dự báo doanh số bán hàng với mô hình arima

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN TOÁN ỨNG DỤNG VÀ TIN HỌC HỆ THỐNG HỖ TRỢ DỰ BÁO DOANH SỐ BÁN HÀNG DỰ BÁO DOANH SỐ BÁN HÀNG VỚI MƠ HÌNH ARIMA Giảng viên hướng dẫn: TS LÊ CHÍ NGỌC Sinh viên thực hiện: NGUYỄN THỊ HUYỀN MSSV: 20173530 Lớp: HTTTQL-K62 HÀ NỘI – 2020 Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Huyền MSSV: 20173530 MỤC LỤC CHƯƠNG I KHẢO SÁT HỆ THỐNG Tầm quan trọng hệ thống dự báo doanh số bán hàng 2 Tổng quan mơ hình ARIMA 3 Dữ liệu khảo sát CHƯƠNG II: PHÂN TÍCH HỆ THỐNG Mơ hình hóa nghiệp vụ Mơ hình phân cấp chức Sơ đồ luồng liệu CHƯƠNG III: THIẾT KẾ GIAO DIỆN HỆ THỐNG 10 Thống kê liệu 10 Dự báo doanh số 11 Kết luận 12 Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Huyền MSSV: 20173530 CHƯƠNG I KHẢO SÁT HỆ THỐNG Tầm quan trọng hệ thống dự báo doanh số bán hàng Một công ty xem xét kết thực tế mà không cần xảy ra, nguyên kế hoạch kinh doanh cho đến Ngân sách bán hàng phòng kinh doanh ảnh hưởng nhiều đến phận khác giúp CEO đưa định kinh doanh quan trọng Đó lý dự báo doanh số bán hàng đời nhằm chủ yếu xác định doanh thu tương lai, lập kế hoạch nhập, xuất hàng hóa kho, đưa chiến lược marketing phù hợp, giảm chi phí kho bãi khơng cần thiết Một CCO hiểu rõ chu kỳ bán hàng điều chỉnh hoạt động kinh doanh phù hợp với thị trường Dự báo tốt không cách tuyệt vời để chứng minh cho đối tác tiếp tục có niềm tin vào doanh nghiệp minh mà cách điều hanh tổ chức nhanh nhạy kinh tế thị trường Dự báo bán hàng tốt nghĩa : • Lượng hàng tồn kho bị lãng phí nhờ cung cấp thông tin dự báo doanh số bán hàng hợp lý, nhân viên không bị ép buộc phải bán hàng tồn kho mức mà cuối làm giảm giá trị sản phẩm • Nhóm tiếp thị chuẩn bị để không bị chậm trễ việc thực thi chiến lược kinh doanh thông qua việc dự báo bán hàngcách để lập quảng cáo kịp thời • Việc dự báo tốt giúp doanh nghiệp tăng lợi nhuận cách giảm chi phí tăng hiệu suất dịch vụ tổng thể doanh nghiệp Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Huyền MSSV: 20173530 2 Tổng quan mơ hình ARIMA Mơ hình ARIMA gồm phần: AR(Auto regressive): tự hồi quy MA(Moving Average): trung bình trượt ARIMA(p,d,q) với p bậc tự hồi quy, d bậc sai phân, q bậc trung bình trượt 2.1 AR(p)-Tự hồi quy Nhận diện mối quan hệ quan sát chuỗi thời gian cách xác định tự tương quan sau khoảng thời gian với giả thuyết chuỗi thời gian ổn định(xác suất phụ thuộc không thây đổi thi trượt thời gian) Xác định quan hệ tự hồi quy tuyến tính chuỗi thời gian: Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Huyền MSSV: 20173530 2.2 MA(q)-Trung bình trượt Xác định quan hệ hồi quy tuyến tính chuỗi thời gian chuỗi tạo sai số dự báo từ q khoảng thời gian trước: 2.3 Mơ hình tự hồi quy trung bình trượt tích hợp ARIMA(p,d,q) • Mơ hình tự hồi quy trung bình trượt (ARMA(p,q)) • Mơ hình tự hồi quy trung bình trượt tích hợp(ARIMA(p,d,q)) Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Huyền MSSV: 20173530 2.4 Xác định mơ hình ARIMA • Tính dừng mơ hình Để xác định mơ hình