一、服装销售定量预测方法新探（论文文献综述）
欧阳珍珍[1]（2020）在《B便利店需求预测和库存控制研究》文中指出近年来我国零售业发展迅猛,其中便利店这个行业成为发展最快的业态之一。新零售下,便利店在获得来自资本、创业者的更多青睐的同时,自身业态也在发生变化,尤其是在对包括热食在内的鲜食业态的重视上——这也成为便利店突围的方向之一。鲜食和热餐正是便利店里利润最丰厚的环节,便利店加工食品的毛利在40%左右。做热餐可帮助便利店摆脱同质化的竞争,做高单店营收,强化品牌的心智占领。但要做鲜食和热餐,对便利店又挑战重重,每个热食都会有时间“身份证”,而包子也有“最佳食用期”,过时就会被“销毁”。如何在低成本的基础上向客户提供物美价廉的热餐,提高客户满意度已成为连锁便利店竞争关键。目前为止,对于便利店而言,店内要准备多少半成品食材,以及在这基础上如何安排门店的产成品库存都是一个必须要考虑的问题。在日常生活中,往往出现对于客户需求预测偏差过大的现象,进而会使得产品的浪费销毁,不仅使得客户满意度下降,还造成了成本的上升。本文研究对象是便利店售卖的早餐酥饼,即鲜食类产品,考虑其在产品销售过程中存在的问题逐步研究给出对策。以B便利店运营为例,通过现状分析指出其存在的问题是由需求预测偏差较大,门店内产成品库存控制不当等原因导致的。随后进行具体模型规划:首先针对便利店运营中需求预测偏差大的问题,构建更为精准的需求预测模型。从企业实际分析可以了解到,对于便利店的预测都集中在整体的大批量预测。与此同时便利店内产品周转快,生命周期较短,所以需求预测存在一定难度。在考虑便利店间断性需求特点的基础上通过特征分析新产品与以往产品的相似性以及相似值,进行产品间的相似性度量。进而对新产品销售时段建立初步需求预测模型。同时分析消费者对于新产品的偏好情况获得改进的需求预测模型。相比以往的整体预测能够较为准确地预测了新产品各个销售时段需求量,对于便利店需求预测的探讨具有一定的学术价值和现实意义。其次针对便利店操作中产成品库存控制不当的问题,则是构建库存控制模型,基于模型预测值进一步规划店铺库存控制。代入前期需求预测得到销售时段与需求量之间的关系函数,同时考虑产成品在库存中的变质情况,以库存模型为基础建立利益最大目标函数。经过模型结果分析,提出建议。对于降低店铺的运作成本、提高客户满意度具也有一定的指导意义。
陆婷婷,翁世洲,钟谨贵[2]（2020）在《基于GM（1,1）模型的亚马逊平台下B电商公司销量预测》文中进行了进一步梳理互联网+信息时代正在崛起,传统外贸企业向跨境电子商务转型是时代发展的必然之路。基于亚马逊物流配送平台和B公司现状,应用灰色预测模型对该公司商品销售数据进行分析与预测。根据预测结果可知,公司商品未来四个月的销量呈增长趋势,但商品之间的销量存在较大差异。借助销量预测,既能帮助公司制定较准确的销售计划来有效运营亚马逊店铺,又能降低企业库存成本,并为其他转型中或已完成转型的中小企业在制定销售计划和库存计划时提供借鉴。
梁晓华[3]（2019）在《AN服装公司精准营销策略研究》文中认为随着时代的进步,各个行业都出现产品多样化的现象,消费者需求也越来越个性化,导致企业在对消费需求预测上面,越来越难以把握。服装行业自身已被服装的季节性和流行性限制了产品的生命周期,加上消费者需求难以预测,导致很多服装企业盲目追求满足消费者需求,最终使得产品供过于求,过季库存积压占用企业流动资金以及仓储成本增加等一系列问题。为了适应消费者的个性化需求,精准营销成为越来越多企业营销策略改革的方向,精准选择目标顾客群体,有针对性地设计和生产,一对一地满足消费者需求,这能从根本解决服装行业供过于求的问题。本文以文献分析法归纳总结精准营销的理论基础和基本概念,并以AN服装公司为精准营销策略研究对象,基于实地考察和4P理论、4C理论、对AN服装公司的精准营销现状、存在的不足、内外部环境、未来趋势进行详细分析。以定量分析法,对AN服装公司现有数据库进行数据挖掘,利用Excel和SPSS软件整理分析之后建立“用户画像”以及进行市场细分,通过STP策略分析明确目标市场,使AN服装公司更加精准预测消费者需求,给出精准营销策略方案以及保障措施,改善公司精准营销的效果,提高公司整体运营效益,增强公司综合竞争力。关于服装行业“零库存”的研究更多专家和学者关注供应链和成衣库存管理,本文的创新之处在于以研究消费者个性化需求为核心的精准营销策略来解决服装行业的高库存问题。以科学的信息技术精准分析和预测,针对每一位消费者以合适的方式提供合适的产品,除此以外,还要通过创造消费者需求提前占领有效市场,以此来帮助企业实现提高经营效益和综合竞争力,对服装企业的精准营销策略优化具有很大的实践意义。
