【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ：圖43 銷售數(shù)據(jù)保存實(shí)現(xiàn)圖：（一）移動(dòng)平均法移動(dòng)平均法是用一組最近的實(shí)際數(shù)據(jù)值來預(yù)測(cè)未來一期或幾期內(nèi)公司產(chǎn)品的需求量、公司產(chǎn)能等的一種常用方法。移動(dòng)平均法適用于即期預(yù)測(cè)。當(dāng)產(chǎn)品需求既不快速增長(zhǎng)也不快速下降，且不存在季節(jié)性因素時(shí)，移動(dòng)平均法能有效地消除預(yù)測(cè)中的隨機(jī)波動(dòng)，是非常有用的。移動(dòng)平均法根據(jù)預(yù)測(cè)時(shí)使用的各元素的權(quán)重不同，可以分為：簡(jiǎn)單移動(dòng)平均和加權(quán)移動(dòng)平均【5】。： 簡(jiǎn)單移動(dòng)平均的各元素的權(quán)重都相等。簡(jiǎn)單的移動(dòng)平均的計(jì)算公式如下： （4—1）公式中，F(xiàn)t對(duì)下一期的預(yù)測(cè)值； 　　n移動(dòng)平均的時(shí)期個(gè)數(shù)； 　　At1前期實(shí)際值； 　　At2,At3和Atn分別表示前兩期、前三期直至前n期的實(shí)際值。 ：　　加權(quán)移動(dòng)平均給固定跨越期限內(nèi)的每個(gè)變量值以相等的權(quán)重。其原理是：歷史各期產(chǎn)品需求的數(shù)據(jù)信息對(duì)預(yù)測(cè)未來期內(nèi)的需求量的作用是不一樣的。除了以n為周期的周期性變化外，遠(yuǎn)離目標(biāo)期的變量值的影響力相對(duì)較低，故應(yīng)給予較低的權(quán)重。 　　加權(quán)移動(dòng)平均法的計(jì)算公式如下： 　　 （4—2）　　式中，w1第t1期實(shí)際銷售額的權(quán)重； 　　w2第t2期實(shí)際銷售額的權(quán)重； 　　wn第tn期實(shí)際銷售額的權(quán)重； n預(yù)測(cè)的時(shí)期數(shù)； w1+ w2+…+ wn=1移動(dòng)平均法的實(shí)現(xiàn)：移動(dòng)平均法的其實(shí)現(xiàn)界面如圖44所示： 圖44 移動(dòng)平均法實(shí)現(xiàn)界面圖圖45 移動(dòng)平均法實(shí)現(xiàn)圖通過系統(tǒng)可以確定移動(dòng)平法的指數(shù)，用戶可以根據(jù)實(shí)際情況選擇移動(dòng)平滑指數(shù)，系統(tǒng)將自動(dòng)繪制出用戶輸入數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖（用紅色散點(diǎn)表示）。并得出通移動(dòng)平均法計(jì)算出來的預(yù)測(cè)值（用藍(lán)色散點(diǎn)表示）如圖45。用戶輸入的銷售數(shù)據(jù)將在圖表中顯示出來，這樣方便了用戶對(duì)銷售數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和分布有了更加的了解。（二）回歸分析法所謂回歸分析法，是在掌握大量觀察數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法建立因變量與自變量之間的回歸關(guān)系函數(shù)表達(dá)式（稱回歸方程式）。 　　由于超市銷售預(yù)測(cè)中只用到一元線性回歸預(yù)測(cè)法，而一元線性回歸又是一種廣泛應(yīng)用并且比較簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)方法，因此，以下一元線性回歸模型作簡(jiǎn)單介紹。 　　設(shè)X為自變量，Y為應(yīng)變量，Y與X之間存在某種線性關(guān)系，一元線性回歸模型為： 　 　i=1,2,…,ni （43） 　　式中ε為各種隨機(jī)因素y的影響總和，ε ? (0,σ2)；yN(a+bx,σ2)。則可設(shè)　 　　對(duì)此，可以通過最小二乘法來估計(jì)模型的回歸系數(shù)。根據(jù)最小平方原理，必須符合以下條件： 　　=最小值 (44) 　　 (45) 　　根據(jù)最小二乘法要求，記 　　根據(jù)極值原理，為使Q具有最小值，可分別對(duì)a、b求偏導(dǎo)數(shù)，并令其等于零，即　　 (46)　　 (47)　　整理的： 　　　　　　 　　對(duì)上兩式聯(lián)立求解，即可得到回歸系數(shù)的估計(jì)值： 　　　 (410)　　　　 (411)　　相關(guān)系數(shù)R可根據(jù)最小二乘原理及平均數(shù)的數(shù)學(xué)性質(zhì)得到： 　　　　 (412)　　相關(guān)系數(shù)R的絕對(duì)值的大小表示相關(guān)程度的高低。 　　