[工作計劃]文獻綜述參考(編輯修改稿)
2025-02-15 04:46 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 銷售數(shù)據(jù)和產(chǎn)品信息數(shù)據(jù)的分析與研究，做出新產(chǎn)品開發(fā)階段的銷售預(yù)測和產(chǎn)品投放市場后的補貨預(yù)測。 數(shù)據(jù)挖掘在服裝銷售預(yù)測中的應(yīng)用而由于服裝行業(yè)屬傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，模型的建立很大程度是依賴于預(yù)測人員對服裝銷售的了解程度和預(yù)測方面的經(jīng)驗，難免出現(xiàn)誤用，而且服裝預(yù)測必須要能夠考慮各種外在因素，如服裝的尺寸、價格、顏色、氣候數(shù)據(jù)、價格變化、市場策略等問題。所以我選擇使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：數(shù)據(jù)挖掘采用人工智能領(lǐng)域中一些較為成熟的算法和技術(shù)，如統(tǒng)計分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、決策樹方法、鄰近搜索算法、規(guī)則推理、模糊邏輯、公式發(fā)現(xiàn)等來進行數(shù)據(jù)的挖掘，其中某些算法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以很好地模擬非線性關(guān)系，適合多變量場合的預(yù)測。運用這些成熟的技術(shù)，加上高性能的關(guān)系數(shù)據(jù)庫引擎以及廣泛的數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以在服裝銷售預(yù)測領(lǐng)域發(fā)揮高效的功能[5]。3. 展望服裝銷售預(yù)測要達到高準確度，必須注意數(shù)據(jù)資料的可靠性、及時性和連貫性以及預(yù)測方法的科學性、有效性；同時要根據(jù)服裝銷售的具體特點，靈活地利用信息資源，具體問題進行分析[6]。通過對該品牌公司的銷售資料做出的銷售預(yù)測，一方面可以調(diào)動銷售人員的積極性，促使產(chǎn)品盡早實現(xiàn)銷售，
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