分享9篇关于销售预测的计算机专业论文

今天分享的是关于销售预测的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到销售预测等主题,本文能够帮助到你

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。

香菇菌棒销量预测与销售管理系统研发——以七河生物为例

这是一篇关于香菇菌棒,销售预测,多元线性回归分析,机器学习组合模型的论文, 主要内容为本文针对山东七河生物科技股份有限公司(以下简称:七河生物)香菇菌棒销量预测靠经验、预测准确性差,香菇菌棒销售管理信息化程度低的问题,依托智慧七河生物创新工程项目、山东省重大科技创新工程项目—食用菌智慧工厂化生产关键技术研发与产业化,采用多元线性回归、机器学习模型等方法,构建了销量预测模型,同时开发了香菇菌棒销量预测与销售管理系统,为七河生物以销定产的模式提供了科学指导,从根本上避免了香菇菌棒供货不足或库存积压的问题,降低了损失。主要研究内容与结果如下:(1)香菇菌棒销售数据采集与处理。首先对2021年七河生物15330条销售订单数据进行处理,筛选订单数量过少的品种,保留订单数量大于100的品种;然后使用python爬虫获取天气、节假日、周末等数据特征,并与七河生物销售数据进行融合,生成实验数据集;然后对实验数据集中的销量影响因子做多元线性回归分析,排除影响因子之间的强共线性,确定香菇菌棒销量影响因子;最后对香菇菌棒销量影响因子进行特征工程处理,包括异常值剔除、缺失值剔除、类别特征的转换。经过独热编码转换,实验数据集的维度从6列扩充到94列。香菇菌棒销售数据的采集和处理,为建立模型提供数据基础。(2)构建了基于组合模型的香菇菌棒销量预测模型。通过分析香菇菌棒销量数据集,结合销量数据特征提出了一种基于集成学习的香菇菌棒销量预测模型。首先选取了XGBoost、Light GBM、Gradient Boost三个单一模型进行研究,经过模型调参及模型试验,得到Gradient Boost的平均绝对百分误差为2.77%,Light GBM的平均绝对百分误差为3.71%,XGBoost的平均绝对百分误差为3.32%,Gradient Boost在单一模型中误差最小,模型表现最好;基于模型调参和模型试验,将三个单一模型通过Stacking方法进行集成学习,得到Stacking组合模型,实验数据表明,Stacking组合模型平均绝对百分误差值为2.07%,相比单一模型,误差值更小,更能精准的预测香菇菌棒销量。(3)设计并实现了香菇菌棒销量预测与销售管理系统。基于Spring Boot、My Batis、My Sql等技术,设计并实现了香菇菌棒销量预测与销售管理系统,实现了香菇菌棒销售流程数据的录入、维护、检索、统计分析以及香菇菌棒的销量预测。通过实现香菇菌棒销售流程信息化管理,建立了香菇菌棒生产数据与销售数据之间的联系,保证了销售数据的准确性和可用性,为销量预测提供了扎实的数据基础,为企业的香菇菌棒销售提供了科学的理论依据,减少了企业供货不足或库存积压的情况,提升了企业竞争力。