盖青霞[4]（2019）在《基于不确定需求预测的韩都衣舍库存控制研究》文中进行了进一步梳理衣食住行是人类生存的基础,其中“衣”是社会文明与人类进步的象征。随着社会消费水平的不断提高,人们对于服装的需求与消费观念也在发生着转变。在购买服装时更加关注服装的认可度和流行性,对时尚潮流提出了更高的要求。服装具有明显的季节性、时效性特征,生命周期短,在多重因素的影响下,服装的库存问题日益突出。需求预测是解决库存问题的一个可行思路,为企业的库存控制提供一定的决策依据。本研究立足于“快时尚”服装行业的大背景,分析了“快时尚”服装的产品特点以及库存问题,基于此,说明需求预测对库存控制的作用。以“快时尚”服装企业韩都衣舍为研究对象,分析其服装产品的需求特点,对需求的不确定性进行了界定说明,选取旗舰店在售的服装IG8205的实际销售数据,分析服装自上市之后的周销量的变化,同时考虑服装产品的生命周期特点,根据周销量“上升——平稳——下降”的变化趋势将预测内容分为三个不同时间阶段。在查阅大量相关预测文献的基础上,本文将适用于短期需求预测的方法:移动平均法和指数平滑预测,作为备选方法,通过在不同参数下的预测数据的均方误差MSE的比较,选取每个阶段最合理的预测方法。韩都衣舍的服装定位于韩风时尚,消费市场的需求不断变化,对市场信息的依赖性比较大。因此本研究的库存控制策略是根据服装产品自上市之后的不同时间阶段,以需求预测结果为数据支持,在分析影响韩都衣舍库存控制的因素的前提下,提出了基于需求预测的库存控制思路。确定合理的安全库存量、最低库存量以及再订货量,灵活调整生产计划,实现合理的库存控制,最后,提出了韩都衣舍库存控制的保障措施。
张艺凡[5]（2018）在《AR公司洗涤用品销售预测研究》文中研究表明AR公司是一家以经销洗涤用品为主的中型公司,经销的洗涤用品包括洗衣粉、液洗类产品等200余种。公司的年销售额约3000万元人民币。随着公司的不断发展,公司的洗涤用品销量不断增长。因为销售预测的不准确,AR公司会出现缺货或者库存量过多的现象。本文采用贝叶斯组合预测方法对AR公司的洗涤用品进行预测,帮助公司降低成本。论文的主要成果如下。AR公司洗涤用品销售预测现状分析。在对AR公司的洗涤用品销售预测现状进行调查分析后,对洗涤用品进行分类,分为普通洗涤用品和特殊洗涤用品共两类。分别从两类洗涤用品中选取有代表性的产品,通过分析近2年共24个月的数据,总结AR公司销售预测中存在的问题,主要是对消费者需求把握不准确导致的库存不足和没有充分考虑库存量导致的月末库存积压,这会使公司的库存成本增加,资金紧张,影响各方面活动。AR公司洗涤用品贝叶斯组合销售预测。分别针对普通洗涤用品和特殊洗涤用品建立贝叶斯组合销售预测模型,通过模型预测近2年各月的销售量并计算与进货量的差,进一步计算模型下的预测值的拟合度,即与实际销售量差值的绝对值平均值。并计算出以往预测值的拟合度。将利用组合模型预测得到的销售量预测值的拟合度和以往预测的销售量预测值的拟合度进行比较。拟合度越小,说明预测模型下的预测值越接近于实际销量。结果表明,普通洗涤用品和特殊洗涤用品在选用的贝叶斯组合预测模型下的预测销量更接近于实际销量,库存成本也比以往有所降低。根据选用模型的预测销量来调整进货量能有效降低库存量过大或者缺货带来的损失,降低库存成本。
张圆[6]（2015）在《快时尚服装N公司新产品采购管理的优化研究》文中研究指明随着中国经济和信息技术的高速发展,“快时尚”模式近年来在服装零售行业成为热点。从H&M,ZARA,优衣库等国际巨头快时尚品牌初入中国市场时的风光无限,到本土品牌的全面模仿,再到越来越多的国际快时尚品牌的涌入。可如今,打折促销越来越多,季末清仓越来越早,利润在缩水。产品不适合中国市场,库存过高,供应链反应不及时等种种问题不断暴露,而这些问题主要是由采购管理的缺陷所导致。为了解决以上问题,本文通过对采购管理理论和相关文献的学习,对采购管理过程中的各个环节进行分析和研究,结合定量和定性的方法,以及在中国服装行业相关实践经验提出适合市场的优化方案,目的是更准确的采购和更快速的反应,降低品牌库存,以达成品牌利润之最大化。本文通过对服装行业背景的介绍导入“快时尚”的概念,对“快时尚”、主流快时尚品牌和快时尚品牌经营模式、进行了介绍,对采购管理的概念、国内服装采购管理的现状,以及采购管理的一般流程进行了整理研究。以进入中国市场不久的国际快时尚品牌公司N为例,对集团公司和本土商品部协同的采购管理过程进行了剖析。在对N公司的采购管理进行优化的过程中,重点阐述了对需求预测的优化,提出用加权移动平均数法和需求的季节性结合回归预测提高预测的准确性与科学性,通过零售终端关键绩效指标（KPI）检测需求预测的合理性,空间规划（Space Planning）对货品承载消化能力进行预测,并从流程上对需求预测进行优化。除此之外,在对集团和中国的商品团队掌握的信息和知识结构方面进行优势和不足的分析后,依据流程优化的原则并参照流程管理2.0（D+PDCA）的优化方法对流程关键环节进行界定和剖析,对采购预算的分解,选款,分配和入库管理四个环节重点优化,并通过N品牌的实际实施对优化的结果进行检验。
