畢業(yè)論文-服裝分銷企業(yè)營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-PAGEII--PAGEIII-服裝分銷企業(yè)營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)摘要本文以服裝分銷企業(yè)營(yíng)銷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)為背景，針對(duì)服裝分銷管理中的一些有待解決的問(wèn)題進(jìn)行了研究。服裝營(yíng)銷系統(tǒng)和其他企業(yè)的營(yíng)銷系統(tǒng)一樣，所面臨的環(huán)境都是復(fù)雜多變的，因此有關(guān)服裝營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)屬于半結(jié)構(gòu)化的決策支持系統(tǒng)范疇。這類系統(tǒng)中的決策含有大量不確定因素，缺乏程序化工作范式，需要意向決策支持的問(wèn)題十分多見(jiàn)。本文采用了在服裝營(yíng)銷管理系統(tǒng)中應(yīng)用包含專家系統(tǒng)的推理模型思想，構(gòu)建出了一個(gè)具有意向決策支持功能的服裝營(yíng)銷管理系統(tǒng)框架，對(duì)如何建立問(wèn)題生成子系統(tǒng)及其內(nèi)部知識(shí)庫(kù)進(jìn)行了討論。論文設(shè)計(jì)了服裝營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)的總體方案，完成了其軟件和硬件運(yùn)行環(huán)境的設(shè)計(jì)，并給出了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、報(bào)表圖標(biāo)顯示、MDX語(yǔ)句自導(dǎo)引、模型分析等多種功能的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程。關(guān)鍵詞服裝營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)意向決策支持技術(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘智能技術(shù)DesignofCostumeMarkingDecideSupportSystemAbstractThispapertakescostumemarkingsystemasworkingbackground,discussessomeimportantproblemscomingfromthereformationofcostumecorporationinourcountry.Theenvironmentwhichmarketingsystemofcostumeisverycomplexandchangeable,justastheothermarketingsystem.Sodecidesupportsystem(DSS)belongstothecategoryofsemi_structure.Decisionmakingofthissystemhasmuchuncertaintyfactor,lacksnormalformtobefollowed,thereforemanyquestionsneedintendingdecisionsupport.Reasoningmodelbasedonexpertsystem(ES)applyingtocostumemarketingsystemisdescribedinthispaper,meanwhile,thestructureofknowledgebaseofthissystemisdiscussedindetail.Thepapersetsupadataminingmodelofonlineanalysisprocessdatabasebasedonintelligenttechniques,offersamethodwhichisonthebaseofpredecessorsandcombinesANNandfuzzycontroltothisproblem,anddesignsthesoftwaresystemofpowermarkingDSSbasedondatabasewarehouserunningmanagementfordatatransformationservices(DTS),PivotTableservice,multidimensionalexpressions(MDX)self-leading,modelanalyzingalso.Thepaperfocusesonintendingdecidesupporttechnique,dataminingmodelandimplementationofpowermarketingDSS.KeywordscostumemarketingDSSintendingdecisionsupporttechniquedatawarehousedataminingintelligenttechniquesPAGEII---PAGEVI-目錄第1章緒論 11.1課題背景 11.2服裝分銷商決策支持系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顩r及存在問(wèn)題 21.3本文主要工作 3第2章意向決策支持技術(shù)在服裝銷售中的應(yīng)用 42.1意向決策支持概述 42.2意向決策支持在服裝營(yíng)銷系統(tǒng)中的作用 42.3具有意向決策支持功能的服裝營(yíng)銷管理系統(tǒng) 52.3.1問(wèn)題生成子系統(tǒng)原理 62.3.2問(wèn)題生成子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及構(gòu)建相關(guān)知識(shí)庫(kù) 72.4本章小結(jié) 11第3章基于智能技術(shù)的服裝銷售模型的建立 123.1智能技術(shù)概述 133.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立 143.2.1輸入特征量的選取 153.2.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和預(yù)測(cè) 163.3模糊系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 163.3.1輸入變量的模糊化 173.3.2隸屬函數(shù)的確定和圖形表示方法 173.3.3模糊控制規(guī)則及算法結(jié)構(gòu) 183.3.4反模糊化 193.4基于智能技術(shù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)挖掘 193.5本章小結(jié) 20第4章服裝營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 214.1系統(tǒng)的硬件環(huán)境 224.2系統(tǒng)的軟件環(huán)境 234.3決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 234.3.1數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換聚合子系統(tǒng) 244.3.2統(tǒng)計(jì)報(bào)表生成子系統(tǒng) 244.3.3綜合查詢子系統(tǒng) 254.3.4綜合分析子系統(tǒng) 254.4系統(tǒng)集成 264.5本章小結(jié) 28結(jié)論 35致謝 36參考文獻(xiàn) 37附錄 38-PAGE10--PAGE58-緒論課題背景我國(guó)既是服裝生產(chǎn)大國(guó),也是服裝消費(fèi)大國(guó)。根據(jù)中國(guó)服裝協(xié)會(huì)調(diào)查,我國(guó)現(xiàn)有服裝生產(chǎn)企業(yè)4.5萬(wàn)家,從業(yè)人員385萬(wàn)人,年服裝生產(chǎn)能力138億件。自改革開(kāi)放以來(lái),我國(guó)服裝業(yè)的產(chǎn)量增長(zhǎng)14.9倍,年平均遞增速度達(dá)14.4%[1]?？v覽二十多年的發(fā)展,我國(guó)服裝業(yè)大致經(jīng)過(guò)四個(gè)階段:最初的十年里是產(chǎn)量階段,誰(shuí)要解決生產(chǎn)能力問(wèn)題就能掙大錢；其后的五年時(shí)間里是質(zhì)量階段,在供需基本平衡后,滿足顧客質(zhì)量要求的能力成為決定因素；再后五年是品牌階段,提供可識(shí)別的、有持續(xù)質(zhì)量保證能力的產(chǎn)品和服務(wù)成為占領(lǐng)市場(chǎng)的決定因素；現(xiàn)在的服裝業(yè)正逐步向風(fēng)格與定位階段過(guò)渡,產(chǎn)銷模式上也開(kāi)始實(shí)行科學(xué)規(guī)范的生產(chǎn)管理以及多元化的銷售模式。但是目前我國(guó)服裝行業(yè)生產(chǎn)、營(yíng)銷仍然存在許多問(wèn)題和不良現(xiàn)象，主要表現(xiàn)為以下幾點(diǎn)：(1)服裝科技落后。我國(guó)服裝工業(yè)技術(shù)裝備水平雖然在“九五”期間有很大提高,但對(duì)高新技術(shù)應(yīng)用不廣泛,國(guó)內(nèi)CAD/CAM的普及率還不到5%,而在一些發(fā)達(dá)國(guó)家CAD的普及率已達(dá)到70%,我國(guó)的臺(tái)灣地區(qū)也達(dá)到了30%。服裝市場(chǎng)具有“多品種、小批量、高質(zhì)量、短周期”的特點(diǎn),決定了服裝企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)要在設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、銷售、市場(chǎng)信息反饋等基本環(huán)節(jié)上要突出一個(gè)“快”字,而服裝CAD正是服裝企業(yè)實(shí)現(xiàn)快速反應(yīng)的重要手段。(2)我國(guó)尚沒(méi)有一個(gè)世界級(jí)服裝品牌。幾年來(lái),通過(guò)實(shí)施服裝名牌戰(zhàn)略,國(guó)內(nèi)已形成一批以品牌為代表的企業(yè)群體,如杉杉、雅戈?duì)?、?bào)喜鳥(niǎo)等,但能夠走出國(guó)門(mén),直接參與國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的服裝品牌還幾乎沒(méi)有,這與我國(guó)作為“服裝大國(guó)”的地位極不相稱,主要是由于企業(yè)對(duì)創(chuàng)造世界名牌的重要性還缺乏認(rèn)識(shí),加之競(jìng)爭(zhēng)意識(shí)不強(qiáng),尤其是企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層的觀念、意識(shí)還和世界經(jīng)濟(jì)一體化、市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國(guó)際化的潮流不相適應(yīng),甚至沒(méi)有危機(jī)感；同時(shí),從一個(gè)側(cè)面也說(shuō)明我國(guó)服裝產(chǎn)品從品種、質(zhì)量和技術(shù)含量與發(fā)達(dá)國(guó)家相比還有較大的差距。(3)服裝銷售預(yù)測(cè)和生產(chǎn)計(jì)劃缺乏科學(xué)量化分析。服裝企業(yè)非常需要對(duì)銷售趨勢(shì)、庫(kù)存、采購(gòu)和財(cái)務(wù)等進(jìn)行分析。但是由于信息不統(tǒng)一、信息傳遞不暢通、信息又不共享等諸多因素,企業(yè)的生產(chǎn)、銷售還停留在單靠經(jīng)驗(yàn)的預(yù)測(cè)和分析,往往無(wú)法快速反映市場(chǎng)銷售的真實(shí)情況,從而缺乏對(duì)各個(gè)銷售季節(jié)市場(chǎng)策略的正確指導(dǎo),導(dǎo)致生產(chǎn)和銷售的盲目性。(4)服裝降價(jià)、打折成風(fēng)。降價(jià)、打折雖是一種促銷行為,但在國(guó)內(nèi)卻變了味,表現(xiàn)為打折持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、波及范圍廣、折扣幅度大。僅在北京的百盛、藍(lán)島、燕莎以及上海的市百一店、新世界、華聯(lián)等大商廈中,就可以看到眾多品牌的服裝在打折,所獲得銷售利潤(rùn)極低。片面地采用打折來(lái)增長(zhǎng)銷售量,勢(shì)必會(huì)使品牌在消費(fèi)者心目中的主體形象也大打折扣,使品牌信譽(yù)掃地。(5)供需矛盾依然存在——賣衣難,買衣也難。服裝市場(chǎng)有個(gè)怪異現(xiàn)象:一方面,市場(chǎng)上服裝的品種、數(shù)量相當(dāng)龐大,廠家、商家大叫“賣衣難”；另一方面,仍有不少的消費(fèi)者卻抱怨“買衣也難”。