一、定性预测法在销售预测中的应用（论文文献综述）
胡雨阳[1]（2021）在《基于深度学习的商业AI营销系统的设计与开发》文中研究指明随着科学技术发展,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。
张闻华[2]（2021）在《D公司农药产品需求预测及管理优化研究》文中研究指明随着世界经济全球化和区域一体化进程的加快,中国整体经济高速发展,资本大量涌入农业市场,农业生产区域布局不断优化,农产品品种结构也在不断提升。目前海外农药龙头企业重组并购相继到位,国内中小型农药企业的迅速崛起的背景下,中国农药市场呈现新的格局,为D企业的需求管理带来了严峻考验。D农药公司是一家全面专注于农业的企业,拥有领先的科学成就,先进的理念及专业知识,以遍布全球的深厚且多元化的知识与资源,帮助种植者丰产增收,推进世界发展。本文通过分析D公司目前需求预测的现状,提出问题并找出问题产生的原因。为了解决问题,一方面对D农药公司近10年的销售数据进行收集和清洗,利用需求预测方法和统计技术建立预测模型,另一方面,建立D公司内部针对需求预测的流程以及相关绩效考核体系,从而提升需求预测的准确度。本研究在需求预测管理相关国内外文献资料学习研究的基础上,构建了预期预测模型,并尝试将需求预测和需求管理流程的优化进行组合,从而提升需求预测的准确性。本文研究对D农药公司优化需求预测和管理具有实际应用价值,在此基础上,对D公司建立敏捷供应链,精准化库存管理,提升客户满意度,增加D公司的市场竞争力以及对同领域的企业有一定参考价值。
孙莹伟[3]（2020）在《A公司供应链管理优化策略研究》文中进行了进一步梳理随着市场的发展,激烈的市场竞争给企业带来了巨大的压力,市场需求日益多样化和瞬息万变,企业面临着机遇的同时也面临着巨大的挑战。低成本、高反应速度成为当今企业增强自身竞争实力的关键因素。同时,A公司所在的无纺布行业,经过近二十年的飞速发展,产品的同质化导致市场竞争日益恶劣,传统稳定的供需关系已经被打破,消费者的个性化需求日益突出。要稳步发展,必须适应市场多变的需求,更需要积极改变传统的管理模式,向协同化供应链管理方向进行改善,增强A公司的运营能力,实现利益最大化。本文以供应链管理理论知识为指导,吸取了国内外供应链管理研究的成果,采用案例分析研究方法,分析得出A公司供应链管理过程中存在的四个关键问题:组织架构绩效管理不统一;需求计划管理失调;销售计划与运营计划分离;供应链协同管理不足。从而导致供应链运营失调,高库存,高成本而低反应效率,严重影响了A公司的市场竞争力,业务波动频繁。本文针对这些具体问题,提出了新的优化策略:从更新管理组织架构着手,统一了公司绩效目标以实现利润最大化为导向,实现区域化自主管理,提升管理效率。计划部门统筹供应链管理,由计划部门根据历史数据的分析,拟定销售预测方案,联合销售部的修正意见制定出高质量的销售预测报表。销售预测始于数据分析,结束于逻辑判断,更加保证了数据预测的有理有据。建立有效的销售与运营计划指导公司运营。基于协同供应链管理,以服务水平厂级协议的方式,约定和规范了企业与企业间的合作形式,并配合客户实施VMI管理,实行信息共享,推进企业与企业之间的协同优化,增强企业与企业之间合作黏度。最后,通过在A公司的具体应用,证明了管理方法的优越性,销售预测提升了准确性,库存得到了控制,对客户的反应效率得到了提升,供应链整体运营水平实现了优化,实现了相关企业的共赢。本文通过供应链管理优化策略的实际应用,结果证明,有效的供应链管理方法可促进企业整体运行效率,降低供应链中各个环节的运营成本,实现更快速地响应市场的需求,提高客户满意度。供应链管理的优化对提升企业的整体管理水平,促进企业持续健康发展,有着深远的研究价值和重要的应用意义。
王昕彤[4]（2019）在《基于灰色理论的服装企业多渠道销售预测模型的研究》文中进行了进一步梳理准确的销售预测可以帮助企业制定正确的营销策略以提高企业盈利水平。但在服装领域,由于产品生命周期通常较短,并且近年来电子商务发展迅速,服装品牌占领线下消费者市场的同时,加速扩大线上消费者市场。这些因素都一定程度上增加了服装销售预测的难度。为解决服装企业销售周期短、渠道多导致的预测精度差的问题,本文在对多种预测方法进行文献研究后,确定灰色理论作为研究方法。以灰色理论为基础,针对线上线下销售数据的不同特点,建立了企业多渠道销售预测整合策略。对于线上销售,先采用灰色关联度分析,筛选出与销量相关性较强的因子,再运用多维灰色系统预测模型OGM（1,N）进行销售预测。对于线下门店通过数据分类的方法来提高销售预测的准确性,即单调型销售数据采用离散型预测模型DGM（1,1）预测,振荡型销售数据采用随机振荡序列预测模型ROGM（1,1）-马尔科夫预测。为检验本文提出的企业多渠道销售预测模型整合方案,文中统计分析了北京某淘宝品牌2017年10月之后8周的销售数据,选取了6款产品的销售数据集（包括销售量、访客量、收藏量、加购量、网页停留时间）进行线上预测模型的算例验证。同时采集了2018年北京某门店5月之后6周的销售数据,选取了6组具有代表性的销售序列来进行线下预测模型的算例验证,研究表明:基于灰色理论的服装企业多渠道销售预测模型整合方案有较好的精确性与实用性,能够为企业销售预测提供一定的参考价值。
