基于ASP汽车产业链协作平台的销售决策支持系统的研究与实现

论文摘要

随着我国汽车行业高速发展,汽车销售市场不断扩大,为了获得更大的利润,许多制造商不断的扩厂生产,导致能源过剩而不得不进入了以降低价格来促进销售的恶性循环中。如何通过对历史数据的分析,预测市场的需求状况,从而制定生产计划、销售计划及人员配备计划,避免生产销售中不必要的资源浪费；同时,在新车投放时,如何通过分析客户购车行为,选择适合市场的新车型,确定投资方向,这些问题都困扰着汽车生产企业的决策人员。本文目标是建立一个基于ASP汽车产业链的销售决策支持系统,辅助制造商和经销商完成决策。首先,从历史销售数据分析入手,通过建立数据仓库,提高用于分析和预测数据的质量；采用联机处理技术,建立多维数据集,实现对历史数据的多角度多层次的分析,最后将分析结果以图表形式展示给决策者。其次,分析影响汽车销售的因素及平台企业销售数据的特点并综合研究当前的预测技术,最终选择灰色GM(1,1)预测模型,并引入季节变动指数优化模型,通过实例验证了优化后的模型的预测精度得到了提高。最后,通过市场调查并依据衡定新车性能标准的参数,建立汽车产品评价指标体系,采用灰色关联分析法和层次分析法相结合的方法构建评价模型,层次分析法对评价指标权重进行合理有效的分配,提高了评价的准确性,为准确地进行产品投资提供了重要依据。本文将数据仓库技术、联机处理技术、预测技术和产品评价技术运用于系统的开发,提高了系统的技术可行性,同时将系统应用于产业链平台上,提高了系统的实用价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景和意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 销售预测技术的国内外发展现状
• 1.3 课题来源及主要研究内容
• 1.4 本章小结
• 第2章 需求分析与总体解决方案设计
• 2.1 系统需求概论
• 2.1.1 汽车产业链协同销售系统的分析
• 2.1.2 基于ASP汽车产业链的销售决策系统需求分析
• 2.2 基于产业链的销售决策系统解决方案
• 2.2.1 销售决策的方式选择
• 2.2.2 销售决策系统目标
• 2.2.3 系统解决方案
• 2.3 系统主要业务分析
• 2.3.1 汽车销售预测分析
• 2.3.2 汽车产品评价业务分析
• 2.4 系统用例分析
• 2.5 本章小结
• 第3章 销售预测决策支持系统总体设计
• 3.1 系统总体设计
• 3.1.1 系统总体架构设计
• 3.1.2 系统功能设计
• 3.2 数据仓库设计与实现
• 3.2.1 数据仓库概念模型设计
• 3.2.2 数据仓库逻辑模型设计
• 3.2.3 数据仓库物理模型设计
• 3.2.4 数据仓库的ETL实现
• 3.3 多维数据集设计与实现
• 3.3.1 OLAP解决方案
• 3.3.2 多维数据集的建立
• 3.4 本章小结
• 第4章 销售预测与汽车产品评价模型的建立
• 4.1 汽车销售预测模型的建立
• 4.1.1 基于ASP汽车产业链销售预测方法的选择
• 4.1.2 优化的GM（1,1）汽车销售预测模型
• 4.1.3 优化的GM（1,1）预测模型的应用
• 4.2 轿车产品评价模型的建立
• 4.2.1 轿车产品评价指标体系的构建
• 4.2.2 轿车产品评价方法
• 4.2.3 改进的灰色关联分析模型的应用
• 4.3 本章小结
• 第5章 系统实现
• 5.1 系统开发环境
• 5.2 系统主要功能实现
• 5.2.1 统计查询模块的实现
• 5.2.2 数据多维分析数据的展示
• 5.2.3 销售预测模块的实现
• 5.2.4 轿车产品评价模块的实现
• 5.3 本章小结
• 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果