這種“供大于求”卻是從某種意義上“供不應(yīng)求”的現(xiàn)象,其實(shí)是產(chǎn)品結(jié)構(gòu)不良,是生產(chǎn)結(jié)構(gòu)跟不上需求結(jié)構(gòu)所致,同時(shí)這一現(xiàn)象也是目前我國(guó)服裝市場(chǎng)上的一個(gè)巨大矛盾。(6)服裝市場(chǎng)“盜版”、“克隆”現(xiàn)象嚴(yán)重。這一現(xiàn)象引起的惡性競(jìng)爭(zhēng)使得國(guó)內(nèi)一些剛起步的品牌發(fā)展受阻。為了防止被“克隆”,許多知名品牌只好采取買斷布料、推遲新貨上市等消極辦法。“寶姿”服裝甚至特別規(guī)定其新品在全國(guó)的統(tǒng)一上市時(shí)間晚于同行半個(gè)月。同時(shí),國(guó)際知名品牌往往因此也不愿落戶中國(guó),商場(chǎng)在引進(jìn)國(guó)際品牌的談判中困難重重,甚至不得不為此作出種種讓步。這一現(xiàn)象嚴(yán)重阻礙了我國(guó)服裝業(yè)的整體發(fā)展,也是造成服裝市場(chǎng)低價(jià)競(jìng)爭(zhēng)以及“賣衣難,買衣也難”供需矛盾的原因之一。于此對(duì)應(yīng)的，目前我國(guó)服裝業(yè)銷售系統(tǒng)主要采用百貨商店、小型服裝店、超級(jí)市場(chǎng)、倉(cāng)儲(chǔ)市場(chǎng)、郵購(gòu)等營(yíng)銷方式,隨著時(shí)代的進(jìn)步,新的方式不斷涌現(xiàn)：買斷經(jīng)營(yíng)、特許經(jīng)營(yíng)、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷、連鎖專賣等新方式從遙遠(yuǎn)的異地移植到中國(guó),為我國(guó)的零售業(yè)注入新的生機(jī)[2]。網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷是今后服裝商貿(mào)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的必然趨勢(shì),可以通過(guò)電子廣告的形式進(jìn)行產(chǎn)品宣傳和產(chǎn)品預(yù)告,簽署電子定單,做到有計(jì)劃生產(chǎn),甚至零庫(kù)存營(yíng)銷。有足夠規(guī)模的企業(yè)可利INTERNET建立全國(guó)乃至全球性的虛擬專用銷售網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)物流與資金流的統(tǒng)一。國(guó)內(nèi)一些有識(shí)的服裝企業(yè)順應(yīng)時(shí)代的發(fā)展,抓住這一機(jī)遇,溫州美特斯·邦威企業(yè)已建立了獨(dú)立的企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)站,并籌建網(wǎng)絡(luò)休閑服飾電子連鎖專賣店,實(shí)現(xiàn)無(wú)界化專賣連鎖網(wǎng)絡(luò)[2]。服裝分銷則是聯(lián)系上述的服裝生產(chǎn)企業(yè)和服裝銷售企業(yè)的紐帶，在整個(gè)服裝行業(yè)中起承上啟下的作用，所以要實(shí)行我國(guó)服裝業(yè)的現(xiàn)代化，分銷企業(yè)的科學(xué)管理是必需解決的一個(gè)問(wèn)題.服裝分銷商決策支持系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顩r及存在問(wèn)題一般情況下，服裝營(yíng)銷管理系統(tǒng)分為營(yíng)銷業(yè)務(wù)層、客戶服務(wù)管理層、營(yíng)銷質(zhì)量管理層和營(yíng)銷決策支持層四層，其中營(yíng)銷決策支持層是服裝分銷中的最高營(yíng)銷管理層，它主要是完成綜合指標(biāo)分析、市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)、市場(chǎng)策劃等功能，并為高層營(yíng)銷決策提供全面的信息支持，服裝營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)就是用來(lái)完成這部分功能的。目前，國(guó)內(nèi)對(duì)服裝銷售決策支持系統(tǒng)進(jìn)行研究成果頻頻有報(bào)道，這些成功主要集中在有關(guān)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和決策支持系統(tǒng)方面，但是對(duì)于情況較為特殊的營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)的研究卻很少涉足?？傮w而言，主要存在以下幾個(gè)主要問(wèn)題：1、目前，服裝營(yíng)銷工作的運(yùn)營(yíng)經(jīng)營(yíng)管理一直沿用傳統(tǒng)的解決方案，但隨著系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間的推移，數(shù)據(jù)量在不斷增長(zhǎng)。如此大量的數(shù)據(jù)，存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中，不但統(tǒng)計(jì)查詢性能大幅下降，而且還會(huì)因?yàn)槿鄙儆辛Φ墓ぞ叨y以得到有效的利用。2、傳統(tǒng)的服裝營(yíng)銷管理系統(tǒng)已經(jīng)可以完成包括市場(chǎng)管理、業(yè)報(bào)報(bào)裝、財(cái)務(wù)管理等在內(nèi)的日常工作，并且可以提供一些例行的輔助決策功能，例如：經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)分析、管理業(yè)績(jī)分析、客戶動(dòng)態(tài)分析等。但對(duì)于一些非例行的決策問(wèn)題或意向決策問(wèn)題卻沒(méi)有提出明確的解決方案。3、在服裝營(yíng)銷決策中，運(yùn)營(yíng)成本是決策所需考慮的重要方面，同時(shí)也是決策管理者最關(guān)心的問(wèn)題之一，而服裝的銷售情況又直接關(guān)系到分銷企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本和經(jīng)濟(jì)狀況。但在目前的營(yíng)銷工作中，有關(guān)購(gòu)進(jìn)和售出的各項(xiàng)決定并不是基于數(shù)據(jù)庫(kù)中信息豐富的內(nèi)容，而是基于決策者的直覺(jué)。本文主要工作基于以上問(wèn)題，本文以服裝分銷決策支持系統(tǒng)為題進(jìn)行了調(diào)研、模型設(shè)計(jì)、系統(tǒng)設(shè)計(jì)等工作。本文將主要從以下幾點(diǎn)進(jìn)行論述。提出了在服裝營(yíng)銷工作中應(yīng)用意向決策支持技術(shù)的思想，并設(shè)計(jì)了一個(gè)“DSS+問(wèn)題求解單元+知識(shí)庫(kù)”的智能決策支持系統(tǒng)（IDSS）方案以完成意向決策支持功能。提出了基于智能控制技術(shù)的服裝銷售預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘（DM）算法，并通過(guò)與SQLSERVER中模型的對(duì)比，證明了該方法的準(zhǔn)確性和實(shí)用性，為現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用作了準(zhǔn)備。提出了服裝分銷決策支持系統(tǒng)得總體設(shè)計(jì)方案，完成了其軟件和硬件運(yùn)行環(huán)境的設(shè)計(jì)，進(jìn)行了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換聚合子系統(tǒng)、統(tǒng)計(jì)報(bào)表生成子系統(tǒng)、綜合查詢子系統(tǒng)和綜合分析子系統(tǒng)四部分的設(shè)計(jì)。以服裝分銷中購(gòu)進(jìn)和售出為例，給出了服裝分銷決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)裝換聚合子系統(tǒng)、綜合查詢子系統(tǒng)、綜合分析子系統(tǒng)和報(bào)表生成子系統(tǒng)四部分的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。意向決策支持技術(shù)在服裝銷售中的應(yīng)用隨著我國(guó)加入WTO，國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，服裝分銷體制也發(fā)生了深刻的變化。為了配合這種變化，適應(yīng)市場(chǎng)發(fā)展的新需要，實(shí)現(xiàn)服裝分銷系統(tǒng)管理的信息化，應(yīng)該建立起全新的分銷管理系統(tǒng)，這樣才能更好的把握市場(chǎng)，考核營(yíng)銷工作，提高我國(guó)服裝行業(yè)整體競(jìng)爭(zhēng)力。服裝行業(yè)自上世紀(jì)90年代開(kāi)始，逐步在一些規(guī)模較大的品牌中開(kāi)發(fā)和使用了營(yíng)銷管理系統(tǒng)，迄今為止，應(yīng)用的服裝營(yíng)銷管理系統(tǒng)已經(jīng)可以完成包括市場(chǎng)管理、業(yè)擴(kuò)報(bào)裝、財(cái)務(wù)管理在內(nèi)的有關(guān)服裝分銷方面的多項(xiàng)日常管理工作，并且可以提供一些例行的輔助決策功能，例如：經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)分析、管理業(yè)績(jī)分析、客戶動(dòng)態(tài)分析等。但是對(duì)于一些非例行的決策問(wèn)題或意向決策問(wèn)題卻沒(méi)有提出明確的解決方案。本文以服裝分銷商經(jīng)營(yíng)決策為研究背景，把意向決策支持技術(shù)應(yīng)用于服裝營(yíng)銷決策中，為服裝營(yíng)銷系統(tǒng)的決策支持提供了更為靈活的手段。意向決策支持概述意向，在決策領(lǐng)域中是指決策者關(guān)于某一決策問(wèn)題的一種模糊想法。這種想法往往難以在決策者頭腦中形成一個(gè)單一、明確的概念描述。當(dāng)系統(tǒng)應(yīng)用的領(lǐng)域比較單一，或是只局限于一個(gè)狹小的范圍時(shí)，這種意向決策問(wèn)題并不多見(jiàn)，因?yàn)闆Q策者往往對(duì)所面臨的情況十分熟悉，所以一般都能夠提出一個(gè)明確的目標(biāo)；但當(dāng)所處理的問(wèn)題進(jìn)入綜合性的、有關(guān)全局的應(yīng)用領(lǐng)域時(shí)，需要意向決策支持的問(wèn)題就變得比較常見(jiàn)。此時(shí)，決策者本身也只是直觀的感覺(jué)到應(yīng)該做出某種決策，至于這種決策究竟是有關(guān)哪方面的，是個(gè)什么樣的決策問(wèn)題，就無(wú)法確定。此時(shí)，決策者所需要的就是系統(tǒng)提供有關(guān)方面的意向決策支持服務(wù)。意向決策支持服務(wù)技術(shù)就是采用相關(guān)方法解決此類問(wèn)題的一種技術(shù)。目前，學(xué)術(shù)界在這方面有很多理論和方法提出，如人工神經(jīng)元、專家系統(tǒng)、灰色理論、模糊理論等。意向決策支持在服裝營(yíng)銷系統(tǒng)中的作用服裝營(yíng)銷系統(tǒng)和其他企業(yè)的營(yíng)銷系統(tǒng)一樣，所面臨的環(huán)境都是復(fù)雜多變的，因此服裝營(yíng)銷的決策系統(tǒng)屬于半結(jié)構(gòu)化的決策系統(tǒng)范疇，這類系統(tǒng)得決策中含有大量的不確定性因素，缺乏程序化的工作范式，需要意向決策支持的問(wèn)題十分多見(jiàn)，但現(xiàn)在普遍應(yīng)用的服裝營(yíng)銷管理系統(tǒng)，對(duì)于解決確定的、目標(biāo)單一的、例行決策支持和管理問(wèn)題確實(shí)取得了良好的效果；而對(duì)于服裝營(yíng)銷決策中經(jīng)常要面對(duì)的突發(fā)性事件，卻沒(méi)有提供有力的支持。針對(duì)這種情況，在服裝營(yíng)銷系統(tǒng)中加入意向決策支持功能，用以解決一些模糊的非例行問(wèn)題是很有必要的。一般它應(yīng)達(dá)到以下兩個(gè)建設(shè)目標(biāo)。1，以客戶為中心，創(chuàng)建真正的“交互式”系統(tǒng)以往開(kāi)發(fā)的服裝營(yíng)銷管理系統(tǒng)往往只側(cè)重于單純的事務(wù)性勞動(dòng)，使用戶的大部分時(shí)間和精力都花在被動(dòng)的查詢工作中，這種缺乏用戶和使用者之間雙向交互的系統(tǒng)已經(jīng)不適應(yīng)服裝營(yíng)銷工作的發(fā)展需要。加入意向決策支持功能后的新系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)主動(dòng)式的管理，它面向用戶，采用多種手段與用戶交流，提供給用戶一個(gè)詳盡的聯(lián)想和推理的空間，從而幫助用戶把自己籠統(tǒng)得決策意向轉(zhuǎn)化為清晰的決策問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了“以客戶為中心”的交互式設(shè)計(jì)。