Xây dựng chương trình phân tích dự báo lượng sản phẩm tiêu thụ theo phương pháp dự báo định lượng tại công ty cổ phần đầu tư và thương mại TNG thái nguyên

1.2.2. Đặc điểm của ngôn ngữ lập trình CshapC, theo một hướng nào đó, là ngôn ngữ lập trình phản ánh trực tiếp nhất đến.NET Framework mà tất cả các chương trình.NET chạy, và nó phụ thuộc mạnh mẽ vào Framework này. Mọi dữ liệu cơ sở đều là đối tượng, được cấp phát và hủy bỏ bởi trình dọn rác GarbageCollector (GC), và nhiều kiểu trừu tượng khác chẳng hạn như class, delegate, interface, exception, v.v, phản ánh rõ ràng những đặc trưng của.NET runtime.So sánh với C và C++, ngôn ngữ này bị giới hạn và được nâng cao ở một vài đặc điểm nào đó, nhưng không bao gồm các giới hạn sau đây:•Các con trỏ chỉ có thể được sử dụng trong chế độ không an toàn. Hầu hết các đối tượng được tham chiếu an toàn, và các phép tính đều được kiểm tra tràn bộ đệm. Các con trỏ chỉ được sử dụng để gọi các loại kiểu giá trị; còn những đối tượng thuộc bộ thu rác (garbagecollector) thì chỉ được gọi bằng cách tham chiếu.•Các đối tượng không thể được giải phóng tường minh.•Chỉ có đơn kế thừa, nhưng có thể cài đặt nhiều interfacetrừu tượng (abstract interfaces). Chức năng này làm đơn giản hóa sự thực thi của thời gian thực thi.•C thì antoànkiểu (typesafe) hơn C++.•Cú pháp khai báo mảng khác nhau(int a = new int5 thay vì int a5).•Kiểu thứ tự được thay thế bằng tên miền không gian (namespace).•C không có tiêu bản.•Có thêm Properties, các phương pháp có thể gọi các Properties để truy cập dữ liệu.•Có reflection.1.3.Hệ quản trị cơ sở dữ liệu sql 1.3.1.Khái niệm về hệ quản trị và hệ quản trị cơ sở dữ liệu sqlHệ quản trị cơ sở dữ liệu là chương trình phần mềmgiúp thực hiện việc lưu trữ cơ sở dữ liệu.Hệ quản trị trị cơ sở dữ liệu khi lưu trữ cơ sở dữ liệu cần đảm bảo được được tính cấu trúc trong cơ sở dữ liệu và ngoài ra cần phải hỗ trợ việc đọc, chỉnh sửa, thêm và xóa dữ liệu trên cơ sở dữ liệu một cách dễ dàng.SQL ( Structured Query Language) hay ngôn ngữ truy vấn mang tính cấu trúc, là một loại ngôn ngữ máy tính phổ biến để tạo, sửa, và lấy dữ liệu từ một hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ. Ngôn ngữ này phát triển vượt xa so với mục đích ban đầu là để phục vụ các hệ quản trị cơ sở dữ liệu đối tượngquan hệ. Nó là một tiêu chuẩnANSIISO.1.3.2.Một số câu lệnh hay dùng trong sqlThao tác sử dụng nhiều nhất trong một cơ sở dữ liệu dựa trên giao dịch là thao tác lấy dữ liệu.SELECT được sử dụng để lấy dữ liệu từ một hoặc nhiều bảng trong cơ sở dữ liệu, SELECT là lệnh thường dùng nhất của ngôn ngữ sửa đổi dữ liệu (tạm dịch) (tiếng Anh: Data Manipulation Language DML). Trong việc tạo ra câu truy vấn SELECT, người sử dụng phải đưa ra mô tả cho những dữ liệu mình muốn lấy ra chứkhông chỉ ra những hành động vật lý nào bắt buộc phải thực hiện để lấy ra kết quả đó. Hệ thống cơ sở dữ liệu, hay chính xác hơn là bộ tối ưu hóa câu truy vấn sẽ dịch từ câu truy vấn sang kế hoạch truy vấn tối ưu.Những từ khóa liên quan tới SELECT bao gồm:FROM dùng để chỉ định dữ liệu sẽ được lấy ra từ những bảng nào, và các bảng đó quan hệ với nhau như thế nào.WHERE dùng để xác định những bản ghi nào sẽ được lấy ra, hoặc áp dụng với GROUP BY.GROUP BY dùng để kết hợp các bản ghi có những giá trị liên quan với nhau thành các phần tử của một tập hợp nhỏ hơn các bản ghi.HAVING dùng để xác định những bản ghi nào, là kết quả từ từ khóa GROUP BY, sẽ được lấy ra.ORDER BY dùng để xác định dữ liệu lấy ra sẽ được sắp xếp theo những cột nào.

1 TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TN VÀ TRUYỀN THÔNG

KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN KINH TẾ

BÁO CÁO THỰC TẬP CHUYÊN NGÀNH

Đề tài:

XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH PHÂN TÍCH DỰ BÁO LƯỢNG SẢN PHẨM TIÊU THỤ THEO PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỊNH LƯỢNG TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN

ĐẦU TƯ VÀ THƯƠNG MẠI TNG THÁI NGUYÊN

Giảng viên hướng dẫn:Ths.TRẦN THU PHƯƠNG Ths.NGUYỄN THỊ KIM TUYẾN

Sinh viên thực tập : LÒ THỊ THỦY

Lớp: TIN HỌC KINH TẾ-K12A

Thái Nguyên, ngày 31 tháng 03 năm 2016

LỜI MỞ ĐẦU

Lý do chọn đề tài

Việt Nam đang trên đường hội nhập vào nền kinh tế thị trường, một môi trường mangtính cạnh tranh mạnh mẽ, đem lại nhiều cơ hội, song cũng không ít thách thức cho cácdoanh nghiệp Điều này đòi hỏi các doanh nghiệp phải không ngừng đổi mới mình cũngnhư mở rộng hoạt động sản xuất kinh doanh trên tất cả các lĩnh vực Do đó, các doanhnghiệp phải không ngừng hoàn thiện và nâng cao cơ chế quản lý kinh tế, đặc biệt côngtác dự báo tài chính và tìm kiếm cũng như đáp ứng nhu cầu khách hàng một cách tốtnhất để đảm bảo thị phần, thực hiện một cách tốt nhất chiến lược phát triển

