【技术实现步骤摘要】
一种汽车零部件销售预测智能系统
本专利技术涉及销售预测相关
，具体为一种汽车零部件销售预测智能系统。
技术介绍
随着市场经济的发展和经济的全球化，企业面临着越来越残酷的市场竞争。企业要想赢得竞争、赢得客户，就必须在最快的时间内，以最低的成本将产品提供给客户，这使得进行正确及时的产品销售预测及由此产生的可靠的决策，成为现代企业成功的关键要素。在汽车零部件的商品销售预测中，一般针对商品在将来某个时段的销售状态和销售量进行预测，本专利技术的申请人发现现有技术中的销售预测系统的变量只涉及到商品的销售数量，也有极少的一部分考虑到了销售金额，但都忽略了一个最重要的因素，就是商品零售时所获得利润，利润是决定零售企业赢利及发展的关键因素。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种汽车零部件销售预测智能系统，旨在改善现有技术中的销售预测系统的变量只涉及到商品的销售数量，也有极少的一部分考虑到了销售金额，但都忽略了一个最重要的因素，就是商品零售时所获得利润，利润是决定零售企业赢利及发展的关键因素的问题。
【技术保护点】
1.一种汽车零部件销售预测智能系统，其特征在于：包括系统管理模块、数据预处理模块、商品预测模型和销售预测模块；/n所述系统管理模块：分为用户管理和连接数据库两个模块；/n用户管理主要是设置了用户名和密码，以保障系统的安全；/n所述连接数据库即连接到我们需要的数据库中，把数据提取进去并进行操作；/n所述数据预处理模块：提供模型挖掘算法所需要的数据格式，以提高挖掘的效率和准确性；且数据预处理模块由数据的选择、数据的清洗、数据的填充，数据的统计汇总统计和数据的离散化构成；/n商品预测模型：应用季节分析模型(S模型)、利率等级模型(P模型)、决策树模型(I模型)和马尔科夫模型(M模...
【技术特征摘要】
1.一种汽车零部件销售预测智能系统，其特征在于：包括系统管理模块、数据预处理模块、商品预测模型和销售预测模块；
所述系统管理模块：分为用户管理和连接数据库两个模块；
用户管理主要是设置了用户名和密码，以保障系统的安全；
所述连接数据库即连接到我们需要的数据库中，把数据提取进去并进行操作；
所述数据预处理模块：提供模型挖掘算法所需要的数据格式，以提高挖掘的效率和准确性；且数据预处理模块由数据的选择、数据的清洗、数据的填充，数据的统计汇总统计和数据的离散化构成；
商品预测模型：应用季节分析模型(S模型)、利率等级模型(P模型)、决策树模型(I模型)和马尔科夫模型(M模型)建立SPI-M模型，数据的训练和模型的建立都在各自的模块中进行；
销售预测模块：将建立好的SPI-M模型用于实际零售业商品销售预测。
2.根据权利要求1所述的一种汽车零部件销售预测智能系统，其特征在于，所述包括选择多大的训练样本数量、选择哪些属性和应该增加哪些属性作为模型的输入。
3.根据权利要求1所述的一种汽车零部件销售预测智能系统，其特征在于，所述利用MS-SQL的查询分析器将数据处理过程中的重复数据进行清除。
4.一种基于权利要求1所述的一种汽车零部件销售预测智能系统的操作步骤如下：
S1：用户通过用户名和密码进入到SPI-M模型的系统登录的界面，并把原始数据导入到数据库，进行数据的预处理，然后建立季节分析模型和利率等级模型，得出季节指数和利率等级；
S2：将季节指数及利率等级及商品的其它属性数据如销售量作为输入来建立决策树；
S3：马尔科夫模型的实现，获得决策树输出结果作为马尔科夫模型的输入因子；
S4：将建立好的SPI-M模型用于实际零售业商品销售运用到需要预测的时间维度中；
S5：将利用SPI-M模型预测的时间维度内的商品预售量存储在系统的信息存储模块内，并通过信息传输传输模块与决策人员的移动设备的客户端相连接。
5.根据权利要求4所述的一种汽车零部件销售预测智能系统，其特征在于，S1中所述的原始数据与连接数据库之间采用MS-SQ...
【专利技术属性】
技术研发人员：申光耀，
申请(专利权)人：上海明据信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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