2，面向市場(chǎng)，建立具有“靈活性”的系統(tǒng)一般對(duì)于服裝營(yíng)銷系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)人員而言，真正的困難在于正確理解用戶的意圖（即構(gòu)造問(wèn)題）而不是對(duì)相應(yīng)的問(wèn)題進(jìn)行求解（即解決問(wèn)題）。這是因?yàn)椋?）用戶與系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員存在著對(duì)專業(yè)知識(shí)認(rèn)識(shí)上的差異；（2）在沒(méi)有提供清晰的聯(lián)想和推理框架時(shí)，用戶難以完全說(shuō)明他們本身的確切要求。這樣開(kāi)發(fā)出的系統(tǒng)是不具備靈活性的。具有意向決策支持功能的服裝營(yíng)銷管理系統(tǒng)圖2-1服裝營(yíng)銷決策系統(tǒng)框圖為了使服裝分銷商的營(yíng)銷系統(tǒng)的工作及決策具有一定的靈活性，適應(yīng)服裝市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，以及服裝市場(chǎng)環(huán)境的變化所帶來(lái)的一些意想不到的變化的影響。在全面系統(tǒng)的分析基礎(chǔ)上，在服裝營(yíng)銷管理系統(tǒng)中加入意向決策支持功能，使整個(gè)系統(tǒng)具有了真正意義上的靈活性。一般的決策支持系統(tǒng)都是面向模型的，而決策者又是面向問(wèn)題的，為了解決這個(gè)矛盾，為意向決策問(wèn)題提供最有力的支持，應(yīng)該采用基于知識(shí)的問(wèn)題生成和解決子系統(tǒng)，通過(guò)它與決策者的交互，獲取事實(shí)進(jìn)行推理，并最終確定一個(gè)模型方案。這種解決方案，實(shí)際上也可以看作是包含了專家系統(tǒng)的推理模型，目的是利用專家系統(tǒng)的定性分析機(jī)制，實(shí)現(xiàn)定性分析與定量分析的有機(jī)結(jié)合。在服裝營(yíng)銷決策與管理系統(tǒng)的具體設(shè)計(jì)中采用了“DSS+問(wèn)題求解單元+知識(shí)庫(kù)”的IDSS設(shè)計(jì)方案，在傳統(tǒng)的DSS基礎(chǔ)上增加了一個(gè)知識(shí)庫(kù)和問(wèn)題求解單元，設(shè)計(jì)系統(tǒng)框架圖如圖2-1所示。問(wèn)題生成子系統(tǒng)原理如前所述，對(duì)于一個(gè)輔助決策過(guò)程而言，困難的是構(gòu)造一個(gè)問(wèn)題而不是解決一個(gè)問(wèn)題，所以如何利用現(xiàn)有技術(shù)引導(dǎo)用戶對(duì)自己的決策意向進(jìn)行識(shí)別；如何運(yùn)用人機(jī)交互的手段一步一步的對(duì)決策意向進(jìn)行明確和細(xì)化，使其最終轉(zhuǎn)化為一個(gè)決策問(wèn)題，這正是設(shè)計(jì)此系統(tǒng)的難點(diǎn)。而問(wèn)題生成系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是意向決策支持系統(tǒng)的瓶頸問(wèn)題，以下就以服裝分銷商營(yíng)銷系統(tǒng)為背景，給出問(wèn)題生成子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案。文獻(xiàn)[3]給出了一般的問(wèn)題生成系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制，如圖2-2所示圖2-2問(wèn)題生成系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)制此運(yùn)行機(jī)制實(shí)際上就是人類完成相應(yīng)意向推理的全過(guò)程：人們?cè)诮鉀Q自身無(wú)法清晰表述的問(wèn)題時(shí)，總是先把它限制在某個(gè)大范圍之內(nèi)（即情景設(shè)定階段），如：市場(chǎng)策劃問(wèn)題；然后根據(jù)自聯(lián)想和借鑒他人的經(jīng)驗(yàn)，把此范圍內(nèi)的各項(xiàng)因素及其與問(wèn)題的相關(guān)程度列出（即意向詳細(xì)描述階段）；再在此范圍中，通過(guò)分析、推理把一個(gè)決策意向明確為一個(gè)決策問(wèn)題（情景分析階段）。在利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行意向決策支持輔助設(shè)計(jì)時(shí)，當(dāng)然也是遵循這些原則。問(wèn)題生成子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及構(gòu)建相關(guān)知識(shí)庫(kù)依據(jù)上述機(jī)制，并結(jié)合各種意向決策支持技術(shù)，服裝營(yíng)銷意向決策支持系統(tǒng)中問(wèn)題生成子系統(tǒng)應(yīng)具有圖2-3所示結(jié)構(gòu)。圖2-3問(wèn)題生成子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)1、人機(jī)交互界面：人機(jī)交互界面的功能是實(shí)現(xiàn)用戶與計(jì)算機(jī)之間的對(duì)話，這是問(wèn)題生成系統(tǒng)設(shè)計(jì)中需要很好解決的問(wèn)題之一，因?yàn)橛?jì)算機(jī)不但通過(guò)人機(jī)交互界面接受決策者的問(wèn)題或意向描述，還要把問(wèn)題生成的結(jié)果通過(guò)人機(jī)交互界面告訴用戶，這個(gè)過(guò)程相當(dāng)于問(wèn)題運(yùn)行機(jī)制中的意向識(shí)別過(guò)程。設(shè)計(jì)時(shí)可采用多媒體的人機(jī)交互界面。這里的多媒體是以多種媒體命令為人機(jī)交互手段——多媒體命令包括用戶鍵盤(pán)輸入的字符命令、鼠標(biāo)輸入的圖形命令或語(yǔ)音輸入等。同時(shí)也要兼顧到用戶的用語(yǔ)習(xí)慣和決策風(fēng)格。2、知識(shí)庫(kù)：知識(shí)庫(kù)的設(shè)計(jì)是整個(gè)子系統(tǒng)運(yùn)行的基礎(chǔ)，也是應(yīng)用意向決策支持技術(shù)要重點(diǎn)解決的問(wèn)題。按性質(zhì)的不同，可把知識(shí)分為事實(shí)性知識(shí)和規(guī)則性知識(shí)兩種，事實(shí)性知識(shí)用于描述一些服裝營(yíng)銷的基本情況；而規(guī)則性知識(shí)則是對(duì)聯(lián)想和推理的結(jié)果以條件——結(jié)論的形式給予描述。依據(jù)問(wèn)題生成系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)制，知識(shí)庫(kù)可由以下幾個(gè)子知識(shí)庫(kù)組成。情景設(shè)定知識(shí)庫(kù)：情景設(shè)定知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)用來(lái)細(xì)化用戶的意向決策問(wèn)題?？梢圆捎酶拍罘謱拥姆绞皆O(shè)計(jì)情景設(shè)定知識(shí)庫(kù)。概念分層是一種有用的背景知識(shí)形式，一個(gè)概念分層就是定義一個(gè)映射序列，它將低層概念映射到更一般的高層概念。因?yàn)榉b營(yíng)銷主要是圍繞著營(yíng)銷活動(dòng)進(jìn)行的，而營(yíng)銷活動(dòng)考慮的又是如何滿足用戶的需求和擴(kuò)大企業(yè)的盈利，所以有關(guān)服裝營(yíng)銷的決策又可以從客戶分析、服裝銷售情況分析、需求預(yù)測(cè)和市場(chǎng)策劃這幾個(gè)方面來(lái)分別考慮，可以把這幾個(gè)方面作為基本問(wèn)題，讓用戶在其中考慮其他方面和其他因素，來(lái)細(xì)化自己的問(wèn)題。以有關(guān)“客戶分析”的意向決策基本問(wèn)題為例，這個(gè)基本問(wèn)題包含的其他因素是：考慮客戶地區(qū)、考慮大小客戶、考慮客戶信用、考慮客戶投訴這四個(gè)小問(wèn)題。這些具體的小問(wèn)題可以映射到它所屬的較高層次的概念中。這些映射就形成了“客戶分析”的概念分層，見(jiàn)圖2-4。圖2-4客戶分析的概念分層有了這種概念分層的形式，用戶就可以通過(guò)“上卷”（即通過(guò)一個(gè)維的概念分層向上攀升）和“下鉆”（它是上卷的逆操作，它顯示由不太詳細(xì)的數(shù)據(jù)到更詳細(xì)的數(shù)據(jù)）操作在多個(gè)抽象層上細(xì)化自己的決策意向，之后再自由的組合這些選項(xiàng)，給出相應(yīng)選項(xiàng)在此決策意向中所占的比重（用0到1之間的數(shù)表示），并使所有選項(xiàng)的比重值之和等于1。例如，經(jīng)過(guò)這一步，用戶把自己的決策意向的詳細(xì)描述為：“考慮客戶地區(qū)”（0.2）、“考慮大小客戶”（0.3）、“考慮客戶信用”（0.5）的客戶分析問(wèn)題。實(shí)際應(yīng)用中可以把知識(shí)作為一種特殊的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。可以以SQLServer2000作為前端數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)，VB為編程語(yǔ)言，完成相應(yīng)設(shè)置。上述實(shí)例在數(shù)據(jù)庫(kù)中的主表可設(shè)計(jì)為：客戶分析分層知識(shí)主表——db_userknowledge，具體表示如表2-1所示。在實(shí)際應(yīng)用中，用戶選擇了哪幾個(gè)方面來(lái)細(xì)化意向，就在表中增加一個(gè)記錄，把相應(yīng)選項(xiàng)置為1，如上例中增加的記錄為（1110），可依據(jù)此值調(diào)用相關(guān)表，并進(jìn)行相關(guān)情景分析知識(shí)庫(kù)中的處理。表2-1客戶分層知識(shí)主表鍵字段名類型長(zhǎng)度空含義關(guān)系表0C_diqint41（考慮）地區(qū)的客戶分析地區(qū)子表0C_daxiaoint41（考慮）大小客戶客戶子表0C_xinyongint41（考慮）客戶信用賒欠時(shí)間表0C_toushuint41（考慮）客戶投訴客戶投訴分類表情景分析知識(shí)庫(kù)：情景分析知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)起到了模型自動(dòng)引導(dǎo)的作用。在這里采用的技術(shù)是包括推理規(guī)則知識(shí)庫(kù)和模型設(shè)定知識(shí)庫(kù)的常用模型自動(dòng)引導(dǎo)方法。它的原理主要是先將決策問(wèn)題映射到模型的各主要特征集合上，然后再由模型的特征集合映射到各模型集合上。主要包括推理規(guī)則知識(shí)庫(kù)和模型設(shè)定知識(shí)庫(kù)。推理規(guī)則知識(shí)庫(kù)：此知識(shí)庫(kù)中以“if-then”的形式存放著用戶的決策問(wèn)題與模型的各主要特征間的相關(guān)性和對(duì)各主要特征的支持度。這些知識(shí)可以是由領(lǐng)域?qū)＜?、知識(shí)工程師、系統(tǒng)用戶提供；也可以是數(shù)據(jù)挖掘工作自動(dòng)產(chǎn)生。構(gòu)建推理規(guī)則知識(shí)庫(kù)的復(fù)雜性在于用戶的決策意向問(wèn)題往往是多個(gè)原子條件的邏輯組合，所以在規(guī)則設(shè)定中采用了“多重與邏輯表”和“相關(guān)聯(lián)度函數(shù)表”這兩個(gè)概念。例如，上述問(wèn)題可以用推理規(guī)則知識(shí)庫(kù)中的規(guī)則表示如下：IF（（用戶）有“考慮地區(qū)”（0.2）、“考慮客戶大小”（0.3）、“考慮客戶信用”（0.5））的客戶分析問(wèn)題，THEN（（問(wèn)題與下列特征關(guān)聯(lián)）“調(diào)整價(jià)格”、“調(diào)整進(jìn)貨量”、“調(diào)整售出量”、“改善服務(wù)”、“發(fā)出工作票”、“時(shí)間”，多重與邏輯表，相關(guān)度函數(shù)表）其中多重與邏輯表和相關(guān)聯(lián)度函數(shù)表為表2-2所示。表2-2“多重與”邏輯和相關(guān)聯(lián)度函數(shù)與關(guān)聯(lián)度調(diào)整價(jià)格調(diào)整進(jìn)貨量調(diào)整售出量改善服務(wù)發(fā)出工作票時(shí)間考慮地區(qū)1.01.01.0客戶大小1.01.00.5客戶信用1.01.01.0模型設(shè)定知識(shí)庫(kù)：此知識(shí)庫(kù)中存放的是各主要特征與相關(guān)模型之間的關(guān)聯(lián)度。