Система поддержки и принятия решений "Маркетинг"

Дипломная работа

«Система поддержки и принятия решений «Маркетинг»»

Содержание

1. Концептуальное проектирование интеллектуальной СППР отделом маркетинга

2. Общесистемные решения интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия

2.1 Пояснительная записка к техническому проекту

2.2 Описание схемы организационной структуры отдела маркетинга предприятия

2.3 Описание схемы функциональной структуры «Интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия»

2.4 Описание автоматизируемых функций ИСППР «market»

2.5 Постановка задачи

3. Математическое обеспечение интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия

3.1 Математическая модель подсистемы «Прогноз: ценообразование»

3.2 Описание математической модели кластерного анализа

3.3 Описание математической модели дискриминатного анализа

4. Информационное обеспечение интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия

4.1 Описание информационного обеспечения системы

4.2 Перечень входных данных и документов

4.3 Перечень выходных данных и документов

4.4 Описание внутримашинной информационной базы

4.5 Инструкция по формированию и ведению БД

5. техническое обеспечение интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия

5.1 Описание комплекса технических средств

5.2 Инструкция по эксплуатации комплекса технических средств

6. Программное обеспечение интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия

6.1 Описание выбранной ОС и среды разработки

6.2 Модули и функции «Интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия»

6.3 Описание контрольного примера

7. Организационное обеспечение СППР отделом маркетинга предприятия

7.1 Описание организационной структуры отдела маркетинга Киреевского ЗЛМК

7.2 Руководство пользователя

8. Расчет экономических показателей интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия

8.1 Расчет трудоемкости разработки программы

8.2 Расчет стоимости машинного часа

8.3 Расчет стоимости программного продукта

8.4 Обоснование цены прикладной программы

8.5 Анализ конкурентоспособности

8.6 Расчет экономического эффекта от внедрения программного продукта

9. Оценка надежности интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия

10. Охрана труда интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия

10.1 Анализ вредных и опасных факторов производственной среды

10.2 Производственное помещение и размещение оборудования

10.3 Микроклимат производственного помещения и организация воздухообмена

10.4 Производственное освещение

10.5 Защита от излучений и полей при работе на ПЭВМ

10.6 Эргономика рабочего места, режим труда и отдыха

10.7 Электробезопасность

10.8 Пожарная безопасность

Заключение

Библиографический список

1. Концептуальное проектирование интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия

Под маркетинговыми исследованиями понимается систематический сбор, отображение и анализ данных по разным аспектам маркетинговой деятельности. Маркетинговые исследования - это функция, которая через информацию связывает маркетологов с рынками, потребителями, конкурентами, со всеми элементами внешней среды маркетинга. Маркетинговые исследования связаны с принятием решений по всем аспектам маркетинговой деятельности. Они снижают уровень неопределенности и касаются всех элементов комплекса маркетинга и внешней среды по тем ее компонентам, которые оказывают влияние на маркетинг определенного продукта на конкретном рынке.

Главные задачи отдела маркетинга заключаются в следующем:

- оценка конъюнктуры рынка, постоянный анализ результатов коммерческой деятельности предприятия и факторов, на них влияющих; разработка прогнозов продаж и рыночной доли предприятия, проведение ситуационного рыночного анализа;

- совместно с другими подразделениями предприятия выработка целей и стратегий рыночной деятельности предприятия на внутреннем и внешнем рынках в целом. Выбора рациональных каналов товародвижения и методов продвижения продуктов;

- разработка для предприятия в целом и отдельных товарных групп долгосрочных и текущих планов маркетинга и координация в данной области деятельности подразделений предприятия;

- оперативное информационное обеспечение маркетинговой деятельности всего предприятия и его подразделений;

- выработка, исходя из ориентации на рыночную деятельность,

рекомендаций по совершенствованию организационной структуры управления предприятием, его производственно-сбытовой деятельности, изменению номенклатуры выпускаемой продукции, по повышению эффективности работы предприятия и т.п.;

- выработка рекомендаций по установлению контактов в внешними организациями, а в ряде случаев представление предприятия в его отношениях с другими организациями, предприятиями, кооперативами, частными лицами. Порядок и уровень подобных контактов определяются руководством предприятия.