油站远程智能管理系统研究

这是一篇关于油站,远程智能管理,销售预测,小波变换的论文, 主要内容为成品油销售是石油行业市场竞争的最前沿，直接关系到石油企业的生存和发展。随着全球经济一体化趋势，特别是加入WTO以后，我国将在2004年放开国内成品油市场，这意味着石油企业将直面国际成品油市场竞争。面对新的形势，要使自己立于不败之地，必须着力于推进成品油流通的现代化，很好的利用和调度资源，实行油品的合理化配送，减少因油品管理不当而造成的效率低下等问题。油品的网络化智能管理是实现这一目标的有力武器。研究针对加油站人工作业效率低、费用高、而且测量精度不高，销售网络之间的业务往来信息传递慢、效率低、准确性低等问题，采用PLS液位计测量设备，应用专家系统技术搭建配送专家系统，实现了基于Web的网络间的信息交互及成品油自动配送；针对国内加油站油罐容积表误差的问题，提出了应用小波变换进行油罐容积表实时检测的算法。主要研究内容如下：（1）根据调研成品油销售现状和需求，配送领域的知识，在分析配送原理及决策失误原因的基础上，提出了失误防止对策。（2）针对传统的移动平均预测法可信度低，不稳定等问题，本文通过对传统移动平均预测值的波动分析，结合定性分析方法特点，提出了一种补偿修正算法。测试表明：该算法提高了预测精度16.9%，为配送正确决策提供了科学的数据依据。（3）模拟配送专家的思维过程，应用配送规则、配送经验和知识，构建了配送决策专家系统，实现了配送决策自动生成。（4）针对油罐容积表普遍不准确的问题，基于小波变换能够精确地检测出突变信息的特性，提出了基于小波变换的加油站容积表校正方法，大大提高了校正精度；基于Visual C++6.0开发了油罐检测子系统，能够实现油罐容积表的多种分析及实时检测。（5）在软件系统开发中，针对企业结构复杂、用户多，提出了基于现实企业结构与策略（Strategy）模式的网络用户管理模式，实现了用户权限逐级下放、操作签名的网络用户管理方案，很好地实现了现实企业岗位责任制度，提高了用户的责任感，有效防止了信息管理失控、商业机密泄露等现象的发生。（6）采用面向对象的方法（OO方法），基于Java、JSP、Servlet开发了油站远程智能管理系统，实现了油站管理、配送管理、油库管理、客户管理、车船管理等功能，且界面友好、性能稳定、易于维护、移植性好。（7）为提高系统运行速度，本文通过分析连接池原理技术，提出了一种连接池实现方案，有效地节约了系统资源开销，加快了程序运行速度，提高了Web应用的灵活性和伸缩性。

香菇菌棒销量预测与销售管理系统研发——以七河生物为例

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。

基于数据挖掘的医药电商平台的设计与实现

这是一篇关于数据挖掘,医药电商,销售预测,LightGBM,Stacking策略的论文, 主要内容为近年来,我国医药电商行业发展迅速,并且由于目前新冠疫情影响和政府利好政策的出台,促使医药电商的发展再次迈向新台阶。目前医药电商行业已进入发展的关键时期,但医药电商平台的开发者以及入驻医药平台的商家对于平台功能的认知以及商家销售目标的定位仍然存在很多问题。许多医药商家由于自身定位模糊、战略布局不清晰而在日益激烈的竞争中面临着持续亏损和破产的风险。对商家销售金额等情况进行预测,可以很好的帮助商家提前进行规划,避免此类问题的发生,但传统预测算法较为单一,泛化能力较弱,预测效果较差,无法对商家销售情况做出准确预测。因此,本文在完成医药电商平台开发的基础上,提出使用Stacking融合策略对商家销售情况进行预测。医药电商平台主要包含对用户端和商家端的建设。用户端主要有首页、购物车以及我的等模块;商家端主要有商家首页、商品管理、交易管理、收益中心、消息中心等模块。商家销售数据由某医药电商M公司提供,本文使用Stacking策略将时间序列模型ARIMA、LSTM、XGBoost作为初级学习器,LightGBM模型作为次级学习器对商家的新用户数量、销售金额以及订单数量进行预测。实验结果表明使用Stacking融合策略对新用户数量、销售金额、订单数量的预测比使用单一模型ARIMA、LSTM和XGBoost的平均绝对百分误差分别降低1.08%、0.74%、0.82%和0.81%、0.32%、0.55%以及1.05%、0.63%、0.81%。最终经过实验验证,本文提出的Stacking策略能集中各个算法模型优势,提升对商家销售预测的准确率,对商家决策具有重要意义。

样品出入库及销售预测分析系统的设计与实现

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。