模型庫(kù)主要由多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題模型、預(yù)測(cè)分析過(guò)程模型和其他模型組成。例如，上述問(wèn)題在模型設(shè)定知識(shí)庫(kù)中的規(guī)則可以表示為表2-3所示。表2-3規(guī)則中相關(guān)度表調(diào)整價(jià)格調(diào)整進(jìn)貨量調(diào)整售出量改善服務(wù)發(fā)出工作票時(shí)間多目標(biāo)規(guī)劃模型1.01.00.5預(yù)測(cè)分析模型01.01.00.501.0這里，為了解決多種條件的邏輯組合問(wèn)題，需要設(shè)定用戶的意向描述與模型庫(kù)的相關(guān)強(qiáng)度。如公式2-1所示：（2-1）其中為某一決策意向與模型i的相關(guān)度；為用戶自己設(shè)定的各原子條件在決策意向中所占的比重（即主觀因素因子）；為各原子條件與模型主要特征的相關(guān)程度；為模型主要特征與模型的相關(guān)程度。依照此公式可以計(jì)算得出決策意向與各模型的相關(guān)程度，然后可按與決策意向相關(guān)強(qiáng)度最大的模型進(jìn)行決策。例如，上述問(wèn)題采用公式計(jì)算后，；從中可以得到這個(gè)客戶分析問(wèn)題應(yīng)采用預(yù)測(cè)分析過(guò)程模型進(jìn)行處理。由上即可完成了模型的自動(dòng)導(dǎo)引。3、推理機(jī)（控制模塊）：其作用事按照用戶的不同選擇，調(diào)用不同的知識(shí)庫(kù)進(jìn)行相關(guān)問(wèn)題的識(shí)別和決策支持。當(dāng)用戶進(jìn)入問(wèn)題生成系統(tǒng)后，推理機(jī)首先調(diào)用情景設(shè)定知識(shí)庫(kù)，這樣用戶就可以在意向查詢的交互式界面上，通過(guò)上卷和下鉆操作，對(duì)自己的決策意向進(jìn)行細(xì)化，最終產(chǎn)生一個(gè)明確的決策問(wèn)題。當(dāng)用戶對(duì)意向的表述結(jié)果比較滿意的時(shí)候，推理機(jī)再調(diào)用情景分析知識(shí)對(duì)用戶的決策意向進(jìn)行處理，并得到與決策意向相關(guān)程度最大的過(guò)程模型，供給問(wèn)題解決子系統(tǒng)使用。經(jīng)過(guò)上述處理后，下面的要求就是對(duì)決策問(wèn)題的求解過(guò)程提供有效的決策支持手段，因?yàn)閷?duì)這個(gè)問(wèn)題提供有力支持一直是服裝營(yíng)銷系統(tǒng)應(yīng)用研究中的一個(gè)重點(diǎn)，已有許多相關(guān)領(lǐng)域的研究成果，這里就不再贅述。總之，服裝營(yíng)銷管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)不但要充分利用各種信息，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜化的查詢和報(bào)表功能；而且應(yīng)該利用現(xiàn)有技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)服裝營(yíng)銷全過(guò)程的合理化管理：即以用戶為中心，真正想用戶所想，提供給其一個(gè)完善的預(yù)測(cè)分析和決策支持功能。當(dāng)然以上提出的只是一個(gè)框架，下一章將對(duì)用于數(shù)據(jù)挖掘分析的模型庫(kù)進(jìn)行分析，并建立一個(gè)預(yù)測(cè)服裝銷售量的模型。本章小結(jié)針對(duì)服裝分銷所面臨的環(huán)境復(fù)雜多變的特點(diǎn)，本章主要介紹了意向決策支持技術(shù)在服裝銷售決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用，主要完成了以下工作。1、簡(jiǎn)單地介紹了意向決策支持技術(shù)，并且重點(diǎn)闡述了該技術(shù)在服裝營(yíng)銷系統(tǒng)中所能發(fā)揮的作用。2、具體介紹了具有意向決策支持功能的服裝營(yíng)銷系統(tǒng)的工作原理，重點(diǎn)分析了問(wèn)題生成子系統(tǒng)原理，并設(shè)計(jì)了問(wèn)題生成子系統(tǒng)、構(gòu)建了相關(guān)知識(shí)庫(kù)?；谥悄芗夹g(shù)的服裝銷售模型的建立在上一章所提出的具有意向決策支持功能的系統(tǒng)中，一個(gè)重要的方面就是模型的建立和選取，有了各種適宜的模型，才能構(gòu)成模型庫(kù)，并最終完成本文所提出的整個(gè)意向決策支持功能。本章以一個(gè)具體問(wèn)題為例，建立了一個(gè)基于智能技術(shù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)挖掘模型。在服裝營(yíng)銷決策中，運(yùn)營(yíng)成本是決策所需要考慮的重要方面，同時(shí)也是決策管理者最為關(guān)心的一個(gè)問(wèn)題，而與運(yùn)營(yíng)成本相關(guān)的最主要因素是服裝的銷售情況。這是因?yàn)榉b分銷在整個(gè)服裝行業(yè)中處于一個(gè)中間位置，負(fù)責(zé)服裝生產(chǎn)企業(yè)和服裝零售商之間的連接，因而服裝的銷售情況直接關(guān)系到整個(gè)服裝行業(yè)的運(yùn)營(yíng)情況。服裝銷量預(yù)測(cè)就是這樣一種對(duì)未來(lái)需求量的預(yù)測(cè)，它是服裝營(yíng)銷工作中重要的一環(huán)。若能夠以前幾個(gè)月的服裝銷售量預(yù)測(cè)出下一個(gè)月的銷售量，并以此為依據(jù)購(gòu)進(jìn)服裝，這樣既可以避免由于估計(jì)過(guò)量而導(dǎo)致?lián)p失，又可以避免由于預(yù)測(cè)不足而導(dǎo)致的利潤(rùn)減少、客戶丟失等。為了完成這一目的，必須對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的服裝營(yíng)銷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從中發(fā)現(xiàn)并提取出隱含在其中的信息或知識(shí)。這個(gè)過(guò)程就是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程，其目標(biāo)是幫助分析人員尋找數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)被忽略的要素，挖掘出對(duì)預(yù)測(cè)趨勢(shì)和決策行為有用的信息。數(shù)據(jù)挖掘一般過(guò)程如圖3-1所示。圖3-1數(shù)據(jù)挖掘一般過(guò)程從中可以看出數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程一般包括以下幾個(gè)步驟：1、預(yù)處理數(shù)據(jù)，收集和凈化來(lái)自各種數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的信息，并加以存儲(chǔ)，一般是將其放在OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)中。2、模型搜索。利用數(shù)據(jù)挖掘工具在數(shù)據(jù)中匹配模型。對(duì)于一個(gè)問(wèn)題的搜索過(guò)程可能用到許多模型，例如：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)等。3、評(píng)價(jià)輸出結(jié)果。4、生成最后的數(shù)據(jù)報(bào)告和解釋報(bào)告。從中可以看出，在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，數(shù)學(xué)模型是非常重要的分析數(shù)據(jù)的方法。在MicrosoftSQLSERVER2000提供的分析服務(wù)器（AnalysisServers）工具中，包含了兩種數(shù)據(jù)挖掘模型：決策樹(shù)模型和聚類分析模型，利用它們可以對(duì)服裝銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)一些規(guī)律性的東西。但是這種結(jié)果往往比較粗糙，精度不高，難以對(duì)服裝企業(yè)的營(yíng)銷工作起到指導(dǎo)作用。本文提出了一種基于智能技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘模型，通過(guò)此模型可以得到較為理想的服裝銷售預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。智能技術(shù)概述目前對(duì)服裝銷售預(yù)測(cè)的專門(mén)研究不少，但人們大多采用傳統(tǒng)的方法來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，如時(shí)間序列方法、回歸分析方法和模式識(shí)別方法，這些方法也都取得了不同程度的成功。但這些方法也都存在著缺陷，時(shí)間序列方法不易考慮地區(qū)等因素的影響，回歸分析方法存在著如何確定回歸方程的問(wèn)題，而模式識(shí)別方法只能處理銷售區(qū)域比較小的系統(tǒng)。而人工神精網(wǎng)絡(luò)能夠建立任意非線性的模型，并適用于解決時(shí)間序列預(yù)報(bào)問(wèn)題。因此很適合應(yīng)用于服裝銷售系統(tǒng)的預(yù)測(cè)中。在服裝銷售預(yù)測(cè)中，應(yīng)用最多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是多層感知機(jī)，并應(yīng)用反向傳播算法（BP算法）進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，然而，傳統(tǒng)的BP算法有諸如不易確定隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)、容易陷入局部極小點(diǎn)和耗費(fèi)大量計(jì)算機(jī)時(shí)等缺點(diǎn)，因而不適合實(shí)際使用。近年來(lái)的RBF（RadialBasisFunction，徑向基函數(shù)）網(wǎng)絡(luò)作為另一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以其靈活性強(qiáng)，易于訓(xùn)練，內(nèi)插和外推性能好等優(yōu)點(diǎn)而受到很大關(guān)注。RBF網(wǎng)絡(luò)是一種三層結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，其隱層的作用在于實(shí)現(xiàn)一非線性變換，隱單元（又稱“中心”）數(shù)目在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中隨問(wèn)題的復(fù)雜程度和所需精度而動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，無(wú)需事先盲目確定。這種網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過(guò)程表現(xiàn)為RBF網(wǎng)絡(luò)中心的選擇及隱層與輸出層間權(quán)值的確定。但是，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，需要大量的歷史數(shù)據(jù)，在歷史數(shù)據(jù)有限的情況下，往往使預(yù)測(cè)精度受到很大影響。為了克服這些缺點(diǎn)，相關(guān)研究表明，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制結(jié)合在一起進(jìn)行模糊預(yù)測(cè)，可以得到比較好的結(jié)果。本文利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成對(duì)用銷售量的預(yù)測(cè)，在預(yù)測(cè)過(guò)程中，考慮了區(qū)域因素和和重大事件的影響；因?yàn)閿?shù)據(jù)量的限制，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出用模糊調(diào)節(jié)進(jìn)行修正，以便提高預(yù)測(cè)精度。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立服裝銷售量預(yù)測(cè)首先要解決的問(wèn)題是非線性映射的實(shí)現(xiàn)，人工神經(jīng)網(wǎng)路在這方面有一定的優(yōu)越性。一般情況下，假定要求學(xué)習(xí)的非線性映射為式3-1。