孙利辉[7]（2016）在《基于灰色理论的服装销售预测及库存优化研究》文中研究指明服装零售在我国商品批发零售业中占据支柱性的重要地位,对国民经济的发展有着重大的推动作用。随着行业的不断发展与日渐成熟,服装行业经历了从总量扩张到结构转型的升级,服装生产由大批量、少批次转变成小批量、多批次。服装行业的这些变化不可避免地造成库存积压或缺货,为了合理解决这些问题,企业需要对服装进行销售预测,并基于预测结果进行合理的服装配货与调补货。基于预测结果制定的配货与调补货决策,能够提高企业的整体收益、提升企业品牌的知名度和改进企业的服务水平。本文在前人研究基础上,对各种预测方法进行系统性的研究学习,结合服装行业生命周期短,产品种类繁多,时尚性强,产品贬值风险大的特点,发现GM（1,1）模型能够很好的解决服装行业由于行业特点带来的少数据问题。但GM（1,1）模型本身存在一定的缺陷,为了解决这个问题,本文对GM（1,1）模型的初始值及背景值进行优化,并引入已销售产品的影响因子、销售过程的干扰因子,建立改进GM（1,1）销售预测模型。本文基于改进GM（1,1）预测模型,建立服装配货模型,以服装品类为研究对象,根据产品已销售情况决定服装配货的品类以及各个品类的配货量。文中运用改进GM（1,1）模型对服装的销售动态进行合理的预测,在预测的基础上,结合行业本身的特点,建立了服装配货模型;结合配货模型对门店服装进行合理配货。论文还结合实际算例说明依据销售预测制定的配货决策能够更好满足消费者的需求,更快地抢占市场份额,提高企业的服务水平,达到库存管理最优化。消费者在购买服装的过程中,时常会遇到服装缺货的现象,而在遇到缺货的情况,绝大部分消费者不会选择等待,而是选择替代服装或放弃购买该款服装。为了达到较高的消费满意度,获得更高收益,企业应尽量避免缺货现象的发生,在确保收益的基础上保持合适的库存量。为了解决缺货问题,本文基于服装的历史数据,运用改进GM（1,1）模型进行销售预测,结合销售预测结果和服装的库存量,同时考虑服装的调补费用,建立了服装调补货模型,并对其合理性及普遍实用性进行说明。结合调补货模型,根据区域内畅销服装每周的销售情况,对区域内服装进行合理的调补货,可以提高企业的服务水平,使企业获得最大收益。为进一步说明模型的合理性与实用性,文中统计分析了2014年杭州某女装品牌某门店11月之后10周的销售数据,以每2周的销售数据作为统计单元,选取单裙、单裤、毛衫、羽绒服、连衣裙5个品类进行配货模型的算例验证。算例表明:在服装销量预测中运用改进GM（1,1）进行预测,取得预测效果较好,能够为企业的配货决策提供理论依据和技术支持;文中还采用杭州某服装品牌公司2015年5月初到6月中旬的销售数据为样本,采用改进GM（1,1）模型对单款服装的销售量进行预测,结合预测值和库存值对产品进行调补货模型的算例验证。研究表明:基于服装销售预测的服装调补货模型有较好的普遍性与实用性,能够为企业对产品的调补货决策提供理论依据和技术支持。
孙晓静,高慧,陈云[8]（2015）在《基于聚类分析和决策树算法的服装销售预测模型》文中指出服装生产企业需要了解市场需求的变化趋势,以做出正确的生产和销售决策。因此,对服装销售状况进行准确的预测,成为企业有效制定发展战略的重要依托。服装的销售受销售渠道、地域、文化、经济等众多因素的影响,呈现复杂的非线性特征,导致需求预测难度较大。本文综合考虑各种影响因素,结合聚类分析和CART决策树算法构建销售预测模型,既实现了较高的预测精度,又可转化为易于理解的规则。最后以某服装运营企业为例验证了方法的有效性和可解释性。
李雪[9]（2014）在《基AHP和BP神经网络的服装销售预测模型的研究及应用》文中提出对于服装行业来讲,企业运营效率的提高主要依托于两个要素,一个是服装销售预测的精度,另一个是供应链的反应速度,即供应链的效率。如果预测的精度高,则即便供应链的反应速度不够快,也能够实现库存与资金的高周转,可见服装销售预测的准确度对于公司上层做决策起到重要的作用。服装产业是一个复杂的、销售渠道多样的、快速变化的时尚产业,因此短周期预测对服装产业更为合适。针对这一特点,本文除常规的季节、周期、节假日外,增加了竞争对手、流行走向等因子,全面提取了影响服装销售的影响因素,从而使销售预测在更大层度上逼近真实的销售量。本文将层次分析法（Analytical Hierarchy Process,简称AHP）与BP （Back Propagation）人工神经网络相结合,提出了一套A-BP销售预测模型,将定性预测算法与定量预测算法紧密的结合了起来。该模型的构建过程是：首先提出了多个影响销售量的因子,然后将这些影响因子通过层次分析建立三级层次结构,通过两两比较确定层次中因子的相对重要性,输出各个因子对销售量的权重,最后将权重值排在前几位的影响因子纳入BP神经网络中进行计算,得出预测销售量。最后,本文实现了一个基于A-BP模型的销售预测系统,通过实验验证了A-BP销售预测模型比BP神经网络模型预测准确更高的结论。