Trong công tác quản lý, hiểu được thị trường, dự báo được tình hình và nhu cầu là vấn

đề cốt tử với doanh nghiệp, vì điều đó ảnh hưởng xuyên suốt quá trình sản xuất kinhdoanh.Vì lí do đó, dự báo doanh thu và nghiên cứu thị trường là vấn đế trọng tâm trong

các hoạt động điều hành

Với mong muốn tìm hiểu về tầm quan trọng của việc phân tích dự báo , em đã xây dựng

chương trình “Xây dựng chương trình phân tích dự báo lượng sản phẩm tiêu thụ theo phương pháp dự báo định lượng tại công ty Cổ phần đầu tư và thương mại TNG ” trên

nền HQTCSDL SQL, sử dụng ngôn ngữ lập trình C# Chương trình nhằm ứng dụng một phầncông nghệ thông tin vào việc dự báo công ty, đồng thời sử dụng tin học cũng tiết kiệm thờigian, công sức cho con người, nó có thể chưa được hoàn thiện nhưng cũng phần nào đấy giúpmọi người hiểu được vai trò của việc phân tích thiết kế trong bài toán quản lý

Mục đích nghiên cứu đề tài

Tăng cường áp dụng CNTT vào hoạt động của doanh nghiệp là vấn đề cấp thiết hiện nay Áp dụng CNTT vào việc dự báo và khảo sát quan hệ khách hàng sẽ làm hoạt động này đạt hiệu quả cao hơn vả về phương diện thời gian và chi phí, góp phần vào thực hiện doanh nghiệp điện tử và thương mại điện tử

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu của đề tài bao gồm:

+ Các nghiệp vụ trong kế toán bán hàng, marketing sản phẩm

+ Ngôn ngữ lập trình, phần mềm thống kê

+ Chương trình biểu diễn bằng ngôn ngữ tin học

- Phạm vi nghiên cứu của đề tài:

Đề tài ở mức nghiên cứu áp dụng CNTT vào dự báo doanh thu và quan hệ khách hàng,làm phương hướng xử lý các yêu cầu ở từng doanh nghiệp cụ thể theo các yêu cầu cụ thể.

 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Về khoa học, nghiên cứu hướng con người áp dụng CNTT ngày càng nhiều hơn vàocuộc sống, đặc biệt lĩnh vực kinh tế, để tăng năng suất, giảm chi phí, hướng tới xây dựng cácứng dụng toàn diện trên tất cả các lĩnh vực, các yêu cẩu của kinh tế

Về thực tiễn, áp dụng CNTT cho các lĩnh vực, các công việc của doanh nghiệp đã làm tăng giátrị đầu tư hiệu quả, dần đưa doanh nghiệp hướng đến đầu tư CNTT vào mọi mặt để phát triểndoanh nghiệp điện tử

 Bố cục đề tài

Chương 1: Khái quát về chương trình dự báo sản lượng sản phẩm tiêu thụ

Chương 2: Khảo sát và phân tích thiết kế hệ thống cho chương trình dự báo lượng sảnphẩm tiêu thụ tại Công ty cổ phần đầu tư và thương mại TNG

Chương 3: Xây dựng chương trình

Chương 1.

KHÁI QUÁT VỀ CHƯƠNG TRÌNH DỰ BÁO SẢN LƯỢNG SẢN PHẨM TIÊU THỤ 1.1 Khái quát về dự báo sản lượng sản phẩm tiêu thụ

1.1.1. Một số khái niệm

Khái niệm sản lượng

Tổng sản lượng là một khái niệm trong kinh tế học quản trị, có ký hiệu là TP Tổng sản

lượng là mức sản lượng được sản xuất ra từ các mức khác nhau của một yếu tố đầu vào kết hợp với các mức cố định của các yếu tố khác

Khái niệm tổng sản lượng khái niệm là khởi đầu để tính toán nhiều chỉ tiêu kinh tế, kinhdoanh, nhất là phân tích ngắn hạn

Khi xem xét các nhân tố tác động đến tổng sản lượng, nhà quản lý có thể đi đến quyết định dịch chuyển nhân tố nào để tối ưu hóa quá trình sản xuất

 Khái niệm dự báo

Thuật ngữ dự báo có nguồn gốc từ tiếng Hy Lạp "Pro" (nghĩa là trước) và "gnois" (cónghĩa là biết), "prognois" nghĩa là biết trước

Dự báo là sự tiên đoán có căn cứ khoa học, mang tính chất xác suất về mức độ, nội dung, các mối quan hệ, trạng thái, xu hướng phát triển của đối tượng nghiên cứu hoặc về cách thức và thời hạn đạt được các mục tiêu nhất định đã đề ra trong tương lai.

Tiên đoán là hình thức phản ánh vượt trước về thời gian hiện thực khách quan, đó là kếtquả nhận thức chủ quan của con người dựa trên cơ sở nhận thức quy luật khách quan trong sựvận động và phát triển của sự vật và hiện tượng Có thể phân biệt ba loại tiên đoán:

Tiên đoán không khoa học: Đó là các tiên đoán không có cơ sở khoa học, thường dựa

trên các mối quan hệ qua lại có tính tưởng tượng, không hiện thực, được cấu trúc một cách giảtạo, hoặc những phát hiện có tính chất bất chợt Các hình thức như bói toán, tiên tri, các luậnđiệu tuyên truyền của các thế lực thù địch, thuộc loại tiên đoán này

Tiên đoán kinh nghiệm: Các tiên đoán hình thành qua kinh nghiệm thực tế dựa vào các

mối quan hệ qua lại thường xuyên trong thực tế hoặc tưởng tượng mà không trên cơ sở phântích cấu trúc lý thuyết, nghiên cứu các quy luật hay đánh giá kinh nghiệm Loại tiên đoán này

ít nhiều có cơ sở song lại không giải thích được sự vận động của đối tượng và đa số mới chỉdừng lại ở mức độ định tính.