宋颂[5]（2020）在《多品种小批量注塑机生产的混合式计划决策体系方法研究》文中研究表明注塑机生产行业多为接单式生产,多品种小批量的生产模式趋于复杂化,传统的生产计划管理方式已经无法满足企业生产的要求。结合行业自身合理运用企业资源计划（Enterprise Resource Planning,ERP）、生产执行系统（Manufacturing Execution System,MES）等管理信息软件,运用先进智能化手段为注塑机行业解决实际问题十分重要。因此本文针对注塑机行业生产计划模块现状,通过研究生产计划相关的业务上游销售预测、下游计划追踪,综合考虑多方面因素,建立混合式计划决策体系,以解决企业生产计划相关问题。首先阐述了销售预测和生产计划的相关理论,介绍了注塑机行业的生产运营流程,并对其问题进行介绍和解析。针对销售预测和生产计划之间的联系和冲突进行分析,并介绍了ERP和MES系统在行业中的应用及不足。结合注塑机行业的生产特点,根据传统理论、精益管理思想、现代优化方法、管理系统等理论和技术,构建了多品种小批量注塑机生产的混合式计划决策体系。针对受销售预测影响的长周期物料存在采购计划误差过大的问题,提出一种基于长周期物料的注塑机整机销售预测模型。构建一个由销售数据及影响因素组成的二维决策表,运用灰色关联分析和粗糙集属性约简对二维决策表进行双维度数据约简,通过附加动量项及调整误差函数,提高BP神经网络的收敛速度及预测准确性。并运用注塑机行业T公司历史销售数据进行实例仿真验证。针对注塑机零散订单进行批量排产,避免人工排产的低效性、误排性、物料不齐套导致缺料停产等问题。提出一种基于齐套分析的整机主计划排产模型,对影响生产的关键物料进行齐套性分析。并将其作为约束条件,联合延期惩罚约束、提前生产约束、计划均衡性约束等,运用改进轮盘赌遗传算法求解。通过修正交叉临界公式和变异概率,对算法进行改进,提高算法的收敛速度,从而对生产计划排产模型进行求解。并以某注塑机公司生产计划进行实例分析。最后针对注塑机行业生产计划系统层,对其生产管控模糊,计划控制水平低等问题,设计实现了基于ERP的计划决策辅助系统,该系统包括基础数据管理、销售预测管理、生产计划管理、计划追踪管理、统计分析报表等功能,为生产计划及相关部门提供了统一管理平台,提高了企业的决策效率、管理智能化程度。
姚缙然[6]（2019）在《基于Python的粮食产量组合预测模型研究及应用》文中指出粮食作为人类生存的根本,对于一个国家的安定起到举足轻重的作用,中国作为一个产粮大国,一直把粮食生产的发展放在最主要的地位。而随着现代技术的发展,人们不断尝试将现在科技和理论应用在粮食生产技术上,而预测技术就是其中之一。预测技术作为一个已经较为成熟的技术,已经给人们带来许多方便,从天气情况的变化到航天轨迹的预测,都对人类的生活发展产生了巨大的影响,将预测技术运用在粮食生产上,可以有效地改善和预防粮食生产过程中存在的一系列问题。运用预测技术可以对未来粮食产量进行一定评估,从而可以提早对部分地区乃至国家的粮食生产进行规划,达到增产增收,不浪费粮食的目的。预测粮食产量的方法有很多种,对于不同的地域、环境、以及作物等,不同的预测方法所预测的准确度都会不太相同,因而无法用单种方法预测所有的东西,除此之外,由于要准确地预测粮食产量需收集大量的数据并进行处理,只是实现一种预测模型就需要花费很长的时间。随着各种大数据平台的建立,收集数据渐渐已经不像过去那么复杂,不过因为数据量日益庞大,人们亟需一种能同时拥有收集和处理功能的软件来完成任务,于是Python便因此进入了人们的视野。Python拥有强大的数据处理能力和大量丰富的库,使Python能够胜任大部分数据处理的任务。同时,因为Python是一款拥有爬虫功能的软件,所以收集数据也变得非常简单,这使得Python可以在粮食预测上贡献自己的力量。它可以较快处理单个预测模型的工作,这也为粮食的组合预测提供了条件和可能性。本文将通过Python编程以及调用库函数,例如Math、Numpy、scikit-learn以及Pandas等,对指数平滑法、灰色GM（1,1）、回归分析法以及支持向量机这四种常用的粮食预测方法分别进行建模工作,将其编译成Python程序并测试其准确度,再由程序根据不同权重分配的方法将不同的模型进行权重分配,筛选出一种准确度更高的方法,来将多种单一预测模型组合成一个新的预测模型,并对其进行检测,从而获得一个能够取长补短、稳定性好、适用范围更广的组合预测模型,来实现对粮食产量更精准的预测。
敖姝姗[7]（2019）在《跨境电商自营商品销量预测研究 ——以X公司为例》文中提出跨境电商作为一种新型的外贸形式,发展潜力巨大。尽管跨境电商发展前景较好,但要想在激烈的竞争中取得一席之地和稳步发展,全球供应链的管理至关重要。相比境内电商,跨境电商在流程上更复杂、空间上距离更远、物流花费的时间也更长,这对其供应链管理提出了更高的要求。采购是供应链管理的源头,销量预测是制定采购计划的基础,准确的销量预测可以更好地指导采购,提高供应链效率。本文的研究问题是如何提高X公司自营商品的销量预测准确度。通过访谈与阅读文献发现,X公司在商品销量预测上存在预测因素考虑维度单一、使用主观的定性预测法这两个主要问题。销量预测准确率低造成公司部分商品库存积压以及另一部分商品时常缺货的问题,这不仅增加了成本而且在无形中降低了公司的市场竞争力。因为销量预测的目的是为了制定采购计划,所以本文是以sku为预测单位的月度短期销量预测,这样预测更具有实际意义,本文主要研究成果如下:一是根据网络消费者行为理论、相关文献综述及公司实际数据情况,从用户行为、商品信息、交易行为三个维度初步筛选出了10个影响因子,并利用相关性分析,剔除相关度较低的因子,最后筛选出点击次数、加购次数、收藏次数、折扣、品牌、类目、sku历史销量等7个影响因子作为模型的特征变量。二是构建了基于以上7个影响因子的GBDT销量预测模型及只利用历史销量的ARIMA销量预测模型,通过实际测试集对模型预测结果进行对比评价。结果表明,GBDT模型平均相对误差8.93%低于ARIMA模型的23.77%,且二者均远低于X公司现在的平均预测相对误差41.88%。通过对训练后的GBDT模型各特征变量的权重进一步分析发现,对预测结果影响较大的三个变量为sku历史销售量、加购次数和收藏次数。这说明本文考虑多个影响因子、选择合适的预测方法可以有效提高公司商品销量预测准确度,从而更好的制定采购计划、优化库存结构,对公司实际运营具有一定的意义。
