網(wǎng)上花店產(chǎn)品智能與預(yù)定分析系統(tǒng)研究學(xué)士學(xué)位論文

1北方民族大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文論文題目網(wǎng)上花店產(chǎn)品智能推薦與預(yù)定分析系統(tǒng)研究網(wǎng)上花店產(chǎn)品智能推薦與預(yù)定分析系統(tǒng)研究畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說(shuō)明本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文),是我個(gè)人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過(guò)的研究成果，也不包含我為獲得及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過(guò)的材料。對(duì)本研究提供過(guò)幫助和做出過(guò)本人完全了解大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)的印刷本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務(wù)；學(xué)?？梢圆捎糜坝　⒖s印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學(xué)?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉?jī)?nèi)容。3學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。網(wǎng)上花店產(chǎn)品智能推薦與預(yù)定分析系統(tǒng)研究網(wǎng)上花店是一種新興的花卉銷(xiāo)售模式。然而大部分的銷(xiāo)售系統(tǒng)沒(méi)有預(yù)測(cè)和分析功能，準(zhǔn)確的銷(xiāo)售預(yù)測(cè)和分析對(duì)花卉銷(xiāo)售的可持續(xù)發(fā)展和良性營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)起到重要的作用。本論文首先研究分析花卉預(yù)測(cè)的影響因素以及預(yù)測(cè)算法的適應(yīng)性，篩選出兩種預(yù)測(cè)算法，通過(guò)對(duì)兩種預(yù)測(cè)算法的改進(jìn)，進(jìn)行銷(xiāo)售額與銷(xiāo)售量的預(yù)測(cè)，然后將預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比實(shí)際數(shù)據(jù)，選擇一種最合適的預(yù)測(cè)算法，最后運(yùn)用于花店網(wǎng)站中，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)與分析功能。課題主要進(jìn)行銷(xiāo)售額與銷(xiāo)售量的預(yù)測(cè)，使企業(yè)掌握消費(fèi)者的需求差異，較為清晰的判斷各類(lèi)花卉的未來(lái)銷(xiāo)售前景，使銷(xiāo)售商更為準(zhǔn)確的把握市場(chǎng)，迎合市場(chǎng)。關(guān)鍵字：網(wǎng)上花店，預(yù)定分析系統(tǒng)，JSP5ftheflowersalesandmarketingactivitiesplayanifirststudiesoftheimpactfactorsandflowersforecastpredictionafforecasts,thencomparingthepredictedresultsofactualdata,Chooseoneofthemostsuitablensumerdemand,themoreclearlydeterminefuturesalesprospectsf網(wǎng)上花店產(chǎn)品智能推薦與預(yù)定分析系統(tǒng)研究7千姿百態(tài)的花兒述說(shuō)著千言萬(wàn)語(yǔ)，每一句都述說(shuō)著“美好”,特別是現(xiàn)在，隨人們的生活水平不斷地進(jìn)步，生活質(zhì)量不斷地提高和對(duì)生活的追求。鮮花已經(jīng)是人們生活不可缺少的點(diǎn)綴!花卉消費(fèi)近些年來(lái)呈越來(lái)越旺的趨勢(shì)，除了花卉本身所具俏姿容，讓人們賞心悅目，美化家居等功效外，它還可以開(kāi)發(fā)人們的想象力，使人們?cè)谙嗷ソ涣鲿r(shí)更含蓄，更有品位.隨著生活節(jié)奏的加快，越來(lái)越多的人選擇不用出門(mén)，方便快捷的網(wǎng)絡(luò)買(mǎi)賣(mài)。鮮花的銷(xiāo)售也迅速融入這個(gè)有著巨大潛力的網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)，占有了自己的一席之地。因此網(wǎng)絡(luò)上充斥著各種各樣的花卉銷(xiāo)售的網(wǎng)上花店。這些花店基本上都是以銷(xiāo)售花卉為主，向消費(fèi)者提供快捷便利的服務(wù)。主要以花卉圖片為主，方便消費(fèi)者直接選購(gòu)花卉，快速送達(dá)，達(dá)到擴(kuò)展知名度，方便消費(fèi)者的目的。而依靠網(wǎng)絡(luò)銷(xiāo)售，也需要科學(xué)的預(yù)測(cè)與分析來(lái)提供更加滿足商家與消費(fèi)者的需求，實(shí)現(xiàn)更加科學(xué)、合理銷(xiāo)售模式。那么是否可以通過(guò)在已有的網(wǎng)上花店的基礎(chǔ)上，增加相關(guān)的功能來(lái)達(dá)到更加合理的銷(xiāo)售戰(zhàn)略，是我此次畢業(yè)設(shè)計(jì)的目的。第1章緒論花卉網(wǎng)站的分析與預(yù)測(cè)，是利用網(wǎng)站銷(xiāo)售量與銷(xiāo)售額的多年數(shù)據(jù)，在對(duì)數(shù)據(jù)的分析中聯(lián)系實(shí)際經(jīng)驗(yàn)及對(duì)影響花卉銷(xiāo)售的市場(chǎng)因素的調(diào)查基礎(chǔ)上，利用一定的數(shù)據(jù)和方法對(duì)花卉銷(xiāo)售的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行科學(xué)的推斷，進(jìn)而對(duì)花卉銷(xiāo)售進(jìn)行分析改進(jìn)?；ɑ茕N(xiāo)售的預(yù)測(cè)與分析，主要是對(duì)多種花卉銷(xiāo)售量、銷(xiāo)售額的預(yù)測(cè)以及對(duì)銷(xiāo)售水平產(chǎn)生影響的因素進(jìn)行分析。