📄Работа №179937

Тема: АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБЪЕМОВ ПРОДАЖ ОПТОВОЙ ТОРГОВОЙ КОМПАНИИ СУЧЕТОМ СЕЗОННОСТИ

📝
Тип работы Магистерская диссертация
📚
Предмет информационные системы
📄
Объем: 74 листов
📅
Год: 2019
👁️
Просмотров: 56
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
ℹ️ Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.

📋 Содержание

ВВЕДЕНИЕ 5
1 Исследование процесса прогнозирования объемов продаж 8
1.1 Процесс прогнозирования объемов продаж 8
1.2 Обзор существующих методов и моделей прогнозирования 13
1.3 Оценка эффективности различных методов и моделей
прогнозирования 20
1.4 Актуальность разрабатываемой модели 21
2 Моделирование и проектирование информационной системы 24
2.1 Разработка комбинированного способа прогнозирования 24
2.2 Описание используемых алгоритмов 28
2.3 Выбор программных средств реализации 33
2.4 Проектирование информационной системы 36
3 Описание разработанной автоматизированной системы прогнозирования
продаж 40
3.1 Описание разработанного пользовательского интерфейса 40
3.2 Оценка эффективности системы 54
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 57
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 59
ПРИЛОЖЕНИЕ А 61

📖 Введение

Постановка целей, планирование и анализ ошибок - это три ключевых момента, без которых сегодня невозможно добиться успеха ни в одном деле, будь то повышение квалификации, ведение семейного бюджета или управление государством.
Все это безусловно применимо и к управлению бизнесом. В настоящее время каждое даже самое малое предприятие имеет не только вполне конкретные цели, но и план продаж, позволяющий этих целей достичь. Для того, чтобы планы были выполнимы и реалистичны, необходимо учитывать множество факторов, которые могут повлиять на объем продаж, а также анализировать предыдущие результаты. На основе этих данных компания и составляет прогноз объема продаж.
Воеводин В.В. в книге «Вычислительная математика и структура алгоритмов» дает такую рекомендацию: «к процессу прогнозирования объема продаж предприятия следует подходить реалистично, понимая, что абсолютно надежного метода не существует.
Существующие методы прогнозирования можно представить в виде статистических и оценочных прогнозов. Для статистических прогнозов используют методы: наименьших квадратов, регрессионного и корреляционного анализа, скользящей средней, экспоненциального сглаживания (взвешенной скользящей средней), следящего сигнала и др.
Оценочные прогнозы основаны на мнении экспертов. В качестве экспертов выступают специалисты, знающие рынок, новые тенденции движения цен, продукцию конкурентов, а также любую другую информацию о возможных изменениях потребности товара.
В настоящее время существуют статистические методы, позволяющие спрогнозировать объем продаж с учетом не только внутренних факторов, но и внешних, количественных и даже качественных.
При прогнозировании лучше всего совмещать статистические прогнозы и оценочные, конкретные числа и деловую интуицию, основанную на опыте экспертов».
Для автоматизации процесса прогнозирования на практике чаще всего используют MS Office Excel, используя встроенные пакеты и занося данные вручную. И редко используются специализированные программы, такие как Statistica и Autobox, ForeCAST Pro, KORUS Forecast.
Объектом исследования выступает процесс прогнозирования объема продаж с сезонной компонентой.
Предметом исследования магистерской работы является прогнозирование объема продаж предприятия с учетом сезонной компоненты.
Целью магистерской диссертации является оптимизация прогнозирования объема продаж с сезонной компонентой.
Для выполнения поставленной задачи необходимо создание информационной системы прогнозирования объема продаж с сезонной компонентой, которая должна облегчить процесс прогнозирования объема продаж, обеспечить возможностью варьирования сезона.
Научная новизна состоит в разработке оригинальной модели прогнозирования объема продаж с сезонной компонентой.
В ходе выполнения магистерской диссертации необходимо решить следующие задачи:
- проанализировать предметную область и существующие подходы в сфере прогнозирования объемов продаж;
- выявить и формализовать факторы, учитываемые в процессе прогнозирования;
- построить функциональные модели бизнес-процесса
прогнозирования объема продаж;
- адаптировать метод поиска похожих подпоследовательностей временного ряда прогнозирования объема продаж с учетом сезонной компоненты под особенности прогнозирования объема продаж конкретного предприятия;
- разработать автоматизированную систему прогнозирования объемов продаж оптовой торговой компании с учетом сезонности;
- оценить эффективность адаптации метода поиска похожих подпоследовательностей временного ряда для прогнозирования объемов продаж на предприятии.
Магистерская диссертация включает введение, три раздела, заключение, список использованных источников, приложение.
В первом разделе рассматривается существующее состояние предметной области: описываются характеристики и особенности прогнозирования, разновидности способов прогнозирования, методы оценки результатов прогнозирования, анализируются недостатки существующих информационных систем для прогнозирования объема продаж, и обосновывается предложение по устранению найденных недостатков и, внедрению новых подходов.
Второй раздел содержит описание используемых алгоритмов и особенностей их применения в конкретной ситуации. Выполнено обоснование проектных решений по информационному, программному и технологическому обеспечению задачи, а также проектирование информационной системы.
Третий раздел содержит описание разработанной автоматизированной системы, в том числе описание разработанного пользовательского интерфейса, а также оценку эффективности метода. Выполнен прогноз объема продаж с учетом сезонности.
В заключении подведены итоги диссертационного исследования: оценена практическая значимость результатов, задачи проверены на выполнение, отмечено достижение заданной цели исследования.
Магистерская диссертация написана на 65 листах, содержит 35 рисунков, 2 таблицы и приложение.

