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| 文件名: SQL Server 2005 BI数据挖掘案例（库存预测）.doc | |
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背景知识
向顾客提供大量产品的国内和国际零售商都面临着共同的挑战：确保其众多的商店具有适当的产品库存级别。确定适当的库存级别问题需要在以下两种竞争成本间进行权衡。 1.高级别库存的存储成本。这些成本指零售商为安全的实际空间、额外的供应商购买以及在所有零售商店中与维持高级别产品库存相关的分配所支付的代价。 2.丧失销售的成本。如果顾客进入商店，想要购买某种特定的产品，但由于该产品已脱销而无法供货，就形成了这些成本。 面对这种进退两难的情况，零售商通常有两种选择。零售商可以保持高库存，而承担高库存成本；或者保持低库存成本，而承担在顾客需要购买时由于没有产品而丧失销售机会的风险。权衡这些竞争成本的最佳方式是构建预测模型来确保每个连锁商店都具有适当的库存级别。 过去零售商依靠供应链软件、内部分析软件甚至直觉来预测库存需求。随着竞争压力的一天天增大，很多零售商（从主要财务主管到库存管理员）都开始致力于找到一些更准确的方法来预测其连锁商店应保有的库存。预测分析是一种解决方案。它能够准确预测哪些商店位置应该保持哪些产品。 本文介绍如何使用 Microsoft(R) SQL Server(TM) 2005 中的 Analysis Services 以及 SQL Server 数据仓库，采用数据挖掘技术为产品存储决策提供准确及时的信息。此处介绍的方法用于在商店/产品级别上提供脱销预测。对于某种特定产品，SQL Server 2005 Analysis Services 用于构建数据挖掘模型，该模型为每个连锁商店提供脱销预测。此方法使零售商能够有效地权衡与存储产品库存相关的竞争成本。 |
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