Тактические и стратегические решения надо принимать в рамках единого цикла управления. Например, чтобы создать план по рекламе, необходимо сначала определить целевые сегменты предприятия, понять, как предприятие собирается работать на этих сегментах (как будет организовано производство, логистика, продажи и т.д.) и какую финансовую отдачу это сулит и только потом разрабатывать конкретные направления и объемы расходования средств на рекламу. Отметим, что стратегия должна пересматриваться каждый раз, когда происходит очередной цикл принятия тактических решений. Эффективное согласование стратегии и тактики возможно только при наличии качественной информационно-аналитической поддержки, которая обеспечит менеджеров всех уровней адекватной информацией о положении предприятия, его внешнем и внутреннем окружении и о соответствии показателей работы предприятия стратегическим и тактическим задачам.

В настоящее время Россия отстает в практическом использовании маркетинга несмотря на то, что переход к рыночным отношениям является важнейший предпосылкой развития маркетинга. В России создан ряд систем автоматизации маркетинговой деятельности (Касатка, MarketingAnalitik, DEDUCTOR), но широкого внедрения они пока не получили.

Для исследований с помощью этих программ необходимо обладать всей полнотой информации. Организация информационных потоков отдела маркетинга - проблема очень сложная, решать которую необходимо поступательно.

Системы автоматизации маркетинговой деятельности стоят довольно дорого, но как показывает практика, эффект от их использования не оправдывает ожидания заказчика. Дело в том, что функционал этих систем довольно сложно применить к конкретному предприятию, кроме того большинство функций, разработанных в системе вообще не понадобятся, а платить за них придется. Для исследований с помощью этих программ необходимо обладать всей полнотой информации. Для этого необходимо регулярно проводить полный комплекс маркетинговых исследований, что тоже является недешевым процессом.

В качестве решения можно предложить использование систем поддержки принятия решения, разработанные под конкретные нужды определенного предприятия (фирмы).

Дипломная работа посвящена разработке «Интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия». В качестве предприятия возьмем пример «Киреевского завода легких металлоконструкций», точнее его структурного подразделения «СтальКолорПрофиль», специализирующееся на производстве и сбыте стеновых и кровельных панелей.

2. Общесистемные решения интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия

2.1 Пояснительная записка к техническому проекту

Полное наименование системы: «Интеллектуальная система поддержки принятия решений отделом маркетинга предприятия».

Условное обозначение системы - «market».

Заказчик: Тульский государственный университет, кафедра Автоматизированных информационных и управляющих систем. При поддержке отдела маркетинга Киреевского завода легких металлоконструкций.

Разработчик: Лазукин Алексей Геннадьевич, студент группы 730231г ТулГУ.

Плановые сроки начала и окончания работы по созданию системы:

- начало работ по созданию системы: 1 сентября 2008 года.

- окончание работ по созданию системы: 1 декабря 2008 года.

«Интеллектуальная система поддержки принятия решений отделом маркетинга предприятия» предназначена для облегчения процесса принятия решений в маркетинговых исследованиях и дальнейшей маркетинговой стратегии.

Целью создания интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия является помощь при анализе маркетинговых данных.

Объектом автоматизации является процесс анализа потока маркетинговых данных.

Система «market» должна решать следующие задачи:

1) ведение досье клиентов;

2) автоматизация документооборота предприятия;

3) прогноз по ценообразованию;

4) разбиение поставщиков материалов на группы с помощью кластерного анализа;

5) классификация новых поставщиков в группы с помощью дискриминантного анализа.

С разработанной системой может работать один человек - руководитель товарной группы (стеновые / кровельные панели) или маркетолог-аналитик. Требования, предъявляемые к пользователю системы: знание ПК, уверенный пользователь MS ACCESS.

2.2 Описание схемы организационной структуры отдела маркетинга предприятия

Описание схемы организационной структуры коммерческого отдела фирмы представлена на рисунке 2.1

Рисунок 2.1. Схема организационной структуры отдела маркетинга Киреевского ЗЛМК

Отдел маркетинга наряду с отделом сбыта подчинен заместителю директора по коммерческим вопросам.