范萌萌[10]（2014）在《休闲服企业库存控制的优化研究》文中研究指明近年来,各个休闲服企业面临着巨大的库存压力。庞大的库存限制了资金的流通,并暴露出企业在生产、管理、信息化等各个方面所存在的问题。在这种背景下,很多企业深入探究库存的产生原因,并积极的寻求解决之道。论文的研究目的在于通过对休闲服产品的分类管理,确定相应的产品需求预测模型以及库存控制模型,以提高库存管理效率,减少库存成本,实现利润的最大化。首先介绍了库存的定义、分类、库存成本等相关概念,指出库存控制的重要性,概述库存控制理论的发展进程。分析了供应链环境下三种重要的库存管理理论：供应商管理库存、联合库存管理以及协同式供应链库存管理。其次分析了我国休闲服企业的发展现状,通过美邦和Zara两个具有代表性的国内外休闲服企业在经营模式以及库存控制模式等方面的对比分析,阐述了我国休闲服企业产生过量库存的原因。再次针对我国休闲服企业的产品特点,根据ABC分类法将休闲服产品分为经典款休闲服和流行款休闲服,在此基础上对两种休闲服采用分类管理方法。在需求预测方面,分别采用一次指数平滑法和灰色预测方法。根据流行款休闲服的需求特点对灰色预测模型进行修正,提高了模型的精度,增强了模型的适应度。在库存控制方面,分别建立经济批量模型以及报童模型,并对报童模型进行优化,证明了最优解的存在性和唯一性。最后分析了M休闲服有限公司的组织结构和库存控制模式,阐述了其在库存控制上存在的各种问题,并提出了针对M休闲服有限公司的库存控制优化措施。
二、服装销售定量预测方法新探（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、服装销售定量预测方法新探（论文提纲范文）
（1）B便利店需求预测和库存控制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容、方法以及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 创新点 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 产品需求预测 |
| 2.1.2 需求影响因素 |
| 2.1.3 联合分析 |
| 2.1.4 相似产品 |
| 2.2 需求预测研究 |
| 2.2.1 定性需求预测 |
| 2.2.2 定量需求预测 |
| 2.2.3 模糊数学在需求预测中的应用 |
| 2.2.4 短生命周期产品需求预测 |
| 2.2.5 便利店需求预测 |
| 2.3 易腐品库存控制研究 |
| 2.3.1 易腐品变质函数 |
| 2.3.2 易腐品需求函数 |
| 2.3.3 易腐品库存控制 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 B便利店现状分析 |
| 3.1 B便利店介绍 |
| 3.2 B便利店问题描述 |
| 3.2.1 废弃率居高不下 |
| 3.2.2 客户投诉率上升 |
| 3.3 B便利店存在问题原因分析 |
| 3.3.1 便利店需求预测偏差大 |
| 3.3.2 门店内产成品易腐且缺少库存计划 |
| 4 B便利店需求预测 |
| 4.1 基于模糊数学的产品相似性度量 |
| 4.1.1 B便利店产品特征值的选取 |
| 4.1.2 相似产品度量 |
| 4.1.3 需求预测初步分析 |
| 4.2 新产品需求偏好分析 |
| 4.2.1 试验设计 |
| 4.2.2 搜集整理数据 |
| 4.2.3 模型拟合与评价 |
| 4.2.4 基于消费者偏好的需求预测 |
| 4.3 基于改进模型的需求预测结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于需求预测的门店库存控制模型构建及分析 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 模型假设及参数设定 |
| 5.2.1 模型假设 |
| 5.2.2 参数设定 |
| 5.3 模型构建及性质分析 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 研究成果 |
| 6.2 不足及展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 消费者对9张轮廓卡片打分 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于GM（1,1）模型的亚马逊平台下B电商公司销量预测（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、销量预测模型简述 |
| （一）模型基本步骤 |
| （二）模型的检验 |
| 三、B公司销量预测实证分析 |
| （一）模型参数求解 |
| （二）模型检验 |
| （三）模型预测及分析 |
| 四、结语 |
（3）AN服装公司精准营销策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 主要研究内容和研究目的 |
| 1.2.1 主要研究内容 |
| 1.2.2 研究目的 |
| 1.2.3 研究的创新点和难点 |
| 1.3 拟采用的研究方法和研究技术路线 |
