高性能智能商城系统架构设计与实现
这是一篇关于智能商城,微服务架构,高可用,高并发,分布式,销售预测的论文, 主要内容为网络购物作为21世纪最重要的互联网应用,不仅极大程度方便了人们日常的消费生活,而且推动着网络数字化经济的快速发展。然而,随着用户量的急剧增长,网络购物系统的承载能力受到了前所未有的挑战,传统的架构设计已经不足以支撑大量并发访问所带来的负载压力,如何利用高性能架构设计方案,提升系统处理请求能力,已经成为网络购物系统的核心任务;同时随着数据量的累积,如何利用人工智能技术,进行网络购物系统的交易大数据分析,为商品制造厂家和营销商家提供智能销售数据预测服务,也成为网络购物系统智能发展的新需求。针对上述情形,结合本人参与的省科技开发项目“电子智造业大数据商务智能平台”,本文对智能商城系统的高性能架构设计方案和智能销售数据预测算法进行研究,并设计实现了一个高性能的智能商城系统。本文完成的主要工作内容如下:(1)对智能商城系统开发需求进行了分析,包括系统架构选型、系统框架技术选型、系统开发语言选型、销售预测模型选型、系统应用模块设计、数据库表结构设计、缓存数据库结构设计、系统分布式部署设计、系统虚拟化部署设计、系统反向代理设计等。(2)针对智能商城系统高可用性、高并发性和高拓展性的架构目标,使用微服务架构设计,按业务功能进行分模块开发。基于服务注册中心进行服务的治理;基于服务配置中心进行服务的动态配置文件管理;基于远程服务请求进行服务之间的相互调用;基于流量监控实现服务之间调用的负载均衡、熔断、阻塞等策略;基于网关中心确保系统服务的安全性。(3)针对系统商品的生产数据和交易数据分析需求,使用XGBoost算法构建商品销售预测模型,实现对不同配置组装电子产品的销售预测分析。(4)对智能商城系统的各功能模块进行了实现,包括用户登录模块、购物车模块、订理模块、订单处理模块、用户评论模块、商品销售数据预测模块等。(5)对微服务架构下的智能商城系统进行性能测试和业务模块功能测试。
基于XGBoost方法的ND公司门店销售预测研究
这是一篇关于销售预测,机器学习,XGBoost的论文, 主要内容为ND公司是一家以提供城市出行智能解决方案的高科技创新公司,专注于为全球出行用户提供更环保、更便捷、更智能的城市出行交通工具。业务主要包括智能电动自行车的设计、生产、销售等。有效的销售预测能够帮助线下门店管理者建立高效的工作团队,并帮助门店管理者发现在日常销售中影响客户和团队的重要影响因素,从而改进生产模式,提高门店的赢利能力。本文以ND公司748家线下门店的日常销售数据及门店信息数据为研究对象,对门店销售现状以及现有门店销售数据进行分析,基于XGBoost方法预测未来门店销量。首先对ND公司门店销售现状进行研究,分析了ND公司门店销售预测中存在的问题。通过观察数据,分析数据缺失情况,同时对数据进行预处理。剔除缺失比例较大的数据变量,并且针对数据的分布情况使用恰当的方法插补缺失值。在对数据集中的变量进行处理后,挑选与业务场景契合的变量以及重要的变量作为数据特征集,构建模型的特征工程。最终选择门店属性特征、地理位置特征、服务特征、时间特征等四个特征作为特征集。最后分别使用XGBoost、线性回归、决策树和随机森林等四个模型对零售门店销量进行预测。通过比较分析真实数据与预测值之间的平均绝对百分误差,XGBoost模型的效果更好。并且模型预测的运行速度由于XGBoost模型的并行运算能力而得到了提高。本论文不仅适用于ND公司门店销售预测,还可以将此方法应用于国内零售实体业甚至电商平台的销售预测,对于提高门店的运营效率、商品的价格、提高销量及针对性的精准销售具有重要的意义。
样品出入库及销售预测分析系统的设计与实现