Tiên đoán khoa học: đây là tiên đoán dựa trên việc phân tích mối quan hệ qua lại giữa

các đối tượng trong khuôn khổ của một hệ thống lý luận khoa học nhất định Nó dựa trên việcphân tích tính quy luật phát triển của đối tượng dự báo và các điều kiện ban đầu với tư cáchnhư là các giả thiết Tiên đoán khoa học là kết quả của sự kết hợp giữa những phân tích địnhtính và những phân tích định lượng các quá trình cần dự báo Chỉ có dự báo khoa học mới đảmbảo độ tin cậy cao và là cơ sở vững chắc cho việc thông qua các quyết định quản lý khoa học

1.1.2. Các phương pháp dự báo

 Các phương pháp dự báo định tính

Các phương pháp dự báo định tính là các phương pháp dự báo bằng cách phân tíchđịnh tính dựa vào suy đoán, cảm nhận Các phương pháp này phụ thuộc nhiều vào trực giác,kinh nghiệm và sự nhạy cảm của nhà quản trị trong quá trình dự báo, chỉ mang tính phỏngđoán, không định lượng Tuy nhiên chúng có ưu điểm là đơn giản, dễ thực hiện thời giannghiên cứu dự báo nhanh, chi phí dự báo thấp và kết quả dự báo trong nhiều trường hợp cũngrất tốt Sau đây là một số phương pháp dự báo định tính chủ yếu:

+ Lấy ý kiến của ban quản lý điều hành

Đây là phương pháp dự báo được sử dụng khá rộng rãi Trong phương pháp này, cầnlấy ý kiến của các nhà quản trị cao cấp , những người phụ trách các công việc quan trọngthường hay sử dụng các số liệu thống kê, chỉ tiêu tổng hợp của doanh nghiệp Ngoài ra cần lấythêm ý kiến đánh giá của các cán bộ điều hành marketing, kỹ thuật, tài chính và sản xuất

Phương pháp này sử dụng được trí tuệ và kinh nghiệm của những cán bộ trực tiếp liênquan đến hoạt động thực tiễn Tuy nhiên nó có nhược điểm là mang yếu tố chủ quan và ý kiếncủa những người có chức vụ cao nhất thường chi phối ý kiến của những người khác

+ Phương pháp lấy ý kiến của lực lượng bán hàng

Những người bán hàng là người hiểu rõ nhu cầu và thị hiếu của người tiêu dùng củangười tiêu dùng Họ có thể dự báo được lượng hàng hoá, dịch vụ có thể bán được trong tươnglai tại khu vực mình bán hàng

Tập hợp ý kiến của nhiều người bán hàng tại nhiều khu vực khác nhau, có thể dự báonhu cầu hàng hoá, dịch vụ của doanh nghiệp

Phương pháp này có nhược điểm là phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của người bánhàng Một số người bán hàng thường có xu hướng đánh giá thấp lượng hàng hoá, dịch vụ bánđược để dễ đạt định mức, ngược lại một số khác lại chủ quan dự báo ở mức quá cao để nângdanh tiếng của mình.

+ Phương pháp nghiên cứu thị trường người tiêu dùng

Đây là phương pháp lấy ý kiến khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng củadoanh nghiệp Việc nghiên cứu thường do bộ phận nghiên cứu thị trường thực hiện bằng nhiềuhình thức như tổ chức các cuộc điều tra lấy ý kiến của khách hàng, phỏng vấn trực tiếp, phỏngvấn qua điện thoại, gửi phiếu điều tra tới gia đình hoặc cơ sở tiêu dùng

Phương pháp nghiên cứu thị trường người tiêu dùng giúp doanh nghiệp không chỉchuẩn bị dự báo nhu cầu của khách hàng mà còn có thể hiểu được những đánh giá của kháchhàng về sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp để có biện pháp cải tiến, hoàn thiện cho phù hợp.Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi tốn kém về tài chính, thời gian và phải có sự chuẩn bịcông phu trong việc xây dựng câu hỏi Đôi khi phương pháp này cũng vấp phải khó khăn là ýkiến của khách hàng không xác thực hoặc quá lý tưởng

+ Phương pháp chuyên gia

Phương pháp chuyên gia là phương pháp thu thập và xử lý những đánh giá dự báobằng cách tập hợp và hỏi ý kiến các chuyên gia giỏi thuộc một lĩnh vực hẹp của khoa học - kỹthuật hoặc sản xuất

Phương pháp chuyên gia dựa trên cơ sở đánh giá tổng kết kinh nghiệm, khả năng phảnánh tương lai một cách tự nhiên của các chuyên gia giỏi và xử lý thống kê các câu trả lời mộtcách khoa học Nhiệm vụ của phương pháp là đưa ra những dự báo khách quan về tương laiphát triển của khoa học kỹ thuật hoặc sản xuất dựa trên việc xử lý có hệ thống các đánh giá dựbáo của các chuyên gia

Phương pháp chuyên gia được áp dụng đặc biệt có hiệu quả trong các trường hợp sauđây:

- Khi đối tượng dự báo có tầm bao quát lớn phụ thuộc nhiều yếu tố mà hiện tại còn chưa

có hoặc thiếu những cơ sở lý luận chắc chắn để xác định

- Trong điều kiện còn thiếu thông tin và những thống kê đầy đủ, đáng tin cậy về đặctính của đối tượng dự báo

- Trong điều kiện có độ bất định lớn của đối tượng dự báo, độ tin cậy thấp về hình thứcthể hiện, về chiều hướng biến thiên về phạm vi cũng như quy mô và cơ cấu.