За выполнение отдельных функции маркетинга отвечают группа маркетинговых исследований, анализа и планирования маркетинговой деятельности (группа 1) и группа продвижения товара и доведения его до потребителя (группа 2).

Эти группы (1 и 2), помимо участия в выработке и непосредственной реализации маркетинговой политики, выполняют по заказу руководителей товарных групп отдельные виды маркетинговой деятельности, а также ведут информационную базу по всем товарам.

Управляющие, ответственные за маркетинг отдельных групп товаров (руководители товарных групп), при участии сотрудников групп 1 и 2 вырабатывают и реализуют маркетинговую политику относительно соответствующих товарных групп, а также товаров, входящих в их состав.

Руководители маркетинговых групп отчитываются по своей работе перед начальником отдела маркетинга предприятия.

Группа 1 состоит из аналитико-исследовательского и аналитико-экономического отделов, которые подчиняются непосредственно руководителю группы 1.

Управляющие, ответственные за маркетинг отдельных групп товаров (руководители товарных групп), при участии сотрудников групп 1 и 2 вырабатывают и реализуют маркетинговую политику относительно соответствующих товарных групп, а также товаров, входящих в их состав.

Определим штатные единицы отдела маркетинга. Перечислим функции, выполняемые служащими отдела маркетинга.

1) руководитель группы 1

Руководитель группы маркетинговых исследований, анализа и планирования осуществляет следующие исследовательские и исполнительские функции:

- организует и принимает личное участие в изучении общего состояния и конъюнктуры рынков и тенденций их развития (как в региональном, так и отраслевом разрезах);

- организует и принимает участие в сегментации рынка и изучении параметров сегментов (объемы спроса, отношение к ценам, конкуренты в данном сегменте и т.п.);

- организует получение данных по конкретным рынкам товаров и о научно-техническом прогрессе в конкретной области;

- организует получение информации относительно покупателей (конечных пользователей) продукции предприятия;

- устанавливает контакты и организует получение от организаций и отдельных специалистов информации, необходимой для осуществления маркетинговой деятельности группы 1.

2) аналитико-исследовательский отдел

- организует и участвует в проведении маркетинговых исследований, анализе и планировании маркетинговой деятельности;

- проводит выявление и осуществляет анализ информационных потоков и взаимосвязей структурных подразделений предприятия, принимающих участие или влияющих на реализацию функций маркетинга;

- разрабатывает структуру АСУ «Маркетинг», состав пакета программ, формирует задания (ТЗ, входные параметры, область значений и т.п.) по разработке программ АСУ для отдела АСУП;

- осуществляет приемку и контроль готовых программ, создаваемых программистами отдела АСУП и покупаемых вне организации,

- организует обучение сотрудников отдела маркетинга основам работы с ПЭВМ и применения АСУ в практической деятельности;

- разрабатывает методы анализа и оптимизации структуры и состояния базы данных маркетинговой деятельности;

- создает в случае необходимости при участии отдела АСУП на сроки, согласованные с начальником отдела маркетинга, временные группы экспертов-математиков, разработчиков программного обеспечения, программистов, системщиков и системных аналитиков.

3) аналитико-экономический отдел.

- осуществляет оперативный экономический анализ текущей маркетинговой деятельности, в частности, анализ хода продаж, его соответствия плановым показателям, изучает причины отклонений хода продаж от плана и вносит в них коррективы,

- на основе статистической экономической информации и результатов специальных исследований осуществляет анализ и прогнозирование развития рынка строительных материалов и покрытий;

- предоставляет старшему аналитику-исследователю экономическую информацию, необходимую для анализа и прогнозирования рыночной ситуации;

- вырабатывает предложения в области ценовой политики;

- осуществляет разработку проекта плана маркетинговой деятельности, привлекая к разработке других сотрудников отдела маркетинга, сотрудников других подразделений предприятия и внешних консультантов.

4) руководитель группы 2

- организует и принимает личное участие в выборе и реализации отдельных методов продвижения товаров;

- представляет начальнику отдела маркетинга предложения о проведении рекламных кампаний, их сроках, объемах, средствах ведения;

- представляет начальнику отдела маркетинга предложения по разработке фирменного стиля оформления продукции предприятия (товарный знак, символика, фирменные цвета, логотипы и т.п.);

- представляет начальнику отдела маркетинга рекомендации по развитию и совершенствованию сбытовой сети.

