摘要: 近年來，基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)快速發(fā)展。筆者根據(jù)中小超市的特點(diǎn)，對其決策支持系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理及數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了初步設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)對購買趨勢、商品盈利、商品采購、貨架排放幾個(gè)部分的分析，以輔助中小超市在激烈競爭環(huán)境中的決策。

關(guān)鍵詞: 決策支持系統(tǒng); 數(shù)據(jù)倉庫

1 概述

中小超市在我國零售業(yè)中占有重要地位。與大型連鎖超市相比，中小超市的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相對薄弱，而主管人員的經(jīng)驗(yàn)決策往往難以適應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境變化。同時(shí)，一個(gè)地區(qū)內(nèi)中小超市之間競爭激烈，傳統(tǒng)的廣告、降價(jià)、贈(zèng)送等營銷手段已顯得力不從心。面對這種情況，建立一套適合中小超市的決策機(jī)制便顯得尤為重要。筆者基于Windows XP 下的后臺(tái)服務(wù)器/ 中間服務(wù)器/ 客戶端三層結(jié)構(gòu)，利用Microsoft SQL Server 2005，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于數(shù)據(jù)倉庫的中小型超市決策支持系統(tǒng)，希望對中小超市在競爭中求得發(fā)展有所幫助。

2 數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)

2.1概念模型設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的組織是面向主題的，因而首先要確定主題。主題是一個(gè)在較高層次將數(shù)據(jù)歸類的標(biāo)準(zhǔn)，它能反映出分析對象所涉及的各項(xiàng)數(shù)據(jù)以及相互聯(lián)系。[1]本系統(tǒng)確定了三個(gè)基本主題:商品、銷售和供應(yīng)商。其中“商品”主題的公共鍵碼為商品編號(hào)，屬性包括:商品編號(hào)、商品名稱、所屬類別、供應(yīng)商編號(hào)、供應(yīng)價(jià)、供應(yīng)量、供應(yīng)日期?！颁N售”主題的公共鍵碼為銷售流水號(hào)，屬性包括:商品編號(hào)、供貨商編號(hào)、單價(jià)、采購價(jià)、銷售量、銷售日期。“供應(yīng)商”主題的公共鍵碼為供應(yīng)商編號(hào)，屬性包括:供應(yīng)商名稱、地址、聯(lián)系方式、重要程度。

2.2邏輯模型設(shè)計(jì)

2.2.1事實(shí)表設(shè)計(jì)

事實(shí)表用來存儲(chǔ)主題的主干內(nèi)容，包含業(yè)務(wù)銷售數(shù)據(jù)，如現(xiàn)金登記事務(wù)、商品交易事物等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。[2]目前絕大多數(shù)超市都已經(jīng)安裝并正在使用銷售終端系統(tǒng)(POS)。每一張POS清單都是一次交易過程的具體記錄，包含了消費(fèi)者一次購買活動(dòng)的全部信息，且數(shù)據(jù)豐富，其內(nèi)部蘊(yùn)含著大量的潛在信息。因此，可將POS交易清單經(jīng)過處理后作為數(shù)據(jù)倉庫的主要事實(shí)表，包含銷售流水號(hào)、商品編號(hào)、供貨商編號(hào)、商品單價(jià)、商品采購號(hào)、商品利潤、購買數(shù)量、累計(jì)銷售額、累計(jì)利潤、交易時(shí)間等內(nèi)容。以此事實(shí)表為中心，各維度表按星型模式連接到中心事實(shí)表。

2.2.2維度表設(shè)計(jì)

一個(gè)對象的維度通常包含多個(gè)屬性，設(shè)計(jì)維度表的主要目的就是把這些屬性的值放置在一個(gè)單獨(dú)的表中。根據(jù)前面已經(jīng)確定的事實(shí)表的內(nèi)容，可設(shè)計(jì)供貨商、商品、采購、時(shí)間四個(gè)維度表。供貨商維表包含供貨商編號(hào)、供貨商地址、供貨商名稱、聯(lián)系方式、重要程度等內(nèi)容，通過供貨商編號(hào)連接到事實(shí)表;商品維表包含商品編號(hào)、商品名稱、商品類別等內(nèi)容，通過商品編號(hào)連接到事實(shí)表;采購維表包含商品采購號(hào)、采購價(jià)格、采購時(shí)間等內(nèi)容，通過商品采購號(hào)連接到事實(shí)表;時(shí)間維表采用多重粒度劃分，包含交易時(shí)間、季度、月、日等內(nèi)容，通過交易時(shí)間連接到事實(shí)表。

2.3物理模型設(shè)計(jì)

物理模型設(shè)計(jì)的一個(gè)重要工作就是索引的構(gòu)建。位圖索引是目前比較實(shí)用的一種索引技術(shù)。該索引由一系列二進(jìn)制位組成，其中每個(gè)位對應(yīng)表中一條記錄，第一位對應(yīng)物理位置上的第一條記錄，第二位則對應(yīng)第二條物理記錄，若符合索引條件則取值為1，不符合取值為0。每條記錄都按照這一規(guī)律一一對應(yīng)，直到表結(jié)束。