- Khi dự báo trung hạn và dài hạn đối tượng dự báo chịu ảnh hưởng của nhiều nhân tố,phần lớn là các nhân tố rất khó lượng hoá đặc biệt là các nhân tố thuộc về tâm lý xã hội (thịhiếu, thói quen, lối sống, đặc điểm dân cư ) hoặc tiến bộ khoa học kỹ thuật Vì vậy trong quátrình phát triển của mình đối tượng dự báo có nhiều đột biến về quy mô và cơ cấu mà nếukhông nhờ đến tài nghệ của chuyên gia thì mọi sự trở nên vô nghĩa

- Trong điều kiện thiếu thời gian, hoàn cảnh cấp bách phương pháp chuyên gia cũngđược áp dụng để đưa ra các dự báo kịp thời

Quá trình áp dụng phương pháp chuyên gia có thể chia làm ba giai đoạn lớn:

- Lựa chọn chuyên gia

- Trưng cầu ý kiến chuyên gia;

- Thu thập và xử lý các đánh giá dự báo

Chuyên gia giỏi là người thấy rõ nhất những mâu thuẫn và những vấn đề tồn tại tronglĩnh vực hoạt động của mình, đồng thời về mặt tâm lý họ luôn luôn hướng về tương lai để giảiquyết những vấn đề đó dựa trên những hiểu biết sâu sắc, kinh nghiệm sản xuất phong phú vàlinh cảm nghề nghiệp nhạy bén

 Các phương pháp dự báo định lượng

Các phương pháp dự báo định lượng dựa vào các số liệu thống kê và thông qua cáccông thức toán học được thiết lập để dự báo nhu cầu cho tương lai Khi dự báo nhu cầu tươnglai, nếu không xét đến các nhân tố ảnh hưởng khác có thể dùng các phương pháp dự báo theodãy số thời gian Nếu cần ảnh hưởng của các nhân tố khác đến nhu cầu có thể dùng các môhình hồi quy tương quan

Để tiến hành dự báo nhu cầu sản phẩm theo phương pháp định lượng cần thực hiện 8bước sau:

- Xác định mục tiêu dự báo

- Lựa chọn những sản phẩm cần dự báo

- Xác định độ dài thời gian dự báo

- Chọn mô hình dự báo

- Thu thập các dữ liệu cần thiết

- Phê chuẩn mô hình dự báo

- Tiến hành dự báo

- Áp dụng kết quả dự báo

+ Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian (Phương pháp ngoại suy)

Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian được xây dựng trên một giả thiết về sự tồntại và lưu lại các nhân tố quyết định đại lượng dự báo từ quá khứ đến tương lai Trong phươngpháp này đại lượng cần dự báo được xác định trên cơ sở phân tích chuỗi các số liệu về nhu cầusản phẩm (dòng nhu cầu) thống kê được trong quá khứ

Như vậy thực chất của phương pháp dự báo theo dãy số thời gian là kéo dài quy luậtphát triển của đối tượng dự báo đã có trong quá khứ và hiện tại sang tương lai với giả thiết quyluật đó vẫn còn phát huy tác dụng

Các yếu tố đặc trưng của dãy số theo thời gian gồm:

- Tính xu hướng: Tính xu hướng của dòng nhu cầu thể hiện sự thay đổi của các dữ liệutheo thời gian (tăng, giảm )

- Tính mùa vụ: Thể hiện sự dao động hay biến đổi dữ liệu theo thời gian được lặp đi lặplại theo những chu kỳ đều đặn do sự tác động của một hay nhiều nhân tố môi trường xungquanh như tập quán sinh hoạt, hoạt động kinh tế xã hội Ví dụ: Nhu cầu dịch vụ bưu chínhviễn thông không đồng đều theo các tháng trong năm

- Biến đổi có chu kỳ: Chu kỳ là yếu tố lặp đi lặp lại sau một giai đoạn thời gian Ví dụ:Chu kỳ sinh học, chu kỳ phục hồi kinh tế

- Biến đổi ngẫu nhiên: Biến đổi ngẫu nhiên là sự dao động của dòng nhu cầu do các yếu

tố ngẫu nhiên gây ra, không có quy luật

Sau đây là các phương pháp dự báo theo dãy số thời gian

a Phương pháp trung bình giản đơn (Simple Average)

Phương pháp trung bình giản đơn là phương pháp dự báo trên cơ sở lấy trung bình củacác dữ liệu đã qua, trong đó các nhu cầu của các giai đoạn trước đều có trọng số như nhau, nóđược thể hiện bằng công thức:

Phương pháp này san bằng được tất cả mọi sự biến động ngẫu nhiên của dòng yêu cầu,

vì vậy nó là mô hình dự báo rất kém nhạy bén với sự biến động của dòng nhu cầu Phươngpháp này phù hợp với dòng nhu cầu đều, ổn định, sai số sẽ rất lớn nếu ta gặp dòng nhu cầu cótính chất thời vụ hoặc dòng nhu cầu có tính xu hướng

b Phương pháp trung bình động

Trong trường hợp khi nhu cầu có sự biến động, trong đó thời gian gần nhất có ảnhhưởng nhiều nhất đến kết quả dự báo, thời gian càng xa thì ảnh hưởng càng nhỏ ta dùngphương pháp trung bình động sẽ thích hợp hơn

Phương pháp trung bình động dùng kết quả trên cơ sở thay đổi liên tục khoảng thờigian trước đây cho dự báo giai đoạn tiếp theo:

Khi sử dụng phương pháp trung bình động đòi hỏi phải xác định n sao cho sai số dự báo

là nhỏ nhất, đó chính là công việc của người dự báo, n phải điều chỉnh thường xuyên tuỳ theo

sự thay đổi tính chất của dòng nhu cầu Để chọn n hợp lý cũng như để đánh giá mức độ chínhxác của dự báo người ta căn cứ vào độ lệch tuyệt đối bình quân (MAD)