（3-1）公式（3-1）是在域中聚類子集上的一個(gè)多輸入單輸出實(shí)連續(xù)函數(shù)，其樣本的數(shù)據(jù)為：上式中，s為樣本數(shù)，而形成了樣本集。圖3-2RBF網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3-2所示的RBF網(wǎng)絡(luò)，可以用來(lái)擬合式（2-2）所描述的非線性關(guān)系，它實(shí)現(xiàn)的映射為式3-2所示。（3-2）式中，為輸入向量，為一給定的非線性變換，表示歐式范數(shù)；為權(quán)值；成為RBF網(wǎng)絡(luò)的中心，表示擬合誤差，非線性變換函數(shù)可選為式3-3所示。（3-3）定義誤差函數(shù)如式3-4所示。（3-4）其中，為樣本的輸出，為網(wǎng)絡(luò)的輸出?？梢宰C明，當(dāng)所選的函數(shù)系線性無(wú)關(guān)的時(shí)候，可通過(guò)增加隱層單元的數(shù)目，達(dá)到不斷提高擬合精度，使小于給定誤差的目的。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，若m取得太大，就可能造成模型的冗余和數(shù)值病態(tài)的出現(xiàn)，因此必須采取有效的方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)中心的選擇和網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的確定。本文采用正交最小二乘法選取隱含層節(jié)點(diǎn)基函數(shù)的中心。此方法的優(yōu)點(diǎn)是可選出最佳的樣本點(diǎn)作為中心。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)值訓(xùn)練基函數(shù)的參數(shù)確定后，輸出層的計(jì)算非常簡(jiǎn)單，對(duì)應(yīng)于多輸入但輸出網(wǎng)絡(luò)，用最小二乘法使價(jià)值函數(shù)最小即可。購(gòu)買和銷售是服裝分銷中的一項(xiàng)非常重要的活動(dòng)，但這個(gè)決定常常不是基于數(shù)據(jù)庫(kù)中信息豐富的數(shù)據(jù)，而是基于決策者的直覺(jué)。這是因?yàn)闆Q策者缺乏從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值知識(shí)的工具，因此設(shè)計(jì)一個(gè)合理的數(shù)據(jù)模型已完成此項(xiàng)工作是十分必要的。輸入特征量的選取對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，輸入量的選擇是非常關(guān)鍵的問(wèn)題，輸入量不能取得太少，否則不能起到區(qū)分判斷的能力；也不能取得太多，否則影響網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的速度。顯然，當(dāng)月的進(jìn)貨量與以往同類型月的銷售量有著很大的關(guān)系，而這個(gè)銷售量又會(huì)受季節(jié)、重大事件等因素的影響。如夏冬兩季羽絨服的銷售量會(huì)明顯不同；當(dāng)有重大事件，如奧運(yùn)會(huì)、世界杯等時(shí)，服裝的款式和顏色都會(huì)受到一定的影響。這樣，在選擇樣本時(shí)，應(yīng)考慮到如下關(guān)系：1、首先，預(yù)測(cè)月的環(huán)境向量是必不可少的；2、考慮到服裝銷售量變化應(yīng)該是一個(gè)平穩(wěn)的隨機(jī)過(guò)程，那么用前一兩個(gè)月的銷售量可取得較好的平滑作用；3、某一個(gè)月的銷售量同前一至兩個(gè)月的銷售量應(yīng)該比較相似；同去年（前年）同一月份的銷售量也應(yīng)該比較相似。綜合考慮上述因素，并結(jié)合服裝銷售的特點(diǎn)，本文選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入如下：預(yù)測(cè)月前兩個(gè)月的銷售量和對(duì)應(yīng)的各月的環(huán)境向量；預(yù)測(cè)月前一年的同一月和其兩側(cè)各一個(gè)月的銷售量，以及對(duì)應(yīng)各月的環(huán)境向量；預(yù)測(cè)月前兩年的同一月和兩側(cè)各一個(gè)月的銷售量，以及對(duì)應(yīng)各月的環(huán)境向量；預(yù)測(cè)月的環(huán)境向量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出向量為預(yù)測(cè)月進(jìn)貨量。由此可建立一個(gè)輸入層為17個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，隱含層個(gè)數(shù)待定的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，隱含層節(jié)點(diǎn)基函數(shù)采用高斯函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本集是從過(guò)去兩年的歷史數(shù)據(jù)中選取了典型數(shù)據(jù)組成，由此構(gòu)成了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練對(duì)象。此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以擬合如下的非線性關(guān)系：其中，為第i個(gè)月的出售量，為第i個(gè)月環(huán)境向量。環(huán)境的量化情況（以冬季服裝為例）如下：1月23456789101112110.50-0.5-1-1-1-0.500.51RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)根據(jù)樣本選擇原則，給每一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選定一個(gè)訓(xùn)練樣本集，樣本集包含12個(gè)樣本。選擇隱含層節(jié)點(diǎn)基函數(shù)的寬度為10，初始中心為0，利用最小二乘法進(jìn)行訓(xùn)練。模糊系統(tǒng)的設(shè)計(jì)在很多情況下，由于被控對(duì)象的非線性或有較大的隨機(jī)干擾，很難建立起被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，對(duì)于那些不能直接獲得數(shù)學(xué)模型的系統(tǒng)，傳統(tǒng)的控制方法往往難以取得令人滿意的控制效果，然而這類被控對(duì)象在人的手工控制下卻往往能夠正常運(yùn)行。因?yàn)槿藗冊(cè)谑謩?dòng)控制中，往往采用一些不精確的語(yǔ)言規(guī)則進(jìn)行控制，收到了預(yù)期的效果，由此演化而來(lái)的就是模糊控制系統(tǒng)，見(jiàn)圖3-3。圖3-3模糊控制系統(tǒng)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的誤差和誤差變化率，通過(guò)模糊系統(tǒng)的控制，形成下一次預(yù)測(cè)的調(diào)整量，使預(yù)測(cè)誤差減小。模糊控制器輸入為當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)的銷售量與實(shí)際的銷售量的差額和差額的變化率,輸出是對(duì)下一個(gè)銷售量的調(diào)節(jié)量。調(diào)節(jié)量又公式3-5計(jì)算。（3-5）其中為模糊系統(tǒng)的輸出值，為對(duì)下一個(gè)負(fù)荷預(yù)測(cè)的修正值，為誤差變化率，上述公式的作用是將模糊系統(tǒng)的輸出值先投影到誤差區(qū)域上，再加入誤差變化率的影響，這樣可以保證首先對(duì)誤差進(jìn)行調(diào)節(jié)，然后再消除誤差的變化，使系統(tǒng)保持穩(wěn)定。一般情況下，模糊推理是采用模糊邏輯由給定輸入到輸出的映射過(guò)程：1、輸入變量模糊化，即把確定的輸入轉(zhuǎn)化為由隸屬度描述的模糊集。2、模糊規(guī)則的前件中應(yīng)用模糊算子（與、或、非）。3、根據(jù)模糊蘊(yùn)涵運(yùn)算由前提推斷結(jié)論。4、合成每個(gè)規(guī)則的結(jié)論部分，得出總的結(jié)論。5、反模糊化過(guò)程，即把輸出的模糊量轉(zhuǎn)化為確定的輸出。輸入變量的模糊化設(shè)模型設(shè)計(jì)3個(gè)語(yǔ)言變量：誤差e，誤差變化率ec，控制量變化a，其論域均為[-1，1]，相應(yīng)的語(yǔ)言級(jí)別劃分為5級(jí)。其模糊集為{nb，ns，z，ps，pb}，分別對(duì)應(yīng)的模糊單點(diǎn)集為：{-1，-0.5，0，0.5，1}。實(shí)際誤差e、誤差變化率ec，均是實(shí)際量，需要將他們轉(zhuǎn)化為論域中的一個(gè)對(duì)應(yīng)值，這個(gè)過(guò)程，稱為量化過(guò)程。為此引入量化公式3-6，3-7。（3-6）（3-7）其中，em為誤差的左邊界，es為誤差的變化范圍；ecm為誤差變化率的左邊界，ecs為誤差變化率的變化范圍。根據(jù)上述公式可以將實(shí)際量轉(zhuǎn)化為論域中的值。在本算法中，在線自調(diào)整地任務(wù)主要是在線修正a參數(shù)，a的大小直接表示對(duì)偏差e和偏差ec的加權(quán)程度。選取a變量為5個(gè)語(yǔ)言值，分別為nb（負(fù)大）、ns（負(fù)?。（中）、ps（正小）、pb（正大）。隸屬函數(shù)的確定和圖形表示方法模糊語(yǔ)言變量的每個(gè)語(yǔ)言值實(shí)際上都是一個(gè)在模糊論域上的模糊子集，模糊子集最終是通過(guò)隸屬函數(shù)來(lái)描述的，本文選擇高斯型隸屬函數(shù)，此種隸屬函數(shù)所占內(nèi)存空間小，靈敏度較高。下圖為三個(gè)語(yǔ)言變量的隸屬函數(shù)圖。圖3-4-1圖3-4-2模糊控制規(guī)則及算法結(jié)構(gòu)本文的模糊控制器是二維結(jié)構(gòu)，誤差和誤差變化率為輸入量，通過(guò)模糊規(guī)則調(diào)整a。調(diào)整a的規(guī)則如下，模糊規(guī)則狀態(tài)表為表3-1。Ife=nb,thena=pbIfe=nsandec=nborpb,thena=pbIfe=nsandec=nsorzorps,thena=psIfe=zandec=pb,thena=nbIfe=zandec=ps,thena=nsIfe=zandec=z,thena=zIfe=zandec=ns,thena=psIfe=zandec=nb,thena=pbIfe=psandec=nborpb,thena=nbIfe=psandec=psorzorns,thena=nsIfe=pb,thena=nb表3-1模糊規(guī)則狀態(tài)表EEcNBNSZPSPBNBPBPBPBNBNBNSPBPSPSNSNBZPBPSZNSNBPSPBPSNSNSNBPBPBPBNBNBNB反模糊化反模糊化就是把輸出的模糊集化為確定數(shù)值的輸出，常用的反模糊化方法有以下幾種。中心法、二分法、輸出模糊集極大值平均值法、輸出模糊集極大集最大值法、輸出模糊集極大集最小值法。在這里，采用的是中心法，也就是取輸出模糊集的隸屬度函數(shù)曲線與橫坐標(biāo)圍成區(qū)域的中心或重心對(duì)應(yīng)的論域元素值為輸出值。查詢表如表3-2，再通過(guò)公式3-3計(jì)算，可得到銷售量的修正值。表3-2查詢表EEc-1-0.500.51-10.7690.7690.56-0.56-0.769-0.50.7690.4490.392-0.392-0.76900.7690.3920-0.392-0.7690.50.7690.392-0.392-0.4490.76910.7690.56-0.56-0.769-0.769基于智能技術(shù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)挖掘基于智能技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程可以用流程圖3-5表示。從圖中可以看出，整個(gè)挖掘模型的輸出為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出和模糊控制系統(tǒng)的輸出的總和。S=F+Cu（3-8）其中，S為整個(gè)挖掘模型的輸出，F(xiàn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，Cu為模糊控制系統(tǒng)的輸出。圖3-5基于智能技術(shù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)挖掘本章小結(jié)具有意向決策支持功能的系統(tǒng)中，一個(gè)重要的方面是模型的建立和選取，有了各種適宜的模型，才能構(gòu)成模型庫(kù)，并最終完成整個(gè)意向決策支持功能。