陈银光[8]（2019）在《面向男装销售数据的预测技术研究与应用》文中进行了进一步梳理随着服装行业的发展,中国男装行业已经成为服装业重要的一部分,也是竞争较为激烈的一部分。要想在竞争中处于有利的地位,必须了解市场需求,把握先机,这就需要对男装未来的销售情况做出准确的预测。传统的基于经验判断和市场调研分析的服装销售预测,缺乏科学根据,考虑的因素也相对简单,无法使预测结果精确化。论文从单一预测模型和组合预测模型两方面,对服装销售预测技术进行了研究。论文从分析服装销售数据的特点入手,在综述数据预测相关理论与技术的基础上,研究了基于单一模型的销售数据预测。针对服装销售数据的线性特征,论文利用ARIMA模型对男装销售数据进行了预测;针对服装销售数据的非线性特征,论文利用神经网络模型对男装销售数据进行了预测。服装销售数据存在有趋势的线性特征,又因其受包括品牌、流行因素、价格、季节等因素的影响,也存在非线性特征。单一预测模型具有一定的局限性,论文进一步研究基于加权组合预测模型的相关预测技术。通过实验分析,确定采用最优权重法作为计算组合预测模型各部分权重的方法。利用实际数据,对不同模型的三种组合,进行了预测分析,结果表明ARIMA-BP-RBF组合模型具有最优的预测准确率。具体来讲,论文包括以下工作。（1）综述了服装销售数据预测的研究现状,通过对某商家实际销售数据的分析,总结了男装销售数据存在的线性和非线性特征。通过数据聚合、有效性筛选、缺失值及异常值处理等方法,获得了高质量的数据,为论文数据预测工作做了准备。（2）研究了基于ARIMA单一模型的服装销售数据预测。结合男装销售数据的特点,分析了ARIMA建模过程,采用差分处理将非平稳状态的数据转换为平稳状态,并通过模式识别及检验确定了模型参数。实验表明ARIMA模型对数据线性部分预测准确,对整体男装销售数据预测还存在不足。（3）研究了基于神经网络单一模型的服装销售数据预测。结合男装销售数据的非线性特征,分析了BP神经网络和RBF神经网络建模过程。通过对各种传递函数特点的分析,确定Sigmoid函数适用于BP神经网络模型,高斯函数适用于RBF神经网络模型。并通过对神经网络模型原理的分析,确定了神经网络各层节点个数,并对样本数据进行训练及测试。实验表明BP神经网络模型和RBF神经网络模型对数据非线性部分预测准确,由于数据存在线性部分,所以对整体男装销售数据预测还存在不足。（4）研究了ARIMA和神经网络组合模型的服装销售数据预测技术。通过对多种加权组合方法实验分析,确定采用最优权重法作为计算组合模型各部分权重的方法。采用最优权重法构建了ARIMA-BP组合模型、ARIAM-RBF组合模型、以及ARIMA-BP-RBF组合模型,并通过实验数据分析,确定ARIMA-BP-RBF组合模型最适用于男装销售预测。
喻杨[9]（2019）在《S公司产品需求预测模型研究》文中研究说明随着时代发展,人们对于食品的消费已经由过去为了满足生存向基本保障营养健康、享受多样化选择转变。而且,随着消费需求的转变,个性化、定制化的产品也大量涌现。为满足人们的个性化需求,面向订单的多品种、小批量生产方式已逐步取代大规模生产成为市场主流。但是,对于传统的中小型食品制造商来说,由于企业场地硬件设备受限、管理人才相对缺失、管理相对不完善且对市场终端把控不够,给企业需求管理带来了巨大挑战。牛鞭效应增加了需求的波动性和不确定性,增大了需求计划、生产计划、采购计划的不稳定性,从而导致为了提高客户订单满足率,增强客户服务水平,企业会提前生产大量成品作为备货或者通过加人加班的方式增加产量。一方面,成品放置在仓库里产生了库存持有成本,周转率降低,占用流动资金;另一方面,成品放置时间过长可能会引发安全问题,造成库存积压和销售损失。公司的利润空间被不断压缩。因此,产品需求预测的精准性变得越来越重要。鉴于此,本文基于SARIMA（季节性差分自回归滑动平均模型）、SVR（支持向量机回归模型）、BPNN（BP神经网络模型）以及Stacking集成算法,以S企业某品项需求为例,构建产品短期需求预测模型。通过实验对比分析,选取出预测误差较小的预测模型。首先,构建产品需求的影响因素。根据企业现有数据,通过初步探索和可视化分析,介绍企业的销售现状,最终选取前期销售量、购买客户数、促销量为主要影响因素;其次,选择预测方法。根据历史文献的查阅,同时选取了传统的时间序列模型和机器学习的算法,并从机器学习算法中选择了较为常用的SVR和BP神经网络两种预测模型;然后,构建预测模型。本文先运用三个单项模型进行销量预测,之后考虑到SVR和BP神经网络各自的优缺点和适用情况,如SVM在小样本预测上有很大优势,可以避免局部极小化问题,提高泛化性能,而BP神经网络具有良好的学习记忆能力但容易陷入局部最小值,引入Stacking集成算法融合SVR和BPNN,进一步增加模型的鲁棒性。