| 1.3.1 拟采用的研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 学位论文基本框架 |
| 2 精准营销相关理论基础与文献综述 |
| 2.1 精准营销的理论基础 |
| 2.1.1 STP理论 |
| 2.1.2 4C营销理论 |
| 2.1.3 让客价值 |
| 2.1.4 精准营销的定义和特征 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 关于市场细分的研究 |
| 2.2.2 关于4C理论的研究 |
| 2.2.3 关于让客价值的研究 |
| 2.2.4 关于实现精准营销方法的研究 |
| 2.2.5 关于大数据营销的研究 |
| 2.2.6 关于服装营销的研究 |
| 2.2.7 文献评述 |
| 3 AN服装公司营销策略现状分析 |
| 3.1 服装行业环境分析 |
| 3.2 竞争对手分析(太平鸟女装) |
| 3.2.1 竞争对手简介 |
| 3.2.2 竞争对手定位分析 |
| 3.2.3 竞争对手渠道分析 |
| 3.2.4 竞争对手促销分析 |
| 3.3 AN服装公司现状和问题分析 |
| 3.3.1 AN服装公司概况 |
| 3.3.2 AN服装公司现状分析 |
| 3.3.3 AN服装公司问题分析 |
| 3.3.4 AN服装公司可改善空间 |
| 4 AN服装公司精准营销策略分析 |
| 4.1 AN服装公司消费者细分 |
| 4.1.1 人口特征 |
| 4.1.2 行为特征 |
| 4.1.3 心理特征 |
| 4.2 AN服装公司精准营销的STP策略 |
| 4.2.1 建立AN服装公司精准营销数据库 |
| 4.2.2 基于二阶聚类分析进行市场细分 |
| 4.2.3 市场细分选择目标市场 |
| 4.2.4 市场定位 |
| 4.3 基于消费者细分构建“用户画像” |
| 4.3.1 构建“用户画像”需求的信息挖掘 |
| 4.3.2 用户画像E-R图 |
| 4.4 AN服装公司精准营销策略 |
| 4.4.1 精准匹配合适的消费者 |
| 4.4.2 降低消费者的总成本 |
| 4.4.3 提升消费者购买的便利性 |
| 4.4.4 保持与消费者长期沟通 |
| 4.4.5 客户需求差异化分析 |
| 4.4.6 精准调整产品和服务以满足所有客户需求 |
| 4.5 以案例分析评估可行性 |
| 4.5.1 案例基本资料 |
| 4.5.2 对L女士的精准营销行为 |
| 4.5.3 可行性结论 |
| 5 AN服装公司精准营销策略实施保障措施 |
| 5.1 精准营销理念保障 |
| 5.2 信息技术硬件保障 |
| 5.3 精准营销策略执行保障 |
| 5.4 人才保障 |
| 5.5 维持客户关系保障 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究的不足及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于不确定需求预测的韩都衣舍库存控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究现状分析 |
| 1.3 研究的主要内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文主要创新点 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 库存控制概述 |
| 2.1.1 库存及其作用 |
| 2.1.2 库存控制相关概念 |
| 2.1.3 库存控制的目标及内容 |
| 2.2 库存控制方法 |
| 2.2.1 需求稳定下的库存控制方法 |
| 2.2.2 需求不确定下的库存控制方法 |
| 2.3 预测方法与评估 |
| 2.3.1 常用预测方法 |
| 2.3.2 预测结果评估 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 韩都衣舍库存管理现状及问题分析 |
| 3.1 “快时尚”服装行业概况 |
| 3.1.1 “快时尚”服装产品的特点 |
| 3.1.2 “快时尚”服装行业库存现状 |
| 3.1.3 “快时尚”服装企业库存问题原因分析 |
| 3.1.4 服装企业库存控制的重要性 |
| 3.2 需求预测对库存控制的作用和意义 |
| 3.3 韩都衣舍概况 |
| 3.3.1 公司简介 |
| 3.3.2 商业模式 |
| 3.4 韩都衣舍库存控制现状及问题分析 |
| 3.4.1 “快时尚”理念对服装企业库存管理的要求 |
| 3.4.2 韩都衣舍库存问题及原因分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 不确定需求下韩都衣舍服装需求预测分析 |
| 4.1 韩都衣舍服装产品需求特点分析 |
| 4.2 需求不确定性的界定 |