5) бюро продвижения товара

- разрабатывает при участии руководителей товарных групп тексты рекламных материалов (тексты рекламных сообщений, фотографии, технические рисунки, схемы и т.п.) и деловые письма по продвижению товаров;

- осуществляет с помощью специалистов из других подразделений предприятия и руководителей товарных групп техническое редактирование текстов рекламных сообщений;

- вырабатывает предложения о проведении рекламных кампаний, их сроках, объемах, средствах ведения;

- осуществляет деловые контакты с рекламными подразделениями организаций средств массовой информации;

- разрабатывает фирменный стиль оформления продукции предприятия (товарный знак, символика, фирменные цвета, логотипы и т.п.);

- организует совместно с сотрудниками отдела сбыта оперативный сбор информации, касающейся сбыта продукции;

- организует и осуществляет совместно с сотрудниками отдела сбыта анализ хода продаж по всем регионам и сегментам рынка строительных материалов и покрытий.

2.3 Описание схемы функциональной структуры «Интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия»

Для создания системы «Интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия» можно выделить следующие функции:

А0 - облегчить процесс принятия решений в маркетинговых исследованиях предприятия. Для реализации главной функции системы необходима реализация следующих функций:

А1 - вести БД

А11 - дополнить справочную и нормативную информацию

А12 - выдать задание на изготовление продукции

А13 - обработать акт приемки материалов

А2 - вести оперативно - учетную документацию

А21 - заключить договор на поставку продукции

А22 - сформировать накладные на отгрузку продукции

А3 - осуществить прогнозирование цены на производимую продукцию

А31 - ввести первичную информацию (ценах на товар за определенный промежуток времени)

А32 - произвести расчет характеристик

А33 - построить графики и рассчитать уравнения полученных трендов

А34 - рассчитать прогнозные значения

А4 - осуществить кластерный анализ поставщиков

А41 - ввести исходные данные для кластерного анализа

А42 - произвести расчет характеристик

А43 - построить дендрограмму иерархической классификации объектов

А44 - классифицировать исследуемые объекты

А5 - провести дискриминантный анализ

А51 - ввести исходные данные для дискриминантного анализа

А52 - произвести расчет характеристик

А53 - классифицировать изучаемый объект

Для создания функциональной модели системы, отражающей структуру и функции системы, а также потоки информации, преобразуемыми этими функциями, используется методология функционального моделирования IDEF0 в соответствии со стандартом Р 50.1.028-2001 [10].

Разработанная модель IDEF0 со всеми уровнями структурной декомпозиции представлена в виде дерева узлов, отображенного на рисунке 2.2.

IDEF0-методология реализована на IDEF0-диаграммах, представленных в Приложении В.

2.4 Описание автоматизируемых функций АС

Для правильной работы интеллектуальная СППР «market» должна состоять из следующих подсистем:

- подсистема работы с БД (panel_db);

- подсистема кластерного и дискриминантного анализа;

- подсистема прогнозирования: ценообразование.

Подсистема работы с БД включает в себя следующие функции:

1) ввод и удаление данных (заполнение БД);

2) хранение данных на дисковых накопителях;

3) модификация и уточнение полученной ранее информации;

4) поиск необходимой информации по БД;

5) обработка / упорядочение данных в БД.

6) вывод информации по конкретному запросу пользователя.

Подсистема кластерного и дискриминантного анализа включает в себя функции:

1) ввод исходных данных о поставщиках материалов;

2) кластерный анализ поставщиков;

3) дискриминантный анализ нового поставщика и отнесение его к определенной (выгодной / невыгодной) группе поставщиков;

4) вывод результатов кластерного и дискриминантного анализа.

Подсистема прогнозирования: ценообразование состоит из следующих функций:

1) ввод исходного массива данных (показатели цены на продукцию предприятия за некоторый промежуток времени);

2) расчет промежуточных показателей (средние по годам, индексы сезонности);

3) вывод результатов прогнозирования в виде графиков (линия тренда) и значений прогноза.