本文主要進(jìn)行銷(xiāo)售額與銷(xiāo)售量的預(yù)測(cè)，對(duì)此的預(yù)測(cè)可以使企業(yè)掌握消費(fèi)者的需求差異，較為清晰的判斷各類(lèi)花卉的未來(lái)銷(xiāo)售前景，使銷(xiāo)售商更為準(zhǔn)確的把握市場(chǎng)，迎合市場(chǎng)。1.1項(xiàng)目背景近年來(lái)隨著人們生活水平的提高，花卉產(chǎn)業(yè)作為一門(mén)新興產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展。但是花卉產(chǎn)業(yè)也面臨著迅速增長(zhǎng)，所帶來(lái)的更多挑戰(zhàn)，包括市場(chǎng)發(fā)展不均衡，消費(fèi)需求多樣化和剩余花卉擠壓等問(wèn)題。對(duì)于內(nèi)地的花卉消費(fèi)和其他消費(fèi)產(chǎn)品一樣具有二元經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)，區(qū)域差別大，市場(chǎng)層次多。而銷(xiāo)售能力中對(duì)銷(xiāo)售量預(yù)測(cè)研究的虧欠，導(dǎo)致相當(dāng)多的銷(xiāo)售商抓不住市場(chǎng)消費(fèi)熱點(diǎn)，只注重盲目銷(xiāo)售，而無(wú)法做到快速提高企業(yè)銷(xiāo)售量，尋找到更加適合的銷(xiāo)售模式。另外，消費(fèi)者需求呈現(xiàn)的多樣性變化，和花卉季節(jié)性與節(jié)日性明顯，花卉的供不應(yīng)求和庫(kù)存剩余也成為花卉銷(xiāo)售企業(yè)面臨的重要影響因素之一。特別是伴隨銷(xiāo)售量的增加，庫(kù)存花卉也不斷增加，而庫(kù)存花卉的保鮮期因素，更是導(dǎo)致大量資金流失。而沒(méi)有戰(zhàn)略就沒(méi)有目標(biāo)，沒(méi)有對(duì)未來(lái)市場(chǎng)銷(xiāo)售量的判斷分析，因此導(dǎo)致銷(xiāo)售額的不確定，預(yù)期投資資金無(wú)法具體規(guī)劃，而導(dǎo)致企業(yè)沒(méi)有一個(gè)好的可持續(xù)發(fā)展前景。銷(xiāo)售網(wǎng)站數(shù)不勝數(shù)，而如何吸引用戶是關(guān)于網(wǎng)站生存的重要問(wèn)題。但是一個(gè)銷(xiāo)售網(wǎng)站的潛能，除了吸引用戶之外，還有通過(guò)增加一些服務(wù)，幫助銷(xiāo)售商在競(jìng)爭(zhēng)中得到更有效的信息，分析改進(jìn)自己的產(chǎn)品，適應(yīng)需求，使企業(yè)更具競(jìng)爭(zhēng)力；因此在原有的網(wǎng)站增加它的功能，使它更具可用性，是網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的必然趨勢(shì)。本課題的主要研究?jī)?nèi)容就是通過(guò)增加個(gè)性化信息服務(wù)完善現(xiàn)存的小型花場(chǎng)花卉銷(xiāo)售網(wǎng)站。網(wǎng)上花店的預(yù)測(cè)與分析系統(tǒng)。主要體現(xiàn)出預(yù)測(cè)與分析的功能。此設(shè)計(jì)中我選擇的是一個(gè)小型花場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)銷(xiāo)售(小型花場(chǎng)通過(guò)自己種植，出售來(lái)盈利)。本論文研究預(yù)測(cè)算法，主要通過(guò)對(duì)移動(dòng)平均法和季節(jié)性波動(dòng)分析的分析，最終選定合適的預(yù)測(cè)算法，來(lái)實(shí)驗(yàn)花卉銷(xiāo)售的預(yù)測(cè)和分析。1.2.1預(yù)測(cè)銷(xiāo)售量網(wǎng)上開(kāi)店，特別是花卉等具有保鮮期的網(wǎng)點(diǎn)。面臨著當(dāng)月沒(méi)有銷(xiāo)售掉的已經(jīng)成熟的剩余9花卉，這些花卉無(wú)論是賤價(jià)處理還是無(wú)奈丟棄，都使銷(xiāo)售商面臨損失。然而花卉的銷(xiāo)售自身帶有季節(jié)性、節(jié)日性的不確定因素，對(duì)商家賣(mài)貨帶來(lái)了很大的煩惱。既不能根據(jù)上月的銷(xiāo)售情況來(lái)推算下月銷(xiāo)售數(shù)量，又可能由于再種植、修剪過(guò)程中的時(shí)間損失造成銷(xiāo)售額以及信譽(yù)1.2.2預(yù)測(cè)銷(xiāo)售額由于花卉銷(xiāo)售量的不確定因素，隨之而來(lái)的影響到某個(gè)月的銷(xiāo)售額。同時(shí)銷(xiāo)售額也會(huì)隨著淡旺季節(jié)、某種花卉市場(chǎng)接受程度、消費(fèi)者對(duì)花卉適應(yīng)性的定義、突發(fā)事件等因素而具有必定對(duì)資金的投資、運(yùn)轉(zhuǎn)帶來(lái)困擾，必定影響銷(xiāo)售商的運(yùn)作發(fā)揮。此時(shí)也需要一個(gè)適合的算法來(lái)進(jìn)行月銷(xiāo)售額、年銷(xiāo)售額的預(yù)測(cè)，提夠信息幫助花場(chǎng)經(jīng)銷(xiāo)商分析、決策。1.2.3分析功能通過(guò)顯示過(guò)去花卉種植中所有年份的經(jīng)營(yíng)份額在總經(jīng)營(yíng)額中占有比例較小的花卉。對(duì)于此類(lèi)經(jīng)營(yíng)額較小的花卉，通過(guò)直接提示的方式，來(lái)提醒銷(xiāo)售商。此類(lèi)花卉盈利不大，那么是否要通過(guò)查看，了解此類(lèi)花卉的成本。比如，此類(lèi)花卉占地狀況，培養(yǎng)方式是否復(fù)雜，耗肥耗水情況。最終是否淘汰此類(lèi)花卉，來(lái)改種新的品種或者增加銷(xiāo)售額大成本低的花卉品種。通過(guò)網(wǎng)頁(yè)提出過(guò)去所有年份中銷(xiāo)售量占總銷(xiāo)售量比例較小的花卉。某些花卉可能銷(xiāo)售量比例較小，較小的銷(xiāo)售比例，必定會(huì)造成種植上的困擾。每個(gè)月的銷(xiāo)售量本來(lái)就小，那么傳統(tǒng)種植將會(huì)規(guī)律性的少中，那么即使此花卉銷(xiāo)售量增大很小的數(shù)量，也會(huì)占有較大的銷(xiāo)售量比例?；ɑ鼙厝还┎粦?yīng)求，那么通過(guò)提示銷(xiāo)售商通知進(jìn)貨商如有需要加大產(chǎn)量需要提前訂購(gòu)網(wǎng)上花店產(chǎn)品智能推薦與預(yù)定分析系統(tǒng)研究第2章影響花卉的預(yù)測(cè)因素分析為了使預(yù)測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確，分析花卉的預(yù)測(cè)影響因素非常重要。在了解預(yù)測(cè)影響因素的前提，選擇預(yù)測(cè)方法，才能找到適合的方法。