对于实验结果,本文采用RMSE、MAE、MAPE三个误差指标进行评价。本文基于S企业2014年4月至2018年12月的月销售量数据,对销售情况进行预测,选取前54个月的数据作为训练集,后3个月的数据为测试集,结果表明:在单项模型预测效果上,采用SARIMA时间序列回归模型得到的误差评价指标最大,因为它没有考虑其他因素影响,在需求波动较大,需求明显受多因素影响时,预测效果很差,SVR（支持向量机回归模型）预测误差较好,BP神经网络模型的预测结果比SVR略好;进一步,在集成学习上,Stacking的方法的预测效果优于单一预测模型,是因为stacking融合模型增强了模型的鲁棒性。它对该企业销量预测具有指导意义,可以为经营决策提供支持。
扈晓丹[10]（2019）在《A公司销售预测与销售策略研究》文中研究表明一些转型或中小规模企业,甚至是作者所在的所谓电商先驱企业,其销售预测大多来自于销售人员的直觉和经验,缺乏科学认证,且随意和盲目,同时没有相对应的销售策略相匹配,企业的管理和经营在激烈竞争中处于被动,无法做出正确的决策。因此,本文以A跨境电商公司为研究对象,分析A公司的销售现状及销售预测情况,发现A公司销售预测存在的问题。采用销售预测相关理论和方法,建立企业销售预测模型,通过销售预测制定销售策略。分析A公司销售预测的现状和预测方式的局限,及企业应用销售预测的必要性。以此为根据,提出改进预测的方法,根据A公司产品预测供应周期长,断货频次高的特点,分析对比了常用的几种时间序列预测方法,在指数平滑模型基础上,增加销售增长率的预期、断货天数、历史同期销量的权重重新确定,并与专家预测相结合,构建了适合A公司使用的销售预测改进方案。最后,本项研究关注预测模型的应用性和实践检验。实践结果表明,基于本项研究构建模型,A公司销售预测效率和准确性上有很大进步;同时,基于预测模型提出了开发系列性的新品、考虑供应周转的产品定价、线上渠道安全与销售预测之间的相互关系,及促销管理的销售策略。对于其他跨境电商公司销售预测、销售策略调整和运营改善也起到一定借鉴作用。
二、定性预测法在销售预测中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、定性预测法在销售预测中的应用（论文提纲范文）
（1）基于深度学习的商业AI营销系统的设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 预测基本方法 |
| 2.3 循环神经网络 |
| 2.3.1 循环神经网络 |
| 2.3.2 长短期记忆神经网络 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于LSTM的营销建模 |
| 3.1 模型研究 |
| 3.2 模型实验 |
| 3.2.1 概述 |
| 3.2.2 数据分析与处理 |
| 3.2.3 NP-LSTM模型 |
| 3.2.4 混合NP-LSTM模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 系统需求分析与设计 |
| 4.1 业务需求分析 |
| 4.2 功能需求分析 |
| 4.3 体系架构设计 |
| 4.4 功能详细设计 |
| 4.5 数据库设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统的实现与测试 |
| 5.1 功能实现 |
| 5.2 AI接口实现 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 内容总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录Ⅰ 本人在攻读学位期间获得的成果 |
| 致谢 |
（2）D公司农药产品需求预测及管理优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究的问题 |
| 1.1.3 研究的方法和内容 |
| 1.1.4 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 第2章 D公司需求预测及管理的基本情况 |
| 2.1 需求预测及管理概述 |
| 2.1.1 需求预测的定义和意义 |
| 2.1.2 需求预测管理的定义和意义 |
| 2.1.3 需求预测在企业中的实际应用 |
| 2.2 中国农药行业和D公司的现状 |
| 2.3 D公司需求预测管理存在的问题 |
| 2.3.1 缺少需求管理专职人员 |
| 2.3.2 预测流程和相关考评机制的不完善 |
| 2.3.3 需求预测未能实现渠道联动效应 |
| 2.4 由于需求预测准确率低而导致的影响 |
| 2.4.1 产品交付不及时 |
| 2.4.2 库存问题触发渠道窜货 |
| 2.5 影响D公司需求预测的主要因素分析 |
| 2.5.1 销售与供应链的预测合作不通畅 |
| 2.5.2 牛鞭效应导致需求预测的低效率 |
| 第3章 提高D公司需求预测的技术 |
| 3.1 SAP供应链计划解决方案 |
| 3.2 产品分类在需求预测中的应用 |
| 3.3 预测方法及模型 |
| 第4章 需求预测模型的验证和结果分析 |
| 4.1 数据准备 |
| 4.2 线性回归模型验证和分析 |