Возникли сложности?

Нужна качественная помощь преподавателя?

👨‍🎓 Помощь в написании

✅ Заключение

В большинстве случаев профессиональные математические инструменты недоступны для компаний малого бизнеса и не соответствуют затратам, если прогнозирование необходимо для одного временного ряда. Разработанная информационная система и адаптированный метод прогнозирования с использованием алгоритма трансформации временной шкалы реализует простой функционал, необходимый для автоматизации деятельности менеджера по продажам при прогнозировании объема продаж предприятия с учетом сезонности.
В процессе выполнения магистерской диссертации в первом разделе было проведено общее исследование процесса прогнозировании объема продаж и описаны принципы оценки эффективности методов прогнозирования. Проведён анализ существующих аналогичных информационных систем и выявлены их достоинства и недостатки. Обоснована необходимость в разработке нового метода прогнозирования. Проведена общая характеристика организации решения задачи.
Во втором разделе описаны виды исследуемых методов прогнозирования. Были рассмотрены основные этапы и понятия классического DTW алгоритма. На основании проведенного анализа была разработан алгоритм прогнозировании объема продаж средствами генетического алгоритма для сокращения количества исследуемых вариантов. Для реализации разработанной модели было принято решение о необходимости разработки новой информационной системы с обоснованием требований, выбором архитектуры приложения и средства реализации. Выполнено проектирование автоматизированной системы с применением методологии IDEF, с разработкой контекстной диаграммы и выполнением декомпозиции.
В третьем разделе представлено описание графического интерфейса пользователя разработанной информационной системы с подробным 57
описание функционала используемых элементов. Программное обеспечение позволяет строить графики прогноза, отображать найденные похожие тенденции в прошлом.
Таким образом, все поставленные задачи выполнены. По результатам исследования и проектирования была реализована автоматизированная система прогнозирования объемов продаж с учетом сезонности. Для разработки системы использовалась современная среда разработки Microsoft Visual Studio 2017, что позволило быстро создать пользовательский интерфейс, вести удобную и качественную разработку, без применения дополнительных решений.
Использование разработанной системы позволит снизить временные затраты на прогнозирование, автоматизировать рутинные действия пользователя.

Нужна своя уникальная работа?
Срочная разработка под ваши требования
Рассчитать стоимость
ИЛИ

📕 Список литературы

1. Бокс, Д., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление / Д.Бокс, Г.Дженкинс - Москва: Мир, 2012. 406 с.
2. Бородачев,С. М. Прогнозирование и управление/ С.М. Бородачев. - Москва: Флинта, 2017. - 125 с.
3. Вдовин, В.М. Информационные технологии: Практикум / В.М. Вдовин, Л.Е Суркова - Москва: Дашков и К°, 2012. - 248 с.
4. Власов Д.В., Божко В.П. Информационные технологии / Д.В.Власов, В.П.Божко - Москва: Юна, 2013. - 167 с.
5. Воеводин В.В. Вычислительная математика и структура алгоритмов./ В.В. Воеводин. - Москва: Фрегат, 2010. - 157 с.
6. Гусятников, В.Н. Стандартизация и разработка программных систем: Учебное пособие: [Электронный ресурс]/ В.Н. Гусятников, А.И. Безруков. - Москва : Финансы и статистика : Инфра-М, 2014. - 288 с.
7. Душин, В.К. Теоретические основы информационных процессов и систем / В.К Душин - Москва: Дашков и К, 2010
8. Егошин А.В. Анализ и прогнозирование сложных стохастических сигналов на основе методов ведения границ реализаций динамических систем: Автореферат диссертации .канд. техн. наук. Санкт-Петербург, 2009. 19 с.
9. Иглин С.П. Математические расчеты на базе Matlab /С.П. Иглин.- СПб.: BHV-Санкт- Петербург, 2005. - 640 с.
10. Коберн А. Быстрая разработка программного обеспечения / А. Коберн. - Москва: Лори, 2013 - 336с.
11. Линев А.В.: Технологии параллельного программирования для процессоров новых архитектур / А.В.Линев - Москва: Московский университет, 2010 -211с.
12. Мезенцев, К.Н. Автоматизированные информационные системы / К.Н. Мезенцев. - Москва: Академия, 2012. - 174 с.
13. Мерков А.Б. Распознавание образов: Введение в методы статистического обучения / А.Б. Меркова.- Москва: Едиториал УРСС, 2011. 254 с.
14. Муратов, Л.И. Нормативные системы в прогнозировании развития предпринимательского сектора экономики [электронный ресурс]. / Л.И. Муратова [и др.] // Управление экономическими системами. Москва: [б.и.], 2014. Режим доступа: http://uecs.mcnip.ru/modules.php?name=News&file=print&sid=145.
15. Нейгел, К. C# 2012 и платформа NET для профессионалов / К. Нейгел, Б. Ивьен Б. и др. - Москва: Диалектика, 2012.-651с....22

🖼 Скриншоты

🛒 Оформить заказ

Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.

©2026 Cервис помощи студентам в выполнении работ