在此過(guò)程中調(diào)查分析影響因素，包括花卉自身因素和影響因素，并且根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行再次判斷。以求更加準(zhǔn)確，更高精度的進(jìn)行預(yù)測(cè)與分花卉的銷(xiāo)售量是與花卉本身有密切聯(lián)系的。所以在銷(xiāo)售預(yù)測(cè)前應(yīng)對(duì)花卉產(chǎn)品有明確的認(rèn)識(shí)。包括花卉自身節(jié)日性因素、代表意義、季節(jié)性因素、價(jià)格因素等等。此處根據(jù)南京市2006年的一個(gè)調(diào)查分析。2.1.1節(jié)日性因素通過(guò)南京市花卉購(gòu)花時(shí)間圖，可看出，節(jié)日性購(gòu)花是影響銷(xiāo)售量的一個(gè)重要因素，特別是在春節(jié)期間里。此外教師節(jié)、中秋節(jié)、母親節(jié)購(gòu)花人數(shù)比其他節(jié)日有呈倍數(shù)的增加，而生日與平時(shí)是沒(méi)有具體日期性。中秋節(jié)，6%_情人■圣誕節(jié)■平時(shí)■生日■春節(jié)■元宵節(jié)畫(huà)周年慶_元旦，2%圖2-1南京市2006購(gòu)花時(shí)間圖2.1.2鮮花涵義因素對(duì)于鮮花的涵義此處不再贅述，但是由于送花的人群對(duì)鮮花涵義的理解會(huì)導(dǎo)致各類(lèi)花卉有著市場(chǎng)需求的不同，因此鮮花銷(xiāo)售量的不同。如由下圖分析，花卉銷(xiāo)售中適合送自己和朋友的花卉市場(chǎng)需求量較大。因此在分析的過(guò)程中這類(lèi)花卉銷(xiāo)售量明顯高于其他花卉，不應(yīng)縮減產(chǎn)量或者放棄種植?！鲎约号笥?，17%■商務(wù)伙伴朋友，17%親戚，12%■其他商務(wù)伙伴，2%商務(wù)伙伴，2%2.1.3價(jià)格因素價(jià)格因素是影響所有產(chǎn)品銷(xiāo)售量的重要因素，也是印象花卉銷(xiāo)售的關(guān)鍵因素之一。不同的花卉市場(chǎng)銷(xiāo)售量對(duì)價(jià)格的變動(dòng)的反應(yīng)是完全不相同的。例如當(dāng)情人節(jié)到來(lái)玫瑰的價(jià)格提高后，銷(xiāo)售量反而會(huì)大幅增加；而其他沒(méi)有特別涵義的花卉，如小菊花提價(jià)過(guò)高，則造成成批擠壓。因此，花場(chǎng)在預(yù)測(cè)花卉銷(xiāo)售量時(shí)，需要考慮價(jià)格彈性系數(shù)。價(jià)格彈性系數(shù)：需求變動(dòng)對(duì)價(jià)格變動(dòng)反應(yīng)的敏感程度，公式如下：需求價(jià)格彈性系數(shù)=需求量變動(dòng)百分比|價(jià)格變動(dòng)百分比。2.1.4季節(jié)性因素通過(guò)調(diào)查，鮮花的銷(xiāo)售季節(jié)性是顯著的，隨著季節(jié)的變化，消費(fèi)者的消費(fèi)心理也會(huì)隨之變化，當(dāng)春暖花開(kāi)的時(shí)候，消費(fèi)者更加具有買(mǎi)花的心情，而春節(jié)之前的冬季往往是銷(xiāo)售的淡季，此時(shí)，無(wú)論是花卉銷(xiāo)售量，還是銷(xiāo)售額都有明顯走低的趨勢(shì)。對(duì)于花卉市場(chǎng)，環(huán)境因素也不同程度的影響著花卉的銷(xiāo)售，為了滿足消費(fèi)者的不同需求，銷(xiāo)售商不僅需要考慮盡量多的品種迎合市場(chǎng)，同時(shí)還要考慮突發(fā)事件、經(jīng)濟(jì)因素、行業(yè)因素、消費(fèi)者因素。如01年5月13的北京水屯收天氣因素影響鮮花價(jià)格同比上漲。如南方城市會(huì)因北方鮮花的大量上漲，鮮花價(jià)格回落。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)里大量數(shù)據(jù)的分析觀察。很容易發(fā)現(xiàn)，此花場(chǎng)銷(xiāo)售數(shù)量節(jié)日里明顯大幅度上升，而平均價(jià)格也隨之升高。例如玫瑰花在2月份情人節(jié)和七夕的月份明顯增加2倍左右，康乃馨在母親節(jié)和父親節(jié)的時(shí)候明顯增長(zhǎng)，母親節(jié)增長(zhǎng)高于父親節(jié)。節(jié)日成為影響花卉銷(xiāo)售的最主要因素。而季節(jié)性因素也明顯可以看出，春季為銷(xiāo)售旺季，而秋季花卉銷(xiāo)售量和銷(xiāo)售額走低趨勢(shì)網(wǎng)上花店產(chǎn)品智能推薦與預(yù)定分析系統(tǒng)研究分析此數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)固定數(shù)據(jù)類(lèi)型數(shù)據(jù)均值相對(duì)穩(wěn)定的花卉很少，循環(huán)數(shù)據(jù)類(lèi)型較多。第3章預(yù)測(cè)方法的選定3.1預(yù)測(cè)算法的簡(jiǎn)介與分析花卉銷(xiāo)售的預(yù)測(cè)方法有很多種，而每種方法的適應(yīng)性和技術(shù)特點(diǎn)都會(huì)有所不同，因此適應(yīng)范圍也不同。而選擇一個(gè)合適的算法，形成一個(gè)網(wǎng)頁(yè)加載是完成此設(shè)計(jì)的關(guān)鍵因素。3.1.1預(yù)測(cè)相關(guān)的定義和簡(jiǎn)介預(yù)測(cè)因素是影響預(yù)測(cè)分析系統(tǒng)的一個(gè)重要的直接因素，它對(duì)經(jīng)營(yíng)計(jì)劃和生產(chǎn)計(jì)劃都有很大的影響。事實(shí)上，產(chǎn)品的預(yù)測(cè)是此系統(tǒng)的成功實(shí)現(xiàn)的重要來(lái)源。預(yù)測(cè)是利用一定數(shù)據(jù)和方法對(duì)事物的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行科學(xué)的推斷，預(yù)測(cè)的方法和手段被稱(chēng)作預(yù)測(cè)技術(shù)。在花卉生產(chǎn)商的預(yù)測(cè)和分析系統(tǒng)中，預(yù)測(cè)是指對(duì)未來(lái)花卉銷(xiāo)售量及利潤(rùn)的科學(xué)推斷，常用的預(yù)測(cè)方法包括調(diào)查預(yù)測(cè)法、客觀計(jì)量預(yù)測(cè)方法、概率預(yù)測(cè)方法和模糊評(píng)判預(yù)測(cè)不同的市場(chǎng)特征，應(yīng)該選擇不同的預(yù)測(cè)方法，采取不同的經(jīng)營(yíng)決策。盡管預(yù)測(cè)方法種類(lèi)眾多，但根據(jù)其性質(zhì)，基本上可以歸納為兩大類(lèi)，即定性預(yù)測(cè)方法和定量預(yù)測(cè)方法。