Các phương pháp trung bình giản đơn, trung bình động, trung bình động có trọng số đều

có các đặc điểm sau:

- Khi số quan sát n tăng lên, khả năng san bằng các giao động tốt hơn, nhưng kết quả dựbáo ít nhạy cảm hơn với những biến đổi thực tế của nhu cầu

- Dự báo thường không bắt kịp nhu cầu, không bắt kịp xu hướng thay đổi nhu cầu

- Đòi hỏi phải ghi chép số liệu đã qua rất chính xác và phải đủ lớn

- Để dự báo nhu cầu ở kỳ t chỉ sử dụng n mức nhu cầu thực gần nhất từ kỳ t-1 trở vềtrước còn các số liệu từ kỳ n+1 trở đi trong quá khứ bị cắt bỏ, nhưng thực tế và lý luận không

ai chứng minh được rằng các số liệu từ kỳ n +1 trở về trước hoàn toàn không ảnh hưởng gì đếnđại lượng cần dự báo

+ Phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn

Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp trên, người ta đề xuất sử dụngphương pháp san bằng hàm mũ giản đơn để dự báo Đây là phương pháp dễ sử dụng nhất, nócần ít số liệu trong quá khứ Theo phương pháp này:

Ft = Ft-1 + α(DDt-1 - Ft-1) với 0< α<1

Trong đó:

Ft - Mức nhu cầu dự báo kỳ t

Ft-1 - Mức nhu cầu dự báo kỳ t-1

Dt-i - Mức nhu cầu thực kỳ t-i

αt-i - Hệ số san bằng mũ

Thực chất là dự báo mới bằng dự báo cũ cộng với khoảng chênh lệch giữa nhu cầu thực

và dự báo của kỳ đã qua, có điều chỉnh cho phù hợp

Hệ số a trong mô hình dự báo thể hiện tầm quan trọng hay mức độ ảnh hưởng của sốliệu hiện tại đến đại lượng dự báo Hệ số a càng lớn mô hình càng nhạy bén với sự biến độngcủa dòng nhu cầu Nếu chọn α = 0,7, thì chỉ cần 3 số liệu đầu tiên đã tham gia 97,3% vào kếtquả dự báo

Hệ số a chọn càng nhỏ mô hình dự báo càng kém nhạy bén hơn với sự biến đổi củadòng nhu cầu Nếu chọn α = 0,2 thì giá trị hiện tại chỉ tham gia 20% vào kết quả dự báo, tiếp

đó là 16% và 5 số liệu mới nhất chiếm khoảng 67%, dãy số còn lại từ kỳ thứ 6 trong quá khứ

về vô cùng chiếm 33% kết quả dự báo

Việc chọn α phải dựa trên cơ sở phân tích tính chất của dòng nhu cầu Đối với dòngnhu cầu có tính chất thời vụ, để áp dụng phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn, ta có thuậttoán sau:

- Tính chỉ số thời vụ từ các số liệu thống kê về nhu cầu thực trong quá khứ:

- Dự báo theo phương pháp san bàng hàm mũ giản đơn đối với dòng nhu cầu phi thời

vụ hoá

Vt = V t-1 + α(DNt-1 - Vt-1)

Trong đó:

Vt, V t-1 - Mức nhu cầu dự báo phi thời vụ hoá ở kỳ t và t-1

- Xác định mức nhu cầu dự báo đã tính đến yếu tố thời vụ:

Ft = Vt It

e Phương pháp san bằng hàm mũ có điều chỉnh xu hướng

Phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn không thể hiện rõ xu hướng biến động củadòng nhu cầu, do đó cần phải sử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh xu hướng Trong phương phápnày nhu cầu dự báo được xác định theo công thức:

FITt = Ft + Tt

Trong đó:

FITt - Mức nhu cầu dự báo theo phương pháp san bằng hàm mũ có điều chỉnh xu hướng

Ft - Mức nhu cầu dự báo theo phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn

Tt - Lượng điều chỉnh theo xu hướng, Tt được xác định theo công thức sau:

Tt = Tt-1 + β(DFt - Ft-1)

Trong đó:

Tt - Lượng điều chỉnh theo xu hướng trong kỳ t

Tt-1 - Lượng điều chỉnh theo xu hướng trong kỳ t-1

β - Hệ số san bằng xu hướng

Như vậy, để dự báo nhu cầu theo phương pháp san bằng hàm mũ có điều chỉnh xuhướng, cần tiến hành các bước sau:

- Dự báo nhu cầu theo phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn Ft ở thời kỳ t

- Tính lượng điều chỉnh theo xu hướng: Để tính lượng điều chỉnh theo xu hướng, giá trịđiều chỉnh xu hướng ban đầu phải được xác định và đưa vào công thức Giá trị này có thể được

đề xuất bằng phán đoán hoặc bằng những số liệu đã quan sát được trong thời gian qua

- Tính nhu cầu dự báo theo phương pháp san bằng hàm mũ có điều chỉnh xu hướng

f Dự báo theo đường xu hướng

Phương pháp dự báo theo đường xu hướng giúp ta dự báo nhu cầu trong tương lai dựavào dãy số theo thời gian

Dãy số theo thời gian cho phép xác định đường xu hướng lý thuyết trên cơ sở kỹ thuậtbình phương bé nhất, tức là tổng khoảng cách từ các điểm thể hiện nhu cầu thực tế trong quákhứ đến đường xu hướng lấy theo trục tung là nhỏ nhất Sau đó dựa vào đường xu hướng lýthuyết để dự báo nhu cầu cho tương lai

Để xác định đường xu hướng lý thuyết trước hết cần biểu diễn các nhu cầu trong quákhứ lên biểu đồ và phân tích xu hướng phát triển của các số liệu đó Qua phân tích nếu thấyrằng các số liệu tăng hoặc giảm tương đối đều đặn theo một chiều hướng nhất định thì ta có thể

vạch ra một đường thẳng biểu hiện chiều hướng đó Nếu các số liệu biến động theo một chiềuhướng đặc biệt hơn, như tăng giảm ngày càng tăng nhanh hoặc ngày càng chậm thì ta có thể sửdụng các đường cong thích hợp để mô tả sự biến động đó, như đường parabol, hyperbol,logarit