| 4.3 预测方法的选择 |
| 4.3.1 预测数据的分析 |
| 4.3.2 预测方法的选择 |
| 4.4 韩都衣舍的服装需求预测分析 |
| 4.4.1 第一阶段三次指数平滑预测分析 |
| 4.4.2 第二阶段一次指数平滑预测分析 |
| 4.4.3 第三阶段一次指数平滑预测分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 不确定需求下韩都衣舍的库存控制策略 |
| 5.1 影响韩都衣舍库存控制的因素 |
| 5.2 基于需求预测的库存控制思路 |
| 5.2.2 安全库存量的确定 |
| 5.2.3 再订货量的确定 |
| 5.3 不同阶段的库存控制分析 |
| 5.3.1 第一阶段库存控制分析 |
| 5.3.2 第二阶段库存控制分析 |
| 5.3.3 第三阶段库存控制分析 |
| 5.4 韩都衣舍库存控制保障措施 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究不足及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（5）AR公司洗涤用品销售预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究内容与论文框架 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 论文框架 |
| 2 国内外相关研究综述 |
| 2.1 预测的定义及方法 |
| 2.1.1 预测的定义 |
| 2.1.2 预测的方法 |
| 2.2 销售预测 |
| 2.2.1 销售预测的定义 |
| 2.2.2 基于不同预测方法的销售预测 |
| 3 AR公司洗涤用品销售预测现状分析及存在问题 |
| 3.1 AR公司洗涤用品分类 |
| 3.2 AR公司洗涤用品销售预测现状分析 |
| 3.2.1 普通洗涤用品销售预测现状分析 |
| 3.2.2 特殊洗涤用品销售预测现状分析 |
| 3.3 AR公司洗涤用品预测存在的问题 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 AR公司洗涤用品贝叶斯组合销售预测 |
| 4.1 AR公司普通洗涤用品贝叶斯组合销售预测 |
| 4.1.1 AR公司普通洗涤用品销售预测 |
| 4.1.2 普通洗涤用品贝叶斯组合销售预测量拟合度与以往销售预测量拟合度比较 |
| 4.2 AR公司特殊洗涤用品贝叶斯组合销售预测 |
| 4.2.1 AR公司特殊洗涤用品销售预测 |
| 4.2.2 特殊洗涤用品贝叶斯组合销售预测量拟合度与以往销售预测量拟合度比较 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 结论 |
| 5.1 主要工作与成果 |
| 5.2 管理建议 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）快时尚服装N公司新产品采购管理的优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 行业背景介绍 |
| 1.2 研究的内容和意义 |
| 1.3 研究的思路和方法 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 相关文献及理论综述 |
| 2.1 采购管理的相关理论 |
| 2.1.1 服装采购管理的概念 |
| 2.1.2 快时尚的概念界定 |
| 2.1.3 服装采购管理的一般流程 |
| 2.2 需求预测相关文献 |
| 2.2.1 需求预测的概念 |
| 2.2.2 需求预测的目的和意义 |
| 2.2.3 需求预测的方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 N公司采购管理现状 |
| 3.1 N公司简介 |
| 3.1.1 集团总部的组织架构 |
| 3.1.2 中国本土分公司组织架构 |
| 3.1.3 采购相关外部组织介绍 |
| 3.1.4 N公司采购团队与分工 |
| 3.2 N公司采购管理现状 |
| 3.2.1 N公司需求预测现状 |
| 3.2.2 N公司现有采购管理流程 |
| 3.3 现有采购管理方法存在的问题 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 N公司采购管理的优化 |
| 4.1 优化的原则和方法 |
| 4.2 采购管理的优化 |
| 4.2.1 需求预测的优化 |
| 4.2.2 采购管理流程的优化 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 应用效果简述 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 管理启示 |