定性預(yù)測(cè)方法是由預(yù)測(cè)者根據(jù)自己掌握的實(shí)際情況、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、專(zhuān)業(yè)水平，對(duì)產(chǎn)品趨勢(shì)、程度做出判斷，包括個(gè)人判斷法和專(zhuān)家預(yù)測(cè)法。而定量預(yù)測(cè)方法是通過(guò)對(duì)產(chǎn)品的量化認(rèn)識(shí)，利用統(tǒng)計(jì)知識(shí)和數(shù)學(xué)模型，對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象未來(lái)進(jìn)行數(shù)量化測(cè)定?，F(xiàn)在用于銷(xiāo)售的預(yù)測(cè)方法有很多，如個(gè)人判斷法、移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、回歸分析法等。而根據(jù)不同的樣本應(yīng)通過(guò)具體分析來(lái)選定合適實(shí)際情況的算法。3.1.2對(duì)預(yù)測(cè)算法的簡(jiǎn)介對(duì)于銷(xiāo)售預(yù)測(cè)現(xiàn)行方法，只有了解算法的應(yīng)用范圍，分析其可行性，和實(shí)際操作性，才會(huì)找出更為準(zhǔn)確的最終選定。以下是簡(jiǎn)要介紹算法。個(gè)人判斷法是指依靠與銷(xiāo)售相關(guān)的人員的經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)水平，對(duì)銷(xiāo)售未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)做出的移動(dòng)平均法是一種最簡(jiǎn)單的自適應(yīng)模型，也是一種傳統(tǒng)的實(shí)踐順序預(yù)測(cè)方法。它是指通過(guò)對(duì)移動(dòng)平均數(shù)形成新的時(shí)間序列對(duì)原時(shí)間序列的修勻作用，削弱影響花卉銷(xiāo)售的偶然性因指數(shù)平滑法是根據(jù)更近的經(jīng)驗(yàn)不斷修正預(yù)測(cè)值的一種方法，是移動(dòng)平均法的發(fā)展，它以指數(shù)遞減方式平滑序列的歷史值為基礎(chǔ)，新的服裝銷(xiāo)售預(yù)測(cè)值可以看作是最新觀測(cè)結(jié)果和前一期預(yù)測(cè)值的加權(quán)總和，將權(quán)重α賦予最新的觀測(cè)值，而將權(quán)重1-α賦予前一期預(yù)測(cè)值。季節(jié)性指數(shù)法指以服裝市場(chǎng)的循環(huán)周期為跨越期求得移動(dòng)平均值，并在移動(dòng)平均值的基礎(chǔ)上求得季節(jié)指數(shù)，然后以最后一個(gè)移動(dòng)平均值、趨勢(shì)增長(zhǎng)值和季節(jié)指數(shù)為依據(jù)，對(duì)服裝市場(chǎng)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)做出量的預(yù)測(cè)的方法?；貧w分析法是從分析研究各種影響服裝銷(xiāo)售量因素之間的相關(guān)關(guān)系出發(fā)，確定回歸方程式，然后根據(jù)影響因素?cái)?shù)值變化，代入回歸方程式預(yù)測(cè)服裝銷(xiāo)售量數(shù)值變化的一種數(shù)學(xué)方法。在回歸分析預(yù)測(cè)中，要注意服裝銷(xiāo)售影響因素與銷(xiāo)售量之間的相關(guān)關(guān)系必須是密切的，而各個(gè)影響因素之間的關(guān)系是不密切的，而且影響因素要求取值精確，可控性強(qiáng)。上文我們已經(jīng)提到預(yù)測(cè)目標(biāo)為花卉的銷(xiāo)售量與銷(xiāo)售額。選定目標(biāo)后，對(duì)收據(jù)進(jìn)行再次分析，因?yàn)槊糠N花卉的分別預(yù)測(cè)，花卉品種差異不再具有影響。節(jié)日性和季節(jié)性因素成為最大的影響因素。根據(jù)下面第一個(gè)表格發(fā)現(xiàn)在二月上旬，十月上旬和八月上旬，無(wú)論是玫瑰花的數(shù)量，還是價(jià)格都比平時(shí)要高出較多。而09年全年的銷(xiāo)售量和銷(xiāo)售額和其他年份一樣，差異較大。依然是二月上，十月上，八月上，銷(xiāo)售量比較高，價(jià)格也比其他期間有大幅度上升。而再次分析其他花卉的數(shù)據(jù)庫(kù)提取，以上現(xiàn)象依舊明顯。而季節(jié)性的差異，反而因?yàn)楣?jié)日的影響，表現(xiàn)不夠強(qiáng)烈。價(jià)格因素與鮮花涵義的因素沒(méi)有明顯的規(guī)律趨勢(shì)。整體分析看來(lái)，除了兩種已經(jīng)淘汰的花卉以外，其他花卉，在固定節(jié)日的月份整體銷(xiāo)售量和銷(xiāo)售額有向好的趨勢(shì)。而固定節(jié)日在外的其他月份銷(xiāo)售量與銷(xiāo)售額也有整體向好的趨勢(shì)。但是所有花卉銷(xiāo)售量和銷(xiāo)售額增加的月份包含的節(jié)日也有所不同。比如只有玫瑰花在情人節(jié)的二月上旬，銷(xiāo)售量和銷(xiāo)售額大幅度上升，其他花卉對(duì)比上一個(gè)月有所上升，但是幅度不明顯。而5月月份上旬，所有花卉銷(xiāo)售上升的趨勢(shì)下，康乃馨上升幅度受母親節(jié)的影響最為突出。323.2.1算法的適用性分析影響需求的因素很多，各因子之間的內(nèi)在聯(lián)系異常復(fù)雜。預(yù)測(cè)者會(huì)利用多個(gè)有相互依賴(lài)關(guān)系的回歸模型組成回歸方程組或者經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型，用來(lái)推算或預(yù)測(cè)需求量。時(shí)間序列分析法是一種常見(jiàn)的預(yù)測(cè)方法。通過(guò)考察需求隨時(shí)間波動(dòng)的規(guī)律，包括變化的趨勢(shì)性(指由于消費(fèi)習(xí)慣、人口總量或構(gòu)成變化等因素而引起的需求量的長(zhǎng)期變化)、季節(jié)性(指需求隨時(shí)間而呈現(xiàn)出的周而復(fù)始的淡旺季交替現(xiàn)象)等，而對(duì)未來(lái)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)。移動(dòng)平均法和指數(shù)平滑法也是時(shí)間序列分析，但二者大大減少了對(duì)歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量的需求。而選擇移動(dòng)平均法的移動(dòng)平均法是指把過(guò)去若干期的平均需求量當(dāng)做未來(lái)期的需求量，使用平均數(shù)計(jì)算的方法。該方法計(jì)算量小，模型簡(jiǎn)單。