这是一篇关于销售预测,多元回归算法,信息化管理,数据分析的论文, 主要内容为随着科技时代的发展,纺织印染市场竞争日益激烈,如何提高纺织公司样品业务管理效率和服务水平,降低营销业务人员的时间成本,预测纺织印染品销售情况以便公司了解市场动向和需求,获得更好的经济效益是公司亟待解决的问题。本文以某大型纺织印染企业为对象,设计并实现了一套样品出入库及销售预测分析系统,主要完成以下工作:(1)针对为公司提供准确的销售预测结果以供其市场决策的需求,本文利用回归算法对样品销售数据进行分析,并实现销售预测分析系统。不同样品的销售趋势不能单纯通过样品出库量来表示,还要综合考虑到出库时间、出库频率等属性,为此本文提出了“销售热度”的概念,来衡量某件样品在一定时间范围内的销售趋势。其次对影响“销售热度”这一因变量的自变量,需要通过逐步回归算法,剔除掉其中相关度较小的自变量,找出样品面料规格、风格、样式与样品“销售热度”有显著的关系的影响因子,以此建立多元线性回归预测模型,完成了销售预测,公司的运营数据证明了方案的有效性。(2)在预测算法理论研究的基础上,开发了一套纺织印染样品管理系统,系统包含两部分功能。一是样品出入库系统,提供营销业务员管理样品的平台,也为销售预测奠定数据基础。其中包括了样品结存、样品入库、样品出库、入库单据、出库单据等功能模块,为了更加完整的管理和记录样品信息,又增加了档案管理这一功能,用来统计并建立整个公司所有的样品数据档案。二是以预测分析算法作为理论基础,建立的样品销售预测分析系统,并以图表的形式呈现出销售预测结果。考虑到公司业务创新,为便于本系统更好的被公司整体信息集成,提供集成的标准接口,本系统使用了微服务框架。本文详细阐述了系统的设计与实现过程,所实现的系统在公司中已投入实际运行。
基于深度学习的商业AI营销系统的设计与开发
这是一篇关于商业智能,中台,系统设计,销售预测,长短期记忆神经网络的论文, 主要内容为随着科学技术发展,企业信息化和智能化成为当前发展的趋势。各大型商场纷纷建设相应的信息化和智能化的综合营销系统,将人工智能、机器学习和大数据等技术手段应用到现代商业营销系统中去。本文针对大型商场的营销管理模式现状,研究和设计了商业营销AI系统的一种解决方案,主要包括前端POS、中台管理和AI智能等部分。通过分布式数据管理、业务逻辑分析以及中台智能化决策,克服了原有系统营销管理的不足,提高了系统的可靠性和灵活性,增强了系统的综合营销管理能力。本文运用深度学习技术对商业营销的动态特性和总体趋势进行分析和建模,着重对LSTM的网络结构进行了分析和讨论。针对商业营销的特性,设计了一种数据分段截取和后向差分的方法,用于模型的训练与学习,较好地处理了动态数据之间的关联性,提升了模型的预测效果。为了进一步优化网络模型,研究和设计了一种NP-LSTM模型,对基本LSTM模型进行性能评价和结构调优,取得了较好的效果。为了弥补数据分段截取后模型训练学习信息不全的问题,设计了一种基于NP-LSTM的长短区间数据混合预测模型,并对其做了相应的测试和分析,达到预期效果。在系统设计方面,运用UML描述了其主要功能和业务逻辑,通过ER图建立系统的数据关系,通过时序图设计并实现了系统功能模块。设计并封装了AI模型类,实现后台建模与系统的交互,为系统提供一个AI预测分析支持。系统整体架构是基于SSM和My SQL进行设计与实现,用多线程技术实现与大后台数据交互,为管理者提供一个动态预测的商业智能服务。
基于需求预测的整车销售系统设计与实现
这是一篇关于ERP,销售预测,配额分配模型,J2EE技术的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,特别是电子商务的发展,ERP、供应链等企业管理思想模式为提高企业竞争力注入了活力。改变销售量预测对汽车企业资源配置决策能力的不足和优化企业的业务流程,整合已有的信息资源,实现信息的有效共享是企业得以发展的必然要求。 本论文目标是建立一个灵活有效的配额分配模型,进而实现一个易于功能扩展与集成的整车销售系统。文中对目前最流行的企业管理模式ERP进行了分析,重点对一些流行的预测方法和需求预测模型进行了研究。