| 6.2 未来研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（7）基于灰色理论的服装销售预测及库存优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究框架 |
| 1.4 研究的创新点与重难点 |
| 1.4.1 研究创新点 |
| 1.4.2 研究重难点 |
| 第2章 相关理论综述 |
| 2.1 服装销售预测的国内外研究现状综述 |
| 2.1.1 相关预测方法 |
| 2.1.2 服装销售预测的研究现状 |
| 2.2 灰色理论 |
| 2.2.1 GM(1，1)模型的建模条件 |
| 2.2.2 GM(1，1)建模与检验 |
| 2.3 GM(1,1)模型的适用范围 |
| 2.4 GM(1,1)模型的优化 |
| 2.4.1 GM(1,1)模型初始值的优化 |
| 2.4.2 GM(1,1)模型背景值的优化 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于改进GM(1,1)的服装配货决策模型构建 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 符号说明 |
| 3.4 改进GM(1，1)模型构建 |
| 3.4.1 原始数据的预处理 |
| 3.4.2 改进GM(1，1)模型构建 |
| 3.5 改进GM(1,1)模型的检验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于改进GM(1，1)的服装调补货决策模型构建 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 符号说明 |
| 4.4 基于销售预测的服装调补货模型构建 |
| 4.4.1 模型的建立 |
| 4.4.2 模型的合理性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 模型实例验证 |
| 5.1 基于改进GM(1，1)配货决策研究的模型实现 |
| 5.1.1 数据的预处理 |
| 5.1.2 基于改进GM(1,1)配货决策实例验证 |
| 5.1.3 模型性能检验及分析 |
| 5.2 基于销售预测的服装调补货决策模型实现 |
| 5.2.1 数据的预处理 |
| 5.2.1.1 进行调补货决策研究的对象选择 |
| 5.2.1.2 数据整理 |
| 5.2.2 服装调补货决策模型实例验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表论文 |
（8）基于聚类分析和决策树算法的服装销售预测模型（论文提纲范文）
| 0引言 |
| 1系统聚类法和 CART 算法 |
| 2基于聚类和决策树的服装销售预测模型 |
| 2.1 整体 模型 |
| 2.2 基于聚类分析的销售数据聚类分析模型 |
| 2.2.1 距离 计算 |
| 2.2.2 类的 合并 |
| 2.2.3 类个 数的确定 |
| 2.2.4 聚 类 结果 |
| 2.3 基于决策树算法的销售需求预测模型 |
| 2.3.1 训练和测试数据集的建立 |
| 2.3.2 销售影响因素获取 |
| 2.3.3 决策树的训练 |
| 2.3.4 冗余因素删选 |
| 2.3.5 最终决策树的生成 |
| 3实证分析 |
| 4结论 |
（9）基AHP和BP神经网络的服装销售预测模型的研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究状况 |
| 1.2.1 服装销售预测研究状况 |
| 1.2.2 层次分析法研究状况 |
| 1.2.3 神经网络在销售预测中的研究状况 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 2 销售预测方法比较及模型的引出 |
| 2.1 定性预测技术 |
| 2.2 定量预测技术 |
| 2.2.1 时间序列预测算法 |
| 2.2.2 因果分析法 |
| 2.2.3 新的销售预测算法 |
| 2.3 BP销售预测模型的提出 |
| 3 A-BP服装销售预测模型设计 |
| 3.1 服装销售预测的影响因子 |
| 3.1.1 产品因素 |
| 3.1.2 环境因素 |
| 3.1.3 行业因素 |
| 3.2 层次分析法确定影响因子排序 |
| 3.2.1 层次分析法简介 |
| 3.2.2 层次分析法在销售预测影响因子中的应用 |
| 3.3 BP神经网络预测销售量 |
| 3.3.1 BP神经网络简介 |
| 3.3.2 BP神经网络的算法和流程 |
| 3.3.3 BP神经网络在销售预测中的应用 |
| 3.4 A-BP销售预测模型设计 |
| 4 销售预测模型在服装销售预测系统中的实现 |
| 4.2 服装销售预测系统的建立 |