Một số đường cong xu hướng nhu cầu sản phẩm thường gặp như: tuyến tính, Logistic

và hàm mũ Dưới đây sẽ xem xét phương pháp dự báo nhu cầu sản phẩm theo đường xu

t - Biến thời gian

Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất, a và b được xác định như sau:

Nếu khi phân tích các số liệu trên đồ thị không thấy rõ đường xu hướng là tuyến tínhhay phi tuyến thuộc dạng nào thì ta có thể sử dụng một vài phương pháp dự báo khác nhau.Lúc này để chọn phương pháp nào, ta cần đánh giá các kết quả dự báo bằng cách tính sai sốchuẩn của từng phương án Phương pháp nào có sai số chuẩn nhỏ nhất là tốt nhất và sẽ đượcchọn để thực hiện Sai số chuẩn được tính theo công thức:

+ Phương pháp hồi quy tương quan

Các phương pháp dự báo trình bày trên đây đều xem xét sự biến động của đại lượng cần

dự báo theo thời gian thông qua dãy số thời gian thống kê được trong quá khứ

Nhưng trong thực tế đại lượng cần dự báo còn có thể bị tác động bởi các nhân tố khác

Ví dụ: Mật độ điện thoại phụ thuộc vào thu nhập quốc dân bình quân đầu người, tốc độ tăngtrưởng kinh tế

Mối liên hệ nhân quả giữa mật độ điện thoại và thu nhập quốc dân bình quân đầu người

có thể biểu diễn gần đúng với dạng một tương quan, thể hiện bằng một đường hồi quy tươngquan Trong đó, đại lượng cần dự báo là biến phụ thuộc còn nhân tố tác động lên nó là biếnđộc lập Biến độc lập có thể có một hoặc một số Mô hình hồi quy tương quan được sử dụngphổ biến nhất trong dự báo là mô hình hồi quy tương quan tuyến tính

Đại lượng dự báo được xác định theo công thức sau:

Yt = a+bx

Trong đó:

Yt - mức nhu cầu dự báo cho kỳ t

X - Biến độc lập (nhân tố ảnh hưởng đến đại lượng dự báo)

a, b - Các hệ số (a - đoạn cắt trục tung của đồ thị, b - độ dốc của đường hồi quy)

Các hệ số a, b được tính như sau:

Để đánh giá độ chính xác của dự báo bằng phương pháp hồi quy tương quan, ta tính sai

số chuẩn của đường hồi quy tương quan ( S y,x )

Để đánh giá mối liên hệ giữa hai biến số trong mô hình hồi quy tương quan cần tính

"Hệ số tương quan" được ký hiệu r Hệ số này biểu hiện mức độ hoặc cường độ của mối quan

hệ tuyến tính, r nhận giá trị giữa -1 và 1 Hệ số tương quan r được xác định theo công thứcsau:

Tuỳ theo các giá trị r, mối quan hệ giữa hai biến x và y như sau:

- Khi r = ±1, giữa x và y có quan hệ chặt chẽ

- Khi r = 0, giữa x và y không có liên hệ gì

- Khi r càng gần ±1, mối liên hệ tương quan giữa x và y càng chặt chẽ

- Khi r mang dấu dương ta có tương quan thuận, khi r mang dấu âm ta có tươngquan nghịch

1.1.3. Quy trình dự báo

Quy trình dự báo được chia thành 9 bước Các bước này bắt đầu và kết thúc với sự trao đổi (communication), hợp tác (cooperation) và cộng tác (collaboration) giữa những người sửdụng và những người làm dự báo

B

ướ c 1: Xác định mục tiêu

- Các mục tiêu liên quan đến các quyết định cần đến dự báo phải được nói rõ Nếu quyết định vẫn không thay đổi bất kể có dự báo hay không thì mọi nỗ lực thực hiện dự báo cũng vô ích

- Nếu người sử dụng và người làm dự báo có cơ hội thảo luận các mục tiêu và kết quả

dự báo sẽ được sử dụng như thế nào, thì kết quả dự báo sẽ có ý nghĩa quan trọng

B

ướ c 2: Xác định dự báo cái gì

- Khi các mục tiêu tổng quát đã rõ ta phải xác định chính xác là dự báo cái gì (cần có

sự trao đổi)

+ Ví dụ: Chỉ nói dư báo doanh số không thì chưa đủ, mà cần phải hỏi rõ hơn là:

Dự báo doanh thu bán hàng (sales revenue) hay số đơn vị doanh số (unit sales) Dự báo theo năm, quý, tháng hay tuần

+ Nên dự báo theo đơn vị để tránh những thay đổi của giá cả

B

ướ c 3: Xác định khía cạnh thời gian

Có 2 loại khía cạnh thời gian cần xem xét:

- Thứ nhất: Độ dài dự báo, cần lưu ý:

+ Đối với dự báo theo năm: từ 1 đến 5 năm

+ Đối với dự báo quý: từ 1 hoặc 2 năm

+ Đối với dự báo tháng: từ 12 đến 18 tháng

- Thứ hai: Người sử dụng và người làm dự báo phải thống nhất tính cấp thiết của dự báo

B

ướ c 4: Xem xét dữ liệu

- Dữ liệu cần để dự báo có thể từ 2 nguồn: bên trong và bên ngoài

- Cần phải lưu ý dạng dữ liệu sẵn có ( thời gian, đơn vị tính,…)

- Dữ liệu thường được tổng hợp theo cả biến và thời gian, nhưng tốt nhất là thu thập

dữ liệu chưa được tổng hợp

- Cần trao đổi giữa người sử dụng và người làm dự báo

B

ướ c 5: Lựa chọn mô hình

- Làm sao để quyết định được phương pháp thích hợp nhất cho một tình huống nhất định?