| 4.3 主模型针对季节影响的扩展 |
| 第5章 需求预测管理的优化 |
| 5.1 协作预测 |
| 5.1.1 协作预测的重点和目标 |
| 5.1.2 协作预测的流程 |
| 5.1.3 协作预测数据的实例分析 |
| 5.2 参与需求预测部门的职责与功能 |
| 5.2.1 市场部的职责和功能 |
| 5.2.2 销售部的职责和功能 |
| 5.2.3 需求预测专员的职责和功能 |
| 5.2.4 供应链的职责和功能 |
| 5.3 需求预测管理的评估考核 |
| 5.3.1 销售需求预测评估考核 |
| 5.3.2 供应链需求预测评估考核 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 研究的理论价值和实践意义 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 索引 |
（3）A公司供应链管理优化策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 导论 |
| 一、选题背景和研究意义 |
| 二、文献综述 |
| 三、论文研究内容与研究方法 |
| 第一章 相关概念及理论基础 |
| 第一节 供应链管理 |
| 一、供应链管理的概念 |
| 二、供应链管理要素及结构体系 |
| 第二节 供应链构建的体系框架与优化 |
| 一、供应链构建的体系框架 |
| 二、供应链重构与优化 |
| 第三节 供应链管理要素中相关概念及方法 |
| 一、供应链企业组织结构概念 |
| 二、需求与供应链计划管理 |
| 三、供应链协同管理的概念与实施 |
| 第二章 A公司供应链管理现状及存在的问题 |
| 第一节 A公司基本情况 |
| 第二节 A公司供应链管理现状 |
| 一、供应链管理组织架构现状 |
| 二、运作组织与管理现状 |
| 三、物流管理及信息支持现状 |
| 第三节 A公司供应链管理问题分析 |
| 一、组织结构不适应供应链管理 |
| 二、需求计划管理失调 |
| 三、销售计划与运营计划分离 |
| 四、供应链协同管理不足 |
| 第三章 A公司供应链管理改进策略 |
| 第一节 组织架构调整优化 |
| 一、组织结构优化 |
| 二、组织业务流优化 |
| 三、组织绩效模式优化 |
| 第二节 销售预测改进策略 |
| 一、销售预测工作流程优化 |
| 二、建立销售预测数据制定模型 |
| 三、建立定期销售预测数据对比 |
| 第三节 建立S&OP改善 |
| 一、建立新的工作流程 |
| 二、S&OP数据操作模型 |
| 第四节 优化供应链协同管理 |
| 一、与客户建立规范的合作关系 |
| 二、信息共享 |
| 三、配合客户实施VMI管理 |
| 第五节 优化策略实施效果 |
| 结论 |
| 一、本文研究结论 |
| 二、本文的贡献 |
| 三、本文研究存在的不足 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（4）基于灰色理论的服装企业多渠道销售预测模型的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究的内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究路线 |
| 1.4 研究的创新点和重难点 |
| 1.4.1 研究创新点 |
| 1.4.2 研究重难点 |
| 第2章 相关理论综述 |
| 2.1 销售预测方法及国内外研究现状 |
| 2.1.1 销售预测方法概述 |
| 2.1.2 国内外研究现状 |
| 2.2 灰色理论概述 |
| 2.3 灰色关联分析 |
| 2.3.1 基本理论 |
| 2.3.2 计算步骤 |
| 2.4 灰色预测模型 |
| 2.4.1 单维灰色模型 |
| 2.4.2 多变量灰色模型 |
| 2.4.3 灰色预测模型性能检验 |
| 2.5 马尔科夫残差优化理论 |
| 2.5.1 马尔科夫链定义 |
| 2.5.2 状态转移概率及转移概率矩阵 |
| 2.5.3 马尔科夫预测步骤 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于多维灰色模型的服装企业线上预测模型构建 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 线上预测模型构建 |
| 3.2.1 数据准备与降维 |
| 3.2.2 数据处理与模型基本定义 |
| 3.2.3 参数估计 |
| 3.2.4 建立OGM(1,N)模型 |
| 3.2.5 OGM(1,N)模型性能检验 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于单维灰色模型和马尔科夫理论的服装企业线下预测模型构建 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 线下预测模型构建 |
| 4.2.1 数据准备与分类 |
| 4.2.2 离散型DGM(1,1)模型 |
| 4.2.3 随机振荡序列的灰色预测模型ROGM(1,1) |
| 4.2.4 马尔科夫优化预测值 |
| 4.2.5 线下模型性能检验 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 多渠道预测模型整合及实证检验 |