移動(dòng)平均法最大的特點(diǎn)是消除偶然性因素的影響，而以上分析也得出花卉的銷(xiāo)售節(jié)日因素影響最大，數(shù)據(jù)帶有很大的波動(dòng)性，同時(shí)也受突發(fā)事件的影響。因此相對(duì)適應(yīng)移動(dòng)平均法。當(dāng)產(chǎn)品的市場(chǎng)需求呈明顯的季節(jié)性波動(dòng)時(shí)，用平均法進(jìn)行銷(xiāo)售預(yù)測(cè)就不能正確地反映銷(xiāo)售量的波動(dòng)。要用計(jì)算季節(jié)指數(shù)的辦法來(lái)預(yù)測(cè)季節(jié)性波動(dòng)。由于花卉的數(shù)據(jù)隨著此小型花卉場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)不斷的增加，并且已經(jīng)存有9年的數(shù)據(jù)，確定此數(shù)據(jù)為長(zhǎng)期數(shù)據(jù)，并且持續(xù)增長(zhǎng)。3.2.2數(shù)據(jù)分期的改進(jìn)對(duì)于花卉影響的分析，花卉還具有一個(gè)關(guān)鍵影響因素，南京市2006年花卉調(diào)查中，表明影響消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)花卉最重要的影響是鮮切花的新鮮度。因此，需要針對(duì)花卉保鮮期這一重要因素，把花卉銷(xiāo)售預(yù)測(cè)分為每15天左右，此小型花場(chǎng)，收割一次花卉。網(wǎng)上花店產(chǎn)品智能推薦與預(yù)定分析系統(tǒng)研究0.10游圖3-1南京市2006花卉購(gòu)買(mǎi)的影響因素3.2.3算法的改進(jìn)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的誤差產(chǎn)生的根本原因在于預(yù)測(cè)對(duì)象本身的不確定性。而預(yù)測(cè)對(duì)象一方面要受到一些起決定作用的根本因素影響而呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性。這種規(guī)律性來(lái)自花卉銷(xiāo)售的主要影響因素是節(jié)日性，其次才是季節(jié)性。另一方面，又要受到起決定作用的隨機(jī)因素影響，呈而避免大的波動(dòng)性，在相對(duì)規(guī)律的范圍內(nèi)做出預(yù)測(cè)則是減小誤差的最有效方法。針對(duì)預(yù)測(cè)算法的對(duì)象，將采用預(yù)測(cè)某個(gè)月份的花卉(如2010年的2月份上旬的玫瑰花銷(xiāo)售情況),選取的數(shù)據(jù)將為此年以前的這個(gè)月份的此中花卉數(shù)據(jù)(2010年以前2月份上旬玫瑰花銷(xiāo)售情況)。這種選擇避免了由于月份相差，季節(jié)相差。避免了不能正確反應(yīng)數(shù)據(jù)的波動(dòng)，所造成數(shù)根據(jù)相同月份進(jìn)行預(yù)測(cè)，完全避免了季節(jié)性的差異；同樣也避免了節(jié)日性差異。對(duì)于鮮花的保鮮期限制，15天一次的剪集完全可以適應(yīng)花卉從銷(xiāo)售到再進(jìn)入市場(chǎng)所需要的保鮮期，同時(shí)此功能模塊中的算法實(shí)現(xiàn)基于對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的輪詢，相對(duì)每次查詢都需要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的每條記錄進(jìn)行比較。改進(jìn)的移動(dòng)平均法中提取每一年相同月份，進(jìn)一步提高算法的效率，可以引進(jìn)索引來(lái)減少數(shù)據(jù)庫(kù)操作的工作量，通過(guò)提高每次查詢的效率來(lái)提檢索的效率。季節(jié)性分析法，同樣為了更加精準(zhǔn)，也利用以上分析中的15天為一個(gè)周期。進(jìn)行每年3.2.4算法的確定雖然經(jīng)過(guò)改進(jìn)的算法，在一定程度上更加適應(yīng)于花卉銷(xiāo)售的預(yù)測(cè)分析。但是在預(yù)測(cè)程序的方法選擇階段，方法的恰當(dāng)與否將會(huì)影響整個(gè)程序的效率。而對(duì)樣本數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)是選定預(yù)測(cè)算法的重要根據(jù)。依靠驗(yàn)證結(jié)果來(lái)驗(yàn)證預(yù)測(cè)程序的適用性才是最可靠的選定方法。在數(shù)據(jù)庫(kù)中提出01年到08年的數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)09年的數(shù)據(jù)，用驗(yàn)證結(jié)果對(duì)比09年的實(shí)際數(shù)據(jù)，是實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)算法選定的唯一標(biāo)準(zhǔn)。因此，本文針對(duì)移動(dòng)平均法直接預(yù)測(cè)，改進(jìn)的移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)第4章算法的驗(yàn)證與選擇4.1預(yù)測(cè)算法的公式提出4.1.1移動(dòng)平均法公式t的移動(dòng)平均值為最近期k的算術(shù)平均值，在移動(dòng)平均法下，將相同的權(quán)重分配給每一個(gè)觀測(cè)結(jié)果。新的數(shù)據(jù)點(diǎn)不斷被納入計(jì)算平均值，同時(shí)去掉最早的數(shù)據(jù)點(diǎn)，數(shù)據(jù)模型中對(duì)變化的響應(yīng)比率取決于納入計(jì)算移動(dòng)平均的時(shí)期數(shù)量k。4.1.2移動(dòng)平均法具體運(yùn)算過(guò)程例如預(yù)測(cè)2010年一月上旬的數(shù)據(jù)，需要在數(shù)據(jù)表中查找出各類(lèi)花卉的銷(xiāo)售量和平均銷(xiāo)售價(jià)2.具體操作步驟第一步，計(jì)算相鄰五個(gè)月的銷(xiāo)售量和銷(xiāo)售額平均數(shù)(按多少期計(jì)算平均數(shù)，要根據(jù)具體情況而定，期數(shù)少，則反映波動(dòng)比較靈敏，但預(yù)測(cè)誤差大；期數(shù)多，則反映波動(dòng)平滑，預(yù)測(cè)較為精確)。如1~5月銷(xiāo)售量或銷(xiāo)售額的平均值為：依次類(lèi)推：求出X?,X?,X?,…,X?,并填入表中。第二步，計(jì)算相鄰兩個(gè)平均值的差，該差稱(chēng)為平均值的變動(dòng)趨勢(shì)，如X1與X?