基于聚类分析的销售管理程序设计与实现的研究

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1、基于聚类分析的销售管理程序设计与实现的研究----毕业范文论文-->第一章绪论1.1课题的研究背景和意义随着社会经济的不断发展、经济全球化和信息时代的到来，信息技术在企业的经营管理中发挥的作用越来越大。企业的信息化程度已成为衡量一个企业综合实力的重要标志。随着计算机网络的不断发展和普及，使每台计算机能够通过网络来交换信息，也使信息技术不只是运用于企业单一业务的信息处理，而且越来越多的应用在企业各部门之间的信息交流和资源共享中，同时也为领导的决策和企业间信息交流提供了方便。随着时代的发展与进步以及销售业务数量的不断增长，传统落后的销售管理模式已

2、经不能适应当前迅速流转的销售流程。公司在传统的销售管理方面使用了太多的人力和物力资源。为了使这个问题得到有效的解决，国内很多公司开始借鉴国外管理信息系统使用的经验，逐步的将传统的销售管理方式转换为信息系统管理。由软件的自动管理逐步取代员工的手工管理，以达到准确、高效、节约的目的。济南万全信息服务有限公司是一家从事IT产品销售和维修的综合服务性企业，公司是联想集团在山东各地区的授权维修站和零售商，主要业务是台式电脑、笔记本电脑、服务器和的售后服务以及各品牌电脑、IT备件、服务器、和延保等产品的增值销售。随着公司服务站点的增多，业务的规模的扩大，

3、原来手工和办公软件相结合的办公方式不能满足企业的管理需要，济南万全信息服务有限公司迫切需要建立一套销售管理系统，来规范基层员工的业务活动（产品销售、产品采购），并为管理层提供决策支持服务，从而加强企业的管理，降低运营成本，提高决策效率。所以论文以济南万全信息服务有限公司销售管理系统开发为背景，利用当下先进的信息技术，设计并开发了一套适合企业需求的销售管理系统，具有一定的实际意义和应用价值。1.2国内外发展现状和趋势1.2.1国外发展现状和趋势销售管理系统在国外应用研究较早，在20世纪80世纪年代，MRPII[1]（制造资源计划）就将销售管理作

4、为企业管理的一部分，但只是服务于企业内部的资源管理计划。20世纪90年代，随着ERP[2]概念的提出，销售管理在企业管理中的地位越来越重要。在这一时期发展起来的数据仓库技术[3]、OLAP技术[4]和数据挖掘技术[5]为决策支持系统[6,7]开拓了一种从大量数据中获取辅助决策信息的新方法，企业决策者运用销售管理系统中的决策支持系统来对其相关的数据进行分析，从而制定出适应市场的销售策略。21世纪以来，随着计算机网络的快速发展和电子商务[8]等新兴销售模式的出现，企业的积累了大量的销售数据，这一时期云计算[9]、智能算法等计算机技术日益成熟，这些

5、技术被应用于对销售数据的处理，产生了良好的效益。尤其是关联规则[10]、聚类分析[11]等算法的应用，发现了许多隐藏在销售数据中的客观规律，例如，运用关联规则算法的“购物篮分析”系统，就发现了尿布和啤酒两个看起来不相关的商品在特定条件下产生的关联性。1.2.2国内发展现状和趋势国内对销售管理系统的使用和相关的研究起步较晚，发展的速度却很快。在销售管理信息系统的应用方面，20世纪90年代，我国开始引入国外先进的销售管理系统[12]，并取得了良好的效果，但是应用范围只是在航天航空、电子和家电等行业。1997年到2004年，随着人们对销售管理系统认

6、识的逐渐加深，我国许多大型企业开始建设自身的销售管理系统[13,14]，销售管理系统的应用范围也扩展到了其他产业。2005年至今，销售管理系统的良好应用，促进了我国软件开发行业的发展，一大批软件开发公司在不同的领域开发出了具有行业特色的销售管理系统[15,16]，这时我国的中小企业也开始建设具有自己特色的销售管理系统[17]。随着移动网络的快速发展，基于移动终端的销售管理系统[18]也逐渐成为企业关注的焦点。在理论研究方面，1997年，李建忠[19]在论文数据挖掘技术中，研究了数据挖掘技术在销售市场分析和潜在客户发掘中的重要作用。21世纪以来

7、，我国学者开始将人工智能、数据仓库和OLAP等技术应用到不同行业的销售决策支持系统[20,21]中，并取得了显著的效果。2001年，王武龙[22]将遗传算法和聚类分析算法结合起来的数据挖掘方法应用到了钢材销售管理系统中，分析出了不同的地区对钢材的要求的差异。2013年苗森玉[23]在论文模糊聚类分析在员工销售业绩评估中的应用中，利用模糊聚类算法对国内某品牌化妆品公司的销售数据进行了聚类分析，根据分析结果对销售员的销售业绩进行了评估，得出的结论与实际情况基本相同。2013年刘洁颖和刘满[24]在基于模糊聚类分析的流量销售方案中，采用模糊聚类分析

8、的方法，面对不同年龄阶段、不同行业、不同网络使用方式的用户在对使用流量需求方面，分别进行了聚类分析，产生的聚类分析结果可以帮助电信企业针对不同的人群设计出合适的流量