| 4.2.1 系统总体设计 |
| 4.2.2 系统界面和使用 |
| 4.3 销售预测系统的实现 |
| 4.3.1 数据采集和清理的实现 |
| 4.3.2 层次分析模型的实现 |
| 4.3.3 M品牌女装销售预测实例 |
| 4.3.4 选取训练样本 |
| 4.3.5 网络层数确定 |
| 4.3.6 输入层的确定 |
| 4.3.7 隐含层数确定 |
| 4.3.8 BP神经网络的建立 |
| 4.3.9 数据归一化处理 |
| 4.3.10 生成结果 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）休闲服企业库存控制的优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.4 研究内容及论文结构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 第二章 库存控制相关理论概述 |
| 2.1 库存控制的理论基础 |
| 2.1.1 库存相关定义 |
| 2.1.2 库存控制的相关概念 |
| 2.2 库存控制的重要性 |
| 2.3 库存控制的发展历程 |
| 2.4 供应链环境下的库存管理方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 休闲服企业库存现状分析 |
| 3.1 休闲服企业发展现状 |
| 3.1.1 休闲服发展进程 |
| 3.1.2 我国休闲服市场的特点 |
| 3.2 实例对比分析 |
| 3.3 休闲服企业库存形成原因 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 休闲服企业的需求预测方法 |
| 4.1 休闲服企业需求预测的不确定性 |
| 4.2 基于ABC分类法和产品生命周期理论的产品分类 |
| 4.3 常见的需求预测方法 |
| 4.3.1 定量方法 |
| 4.3.2 定性方法 |
| 4.4 经典款休闲服需求预测 |
| 4.5 流行款休闲服需求预测 |
| 4.5.1 灰色预测方法 |
| 4.5.2 实例分析 |
| 4.5.3 灰色模型优化 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 休闲服企业库存控制策略分析 |
| 5.1 订货点的控制策略 |
| 5.2 经典款休闲服的库存控制方法 |
| 5.2.1 经济批量模型 |
| 5.2.2 实例分析 |
| 5.3 流行款休闲服的库存控制方法 |
| 5.3.1 经典报童模型 |
| 5.3.2 具有一次补货机会的优化报童模型 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 M休闲服有限公司库存控制优化的实证分析 |
| 6.1 M休闲服有限公司简介 |
| 6.2 M休闲服有限公司库存周转流程 |
| 6.3 M休闲服有限公司库存控制中存在的问题 |
| 6.4 M休闲服有限公司库存控制优化措施 |
| 6.4.1 M休闲服有限公司库存控制组织优化 |
| 6.4.2 运用ABC分类法对库存进行分类，提高管理效率 |
| 6.4.3 对分类后的休闲服产品进行需求预测和库存控制 |
| 6.4.4 提高产品信息共享程度,优化物流途径 |
| 6.4.5 运用产品生命周期管理，提高市场反应速度 |
| 6.4.6 运用企业资源计划，提高信息化程度 |
| 6.4.7 建立库存管理的绩效评价系统 |
| 6.4.8 积极进行去库存化 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
四、服装销售定量预测方法新探（论文参考文献）
- [1]B便利店需求预测和库存控制研究[D]. 欧阳珍珍. 北京交通大学, 2020(03)
- [2]基于GM（1,1）模型的亚马逊平台下B电商公司销量预测[J]. 陆婷婷,翁世洲,钟谨贵. 对外经贸, 2020(01)
- [3]AN服装公司精准营销策略研究[D]. 梁晓华. 浙江理工大学, 2019(07)
- [4]基于不确定需求预测的韩都衣舍库存控制研究[D]. 盖青霞. 济南大学, 2019(01)
- [5]AR公司洗涤用品销售预测研究[D]. 张艺凡. 西安工业大学, 2018(01)
- [6]快时尚服装N公司新产品采购管理的优化研究[D]. 张圆. 上海交通大学, 2015(08)
- [7]基于灰色理论的服装销售预测及库存优化研究[D]. 孙利辉. 浙江理工大学, 2016(08)
- [8]基于聚类分析和决策树算法的服装销售预测模型[J]. 孙晓静,高慧,陈云. 中国管理信息化, 2015(09)
- [9]基AHP和BP神经网络的服装销售预测模型的研究及应用[D]. 李雪. 浙江工商大学, 2014(05)
- [10]休闲服企业库存控制的优化研究[D]. 范萌萌. 青岛大学, 2014(01)