之差為：第三步，計(jì)算相鄰四期變化趨勢(shì)之平均值，稱(chēng)為四期平均發(fā)展趨勢(shì)，如前四期變動(dòng)趨勢(shì)依此類(lèi)推，將數(shù)字填人表中。第四步，預(yù)測(cè)2010年1月上旬的銷(xiāo)售額，最后從2005年到2009年一個(gè)份上旬的平均半月銷(xiāo)售量或銷(xiāo)售額為元，加上最后一期平均發(fā)展趨勢(shì)H1,所以2010年1月上旬的預(yù)測(cè)值為：(其中3×H?,是因?yàn)轭A(yù)測(cè)期距平均月銷(xiāo)售為3年，所以需要乘以3)。上述算法所需數(shù)據(jù)如表4-1所示：表4-1移動(dòng)平均法具體操作數(shù)據(jù)步驟 預(yù)測(cè)2010114.1.3季節(jié)性波動(dòng)分析公式：其中，S+為預(yù)測(cè)期的季節(jié)性指數(shù)，,T+為預(yù)測(cè)期的趨勢(shì)值，可通過(guò)最小二乘法計(jì)算銷(xiāo)售實(shí)際值的線性趨勢(shì)方程得到。表4-2季節(jié)性波動(dòng)分析所用數(shù)據(jù)網(wǎng)上花店產(chǎn)品智能推薦與預(yù)定分析系統(tǒng)研究一月二月下三月下五月上五月下六月上七月上七月八月九月九月月上下年總需求量為了方便觀看，以上數(shù)據(jù)只選取了數(shù)據(jù)庫(kù)中玫瑰花3年銷(xiāo)售量的數(shù)據(jù)。以此類(lèi)推，計(jì)算各年各季的季節(jié)指數(shù)，填人表中，然后計(jì)算各季的平均季節(jié)指數(shù)，亦分別列入表中。表4-3季節(jié)性波動(dòng)分析具體數(shù)據(jù)操作步驟2009年預(yù)測(cè)結(jié)果利用季節(jié)指數(shù)就可以對(duì)某季節(jié)的市場(chǎng)需要量進(jìn)行預(yù)測(cè).4.2預(yù)測(cè)算法的選擇4.2.1特例的初步判斷下面對(duì)三種算法做一個(gè)簡(jiǎn)單對(duì)比。觀察數(shù)據(jù)可分析得出，玫瑰花在二月上旬銷(xiāo)售量和價(jià)格會(huì)有大幅升高，因此選擇二月份上旬的花卉數(shù)據(jù)進(jìn)行特例對(duì)比，驗(yàn)證對(duì)節(jié)日影響因素的體現(xiàn)：09年2月上旬實(shí)際銷(xiāo)售數(shù)量對(duì)比：網(wǎng)上花店產(chǎn)品智能推薦與預(yù)定分析系統(tǒng)研究09年2月份上旬實(shí)際銷(xiāo)售價(jià)格對(duì)比：1反4 0圖4-2三種方法預(yù)測(cè)紅玫瑰平均單價(jià)對(duì)比通過(guò)以上數(shù)據(jù)可以初步看出改進(jìn)后的移動(dòng)平均法在此特例中，相對(duì)準(zhǔn)確。與實(shí)際數(shù)據(jù)最為接近。4.2.2總體數(shù)據(jù)的分析2009年2月份的實(shí)際數(shù)據(jù)與三種算法的對(duì)比數(shù)據(jù)由以下圖來(lái)描述：0紅玫瑰牡丹月季滿天星芍藥藍(lán)玫瑰小菊花康乃馨百合圖4-32009年2月份實(shí)際花卉數(shù)量與三種預(yù)測(cè)數(shù)量對(duì)比圖6543210紅玫瑰牡丹月季滿天星芍藥藍(lán)玫瑰小菊花康乃馨百合◆進(jìn)移動(dòng)平均法圖4-42009年2月份實(shí)際花卉平均單價(jià)與三種預(yù)測(cè)單價(jià)對(duì)比圖在總體數(shù)據(jù)的分析圖中，結(jié)合2009年任何月份數(shù)據(jù)庫(kù)中花卉銷(xiāo)售樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果和上文對(duì)基本預(yù)測(cè)方法的原理分析，可對(duì)這些預(yù)測(cè)方法適用性做出評(píng)價(jià)。移動(dòng)平均法在實(shí)際預(yù)測(cè)的過(guò)程中，需要的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單，在五種方法中操作最簡(jiǎn)便。這種方法只考慮了與預(yù)測(cè)關(guān)系密切的近期實(shí)際數(shù)的影響，雖然有利于消除偶然因素的干擾，但是忽略了不同時(shí)期實(shí)際數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)值的影響程度，長(zhǎng)期預(yù)測(cè)精度就會(huì)很差，只適用于短期基本型銷(xiāo)售預(yù)測(cè)，并且對(duì)固定數(shù)據(jù)類(lèi)型的靈敏度較高。由于直接利用移動(dòng)平均法的過(guò)程中，只需要九個(gè)數(shù)據(jù)就可以進(jìn)行預(yù)測(cè)，而9年的數(shù)據(jù)對(duì)于移動(dòng)平均法來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)量過(guò)于大，過(guò)于長(zhǎng)期。而數(shù)據(jù)變化波動(dòng)由于過(guò)于大，算法精準(zhǔn)度不夠準(zhǔn)確。季節(jié)性波動(dòng)分析通過(guò)分析季節(jié)指數(shù)來(lái)應(yīng)對(duì)花卉銷(xiāo)量的季節(jié)波動(dòng)，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中操作較簡(jiǎn)單，在對(duì)季節(jié)型花卉的預(yù)測(cè)精度很高。但季節(jié)性波動(dòng)分析法由于方法本身的限制，需要一定時(shí)期的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)才可以分析出季節(jié)性變動(dòng)，對(duì)比驗(yàn)證結(jié)果，精準(zhǔn)度明顯低于改進(jìn)后移動(dòng)平均法。而改進(jìn)后的移動(dòng)平均法在算法上并沒(méi)有改變，操作依然簡(jiǎn)單。而關(guān)鍵在于在對(duì)同一個(gè)期間每年的銷(xiāo)售量和銷(xiāo)售額進(jìn)行提取，節(jié)日的因素包含在其中，季節(jié)性因素也完全消除對(duì)比，例如，以上特例中，改進(jìn)的移動(dòng)平均法選取的00年到08年2月份上旬的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)算09年數(shù)據(jù)。此時(shí)季節(jié)性差異不存在，而節(jié)日因素也包含的在其中，對(duì)于最大的兩個(gè)影響預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的干擾因素完全消除。