本章主要建立了一個(gè)基于智能技術(shù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)挖掘模型，并具體進(jìn)行下面的工作。1、建立了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用它來(lái)進(jìn)行服裝銷售量預(yù)測(cè)。2、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，通過(guò)加入模糊系統(tǒng)的控制，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的誤差和誤差變化率，形成下一次預(yù)測(cè)的調(diào)整量，從而減小預(yù)測(cè)誤差，使預(yù)測(cè)更加接近實(shí)際。3、介紹了基于職能技術(shù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)挖掘原理，并給出了原理圖。服裝營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)決策分析是服裝分銷商營(yíng)銷管理系統(tǒng)得最高層，是在統(tǒng)計(jì)完成之后，對(duì)統(tǒng)計(jì)資料進(jìn)行對(duì)比、分析、研究的過(guò)程，它是服裝營(yíng)銷工作的最后一個(gè)環(huán)節(jié)，是提供分析、預(yù)測(cè)結(jié)果的重要階段。服裝營(yíng)銷決策支持在對(duì)整個(gè)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理、財(cái)務(wù)狀況、市場(chǎng)分布等方方面面的信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)后，還需要對(duì)企業(yè)作全方位的綜合查詢與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分析，以客觀地評(píng)價(jià)計(jì)劃的執(zhí)行情況、揭示經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢(shì)、總結(jié)先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，提出更好的管理決策，進(jìn)一步提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。但這時(shí)，綜合統(tǒng)計(jì)人員出于分析和決策的需要，對(duì)信息的需求是隨機(jī)的，對(duì)查詢結(jié)果的分析也是動(dòng)態(tài)的，而傳統(tǒng)的管理信息系統(tǒng)很難滿足這種高層次的分析、決策的要求。因此在本文中，采用基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的聯(lián)機(jī)分析處理（On-LineAnalyticalProcessing，OLAP）技術(shù)來(lái)為用戶提供方便靈活的統(tǒng)計(jì)分析解決方案。一般情況下，服裝營(yíng)銷決策包括各種有關(guān)銷售情況的分析和查詢、需求分析、市場(chǎng)分析和客戶動(dòng)態(tài)分析等方面。由此可見(jiàn)，決策支持系統(tǒng)最重要功能就是查詢和分析。因此，本文中的服裝營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)由數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換聚合子系統(tǒng)、統(tǒng)計(jì)報(bào)表（及圖表）生成子系統(tǒng)、綜合查詢子系統(tǒng)和綜合分析子系統(tǒng)四個(gè)部分組成。其中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換聚合子系統(tǒng)用于將來(lái)自各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)當(dāng)中，并以“面向主題”的形式進(jìn)行存儲(chǔ)；統(tǒng)計(jì)報(bào)表（及圖表）生成子系統(tǒng)主要用于將各項(xiàng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)以報(bào)表和多種圖表的形式表示出來(lái)，同時(shí)它也是為綜合查詢子系統(tǒng)合綜合分析子系統(tǒng)提供營(yíng)銷的各級(jí)數(shù)據(jù)；基于OLAP的綜合查詢子系統(tǒng)以多維的形式對(duì)服裝營(yíng)銷的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢，并和統(tǒng)計(jì)報(bào)表（及圖表）生成子系統(tǒng)結(jié)合在一起，為綜合分析子系統(tǒng)提供所需要的數(shù)據(jù)；綜合分析子系統(tǒng)利用各種模型（如SQLSERVER中的決策樹(shù)模型、聚類模型）對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行挖掘，并從中分析出有用的信息供決策者使用。在這幾者中，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換聚合子系統(tǒng)完成數(shù)據(jù)的前端處理工作，使信息的來(lái)源；統(tǒng)計(jì)報(bào)表（及圖表）生成子系統(tǒng)將信息直觀地表示給用戶。根據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)表（及圖表）生成子系統(tǒng)合綜合分析子系統(tǒng)，決策者可以及時(shí)掌握服裝營(yíng)銷工作的情況，進(jìn)而對(duì)各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析。系統(tǒng)中各個(gè)子系統(tǒng)關(guān)系如圖4-1所示。圖4-1服裝營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)示意圖系統(tǒng)的硬件環(huán)境服裝營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)的運(yùn)行需要海量數(shù)據(jù)的支持，為了保證系統(tǒng)的安全運(yùn)行，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專用一臺(tái)服務(wù)器，歷史數(shù)據(jù)專用一臺(tái)服務(wù)器，決策支持軟件運(yùn)行有單獨(dú)的服務(wù)器來(lái)支持。通過(guò)將交換機(jī)連接工作中需要提取得數(shù)據(jù)的各種服務(wù)器，管理決策者通過(guò)終端客戶機(jī)來(lái)訪問(wèn)服務(wù)器，運(yùn)行決策支持軟件，其中的數(shù)據(jù)服務(wù)器都要求雙機(jī)備份數(shù)據(jù)。其拓?fù)鋱D如圖4-2所示。圖4-2決策支持系統(tǒng)硬件拓?fù)鋱D系統(tǒng)的軟件環(huán)境1、操作系統(tǒng)服裝營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)運(yùn)行的操作系統(tǒng)采用MicrosoftWindows2000Server，MicrosoftWindows2000Server界面風(fēng)格與MicrosoftWindows95\98一致，易于使用，它是以內(nèi)部安全性和網(wǎng)絡(luò)功能為特征，能夠充分利用高檔微機(jī)的硬件特點(diǎn)并發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)的操作系統(tǒng)。2、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)采用高性能的商用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)SQLSEVER2000，利用其自身在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)方面的成熟技術(shù)完成多種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的操作；系統(tǒng)的輸出形式采用MicrosoftOffice的Excel等優(yōu)秀工具軟件，使報(bào)表系統(tǒng)更加方便易用；軟件結(jié)構(gòu)采用網(wǎng)絡(luò)分布式的客戶/服務(wù)器模式。3、開(kāi)發(fā)語(yǔ)言開(kāi)發(fā)語(yǔ)言可選用VisualBasic6.0，VisualBasic6.0是一個(gè)強(qiáng)大的Windows平臺(tái)上的開(kāi)發(fā)工具，從開(kāi)發(fā)個(gè)人或小組使用的小工具，到大型企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)，都可以在VisualBasic提供的工具中各取所需，尤其用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的處理，VisualBasic6.0更顯示出其優(yōu)勢(shì)。決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)系統(tǒng)的長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行是計(jì)算機(jī)軟件的必然要求，為了保障服裝營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)的正?？煽窟\(yùn)行，系統(tǒng)設(shè)計(jì)應(yīng)從實(shí)用性原則、安全可靠性原則、先進(jìn)性原則、可擴(kuò)展性原則、開(kāi)放性原則、可操作性與易用性原則出發(fā)。1、可靠性。各種數(shù)據(jù)均采用備份，在硬件上具有備份設(shè)備，軟件上具有備份功能。2、智能性。準(zhǔn)確、及時(shí)、完整、可靠地收集（輸入）企業(yè)的各種有關(guān)數(shù)據(jù)和信息，并且能根據(jù)各專業(yè)部分和管理者的要求，及時(shí)提供（輸出）各類統(tǒng)計(jì)與分析信息報(bào)表、圖形和文本文件。3、容錯(cuò)性。具備較強(qiáng)的容錯(cuò)功能，能夠?qū)蓹z查的數(shù)據(jù)異常和錯(cuò)誤自動(dòng)校驗(yàn)與報(bào)警。4、開(kāi)放性。數(shù)據(jù)庫(kù)引擎采用開(kāi)放數(shù)據(jù)庫(kù)連接（ADO），可以連接多種數(shù)據(jù)庫(kù)，建立數(shù)據(jù)庫(kù)之間交換信息的一種橋梁。5、安全性。具備適當(dāng)?shù)谋Ｃ艽胧?，防止?duì)數(shù)據(jù)的越級(jí)訪問(wèn)和修改。6、應(yīng)用性。建立良好的人機(jī)對(duì)話界面，各功能模塊利用多極菜單驅(qū)動(dòng)，使人機(jī)交互方便，屏幕提示直觀明了，畫(huà)面整齊美觀，操作使用簡(jiǎn)單。7、可維護(hù)性。對(duì)于統(tǒng)計(jì)報(bào)表的變動(dòng)情況能夠由用戶進(jìn)行一定程度的系統(tǒng)維護(hù)。下面對(duì)各部分分別進(jìn)行設(shè)計(jì)。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換聚合子系統(tǒng)一般情況下，在進(jìn)行一項(xiàng)決策的過(guò)程中，需要使用兩種類型的數(shù)據(jù)：操作數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)。操作數(shù)據(jù)處于不斷的變換和更新中，屬于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)；而分析數(shù)據(jù)是歷史數(shù)據(jù)，通常不會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)生改變，因此屬于靜態(tài)數(shù)據(jù)。例如：某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的進(jìn)貨量是最終數(shù)據(jù)，是不可逆的。在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，信息變成了靜態(tài)，因此可以從動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)源遷移到靜態(tài)數(shù)據(jù)源。也就是由一般數(shù)據(jù)庫(kù)遷移到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，這一過(guò)程由數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換聚合子過(guò)程完成。