采用定量预测方法与定性预测方法相结合的组合预测方式,利用EXCEL先后建立了移动平均模型、库存深度模型和最终配额分配模型,并利用数据进行了测试,从而确立了配额式订单管理模式,实现了用预测结果指导配额分配。 文中通过结合业务流程重组(BPR)、业务流程管理(BPM)与企业资源计划(ERP)的企业管理思想,对业务流程进行了分析和改造。采用MVC设计开发模式,利用JAVA和JSP编程语言的灵活性与强大功能以及ORACLE大型数据库的可靠性和管理易用性,设计开发了基于B/S结构和J2EE技术的整车销售系统。系统采用WebSphere Application Server作为J2EE承载平台,方便了系统功能和性能的扩展,提供了高效稳定的运行环境。 本系统还处在第一期研发和试用阶段,基本满足了实用性,系统将来会提供Web Services服务,使得系统可以同时为传统C/S结构的系统和B/S结构的系统提供服务。
基于深度学习的商业AI营销系统的设计与开发
这是一篇关于商业智能,中台,系统设计,销售预测,长短期记忆神经网络的论文, 主要内容为随着科学技术发展,企业信息化和智能化成为当前发展的趋势。各大型商场纷纷建设相应的信息化和智能化的综合营销系统,将人工智能、机器学习和大数据等技术手段应用到现代商业营销系统中去。本文针对大型商场的营销管理模式现状,研究和设计了商业营销AI系统的一种解决方案,主要包括前端POS、中台管理和AI智能等部分。通过分布式数据管理、业务逻辑分析以及中台智能化决策,克服了原有系统营销管理的不足,提高了系统的可靠性和灵活性,增强了系统的综合营销管理能力。本文运用深度学习技术对商业营销的动态特性和总体趋势进行分析和建模,着重对LSTM的网络结构进行了分析和讨论。针对商业营销的特性,设计了一种数据分段截取和后向差分的方法,用于模型的训练与学习,较好地处理了动态数据之间的关联性,提升了模型的预测效果。为了进一步优化网络模型,研究和设计了一种NP-LSTM模型,对基本LSTM模型进行性能评价和结构调优,取得了较好的效果。为了弥补数据分段截取后模型训练学习信息不全的问题,设计了一种基于NP-LSTM的长短区间数据混合预测模型,并对其做了相应的测试和分析,达到预期效果。在系统设计方面,运用UML描述了其主要功能和业务逻辑,通过ER图建立系统的数据关系,通过时序图设计并实现了系统功能模块。设计并封装了AI模型类,实现后台建模与系统的交互,为系统提供一个AI预测分析支持。系统整体架构是基于SSM和My SQL进行设计与实现,用多线程技术实现与大后台数据交互,为管理者提供一个动态预测的商业智能服务。
基于XGBoost方法的ND公司门店销售预测研究
这是一篇关于销售预测,机器学习,XGBoost的论文, 主要内容为ND公司是一家以提供城市出行智能解决方案的高科技创新公司,专注于为全球出行用户提供更环保、更便捷、更智能的城市出行交通工具。业务主要包括智能电动自行车的设计、生产、销售等。有效的销售预测能够帮助线下门店管理者建立高效的工作团队,并帮助门店管理者发现在日常销售中影响客户和团队的重要影响因素,从而改进生产模式,提高门店的赢利能力。本文以ND公司748家线下门店的日常销售数据及门店信息数据为研究对象,对门店销售现状以及现有门店销售数据进行分析,基于XGBoost方法预测未来门店销量。首先对ND公司门店销售现状进行研究,分析了ND公司门店销售预测中存在的问题。通过观察数据,分析数据缺失情况,同时对数据进行预处理。剔除缺失比例较大的数据变量,并且针对数据的分布情况使用恰当的方法插补缺失值。在对数据集中的变量进行处理后,挑选与业务场景契合的变量以及重要的变量作为数据特征集,构建模型的特征工程。最终选择门店属性特征、地理位置特征、服务特征、时间特征等四个特征作为特征集。最后分别使用XGBoost、线性回归、决策树和随机森林等四个模型对零售门店销量进行预测。通过比较分析真实数据与预测值之间的平均绝对百分误差,XGBoost模型的效果更好。并且模型预测的运行速度由于XGBoost模型的并行运算能力而得到了提高。本论文不仅适用于ND公司门店销售预测,还可以将此方法应用于国内零售实体业甚至电商平台的销售预测,对于提高门店的运营效率、商品的价格、提高销量及针对性的精准销售具有重要的意义。