而從第9個(gè)數(shù)據(jù)開(kāi)始對(duì)比，也對(duì)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)精度差的問(wèn)題進(jìn)行了避免，及時(shí)再往后預(yù)測(cè)一年也只會(huì)增加一個(gè)月份期間數(shù)據(jù)，完全適應(yīng)移動(dòng)平均法要求型。而從實(shí)際數(shù)據(jù)的對(duì)比圖也可以看出，改進(jìn)的移動(dòng)平均法準(zhǔn)確度最高，比其它的方法更加接近實(shí)際值。因此，在此設(shè)計(jì)中最終選定改進(jìn)移動(dòng)平均法作為預(yù)測(cè)算法。第5章預(yù)測(cè)與分析功能的實(shí)現(xiàn)通過(guò)上章的分析，最終選定用改進(jìn)后的移動(dòng)平均法，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上花卉銷(xiāo)售的預(yù)測(cè)與分析功能。我根據(jù)JSP的平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)算法的實(shí)現(xiàn)。改進(jìn)的平均法預(yù)測(cè)如下表5-1所示：年月預(yù)測(cè)2011218497.9225預(yù)測(cè)200921此改進(jìn)的方式如上文所述，選取同一期間，不同年份的數(shù)據(jù)進(jìn)行移動(dòng)平均法的運(yùn)用。由于在算法的改進(jìn)中，數(shù)據(jù)庫(kù)分為半個(gè)月為一個(gè)周期。假設(shè)我們?nèi)〕瞿彻潭ò雮€(gè)月份的所有年后，影響花卉銷(xiāo)售的節(jié)日性與季節(jié)性最大兩個(gè)影響因素，影響會(huì)降低到最小。這時(shí)利用移動(dòng)平均法將會(huì)是最佳預(yù)測(cè)算法。因此，在設(shè)計(jì)好的JSP頁(yè)面里加入算法，提取數(shù)據(jù)對(duì)比來(lái)驗(yàn)證分析。此處對(duì)直接運(yùn)用移動(dòng)平均法，運(yùn)用改進(jìn)后的移動(dòng)平均法和改進(jìn)的季節(jié)性波動(dòng)的09數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比較。此處設(shè)計(jì)的JSP管理員頁(yè)面如下：鏈接截圖Q推測(cè)預(yù)定擇預(yù)測(cè)算法：◎改進(jìn)移動(dòng)平均改進(jìn)的移動(dòng)平均選擇您要預(yù)測(cè)的年份(僅限于實(shí)際年份):2009年選擇您要預(yù)測(cè)的月份：十一月上司預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)半月生產(chǎn)花卉情況如下(此處放置數(shù)據(jù)庫(kù)：)rr品種銷(xiāo)售數(shù)量單價(jià)紅玫瑰牡丹月季滿天星芍藥藍(lán)玫瑰小菊花康乃馨百合此月您將放入網(wǎng)站首頁(yè)的推薦花卉為：(排名前三)圖5-1jsp設(shè)計(jì)的管理員頁(yè)面當(dāng)采取改進(jìn)的移動(dòng)平均法之后，較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)出銷(xiāo)售量和平均銷(xiāo)售額之后。重要的是對(duì)此的初步分析功能。包括推薦功能、預(yù)算資金功能、抗風(fēng)險(xiǎn)功能。此JSP頁(yè)面功能為原銷(xiāo)售網(wǎng)頁(yè)的一個(gè)增加頁(yè)面，預(yù)測(cè)的花卉銷(xiāo)售量和銷(xiāo)售額除了對(duì)銷(xiāo)售商有一個(gè)參考功能外。根據(jù)銷(xiāo)售量和銷(xiāo)售平均單價(jià)可計(jì)算出銷(xiāo)售每種花卉半個(gè)的銷(xiāo)售總額，提醒管理員更新網(wǎng)站首頁(yè)的花卉推薦模塊。不僅起到及時(shí)更新信息的作用，同時(shí)也迎合消費(fèi)者的需求，起到推薦的作用。網(wǎng)上花店產(chǎn)品智能推薦與預(yù)定分析系統(tǒng)研究在以往的花卉銷(xiāo)售中，由于花卉銷(xiāo)售自身的不確定性，時(shí)變性，突發(fā)性(比如某個(gè)政府活動(dòng)、部門(mén)檢查的影響，使某個(gè)月的銷(xiāo)售劇增；降雨、蟲(chóng)害某段時(shí)期銷(xiāo)售量下滑)。因此根據(jù)經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)往往不準(zhǔn)確，因此由于資金收入的不確定，導(dǎo)致流動(dòng)資金無(wú)法低風(fēng)險(xiǎn)充分規(guī)劃，而移動(dòng)平均法本身最大特征是帶有抗偶然干擾性。通過(guò)預(yù)測(cè)預(yù)算出一定時(shí)期的總收益，使銷(xiāo)售商可以充分支配資金，對(duì)于花種的改良，設(shè)施的投資能夠更好的規(guī)劃。通過(guò)對(duì)過(guò)去數(shù)據(jù)的分析，計(jì)算出過(guò)去所有年份的經(jīng)營(yíng)份額比例較小的花卉，直觀的顯示是否考慮淘汰較小經(jīng)營(yíng)份額的花卉，種植其他花卉降低成本，或者增大宣傳，或者增加而有些花卉在某個(gè)月的銷(xiāo)售量很小的時(shí)候，想導(dǎo)致對(duì)這些花卉銷(xiāo)售判斷偏差，種植多少控制不當(dāng)將會(huì)帶來(lái)?yè)p失。因此顯示在頁(yè)面上，提醒銷(xiāo)售者通知訂花商提前預(yù)定，來(lái)保證最低以下為分析功能的JSP頁(yè)面的截圖：Q管理員頁(yè)面×十一月上司[預(yù)測(cè)品種銷(xiāo)售數(shù)量單價(jià)紅玫瑰牡丹月季滿天星藥藍(lán)玫瑰小菊花康乃馨百合后退前進(jìn)停止刷新主頁(yè)恢復(fù)無(wú)痕鏈接遙翻譯截圖收藏正文此月您將放入網(wǎng)站首頁(yè)的推薦花卉為：(排名前三)紅玫瑰百合牡丹預(yù)測(cè)此月總體銷(xiāo)售額(方便下月花卉提種、改良、設(shè)施投資):過(guò)去此花卉種植中所有年份的經(jīng)營(yíng)份額比例很小的花卉(我們應(yīng)該考慮是否淘汰此花卉，加大份額較大花卉的種植，或者增加新品種取代此花卉):(此花卉的銷(xiāo)售額小于總有產(chǎn)品總銷(xiāo)售額5%)此月銷(xiāo)售量比例不足5%的花卉：(需要通知訂花商提前預(yù)定)月季小菊花第六章結(jié)論與展望5.1結(jié)論對(duì)于花卉的銷(xiāo)售，準(zhǔn)確的銷(xiāo)售預(yù)測(cè)對(duì)花卉銷(xiāo)售的可持續(xù)發(fā)展和良性營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)起到重要的作用。