| 5.1 线上线下销售预测模型整合 |
| 5.2 线上销售预测模型的实证检验 |
| 5.2.1 数据准备 |
| 5.2.2 灰色关联分析 |
| 5.2.3 基于OGM(1,N)的线上销售预测模型的实现 |
| 5.2.4 OGM(1,N)模型性能检验及分析 |
| 5.3 线下销售预测模型的实证检验 |
| 5.3.1 数据准备 |
| 5.3.2 基于DGM(1,1)的线下销售预测模型的实现 |
| 5.3.3 基于ROGM(1,1)的线下销售预测模型的实现 |
| 5.3.4 DGM(1,1)和ROGM(1,1)模型的性能检验分析 |
| 5.3.5 马尔科夫修正ROGM(1,1)预测模型 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（5）多品种小批量注塑机生产的混合式计划决策体系方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 销售预测国内外研究现状 |
| 1.2.2 生产计划国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究思路和内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 多品种小批量注塑机生产的混合式计划决策体系 |
| 2.1 预测与生产计划理论基础 |
| 2.1.1 销售预测相关理论基础 |
| 2.1.2 生产计划相关理论基础 |
| 2.2 注塑机行业现有计划决策体系分析 |
| 2.2.1 注塑机行业生产运营现状 |
| 2.2.2 注塑机行业生产运营问题及解析 |
| 2.2.3 ERP/MES系统在注塑机行业应用现状 |
| 2.3 多品种小批量注塑机生产的混合式计划决策体系构建 |
| 2.3.1 技术体系 |
| 2.3.2 集成体系及系统架构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于长周期物料的注塑机整机销售预测模型 |
| 3.1 多品种小批量注塑机销售预测问题描述 |
| 3.2 多品种小批量注塑机销售预测模型建立 |
| 3.3 基于改进BP神经网络的销售预测模型求解 |
| 3.3.1 灰色关联分析 |
| 3.3.2 粗糙集属性约简 |
| 3.3.3 BP神经网络 |
| 3.4 实例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于齐套约束的整机主计划排产模型 |
| 4.1 物料齐套性分析 |
| 4.2 多目标约束的生产计划排产模型 |
| 4.3 基于改进轮盘赌遗传算法生产计划排产模型求解 |
| 4.3.1 遗传算法理论介绍 |
| 4.3.2 基于改进轮盘赌遗传算法的模型求解 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于ERP的计划决策辅助系统设计与实现 |
| 5.1 系统分析 |
| 5.2 需求与业务流程分析 |
| 5.2.1 销售预测业务流程分析 |
| 5.2.2 生产计划业务流程分析 |
| 5.2.3 生产管理业务流程分析 |
| 5.3 基于ERP的计划决策辅助系统主要功能实现 |
| 5.3.1 登入界面 |
| 5.3.2 基础数据管理 |
| 5.3.3 销售预测管理 |
| 5.3.4 生产计划管理 |
| 5.3.5 生产管理 |
| 5.3.6 统计分析报表 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士研究生期间发表的学术论文和参加的科研项目 |
（6）基于Python的粮食产量组合预测模型研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外粮食预测现状 |
| 1.3 研究粮食产量组合预测模型的目的和意义 |
| 1.4 课题来源及研究内容 |
| 2 预测相关理论及工具 |
| 2.1 预测的概念 |
| 2.1.1 预测的分类 |
| 2.1.2 预测的重要性 |
| 2.2 预测工具Python的介绍 |
| 2.3 Python的发展现状 |
| 2.4 Python基本构成 |
| 2.4.1 Python基本数据结构 |
| 2.4.2 Python编程单位 |
| 2.4.3 Python编程结构图 |
| 2.4.4 Python与数据库接口 |
| 2.5 运用Python预测的优势 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 粮食组合预测模型 |
| 3.1 常用预测模型 |
| 3.1.1 指数平滑模型 |
| 3.1.2 回归模型 |
| 3.1.3 时间序列模型 |
| 3.1.4 灰色预测模型 |
| 3.1.5 支持向量机 |
| 3.2 组合预测 |
| 3.3 组合预测模型的原理 |
| 3.4 粮食组合预测权重 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 粮食组合预测模型的实现 |
| 4.1 数据来源 |
| 4.2 样本选取依据 |
| 4.3 单个预测方法的实现与结果分析 |
| 4.3.1 指数平滑法实现与分析 |
