行

7、必要的抽取、清理和變換，然后載入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。21 數(shù)據(jù)源 連鎖銷售數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)來(lái)源于多個(gè)超級(jí)市場(chǎng)采集的銷售數(shù)據(jù)。由于人為因素或系統(tǒng)的不穩(wěn)定因素，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)空值和噪聲數(shù)據(jù)。這時(shí)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，即對(duì)數(shù)據(jù)的清洗，包括填寫(xiě)空缺值，平滑噪聲數(shù)據(jù)，識(shí)別刪除孤立點(diǎn)。 22概念模型通過(guò)對(duì)連鎖銷售企業(yè)的應(yīng)用需求分析，確定以銷售業(yè)績(jī)分析為主題，以客戶、連鎖店、商品、時(shí)間、年齡段為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)索引基準(zhǔn)點(diǎn)。以上索引基準(zhǔn)點(diǎn)可以作為連鎖銷售數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的維度。23邏輯模型連鎖銷售數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型具有一個(gè)事實(shí)表和五個(gè)維度，事實(shí)表為銷售事實(shí)表，維度表分別為客戶、連鎖店、商品、時(shí)間、年齡段，每個(gè)維度可以具有不同的粒度級(jí)別。在時(shí)間

8、維表中，粒度級(jí)別分為日、月、季度、年4個(gè)級(jí)別。連鎖銷售數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)共包含1個(gè)事實(shí)表和5個(gè)維度表。如圖2所示。24物理模型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的物理模型創(chuàng)建是依據(jù)已確立的邏輯模型建立相對(duì)應(yīng)的物理表結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，它是以SQL Server 2000 DBMS為平臺(tái)，采用星型雪花型數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)了事實(shí)表和維度表的創(chuàng)建。3 OLAP聯(lián)機(jī)分析OLAP是一種數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)，是針對(duì)特定主題進(jìn)行的聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪問(wèn)分析。OLAP通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的多維透視，并進(jìn)行快速、穩(wěn)定的互動(dòng)存取，使決策人員對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入觀察，從而為管理者提供決策支持。OLAP聯(lián)機(jī)分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市，數(shù)據(jù)集市是微型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，是面向企業(yè)部門(mén)級(jí)別的分

9、析需求而建立的一種分析型環(huán)境，它能夠快速地解決某些具體的問(wèn)題4。OLAP數(shù)據(jù)集市是在連鎖銷售數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)上創(chuàng)建的，使用的工具是微軟的Analysis Services工具。設(shè)置共享維有客戶、商品、時(shí)間、連鎖店、年齡組，私有維有會(huì)員卡、婚姻狀況、教育程度、年收入、時(shí)間段、性別。在共享維和私有維基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了4個(gè)多維數(shù)據(jù)集市，分別是產(chǎn)品統(tǒng)計(jì)、購(gòu)物人次，客戶統(tǒng)計(jì)、銷售業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)集市。OLAP聯(lián)機(jī)分析功能：（1）商品促銷通過(guò)對(duì)產(chǎn)品統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集市的多維分析，可以獲取不同連鎖店所出售的商品數(shù)量和種類的異同，可以比較那個(gè)連鎖店，那種商品最暢銷，進(jìn)而對(duì)最暢銷商品的連鎖店進(jìn)行商品優(yōu)化配送，增加暢銷商品的儲(chǔ)存量，同時(shí)開(kāi)

10、展促銷活動(dòng)，進(jìn)行一定程度的讓利銷售，實(shí)現(xiàn)商品促銷。（2）客戶分群通過(guò)對(duì)客戶統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集市的多維分析，可知在哪個(gè)連鎖店、哪個(gè)時(shí)間段、哪個(gè)年齡組客戶消費(fèi)額度最大，則該人群為易購(gòu)人群，那么針對(duì)這個(gè)消費(fèi)群體所在的年齡組，所喜歡的時(shí)間段以及消費(fèi)習(xí)慣提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)，優(yōu)化商品配置，進(jìn)行廣告宣傳。（3）銷量統(tǒng)計(jì)通過(guò)對(duì)銷售業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)集市的多維分析，建立銷售預(yù)測(cè)模型，使決策人員能夠針對(duì)每一種商品、每一類別的商品、每個(gè)分店銷售情況、年、季、月、日商品的市場(chǎng)占有率、贏利情況進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，對(duì)每一員工進(jìn)行銷量統(tǒng)計(jì)、銷售業(yè)績(jī)分析。4 數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘是CSDSS系統(tǒng)的重要功能，是根據(jù)連鎖銷售的既定業(yè)務(wù)目標(biāo)和存在的問(wèn)題，對(duì)大量的銷

11、售數(shù)據(jù)進(jìn)行探索，揭示其中隱藏的規(guī)律，并將其模型化，指導(dǎo)并應(yīng)用于實(shí)際的銷售經(jīng)營(yíng)中5。數(shù)據(jù)挖掘功能： （1）購(gòu)買(mǎi)力預(yù)測(cè) 運(yùn)用回歸分析功能，可以預(yù)測(cè)客戶的購(gòu)買(mǎi)力，明察市場(chǎng)趨勢(shì)獲得戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)，深挖客戶資源，對(duì)誠(chéng)信度高、購(gòu)買(mǎi)力強(qiáng)、具有一定消費(fèi)潛力的客戶在購(gòu)買(mǎi)商品時(shí)可以分期付款，實(shí)施人性化服務(wù)，這樣可以有助于減少成本，把握商機(jī)，吸引優(yōu)質(zhì)客戶資源6。 （2）挖掘潛在客戶會(huì)員制可以固定客戶群，但是潛在客戶還是存在的。一個(gè)會(huì)員卡可以有多次交易，如果交易頻率過(guò)高，那么會(huì)員卡肯定外借，持卡人的周?chē)[藏著潛在客戶，由此可以開(kāi)發(fā)客戶群。若在一段時(shí)間內(nèi)，某個(gè)會(huì)員卡沒(méi)有交易，則該客戶可視為遺失客戶?？刹扇∠鄳?yīng)的優(yōu)惠政策，盡量

12、留住客戶。（3）優(yōu)化物流配送路徑在連鎖超市管理中，各連鎖店商品均由配送中心統(tǒng)一配送。配送中心根據(jù)各連鎖店所需商品的品種和數(shù)量，均衡考慮各客戶請(qǐng)求，制定配送計(jì)劃，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法規(guī)劃連鎖店貨物配送路徑，再經(jīng)過(guò)調(diào)撥指令程序處理，確定最佳配送路線，將商品送往各連鎖店。5 結(jié)束語(yǔ)實(shí)踐證明，采用DW+OLAP+DM 框架結(jié)構(gòu)的決策支持系統(tǒng)是比較理想和完善的架構(gòu)。該系統(tǒng)功能齊全、性能穩(wěn)定，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)鏈接自如，能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速準(zhǔn)確分析，從而幫助管理者做出更好的商業(yè)決策，為企業(yè)帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。但是決策不能僅憑一套系統(tǒng)分析就能制定，應(yīng)該加上決策者的經(jīng)驗(yàn)和智慧，以及對(duì)市場(chǎng)的敏銳洞察力，這樣才能在銷售市場(chǎng)運(yùn)作中游刃有余。參考文獻(xiàn)1王珊. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)與聯(lián)機(jī)分析處理M. 北京:科學(xué)出版社. 19982邵玉祥. 連鎖銷售決策支持系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā).碩士學(xué)位論文武漢：武漢理工大學(xué).計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè).20033美Efrem G.Mallach著.李昭智，李昭勇等譯.決策支持與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)M.