融合多源异构制造数据的产品销售预测和投放策略研究
这是一篇关于多源异构数据,商圈,客户推荐,销售预测,产品投放的论文, 主要内容为在“互联网+”的大背景下,大型制造企业通过PC端、移动端和线下等多渠道拓展业务所产生的数据量已从TB级别达到了 PB级别,业务类型和制造数据的繁荣为制造企业经营决策带来新的机遇的同时,也对传统的数据挖掘方法提出了新的挑战。面对全域市场范围内800多万客户的订单数据和销售数据所造成的数据空间冗余和构成信息复杂的多源异构问题,需要研究如何有效整合大量的、不统一的异构数据源,并解决产品投放过程中社会库存积压大和产品失衡发展的问题,为新形式下产品的精准投放提供决策依据。本文针对制造企业在产品投放经营过程中因多源异构的订销数据和业务流程映射关系不清晰所造成的经营决策不准确的问题,围绕多源异构数据的采集、处理和融合、产品投放过程中的销售预测和试点客户推荐、产品投放策略模型等数据挖掘中的关键问题展开研究,主要工作和贡献如下:(1)本文构建了多源异构环境下客户信息采集处理与基于用户偏好融合方法。通过各区域巡点专员经线下走访、采集、整合后上报的方式和互联网请求的方式完成数据采集工作,并导入到分布式多源异构数据库中。针对多源异构数据表述不统一、字段多冗余和数值多指标等问题,提出通过XML技术和建立数据属性标准库消除数据维度不统一,并利用排序法检测去除相似冗余数据的问题。同时提出一种基于OWA算子和用户偏好的数据融合模型,以弱化数据信息在结构上的模糊性和语义上的差异性,提高用户决策可靠性。(2)针对产品投放过程中投放数量过多导致社会库存积压的问题,本文提出了用融合多源异构数据的销售预测算法对区域投放量进行预测。在现有的市场细分的研究基础上结合商圈辅助因子,将客户订单数据投影到各个商圈,并通过加入客户销售能力及商圈区域消费特点等因素进行建模来提高预测的准确率。利用投影到各个商圈的客户订单数据,提出用产品转移矩阵描述各个商圈对销售的影响程度。在此基础上,通过灰色关联分析方法对影响销售的特征数据进行降维后,再利用目标函数中加入正则化项的XGBoost算法降低预测模型的复杂度,对未来时间段的商圈市场进行销售预测。实验结果表明改进后的算法与其他算法相比,能够有效解决预测稳定性差、准确度低的问题。(3)针对产品投放过程中选点区域过大导致产品失衡发展的问题,本文提出了用融合多源异构数据的客户推荐算法对多区域进行试点推荐。对全国范围内的客户进行全方位价值评估,然后利用子空间分解的方法对各个区域内产品的购买情况进行分析,结合客户价值结果与产品购买情况结果构建全域用户项目评分矩阵,通过计算耦合对象相似度推荐最佳目标客户作为产品投放试点。实验结果表明该算法与其他算法相比,能有效缓解推荐系统冷启动问题,且对推荐算法健壮性和推荐准确率均有不同程度的改善。(4)针对投放数量过多和选点区域过大所造成未精准投放的问题,本文提出了一种结合区域销售预测和试点客户推荐算法的精准投放模型。针对客户个体特征提出了多因素加权评估的方法对初始投放试点客户进行筛选,并根据不同商圈区域内产品的销售趋势利用Logitic回归模型从多维度、多指标角度确定最终的投放试点,基于此建立了产品投放策略模型。最后在浙江省选取4个试点城市进行产品投放试验结果表明,采用本文提出的投放策略后的产品订购率和销售趋势均优于制造企业原有的投放策略,在投放实践中市场份额和投放收益分别增加了 13.5%和26.3%。
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