| 4.3.2 灰色GM(1,1)实现分析 |
| 4.3.3 支持向量机(SVM)实现 |
| 4.3.4 回归模型实现 |
| 4.4 组合预测的结论分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）跨境电商自营商品销量预测研究 ——以X公司为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 研究内容与框架 |
| 1.4 研究方法与创新之处 |
| 2 相关理论与文献综述 |
| 2.1 网络消费者行为理论 |
| 2.2 销量预测方法综述 |
| 2.3 销量预测影响因素综述 |
| 3 X公司销量预测现状及问题分析 |
| 3.1 X公司基本情况 |
| 3.2 X公司销量预测现状 |
| 3.3 X公司销量预测问题分析 |
| 4 数据分析与特征选取 |
| 4.1 样本数据介绍 |
| 4.2 探索性数据分析 |
| 4.3 特征选取 |
| 5 销量预测模型的构建与对比 |
| 5.1 数据预处理 |
| 5.2 ARIMA时间序列模型的构建 |
| 5.3 GBDT多因素模型的构建 |
| 5.4 模型对比与评价 |
| 6 启示、总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 管理启示 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A ARIMA模型代码 |
| 附录 B GBDT模型代码 |
| 致谢 |
（8）面向男装销售数据的预测技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 服装销售预测研究现状 |
| 1.2.2 时间序列预测研究现状 |
| 1.2.3 当前研究的不足 |
| 1.3 研究主要内容 |
| 1.4 论文结构及组织 |
| 2 男装销售介绍及数据准备 |
| 2.1 男装销售预测的意义 |
| 2.2 影响男装销售状况的因素 |
| 2.3 数据准备 |
| 2.3.1 数据的收集 |
| 2.3.2 数据预处理 |
| 2.3.3 男装销售数据分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 数据预测相关理论及技术 |
| 3.1 数据预测方法 |
| 3.1.1 定性分析预测法 |
| 3.1.2 定量分析预测方法 |
| 3.1.3 回归分析预测法 |
| 3.1.4 传统统计学时间序列分析预测法 |
| 3.1.5 机器学习时间序列分析预测法 |
| 3.2 时间序列分析模型 |
| 3.2.1 自回归模型 |
| 3.2.2 移动平均模型 |
| 3.2.3 自回归移动平均模型 |
| 3.2.4 神经网络模型 |
| 3.3 预测模型的评价 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 ARIMA模型在男装销售预测中的应用 |
| 4.1 ARIMA模型介绍 |
| 4.2 ARIMA建模流程 |
| 4.3 模型应用及结果分析 |
| 4.3.1 数据平稳性检验 |
| 4.3.2 模式识别 |
| 4.3.3 模型检验 |
| 4.3.4 数据预测结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 神经网络模型在男装销售预测中的应用 |
| 5.1 BP神经网络模型基本简介 |
| 5.2 BP神经网络模型原理 |
| 5.2.1 BP神经网络结构 |
| 5.2.2 神经元 |
| 5.2.3 神经元传递函数 |
| 5.2.4 BP神经网络模型算法步骤 |
| 5.3 BP神经网络模型在男装销售预测中的应用 |
| 5.3.1 传递函数选择 |
| 5.3.2 BP神经网络结构设计 |
| 5.3.3 样本数据训练和预处理 |
| 5.3.4 实验结果分析 |
| 5.4 RBF神经网络模型结构 |
| 5.5 RBF神经网络学习算法 |
| 5.6 RBF神经网络模型在男装销售预测中的应用 |
| 5.6.1 RBF神经网络结构设计 |
| 5.6.2 基函数中心及扩展常数的确定 |
| 5.6.3 隐含层和输出层之间的权值计算 |
| 5.6.4 实验结果分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 ARIMA与神经网络组合模型在男装销售预测中的应用 |
| 6.1 组合模型的构造 |
| 6.1.1 组合模型构造原理 |
| 6.1.2 组合模型构建方法 |
| 6.1.3 组合模型权重确定 |
| 6.2 ARIAM-BP组合模型在男装销售预测中的应用 |
| 6.2.1 ARIMA-BP组合模型权重的确定 |
| 6.2.2 ARIMA-BP组合模型的应用及分析 |
| 6.3 ARIAM-RBF组合模型在男装销售预测中的应用 |
| 6.3.1 ARIAM-RBF组合模型权重的确定 |
| 6.3.2 ARIAM-RBF组合模型的应用及分析 |
| 6.4 ARIMA-BP-RBF组合模型在男装销售预测中的应用 |
| 6.4.1 ARIMA-BP-RBF组合模型构造 |
| 6.4.2 组合模型应用及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果目录 |