ARIMA cho chuỗi thời gian có ổn định hay khơng, có ý nghĩa có giá trị trung bình phương sai không đổi theo thời gian Xử lý: lấy sai phân Zt=Yt-Yt-1 Kiểm tra đồ thị ACF PACF để xác định p, q • Xác định hệ số p Nếu ACF giảm chậm kho PACF có bước nhảy giảm khoảng thời gian p, dùng mơ hình AR(p) • Xác định hệ số q Nếu ACF có bước nhảy giảm với khoảng thời gian q PACF giảm chậm dùng mơ hình MA(q) • Tình khuynh: Xu hay khuynh thời gian dài • Tình mùa vụ: Chuỗi thời gian có tính mùa vụ giá trị chuỗi thời giant hay đổi theo chu kì lặp lặp lại Xác định chu kì loại bỏ chu kì sai phân để xác định tính dừng Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Huyền MSSV: 20173530 Dữ liệu Bộ liệu sử dụng công ty cung cấp xe tải hạng nặng Mỹ Với 637 ghi trường Date Sales Link liệu: https://fred.stlouisfed.org/series/HTRUCKSNSA Mô tả liệu Date: ngày(từ 01-01-1967 đến 31-07-2020) Sales: doanh số bán xe tải hạng nặng công ty Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Huyền MSSV: 20173530 Xem xu khuynh mùa liệu Đồ thị ACF, PACF Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Huyền MSSV: 20173530 CHƯƠNG II PHÂN TÍCH HỆ THỐNG Mơ hình hóa nghiệp vụ Bước 1: Người quản lý thu thập số liệu doanh số bán hàng thống kê từ tháng kể từ 1/1/2010 đến 1/2/2020 Bước 2: Nhập liệu vào hệ thống chạy hệ thống Bước 3: Lấy kết doanh số dự báo để định Mơ hình phân cấp chức Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Huyền MSSV: 20173530 Sơ đồ luồng liệu a Biểu đồ mức ngữ cảnh b Biểu đồ luồng liệu Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Huyền MSSV: 20173530 c Biểu đồ luồng liệu mức đỉnh d Biểu đồ luồng liệu mức đỉnh Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Huyền MSSV: 20173530 10 e Biểu đồ luồng liệu mức đỉnh CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ GIAO DIỆN Thống kê liệu Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Huyền MSSV: 20173530 11 Giao diện thống kế doanh số bán xe tải Dự báo doanh số Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Huyền MSSV: 20173530 12 Giao diện dự đoán doanh số xe tải Kết Luận Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Huyền MSSV: 20173530 13 • Trong mơn hệ hỗ trợ định em tìm hiểu thiết lập hệ hộ trợ dư báo doanh số bán hàng đơn giản cách hồn chỉnh • Cách phân tích liệu lựa chọn mơ hình cho phù hợp với liệu đưa dự báo cách tốt Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Huyền MSSV: 20173530 14 ... hoạch kinh doanh cho đến Ngân sách bán hàng phòng kinh doanh ảnh hưởng nhiều đến phận khác giúp CEO đưa định kinh doanh quan trọng Đó lý dự báo doanh số bán hàng đời nhằm chủ yếu xác định doanh thu... tin vào doanh nghiệp minh mà cách điều hanh tổ chức nhanh nhạy kinh tế thị trường Dự báo bán hàng tốt nghĩa : • Lượng hàng tồn kho bị lãng phí nhờ cung cấp thơng tin dự báo doanh số bán hàng hợp... HỆ THỐNG Tầm quan trọng hệ thống dự báo doanh số bán hàng 2 Tổng quan mơ hình ARIMA 3 Dữ liệu khảo sát CHƯƠNG II: PHÂN TÍCH HỆ THỐNG Mơ hình hóa nghiệp vụ Mơ hình phân cấp chức Sơ đồ luồng liệu