但是由于消費(fèi)變化的多樣性和花卉銷(xiāo)售本身具有的節(jié)日性特征使花卉銷(xiāo)售預(yù)測(cè)工作難度增加。花卉的預(yù)測(cè)要達(dá)到較高的準(zhǔn)確度，必須要注意數(shù)據(jù)挖掘的可靠性和預(yù)測(cè)算法的適應(yīng)性，科學(xué)性。本文在分析銷(xiāo)售影響因素的基礎(chǔ)上，比對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。對(duì)選擇的典型預(yù)測(cè)方法的效果做了比較，并且在掌握了移動(dòng)平均法的基礎(chǔ)上，針對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的分析，試圖找到一個(gè)有所改進(jìn)的方法，驗(yàn)證結(jié)果表明，改進(jìn)的方法更為準(zhǔn)確，可靠。論文主要取得以下幾方面成果：分析影響花卉預(yù)測(cè)的自身因素和環(huán)境因素，對(duì)比大量數(shù)據(jù)提出了針對(duì)花卉預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)分基于花卉銷(xiāo)售的特點(diǎn)，提出了花卉銷(xiāo)售的預(yù)測(cè)程序，并且針對(duì)花卉的影響因素，通過(guò)對(duì)移動(dòng)平均法的改進(jìn)尋找出改進(jìn)后的預(yù)測(cè)程序，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其合理性和優(yōu)越性。在花卉銷(xiāo)售預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，提出初步分析系統(tǒng)。使其具有推薦功能，預(yù)測(cè)總資金功能和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。5.2展望目前的網(wǎng)上花店銷(xiāo)售大部分都側(cè)重于買(mǎi)賣(mài)功能，而對(duì)于預(yù)測(cè)和分析功能研究很少。本文針對(duì)這一點(diǎn)，進(jìn)行了對(duì)于預(yù)測(cè)分析功能一定嘗試和探索，在預(yù)測(cè)因素的影響方面和算法的適應(yīng)性方面，做了一定的理論分析和實(shí)驗(yàn)測(cè)試。但是由于客觀條件所限，實(shí)驗(yàn)樣本的相對(duì)單一，影響因素的分析也具有局限性。對(duì)于預(yù)測(cè)方法的比較研究只涉及基本的方法，所得結(jié)論具有一定局限性，改進(jìn)方法的研究還不夠系統(tǒng)和完整，盡限于提取數(shù)據(jù)方式的改變，算法沒(méi)有改變。另外，盡管論文采用的是改進(jìn)后的移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)顯著提高了準(zhǔn)確性，但不排除其他方法會(huì)取得更好的效果，建立模型也不具備綜合分類(lèi)達(dá)到更準(zhǔn)確的效果。在今后對(duì)花卉銷(xiāo)售預(yù)測(cè)的研究中，還可以擴(kuò)充很多方面的內(nèi)容，包括對(duì)更多樣本的分析，對(duì)算法的深入研究，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的費(fèi)用和準(zhǔn)確度的量化，根據(jù)不同花卉綜合分類(lèi)分別運(yùn)用不同算法，對(duì)分析建模等方面，還要更加深入的研究。從畢業(yè)論文定題開(kāi)始，我就在不斷的遇到困難解決困難中完成了畢業(yè)設(shè)計(jì)。這個(gè)過(guò)程中導(dǎo)師和同組同學(xué)給了我很多很好的知道和建議。在完成論文之際，我謹(jǐn)致以最誠(chéng)摯的謝意。首先感謝我的導(dǎo)師XXX。本論文是在X老師的悉心指導(dǎo)下完成的，從論文的定題到論文的具體思路，從問(wèn)題的提出到獲得解決方案，從項(xiàng)目的設(shè)計(jì)到完全實(shí)現(xiàn)，X老師引導(dǎo)我逐步領(lǐng)悟設(shè)計(jì)的思路和方法對(duì)比。在定題之后，X老師不斷要求我們定期開(kāi)會(huì)，檢查成果，在放假的日子里，也每周進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)會(huì)議。在會(huì)議中提出建議和具體改進(jìn)要求，在X老師的悉心知還要感謝XX老師以及其他任課老師四年來(lái)對(duì)我的精心栽培。在學(xué)習(xí)上，無(wú)論何時(shí)，老師都會(huì)對(duì)我的問(wèn)題做詳細(xì)的解答；在生活中，老師也給予了我很多關(guān)心與愛(ài)護(hù)。另外感謝和我朝夕相處的同學(xué)們，他們有建設(shè)性的討論讓我受益匪淺。最后，謹(jǐn)向百忙中抽出寶貴時(shí)間評(píng)審論文的各位專(zhuān)家、學(xué)者致謝!網(wǎng)上花店產(chǎn)品智能推薦與預(yù)定分析系統(tǒng)研究[1]ChristopherSchmitt等，基于Web標(biāo)準(zhǔn)的網(wǎng)站構(gòu)建與經(jīng)典案例分[美]清華大學(xué)出版社2008.9[3]RonaldH.Ballon.企業(yè)物流管理[M].機(jī)械工業(yè)出版社，2002network[J].NeuralNetworks,1992,5:449-461.[8]WeigendA.Predictingthefuture學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作所取得的成果。盡我所知，除文中已經(jīng)特別注明引用的內(nèi)容和致謝的地方外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式注明并表示感謝。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者(本人簽名):年月日文數(shù)據(jù)庫(kù)出版章程》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“章程”),愿意將本人的學(xué)位論文提交“中國(guó)學(xué)術(shù)期刊(光盤(pán)版)電子雜志社”在《中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》、《中國(guó)優(yōu)秀碩士發(fā)表和以電子、網(wǎng)絡(luò)形式公開(kāi)出版，并同意編入CNKI《中國(guó)知識(shí)資源總庫(kù)》,在《中國(guó)博碩士學(xué)位論文評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)》中使用和在