①當(dāng)R=0時(shí)，說明是零相關(guān)，所求回歸系數(shù)無效。 　　②當(dāng)時(shí)，說明是完全相關(guān)，自變量X與應(yīng)變量Y之間的關(guān)系為函數(shù)系。 　?、喈?dāng)時(shí)，說明是部分相關(guān)，淵值越大相關(guān)程度越高。 　　本系統(tǒng)回歸分析界面如圖4圖47所示：圖46回歸分析結(jié)果圖 圖47回歸分析坐標(biāo)圖本系統(tǒng)能夠利用最小二乘法計(jì)算出回歸方程中各個(gè)系數(shù)的數(shù)值從而得出回歸方程的方程式子。并且通過計(jì)算出回歸方程的F值T值等參數(shù)對(duì)方程的顯著性進(jìn)行判斷，同時(shí)該系統(tǒng)能夠畫出銷售數(shù)據(jù)的方程線（如圖47所示），當(dāng)方程線性不顯著的時(shí)候會(huì)做出提醒。有了自動(dòng)檢測(cè)的功能大大的提高了對(duì)銷售預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。如圖48： 圖48回歸分析結(jié)果圖對(duì)于特定的商品在商品需求量確定后本部分設(shè)計(jì)著力解決單位時(shí)間內(nèi)使得效益最大化的問題，在當(dāng)中我們考慮了訂貨費(fèi)，庫(kù)存費(fèi)用，供應(yīng)商給予的價(jià)格折扣等因素，運(yùn)用了經(jīng)濟(jì)訂貨批量模型、經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)批量模型、價(jià)格折扣模型等模型使得單位時(shí)間訂貨量的確定更加的科學(xué)。具體實(shí)現(xiàn)界面如圖49所示，同時(shí)通過本系統(tǒng)可以計(jì)算出最佳訂貨的周期，從而計(jì)算出下次訂貨的時(shí)間。并保存訂貨信息到數(shù)據(jù)庫(kù)中方便以后生成訂貨單、訂貨信息的查詢和報(bào)表的打印等功能。圖49訂貨需求預(yù)測(cè)圖 （一）經(jīng)濟(jì)訂貨批量模型對(duì)于特定的商品在商品需求量確定后我們還需要要綜合考慮訂貨費(fèi)，庫(kù)存費(fèi)用，供應(yīng)商給予的價(jià)格折扣來確定單位時(shí)間內(nèi)最優(yōu)的訂貨批量根據(jù)運(yùn)籌學(xué)我們可以運(yùn)用經(jīng)濟(jì)訂貨批量模型和價(jià)格折扣模型來計(jì)算最優(yōu)訂貨批量【6】。經(jīng)濟(jì)訂貨批量是固定訂貨批量模型的一種，可以用來確定企業(yè)一次訂貨（外購(gòu)或自制）的數(shù)量。當(dāng)企業(yè)按照經(jīng)濟(jì)訂貨批量來訂貨時(shí)，可實(shí)現(xiàn)訂貨成本和儲(chǔ)存成本之和最小化。 公式如下：　　 　　其中Q* 經(jīng)濟(jì)訂貨批量 　　D 商品年需求量 S 每次訂貨成本 C 單位商品年保管費(fèi)用（二）經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)批量模型經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)批量模型與經(jīng)濟(jì)訂貨批量模型相比具有如下特點(diǎn)：1)在一定時(shí)間內(nèi)補(bǔ)充庫(kù)存Q，單位時(shí)間里的補(bǔ)貨量為P=Q/tp；2)需求速度D，應(yīng)滿足；PD3)其余假設(shè)同不允許缺貨，瞬時(shí)到貨模型計(jì)算公式如下：最優(yōu)訂貨周期：經(jīng)濟(jì)聲場(chǎng)批量：結(jié)束生產(chǎn)時(shí)間：最大庫(kù)存量：平均總費(fèi)用：（三）價(jià)格折扣模型為了刺激需求，誘發(fā)更大的購(gòu)買行為，供應(yīng)商往往在顧客的采購(gòu)批量大于某一值時(shí)提供優(yōu)惠的價(jià)格。這就是價(jià)格折扣。價(jià)格折扣模型的計(jì)算步驟：第一步：從最低的單位價(jià)格開始計(jì)算經(jīng)濟(jì)訂貨批量EOQ，如果計(jì)算出來的EOQ在所給出的價(jià)格范圍，則即為最佳經(jīng)濟(jì)訂貨批量。否則進(jìn)行第二步計(jì)算。第二步：計(jì)算次低單位價(jià)格的EOQ，如果計(jì)算出來的EOQ在所給的優(yōu)惠價(jià)格范圍內(nèi)，則需要比較可行EOQ下總成本與最低價(jià)格下最小訂貨數(shù)量的總成本，選擇最低