2.5 Постановка задачи

Дипломная работа посвящена разработке «Интеллектуальной системы поддержки принятия решений отделом маркетинга предприятия» для облегчения процесса принятия решений в маркетинговых исследованиях и как следствие для ведения дальнейшей стратегии развития предприятия.

Актуальность разработки «Интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия» вызвана современными тенденциями развития рынка и ужесточения конкуренции. Наиболее эффективно решить задачу стратегии развития предприятия поможет создание маркетинговой информационной системы (МИС). Разработка МИС является сложным и длительным процессом, так как для ее создания необходимо наличие развитого информационно - аналитического обеспечения.

Шагом на пути создания развитой МИС является создание СППР отделом маркетинга, разработанную под решение наиболее актуальных и реальных (в первую очередь по стоимости реализации) задач.

Интеллектуальная СППР «market» будет решать следующие задачи:

1) ведение документооборота предприятия;

2) ведение досье клиентов;

3) построение прогнозных моделей: ценообразование;

4) разбиение поставщиков на группы с помощью кластерного анализа

5) классификация новых поставщиков в группы с помощью дискриминантного анализа.

В качестве входных данных будут использованы:

1) акты приемки материалов;

2) задания на изготовление продукции;

3) информация о клиентах;

4) значения временного ряда за определенный промежуток времени, т.е. фактические значения временного ряда;

5) таблица значений классифицируемых объектов и их признаков;

6) таблица значений признаков для исследуемого объекта.

Выходными данными системы «market» будут:

1) плановая информация (договора с клиентами);

2) оперативно - учетная информация (накладные, спецификации);

3) ведомости прихода / расхода материалов;

4) представление исследуемых типов тренда в графическом виде;

5) значения цены на прогнозируемый год;

6) результаты классификации объектов в графическом (дендрограмма) и текстовом виде;

7) результаты классификации исследуемого объекта.

3. Математическое обеспечение интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия

3.1 Математическая модель подсистемы «Прогноз: ценообразование»

Математическая модель прогнозирования цены на товар реализуется на основе анализа временных рядов.

Временной ряд - это последовательность упорядоченных во времени числовых показателей, характеризующих уровень состояния и изменения изучаемого явления.

В работе предлагается использование двух видов трендов: линейного и параболического.

Данные виды трендов объединены в связи с тем, что методика оценки их параметров имеет много общего. Основой этой методики служит метод наименьших квадратов, который дает оценки параметров, отвечающие принципу максимального правдоподобия: сумма квадратов отклонений фактических уровней от тренда (от выровненных по уравнению тренда уровней) должна быть минимальной для данного типа уравнения.

Выступающий при расчете уравнения тренда в качестве независимой переменной ряд номеров периодов или моментов времени не является случайной варьирующей переменной. Ряд значений времени - это жестко упорядоченный ряд величин, и, следовательно, не может быть речи о корреляции между ним и значениями зависимой переменной - варьирующих уровней показателя, изменяющегося во времени.

Рассмотрим уравнение прямой линии тренда.

Уравнение имеет вид:

,

где - уровень тренда для периода или момента с номером ;

а - свободный член уравнения, равный среднему уровню тренда для периода (момента) с нулевым номером ;

b - главный параметр линейного тренда - его константа - среднее абсолютное изменение за принятую в ряду единицу времени.

Величина параметров а и b определяется по методу наименьших квадратов путем приравнивания частных первых производных функции

к нулю.

, (3.1)

, (3.2)

После алгебраических преобразований получаем два «нормальных уравнения» метода наименьших квадратов (МНК) для прямой:

, (3.3)

. (3.4)

Решая эти уравнения с двумя неизвестными по данным фактического временного ряда (i = 1-n), получаем значения а и b. Если номера периодов (моментов) времени отсчитываются от начала ряда так, что первый период (момент) обозначен номером t = 1, то свободный член а есть уровень тренда для предыдущего периода (момента), а не первого в ряду, как часто ошибочно полагают. Для первого периода уровень тренда равен а+b, для второго = a + 2b и т.д.