| 致谢 |
（9）S公司产品需求预测模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 需求预测方法理论概述 |
| 1.3.2 快速消费品预测现状概述 |
| 1.4 主要研究内容与框架 |
| 2 相关理论综述 |
| 2.1 SARIMA时间序列模型 |
| 2.1.1 平稳性 |
| 2.1.2 纯随机性 |
| 2.1.3 SARIMA模型的理论表述 |
| 2.1.4 SARIMA建模步骤 |
| 2.2 SVR模型 |
| 2.3 BP神经网络 |
| 2.3.1 神经元模型 |
| 2.3.2 感知机与多层网络 |
| 2.3.3 BP神经网络 |
| 2.3.4 BP算法工作流程 |
| 2.3.5 BP算法的优点与不足 |
| 2.4 Stacking集成 |
| 2.4.1 算法集成学习 |
| 2.4.2 Stacking算法的基本思想 |
| 2.5 模型评估标准 |
| 3 数据预处理 |
| 3.1 数据源分析 |
| 3.2 数据清洗 |
| 3.2.1 空值处理 |
| 3.2.2 异常值处理 |
| 3.3 影响因素构建 |
| 4 需求预测例证分析 |
| 4.1 SARIMA模型 |
| 4.1.1 数据预处理 |
| 4.1.2 SARIMA模型与评估 |
| 4.1.3 模型的预测 |
| 4.2 SVR模型 |
| 4.3 BP神经网络 |
| 4.4 Stacking集成算法 |
| 4.5 模型预测结果对比 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（10）A公司销售预测与销售策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路与内容 |
| 1.3 研究方法及技术路线 |
| 1.4 研究难点与创新点 |
| 2 文献综述与理论基础 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 销售预测的方法与应用研究 |
| 2.1.2 销售策略的方式与应用研究 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 销售预测的理论基础 |
| 2.2.2 销售策略的理论基础 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 A公司销售预测现状与问题分析 |
| 3.1 A公司销售预测现状 |
| 3.1.1 A公司基本情况 |
| 3.1.2 A公司现有预测法的结果与实际销量对比 |
| 3.1.3 A公司销售预测的问题及影响 |
| 3.2 A公司销售预测问题的成因分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 A公司销售预测综合模型的建立 |
| 4.1 A公司销售预测影响因素分析 |
| 4.1.1 外部因素 |
| 4.1.2 内部因素 |
| 4.2 指数平滑模型的提出与构建 |
| 4.3 指数平滑模型的检验与不足分析 |
| 4.3.1 历史数据验证指数平滑模型 |
| 4.3.2 指数平滑模型的不足分析 |
| 4.4 A公司销售预测模型的优化 |
| 4.5 A公司销售预测综合模型的预测流程及方法 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 模型的检验 |
| 5.1 数据收集与整理 |
| 5.1.1 数据来源 |
| 5.1.2 数据说明 |
| 5.2 模型的检验结果 |
| 6 A公司基于销售预测的销售策略分析 |
| 6.1 基于销售预测制定销售目标 |
| 6.2 基于销售预测提出销售策略 |
| 6.2.1 A公司的产品管理 |
| 6.2.2 A公司的定价管理 |
| 6.2.3 A公司的渠道管理 |
| 6.2.4 A公司的促销管理 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
四、定性预测法在销售预测中的应用（论文参考文献）
- [1]基于深度学习的商业AI营销系统的设计与开发[D]. 胡雨阳. 武汉纺织大学, 2021(08)
- [2]D公司农药产品需求预测及管理优化研究[D]. 张闻华. 上海外国语大学, 2021(05)
- [3]A公司供应链管理优化策略研究[D]. 孙莹伟. 中南财经政法大学, 2020(07)
- [4]基于灰色理论的服装企业多渠道销售预测模型的研究[D]. 王昕彤. 北京服装学院, 2019(02)
- [5]多品种小批量注塑机生产的混合式计划决策体系方法研究[D]. 宋颂. 浙江理工大学, 2020(04)
- [6]基于Python的粮食产量组合预测模型研究及应用[D]. 姚缙然. 武汉轻工大学, 2019(01)
- [7]跨境电商自营商品销量预测研究 ——以X公司为例[D]. 敖姝姗. 暨南大学, 2019(03)
- [8]面向男装销售数据的预测技术研究与应用[D]. 陈银光. 东华大学, 2019(03)
- [9]S公司产品需求预测模型研究[D]. 喻杨. 东北财经大学, 2019(07)
- [10]A公司销售预测与销售策略研究[D]. 扈晓丹. 宁波大学, 2019(06)