但是若數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的信息不準(zhǔn)確，那么，這個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)也會(huì)形同虛設(shè)。因此，當(dāng)將數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)，必須進(jìn)行精心規(guī)劃。所以數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換聚合子系統(tǒng)用于完成從一般數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（或數(shù)據(jù)集市）的轉(zhuǎn)換時(shí)，必須先將數(shù)據(jù)源中涉及主題的數(shù)據(jù)進(jìn)行清潔、過(guò)濾處理后，加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中（即將無(wú)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中有明確主題的統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖中），再按照用戶要求生成響應(yīng)得數(shù)據(jù)立方體。具體功能包括：1、數(shù)據(jù)的前端處理（抽取、轉(zhuǎn)換、轉(zhuǎn)載）：即將服裝營(yíng)銷的有關(guān)數(shù)據(jù)由基層數(shù)據(jù)庫(kù)抽取出來(lái)，統(tǒng)一格式，再將整理和修改后的結(jié)果存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。2、數(shù)據(jù)立方體聚合：用于按照用戶的要求，形成多維立方體，供用戶分析。3、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)樹(shù)狀瀏覽：提供數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的元數(shù)據(jù)查詢。統(tǒng)計(jì)報(bào)表生成子系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)報(bào)表（及圖表）生成子系統(tǒng)包括如下功能。1、各種統(tǒng)計(jì)報(bào)表生成。2、各種圖形顯示（包括條形圖、線性圖和餅圖）。3、數(shù)據(jù)預(yù)覽表服務(wù)。統(tǒng)計(jì)報(bào)表（及圖表）生成子系統(tǒng)可以將來(lái)自不同數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為以服裝營(yíng)銷為主題形式存放的數(shù)據(jù)，并以各種直觀的形式表示出來(lái)。對(duì)于服裝分銷商而言，準(zhǔn)確、可靠地表示這些數(shù)據(jù)，是一項(xiàng)十分重要的工作。它不僅反映出服裝企業(yè)銷售量，更重要的是它可以直接反映出服裝分銷的運(yùn)營(yíng)情況以及相關(guān)的各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的完成情況，對(duì)于制定營(yíng)銷計(jì)劃非常重要。在目前運(yùn)行的系統(tǒng)中，用戶查詢數(shù)據(jù)和生成報(bào)表所使用的技術(shù)，是實(shí)用ADO組件連接SQLSERVER，通過(guò)SQL語(yǔ)句和存儲(chǔ)過(guò)程訪問(wèn)數(shù)據(jù)，并生成各種報(bào)表反映給用戶，以供用戶查看、打印和分析。這種方法技術(shù)比較成熟，應(yīng)用較廣，但每次報(bào)表生成的時(shí)候都需要執(zhí)行大量反復(fù)的SQL語(yǔ)句，所以在處理數(shù)據(jù)量較大的時(shí)候，整個(gè)報(bào)表的生成需要很長(zhǎng)的時(shí)間，從而降低整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行效率。在本設(shè)計(jì)中，采用了基于OLAP數(shù)據(jù)技術(shù)的報(bào)表設(shè)計(jì)生成方案，利用OLAP對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行投影、連接、分組等預(yù)處理，建立許多“實(shí)視圖”，這些實(shí)視圖不是虛擬的，而是經(jīng)過(guò)計(jì)算，含有大量數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)際的表中，所以O(shè)LAP不再需對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜處理，只要在實(shí)視圖的基礎(chǔ)上進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的計(jì)算就可以完成復(fù)雜的查詢，從而提高了查詢和報(bào)表生成的響應(yīng)速度。具體功能為：1、設(shè)計(jì)特定條件，提取合成客戶服務(wù)層和營(yíng)銷層的原始信息及處理信息，利用報(bào)表設(shè)計(jì)工具形成自助報(bào)表。2、根據(jù)要求生成和調(diào)用固定報(bào)表。3、萬(wàn)能組合報(bào)表。用戶可自行生成任意組合的報(bào)表（不同視圖、不同數(shù)據(jù)表、不同數(shù)據(jù)庫(kù)之間的任意組合），滿足上報(bào)表格的不斷變化，領(lǐng)導(dǎo)意圖不斷更新的需求。4、歷年數(shù)據(jù)對(duì)照表及圖。提供了直觀的、迅速的圖形化顯示方式?？缮蓺v年的各種數(shù)據(jù)的同期對(duì)照表，并可以圖形顯示，同時(shí)以變化的圖形顯示變化趨勢(shì)。綜合查詢子系統(tǒng)服裝銷售工作因其涉及的范圍廣，所以需要來(lái)自多方面的數(shù)據(jù)，這里所說(shuō)的綜合查詢，不同于普通意義上的查詢，它是利用數(shù)據(jù)的多維概念視圖，使用戶能從多角度、多側(cè)面、多層次地考察服裝營(yíng)銷數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。其中包括跨維和在不同層次之間跨成員的計(jì)算和建模，從而使用戶深入理解包含在數(shù)據(jù)中的信息和內(nèi)涵，是一種快速、一致、交互的查詢。對(duì)于服裝營(yíng)銷工作而言，這種查詢是十分必要的。具體功能包括：1、義務(wù)及業(yè)擴(kuò)報(bào)裝情況的查詢?？刹樵冐?cái)務(wù)情況及價(jià)格水平；客戶的購(gòu)貨量；訂單的簽訂等。2、根據(jù)各種可行條件的組合，瀏覽查詢客戶反饋信息，營(yíng)銷業(yè)務(wù)情況和工作質(zhì)量情況。3、萬(wàn)能組合查詢。用戶可以在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)、不同數(shù)據(jù)表、不同視圖的不同字段之間組合進(jìn)行查詢。4、設(shè)備情況的查詢?？梢詫?duì)設(shè)備（包括計(jì)算機(jī)、運(yùn)輸工具等）的使用狀況、維護(hù)維修以及折舊等情況進(jìn)行查詢。綜合分析子系統(tǒng)在長(zhǎng)期的運(yùn)行中，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)積累了海量的數(shù)據(jù)，但卻沒(méi)有有效的手段利用這些數(shù)據(jù)為決策服務(wù)。綜合分析的目的就是幫助數(shù)據(jù)分析人員、管理人員、決策人員洞察數(shù)據(jù)的奧秘，掌握隱于其中的規(guī)律，為決策支持提供有力的手段。在設(shè)計(jì)中利用了OLAP強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)、分析和報(bào)表處理功能及進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)的能力，運(yùn)用OLAP的基本分析操作（如切片、切塊、下鉆、上翻、旋轉(zhuǎn)等），是用戶能夠從宏觀到微觀對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，進(jìn)行不同維間的比較。并根據(jù)服裝營(yíng)銷的各種數(shù)據(jù)，應(yīng)用各種智能技術(shù)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、模糊控制技術(shù)、決策樹(shù)和聚類分析技術(shù)等）建立實(shí)用的模型，進(jìn)行各種分析計(jì)算，對(duì)服裝營(yíng)銷情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)服裝營(yíng)銷工作進(jìn)行客觀指導(dǎo)。1、銷售分析按地域進(jìn)行售出量變化及其影響因素的分析，追蹤本地區(qū)特大客戶的銷售量變化情況。對(duì)單一種類商品價(jià)格變化進(jìn)行分析。對(duì)賒欠構(gòu)成及原因分析，包括地區(qū)分析，重點(diǎn)賒欠客戶分析，以及預(yù)警分析。2、市場(chǎng)分析市場(chǎng)現(xiàn)狀分析：包括對(duì)市場(chǎng)占有率情況，市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)情況的分析。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者狀況分析：對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的營(yíng)銷動(dòng)向和階段策略進(jìn)行分析。市場(chǎng)預(yù)測(cè)分析：對(duì)未來(lái)市場(chǎng)狀況及競(jìng)爭(zhēng)的發(fā)展進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)。3、需求預(yù)測(cè)根據(jù)不同的預(yù)測(cè)對(duì)象和預(yù)測(cè)期的長(zhǎng)短，確定預(yù)測(cè)的內(nèi)容、范圍和時(shí)間，并選用適當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)方法和數(shù)學(xué)模型。利用系統(tǒng)中所有充分、正確的歷史資料，對(duì)預(yù)測(cè)要素進(jìn)行整理分析。對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正校核。對(duì)用數(shù)學(xué)模型求得的預(yù)測(cè)，要與已發(fā)生的實(shí)際或經(jīng)驗(yàn)估計(jì)值相比較，計(jì)算其誤差，如誤差較大，找出其原因加以修正或改用其它的預(yù)測(cè)模型。系統(tǒng)集成服裝營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)作為整個(gè)行業(yè)實(shí)行信息化系統(tǒng)中的一個(gè)子系統(tǒng)，處于整個(gè)綜合信息化系統(tǒng)的最高層，其數(shù)據(jù)的來(lái)源除了由基層零售商戶提供外，也可以來(lái)自其它信息系統(tǒng)得數(shù)據(jù)庫(kù)，因此應(yīng)該歸納分析出服裝營(yíng)銷決策分析的信息流圖，以便為數(shù)據(jù)的采集和數(shù)據(jù)的挖掘提供基礎(chǔ)。因?yàn)樵诜b分銷企業(yè)中，運(yùn)營(yíng)成本是衡量企業(yè)效益的重要方面，同時(shí)也是決策管理者最為關(guān)心的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。所以通過(guò)對(duì)構(gòu)成運(yùn)營(yíng)成本的各種因素的分析，可以得出服裝營(yíng)銷決策分析的信息流圖。與運(yùn)營(yíng)成本相關(guān)的主要因素有：1、服裝的銷售情況服裝分銷企業(yè)處于整個(gè)服裝行業(yè)的中間位置，負(fù)責(zé)生產(chǎn)企業(yè)和零售商之間的連接，因而服裝的銷售情況直接關(guān)系到服裝企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況。其銷售的信息有營(yíng)銷管理子系統(tǒng)提供。2、保存/運(yùn)輸損壞情況保存/運(yùn)輸損壞情況歷來(lái)是各個(gè)分銷商著重解決的問(wèn)題之一，其主要由中轉(zhuǎn)管理系統(tǒng)提供。