Однако рациональнее начало отсчета времени перенести в середину ряда, т.е. при нечетном п - на период (момент) с номером (п+1)/2, а при четном числе уровней ряда - на середину между периодом с номером n/2 и (n/2)+1. В последнем случае все номера периодов будут дробными. При нумерации периодов времени точно от середины ряда половина номеров будет отрицательными числами (аналогично годам до нашей эры), а половина - положительными, т.е. = 0. В таком случае система нормальных уравнений МНК распадается на два уравнения с одним неизвестным в каждом:

, (3.5)

, (3.6)

Откуда имеем:

, (3.7)

, (3.8)

Знаменатель в формуле (3.8) при нумерации периодов от середины ряда вычисляется при n 10 или по формуле:

(3.9)

Уравнение параболического (II порядка) тренда.

Под названием параболического будем иметь в виду тренд, выраженный параболой II порядка с уравнением =a+b*t+c*t2.

Значения (смысл, сущность) параметров параболы II порядка таковы: свободный член а - это средний (выровненный) уровень тренда на момент или период, принятый за начало отсчета времени, т.е. t = 0; b - это средний за весь период среднегодовой прирост, который уже не является константой, а изменяется равномерно со средним ускорением, равным 2 с, которое и служит константой, главным параметром параболы II порядка.

Следовательно, тренд в форме параболы II порядка применяется для отображения таких тенденций динамики, которым свойственно примерно постоянное ускорение абсолютных изменений уровней.

Так как свободный член уравнения а как значение показателя в начальный момент (период) отсчета времени, как правило, величина положительная, то характер тренда определяется знаками параметров b и с:

а) при b >0 и с>0 имеем восходящую ветвь, т.е. тенденцию к ускоренному росту уровней;

б) при b <0 и с<0 имеем нисходящую ветвь - тенденцию к ускоренному сокращению уровней;

в) при b > 0 и с<0 имеем либо восходящую ветвь с замедляющимся ростом уровней, либо обе ветви параболы, восходящую и нисходящую, если их по существу можно считать единым процессом;

г) при b <0 и с>0 имеем либо нисходящую ветвь с замедляющимся сокращением уровней, либо обе ветви - нисходящую и восходящую, если их можно считать единой тенденцией;

Экстремальная точка параболы = а + bt + ct² достигается при нулевом значении первой производной:

(3.10)

Из равенства имеем .

В общем случае для вычисления параметров а, b, с по методу наименьших квадратов три частные производные функции:

приравниваются к нулю, и после преобразований получаем систему трех уравнений с тремя неизвестными:

, (3.11)

, (3.12)

, (3.13)

При переносе начала отсчета периодов (моментов) времени в середину ряда суммы нечетных степеней номеров этих периодов и обращаются в нуль. При этом второе уравнение обращается в уравнение с одним неизвестным, откуда:

(3.14)

Уравнения образуют систему двух уравнений с двумя неизвестными:

, (3.15)

, (3.16)

где,

,

(3.17)

Алгоритм вычисления прогноза цен представлен на рисунке 3.1.

Рисунок 3.1 - Схема алгоритма вычисления прогнозных значений

3.2 Описание математической модели кластерного анализа

Кластерный анализ осуществляется с помощью агломеративного иерархического алгоритма, который относится к иерархическим (древообразным) процедурам.

Принцип работы иерархических агломеративных процедур состоит в последовательном объединении групп элементов сначала самых близких, а затем все более отдаленных друг от друга.

К недостаткам иерархических процедур следует отнести громоздкость их вычислительной реализации. Реализация таких алгоритмов при большом числе наблюдений нецелесообразна, а в ряде случаев и невозможна.

На первом шаге каждое наблюдение рассматривается как отдельный кластер. В дальнейшем на каждом шаге работы алгоритма происходит объединение двух самых близких кластеров, и, с учетом принятого расстояния, по формуле пересчитывается матрица расстояний, размерность которой снижается на 1. Работа алгоритма заканчивается, когда все наблюдения объединены в один класс.

В качестве входных данных в задаче кластерного анализа служит прямоугольная таблица, каждая строка которой представляет результат измерения k рассматриваемых признаков у n объектов.