+ Loại và lượng dữ liệu sẵn có

+ Mô hình (bản chất) dữ liệu quá khứ

+ Tính cấp thiết của dự báo

+ Độ dài dự báo

+ Kiến thức chuyên môn của người làm dự báo

B

ướ c 6: Đánh giá mô hình

- Đối với các phương pháp định tính thì bước này ít phù hợp hơn so với phương phápđịnh lượng

- Đối với các phương pháp định lượng, cần phải đánh giá mức độ phù hợp của mô hình (trong phạm vi mẫu dữ liệu)

- Đánh giá mức độ chính xác của dự báo (ngoài phạm vi mẫu dữ liệu)

- Nếu mô hình không phù hợp, quay lại bước 5

B

ướ c 7: Chuẩn bị dự báo

- Nếu có thể nên sử dụng hơn một phương pháp dự báo, và nên là những loại phươngpháp khác nhau (ví dụ mô hình hồi quy và san mũ Holt, thay vì cả 2 mô hình hồi quy khácnhau)

- Các phương pháp được chọn nên được sử dụng để chuẩn bị cho một số các dự báo (ví vụ trường hợp xấu nhất, tốt nhất và có thể nhất)

B

ướ c 8: Trình bày kết quả dự báo

- Kết quả dự báo phải được trình bày rõ ràng cho ban quản lý sao cho họ hiểu các con

số được tính toán như thế nào và chỉ ra sự tin cậy trong kết quả dự báo

- Người dự báo phải có khả năng trao đổi các kết quả dự báo theo ngôn ngữ mà các nhà quản lý hiểu được

- Trình bày cả ở dạng viết và dạng nói

- Bảng biểu phải ngắn gọn, rõ ràng

- Chỉ cần trình bày các quan sát và dự báo gần đây thôi

- Chuỗi dữ liệu dài có thể được trình bày dưới dạng đồ thị (cả giá trị thực và dự báo)

- Trình bày thuyết trình nên theo cùng hình thức và cùng mức độ với phần trình bày viết

B

ướ c 9: Theo dõi kết quả dự báo

- Lệch giữa giá trị dự báo và giá trị thực phải được thảo luận một cách tích cực, kháchquan và cởi mở

- Mục tiêu của việc thảo luận là để hiểu tại sao có các sai số, để xác định độ lớn củasai số

- Trao đổi và hợp tác giữa người sử dụng và người làm dự báo có vai trò rất quantrọng trong việc xây dựng

1.1.4. Phương pháp bình quân di động

Phương pháp số bình quân di động là một trong những phương pháp biểu hiện xuhướng phát triển cơ bản của hiện tượng nghiên cứu, hay nói cách khác, mô hình hoá sự pháttriển thực tế của hiện tượng nghiên cứu dưới dạng dãy các số bình quân di động

Phương pháp bình quân di động còn được sử dụng trong dự báo thống kê Trên cơ sởxây dựng một dãy số bình quân di động, người ta xây dựng mô hình dự báo

Như vậy, ứng với tháng 3 ta có số bình quân di động là 82 triệu tấn, tháng 4 là 83triệu tấn, v.v… và cuối cùng tháng 12 là 117,6 triệu tấn Ta gọi các số bình quân di động mớinày là Mi (i = k, k + 1, k + 2,…n), trong đó k là khoảng cách thời gian san bằng ( ở đây k = 3,bình quân từ 3 mức độ thực tế).

1.2 Ngôn ngữ lập trình Cshap

1.2.1 Cshap là gì

C# (đọc là "C thăng" hay "C sharp") là một ngôn ngữ lập trìnhhướng đối tượng được

phát triển bởi Microsoft, là phần khởi đầu cho kế hoạch NET của họ Tên của ngôn ngữ bao

gồm ký tự thăng theo Microsoft nhưng theo ECMA là C#, chỉ bao gồm dấu số thường

Microsoft phát triển C# dựa trên C++ và Java C# được miêu tả là ngôn ngữ có được sự cân bằng giữa C++,Visual Basic, Delphi và Java

Phương pháp số bình quân di động là một trong những phương pháp biểu hiện xuhướng phát triển cơ bản của hiện tượng nghiên cứu, hay nói cách khác, mô hình hoá sự pháttriển thực tế của hiện tượng nghiên cứu dưới dạng dãy các số bình quân di động

Phương pháp bình quân di động còn được sử dụng trong dự báo thống kê Trên cơ sởxây dựng một dãy số bình quân di động, người ta xây dựng mô hình dự báo

1.2.2 Đặc điểm của ngôn ngữ lập trình Cshap

C#, theo một hướng nào đó, là ngôn ngữ lập trình phản ánh trực tiếp nhất đến.NETFramework mà tất cả các chương trình.NET chạy, và nó phụ thuộc mạnh mẽ vào

Framework này Mọi dữ liệu cơ sở đều là đối tượng, được cấp phát và hủy bỏ bởi trình dọn rác Garbage-Collector (GC), và nhiều kiểu trừu tượng khác chẳng hạn như class, delegate, interface, exception, v.v, phản ánh rõ ràng những đặc trưng của.NET runtime

So sánh với C và C++, ngôn ngữ này bị giới hạn và được nâng cao ở một vài đặc điểm nào đó, nhưng không bao gồm các giới hạn sau đây:

 Các con trỏ chỉ có thể được sử dụng trong chế độ không an toàn Hầu hết các đối tượng được tham chiếu an toàn, và các phép tính đều được kiểm tra tràn bộ đệm Các con trỏ chỉ được sử dụng để gọi các loại kiểu giá trị; còn những đối tượng thuộc bộ thu rác

(garbage-collector) thì chỉ được gọi bằng cách tham chiếu.

 Các đối tượng không thể được giải phóng tường minh

 Chỉ có đơn kế thừa, nhưng có thể cài đặt nhiều interface trừu tượng (abstract interfaces) Chức năng này làm đơn giản hóa sự thực thi của thời gian thực thi

 C# thì an-toàn-kiểu (typesafe) hơn C++.