3、設(shè)備的運(yùn)行與維護(hù)運(yùn)輸設(shè)備的維護(hù)，倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備的維修在整個(gè)運(yùn)行資金中占有相當(dāng)?shù)谋戎亍Ｔ撔畔⒂蛇\(yùn)營(yíng)管理子系統(tǒng)提供。4、職工數(shù)量與工資對(duì)于任何一個(gè)企業(yè)來(lái)說(shuō)，職工的工資都是企業(yè)開(kāi)銷的比重最大部分，相應(yīng)地也就成了影響企業(yè)運(yùn)行成本的重要方面。服裝行業(yè)也不例外，職工數(shù)量的多少和工資的高低都會(huì)直接影響到企業(yè)的運(yùn)行成本。該信息包含于辦公自動(dòng)化子系統(tǒng)中。5、客戶的情況客戶的多少，交易資金執(zhí)行情況等都是影響分銷商效益的重要因素。該信息包含于營(yíng)銷管理子系統(tǒng)中。圖4-3服裝分銷企業(yè)營(yíng)銷決策分析信息流圖6、服裝市場(chǎng)分析服裝市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)情況、占有份額、發(fā)展趨勢(shì)等情況都對(duì)服裝分銷企業(yè)的發(fā)展構(gòu)成直接影響，其中購(gòu)銷合同管理、資金結(jié)算等方面時(shí)刻影響著企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，是管理體制改革后企業(yè)決策者需要關(guān)心的問(wèn)題。7、企業(yè)的服務(wù)情況與其它行業(yè)一樣，服裝分銷商需要提供完善的售后服務(wù)，進(jìn)而最大限度地?cái)U(kuò)大業(yè)務(wù)，提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。這一信息主要包含于客戶服務(wù)中心系統(tǒng)中。通過(guò)對(duì)決策支持系統(tǒng)中與成本有關(guān)的因素的分析，可以歸納出服裝分銷商營(yíng)銷決策分析信息流圖，如圖4-3所示。本章小結(jié)在建立好模型的基礎(chǔ)上，本章對(duì)服裝營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)，主要包括以下四部分的內(nèi)容。1、系統(tǒng)硬件的設(shè)計(jì)。由于系統(tǒng)的運(yùn)行需要海量數(shù)據(jù)的支持，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專用一臺(tái)服務(wù)器，歷史數(shù)據(jù)專用一臺(tái)服務(wù)器，決策支持軟件運(yùn)行專用一臺(tái)服務(wù)器，而且數(shù)據(jù)服務(wù)器都要求雙機(jī)備份數(shù)據(jù)。2、系統(tǒng)軟件環(huán)境的設(shè)計(jì)。系統(tǒng)運(yùn)行的操作系統(tǒng)采用MicrosoftWindows2000Server。數(shù)據(jù)庫(kù)采用高性能的商用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)SQLSEVER2000。開(kāi)發(fā)語(yǔ)言選用VisualBasic6.0，VisualBasic6.0。3、決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。具體設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換聚合子系統(tǒng)，統(tǒng)計(jì)報(bào)表生成子系統(tǒng)，綜合查詢子系統(tǒng)，綜合分析子系統(tǒng)。4、系統(tǒng)集成。具體分析了與運(yùn)營(yíng)成本相關(guān)的因素，并且給出了服裝分銷企業(yè)營(yíng)銷信息流圖。結(jié)論有關(guān)服裝分銷商營(yíng)銷方面的決策是一項(xiàng)復(fù)雜的工作，這期間涉及到許多方面的問(wèn)題，本文所做的只是其中一部分工作的初步探討和嘗試。意向決策支持技術(shù)是決策支持技術(shù)領(lǐng)域中研究的一個(gè)重點(diǎn)，本文采用了在服裝營(yíng)銷中應(yīng)用意向決策支持技術(shù)的思想和初步的解決方案，構(gòu)建出了一個(gè)具有意向決策支持功能的服裝營(yíng)銷管理系統(tǒng)框架，并對(duì)如何建立問(wèn)題生成子系統(tǒng)及其內(nèi)部知識(shí)庫(kù)進(jìn)行了討論。與已有的系統(tǒng)相比，本文所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)更具啟發(fā)性和靈活性。本文提出了用來(lái)解決服裝購(gòu)售工作中預(yù)測(cè)問(wèn)題的方案，改善了以往購(gòu)售中的主觀性和盲目性，提高了可觀指導(dǎo)。隨著一些新技術(shù)的發(fā)展，遺傳算法等其他一些技術(shù)也將可以用來(lái)完成此工作，相關(guān)的工作有待進(jìn)一步研究。針對(duì)基于數(shù)據(jù)庫(kù)的傳統(tǒng)服裝營(yíng)銷管理系統(tǒng)的不足，本文設(shè)計(jì)了一套基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的服裝營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)，用以完成包括數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，MDX語(yǔ)句自導(dǎo)引，模型分析等多種功能，為管理層決策提供了有力的支持。致謝MACROBUTTONAcceptAllChangesShown[單擊此處輸入致謝]參考文獻(xiàn)[1]趙軼群，論我國(guó)服裝行業(yè)產(chǎn)銷現(xiàn)狀與發(fā)展.東華大學(xué)學(xué)報(bào)，2002，第2卷：21-25[2]吳國(guó)華，淺析電子商務(wù)在服裝企業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀與情景，河南職業(yè)技術(shù)師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2002，第30卷：66-68[3]高洪深，決策支持系統(tǒng)（DSS）理論、方法、案例.北京：清華大學(xué)出版社，2000.145[4]Bose,Ranjit.IntelligentAgentsFrameworkforDevelopingKnowledgeBasedDecisionSupportSystemforCollaborativeOrganizationalProcesses.ExpertSystemswithApplications.Volume:11,Issue:3,1996:247-261[5]張瑋，單甘霖，多媒體人機(jī)接口的研究和模型設(shè)計(jì)，電子技術(shù)應(yīng)用，1999，2：14-16[6]JiaweiHanMiahelineKamber著，范明，孟小峰等譯，數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)，北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2001：100[7]馬瑞民，袁文翠，朱玉璽，基于知識(shí)的星型決策知識(shí)系統(tǒng)及其面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)，大慶石油學(xué)院學(xué)報(bào)，1999，2：43-46[8]樓順天，胡昌華，張偉，基于MATLAB的系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)——模糊系統(tǒng)，西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2001，9[9]王澤明，基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的綜合決策支持系統(tǒng)，電腦開(kāi)發(fā)與應(yīng)用，2001，16：15-19[10]羅書(shū)強(qiáng)，何玉林，賈彥民，付紅橋，基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的集成質(zhì)量決策支持系統(tǒng)的研究，計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2001，6：1-3[11]胡彥，基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的決策工具的比較研究，計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2000，6：20-23[12]張應(yīng)利，周霞，基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的企業(yè)營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2001，5：31-34[13]于長(zhǎng)華，博軍，虞鶴松，基于三層C/S模型的大型關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)技術(shù)，計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，1999，11：90-93[14]陽(yáng)光，張雷，艾波，OLAP技術(shù)及其發(fā)展，計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，1999，7：7-10[15]胡敬之，張紅軍，李亞芬，基于VisualBasic和SQLServer的通用報(bào)表系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)，2001，9：55-58附錄#include“stdio.h”main(){ for(;;) printf(“成功到永遠(yuǎn)！”);}基于C8051F單片機(jī)直流電動(dòng)機(jī)反饋控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究基于單片機(jī)的嵌入式Web服務(wù)器的研究MOTOROLA單片機(jī)MC68HC（8）05PV8/A內(nèi)嵌EEPROM的工藝和制程方法及對(duì)良率的影響研究基于模糊控制的電阻釬焊單片機(jī)溫度控制系統(tǒng)的研制基于MCS-51系列單片機(jī)的通用控制模塊的研究基于單片機(jī)實(shí)現(xiàn)的供暖系統(tǒng)最佳啟停自校正（STR）調(diào)節(jié)器單片機(jī)控制的二級(jí)倒立擺系統(tǒng)的研究基于增強(qiáng)型51系列單片機(jī)的TCP/IP協(xié)議棧的實(shí)現(xiàn)基于單片機(jī)的蓄電池自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)基于32位嵌入式單片機(jī)系統(tǒng)的圖像采集與處理技術(shù)的研究基于單片機(jī)的作物營(yíng)養(yǎng)診斷專家系統(tǒng)的研究基于單片機(jī)的交流伺服電機(jī)運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)研究與開(kāi)發(fā)基于單片機(jī)的泵管內(nèi)壁硬度測(cè)試儀的研制基于單片機(jī)的自動(dòng)找平控制系統(tǒng)研究基于C8051F040單片機(jī)的嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)基于單片機(jī)的液壓動(dòng)力系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)儀開(kāi)發(fā)模糊Smith智能控制方法的研究及其單片機(jī)實(shí)現(xiàn)一種基于單片機(jī)的軸快流CO〈,2〉激光器的手持控制面板的研制基于雙單片機(jī)沖床數(shù)控系統(tǒng)的研究基于CYGNAL單片機(jī)的在線間歇式濁度儀的研制基于單片機(jī)的噴油泵試驗(yàn)臺(tái)控制器的研制基于單片機(jī)的軟起動(dòng)器的研究和設(shè)計(jì)基于單片機(jī)控制的高速快走絲電火花線切割機(jī)床短循環(huán)走絲方式研究基于單片機(jī)的機(jī)電產(chǎn)品控制系統(tǒng)開(kāi)發(fā)基于PIC單片機(jī)的智能手機(jī)充電器基于單片機(jī)的實(shí)時(shí)內(nèi)核設(shè)計(jì)及其應(yīng)用研究基于單片機(jī)的遠(yuǎn)程抄表系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究基于單片機(jī)的煙氣二氧化硫濃度檢測(cè)儀的研制H