3 OLAP設(shè)計(jì)

聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)，是基于數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用而提出的一種數(shù)據(jù)分析機(jī)制。OLAP的功能主要是建立OLAP分析模型，在OLAP分析模型上進(jìn)行獲取數(shù)據(jù)、OLAP分析操作、展示OLAP分析結(jié)果等。利用Microsoft SQL Server 2005中的 Analysis Services 通過上鉆、下鉆、旋轉(zhuǎn)、切片等操作，可實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)功能:

銷售分析:管理人員能夠?qū)ι唐返匿N售情況進(jìn)行查詢和分析。比如:某一具體時(shí)間下各種商品的銷售情況;某一時(shí)間段內(nèi)的銷售情況;不同時(shí)期銷售情況的對比等。通過銷售分析，管理人員可以對超市的經(jīng)營情況有一個(gè)直觀的了解，便于進(jìn)行決策。

商品分析:通過對商品進(jìn)行跟蹤調(diào)查，判斷商品的生命周期。對處于生長期的商品，可采用大量的廣告和展銷等方式以打開商品銷路;對處于發(fā)展期的商品，可通過各種營銷手段保持市場增長率;對處于穩(wěn)定期的商品，應(yīng)盡量吸引消費(fèi)者的購買興趣，開拓市場，以延長商品的穩(wěn)定期;對處于衰退期的商品，則應(yīng)審時(shí)度勢，尋找其他替代商品。

供貨商分析:對不同供貨商提供的同一種商品的銷量及利潤進(jìn)行比較分析，從而更好地選擇供貨商。例如某飲料的供貨商有甲、乙、丙三家，其中甲的供貨價(jià)格最高，乙其次，丙最低。通過OLAP綜合了銷售、盈利等方面的因素分析之后，發(fā)現(xiàn)選用供貨價(jià)格中等的乙供貨商所獲得的利潤最多，因此應(yīng)選擇乙供貨商，而不是供貨價(jià)格最低的丙。

4 數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining) 就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程，近年來逐漸成為人們廣泛應(yīng)用的一種方法。[4]數(shù)據(jù)挖掘包括分類、回歸、時(shí)間序列、聚類、關(guān)聯(lián)及序列發(fā)現(xiàn)等多種模式。筆者選用分類、關(guān)聯(lián)和序列發(fā)現(xiàn)三個(gè)模式完成以下三項(xiàng)任務(wù):

分類分析:把超市中所有商品分為四類:高銷量高盈利商品、高銷量低盈利商品、低銷量高盈利商品、低銷量低盈利商品。分析樣本中每一類商品所具有的特征，建立分類規(guī)則，以便根據(jù)新商品的特征對其進(jìn)行分類。在這一模塊中將使用基于信息熵的ID3決策樹分類方法。

關(guān)聯(lián)分析:利用關(guān)聯(lián)規(guī)則找出顧客一次消費(fèi)中被同時(shí)購買的商品。在關(guān)聯(lián)分析方面，“尿布與啤酒”一直是經(jīng)典案例。全球最大的零售商沃爾瑪通過對銷售記錄進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)與啤酒同時(shí)售出最多的竟然是嬰兒的尿布。于是他們將二者擺在一起，這一舉措使得啤酒和尿布的銷量都大幅增加。這就是人們常說的“購物籃分析”。通過這種分析，將“尿布與啤酒“的個(gè)例推廣到超市中的各類商品，從而指導(dǎo)超市的商品擺放、貨架安排、搭配銷售等營銷策略。關(guān)聯(lián)分析中將用到目前使用比較廣泛的Aprior算法。

序列發(fā)現(xiàn)分析:使超市經(jīng)營者能夠根據(jù)已經(jīng)被顧客所購買的商品預(yù)測出即將被購買的商品，并制定相應(yīng)的營銷措施。[5]例如通過對歷史銷售資料進(jìn)行序列分析后發(fā)現(xiàn)，用戶在購買了打印機(jī)之后，還會(huì)再購買墨盒、打印紙等后續(xù)商品。因此，在打印機(jī)出現(xiàn)大規(guī)模售出之后，便應(yīng)考慮適當(dāng)增加墨盒、打印紙等后續(xù)商品的購進(jìn)，同時(shí)還可采取一些廣告、展示等營銷手段，激發(fā)顧客的購買欲，引導(dǎo)顧客的購買興趣，從而實(shí)現(xiàn)效益的提高。

5 結(jié)語

超市只有充分挖掘現(xiàn)有銷售記錄中包含的潛在信息和知識(shí)，發(fā)現(xiàn)顧客的購買偏好，掌握顧客的消費(fèi)習(xí)慣，并嘗試引導(dǎo)顧客的消費(fèi)興趣，將管理重心由銷售轉(zhuǎn)向客戶，才能在激烈的競爭中站穩(wěn)腳跟，求得發(fā)展。可見，決策支持系統(tǒng)在中小超市中的應(yīng)用具有重要意義。

參考文獻(xiàn):

[1]俞磊，周國祥. 基于DW的連鎖超市決策支持系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì).計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2007，4:42

[2]http://baike.baidu.com/view/1953078.htm

[3]陳京民著。數(shù)據(jù)倉庫原理、設(shè)計(jì)與應(yīng)用[M]。北京:中國水利水電出版社，2004

[4]胡桂林。常用數(shù)據(jù)挖掘軟件比較[J]。《國外醫(yī)學(xué)》衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)分冊，2005(1):20

[5]俞磊，周國祥. 基于DW的連鎖超市決策支持系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì).計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2007，4:44