 Cú pháp khai báo mảng khác nhau(" int[] a = new int[5]" thay vì "int a[5] ")

 Kiểu thứ tự được thay thế bằng tên miền không gian (namespace).

 C# không có tiêu bản

 Có thêm Properties, các phương pháp có thể gọi các Properties để truy cập dữ liệu

 Có reflection

1.3 Hệ quản trị cơ sở dữ liệu sql

1.3.1 Khái niệm về hệ quản trị và hệ quản trị cơ sở dữ liệu sql

Hệ quản trị cơ sở dữ liệu là chương trình phần mềm giúp thực hiện việc lưu trữ cơ

sở dữ liệu Hệ quản trị trị cơ sở dữ liệu khi lưu trữ cơ sở dữ liệu cần đảm bảo được được

tính cấu trúc trong cơ sở dữ liệu và ngoài ra cần phải hỗ trợ việc đọc, chỉnh sửa, thêm và xóa dữ liệu trên cơ sở dữ liệu một cách dễ dàng.

SQL ( Structured Query Language) hay ngôn ngữ truy vấn mang tính cấu trúc, là một loại ngôn ngữ máy tính phổ biến để tạo, sửa, và lấy dữ liệu từ một hệ quản trị cơ sở

dữ liệu quan hệ Ngôn ngữ này phát triển vượt xa so với mục đích ban đầu là để phục vụ các hệ quản trị cơ sở dữ liệu đối tượng-quan hệ Nó là một tiêu chuẩnANSI/ISO

1.3.2 Một số câu lệnh hay dùng trong sql

Thao tác sử dụng nhiều nhất trong một cơ sở dữ liệu dựa trên giao dịch là thao tác lấy dữ liệu

SELECT được sử dụng để lấy dữ liệu từ một hoặc nhiều bảng trong cơ sở dữ liệu, SELECT là lệnh thường dùng nhất của ngôn ngữ sửa đổi dữ liệu (tạm dịch) (tiếng Anh: Data Manipulation Language - DML) Trong việc tạo ra câu truy vấn SELECT, người sử dụng phải đưa ra mô tả cho những dữ liệu mình muốn lấy ra chứkhông chỉ ra những hành động vật lý nào bắt buộc phải thực hiện để lấy ra kết quả đó Hệ thống cơ sở

dữ liệu, hay chính xác hơn là bộ tối ưu hóa câu truy vấn sẽ dịch từ câu truy vấn sang kế hoạch truy vấn tối ưu

Những từ khóa liên quan tới SELECT bao gồm:

FROM dùng để chỉ định dữ liệu sẽ được lấy ra từ những bảng nào, và các bảng

đó quan hệ với nhau như thế nào

WHERE dùng để xác định những bản ghi nào sẽ được lấy ra, hoặc áp dụng với GROUP BY

GROUP BY dùng để kết hợp các bản ghi có những giá trị liên quan với nhau thành các phần tử của một tập hợp nhỏ hơn các bản ghi

HAVING dùng để xác định những bản ghi nào, là kết quả từ từ khóa GROUP BY,

sẽ được lấy ra

ORDER BY dùng để xác định dữ liệu lấy ra sẽ được sắp xếp theo những cột nào

Ví dụ sau về việc sử dụng câu lệnh SELECT để lấy danh sách những cuốn sách có giá trị Câu truy vấn này sẽ truy lục tất cả các bản ghi trong bảng books với giá trị của cột price lớn hơn 100.00 Kết quả sẽ được sắp xếp theo thứ tự tăng dần của các giá trị trong cột title Dấu (*) trong phần select list cho biết tất cả các cột của bảngbooks sẽ đượclấy ra và thể hiện ở kết quả.

SELECT *

FROM books

WHERE price > 100.00

ORDER BY title;

Chương 2.

KHẢO SÁT VÀ PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG CHO CHƯƠNG TRÌNH

DỰ BÁO LƯỢNG SẢN PHẨM TIÊU THỤ CHO CÔNG TY CỔ PHẦN ĐẦU TƯ

VÀ THƯƠNG MẠI TNG 2.1 Khảo sát thực tế công ty Cổ phần đầu tư và thương mại TNG

2.1.1 Lịch sử hình thành và quá trình phát triển công ty

Giới thiệu chung:

 Tên gọi : Công ty cổ phần đầu tư và thương mại TNG- Thái nguyên chinhánh Sông Công

 Người đại diện : Ông Nguyễn Văn Thời – Chủ tịch HĐQT

 Trụ sở chính: 160 Minh Cầu, phường Phan Đình Phùng, thành phốThái Nguyên

 Điện thoại : 02803 858508 , Fax : 02803 852060 ,Email:info@tng.vn

 Công ty Cổ phần Đầu tư và Thương mại TNG, tiền thân là Xí nghiệp May Bắc Thái, được thành lập ngày 22/11/1979 theo Quyết định số 488/QĐ – UB của UBND tỉnh Bắc Thái (nay là tỉnh Thái Nguyên)

 Ngày 07/5/1981 tại Quyết định số 124/QĐ – UB của UBND tỉnh Bắc Thái sáp nhập Trạm May mặc Gia công thuộc Ty thương nghiệp vào Xí nghiệp

 Thực hiện Nghị định số 388/HĐBT ngày 20/11/1991 của Hội đồng Bộ trưởng về thành lập lại doanh nghiệp nhà nước Xí nghiệp được thành lập lại theo Quyết định số 708/UB –QĐ ngày 22 tháng 12 năm 1992 của UBND tỉnh Bắc Thái

 Năm 1997 Xí nghiệp được đổi tên thành Công ty may Thái nguyên với tổng

số vốn kinh doanh là 1.735,1 triệu đồng theo Quyết định số 676/QĐ-UB ngày 04/11/1997của UBND tỉnh Thái Nguyên