(3.18)

В качестве расстояния между объектами используется обычное евклидово расстояние

, (3.19)

где - величина l - й компоненты у i - го (j - го) объекта

С геометрической точки зрения и содержательной интерпретации евклидово расстояние может оказаться бессмысленным, если его признаки имеют разные единицы измерения. Для приведения признаков к одинаковым единицам прибегают к нормировке каждого признака путем деления центрированной величины на среднее квадратичное отклонение и переходят от матрицы X к нормированной матрице с элементами

где - значение l - го признака у i-го объекта;

- среднее арифметическое значение l-го признака;

- среднее квадратичное отклонение l - го признака.

Таким образом, строим матрицу расстояний. Диагональные элементы матрицы расстояний будут равны 0, сама матрица будет симметричной. После того, как матрица расстояний построена, ищем объекты, которые наиболее близки между собой, и поэтому они объединяются в один кластер.

Расстояние между кластерами определяется по принципу ближайшего соседа. Пусть S_i - i - я группа (класс, кластер), состоящая из n_i объектов;

- среднее арифметическое векторных наблюдений S_i группы, т.е. центр тяжести i - ой группы;

- расстояние между группами S₁ и S_m.

Расстояние измеряется по принципу ближайшего соседа:

 (3.20)

После определения ближайших объектов, определяем расстояния между кластерами. Расстояние между классами S_l и S_(m,q), являющегося объединением двух других классов S_m и S_q, можно определить по формуле:

(3.21)

где ; ; - расстояния между классами S_l, S_m, S_q;

- числовые коэффициенты, значение которых специфику процедуры, её алгоритм.

Цикл осуществляется до тех пор, пока объекты не будут объединены в один кластер, после чего специалист - аналитик должен сделать вывод, какому этапу классификации отдать предпочтение.

Схема алгоритма кластерного анализа представлена на рисунке 3.2



Рисунок 3.2 - Схема алгоритма кластерного анализа

3.3 Описание математической модели дискриминантного анализа

Дискриминантный анализ, включает в себя статистические методы классификации многомерных наблюдений в ситуации, когда исследователь обладает обучающими выборками (классификация с учителем).

В общем случае задача различения (дискриминации) формулируется следующим образом. Пусть результатом наблюдения над объектом является реализация k - мерного случайного вектора . Требуется установить правило, согласно которому по наблюдаемому значению вектора x объект относят к одной из возможных совокупностей , i = 1,2,…, l. Для построения правила дискриминации все выборочное пространство R значений вектора x разбивается на области R_i, i = 1,2,…, l, так, что при попадании x в R_i объект относят к совокупности .

С точки зрения применения дискриминантного анализа наиболее важной является ситуация, когда исходная информация о распределении представлена выборками из них.

Дискриминантный анализ при нормальном законе распределения показателей.

Имеются две генеральные совокупности X и Y, имеющие трехмерный нормальный закон распределения с неизвестными, но равными ковариационными матрицами. Из них взяты обучающие выборки с объемами n₁ у X и n₂ у Y.

(3.22)

 (3.23)

Целью дискриминантного анализа является отнесение нового наблюдения (строки матрицы Z) либо к X, либо к Y.

(3.24)

Для решения задачи по обучающим выборкам определяются векторы средних

и .

Определяются оценки ковариационных матриц

и ; .

Найдем элемент матрицы S_x:

; (3.25)

Рассчитаем несмещенную оценку суммарной ковариационной матрицы

 (3.26)

Определим матрицу , обратную к .

Вычислим вектор оценок коэффициентов дискриминантной функции

Рассчитаем оценки векторов значений дискриминантной функции для матриц исходных данных , .

Вычислим средние значения оценок дискриминантной функции

, (3.27)

Определим константу

(3.28)

Дискриминантную функцию для v - го наблюдения, подлежащего дискриминации, получим, решив уравнение

(3.29)

Если , то v - е наблюдение следует отнести к совокупности y. Схема алгоритма дискриминатного анализа представлена на рисунке 3.3.



Рисунок 3.3 - Схема алгоритма дискриминантного анализа



Продолжение рисунка 3.3

Схема работы системы представлена в Приложении В.

4. Информационное обеспечение интеллектуальной СППР отделом маркетинга предприятия

4.1 Описание информационного обеспечения системы

В соответствии с поставленной задачей осуществляется сбор и передача информации о товарах, клиентах, предприятиях, ценах спроса и предложения, информации для кластерного анализа, информации для прогнозирования, ведения ценовой политики.

Носители информации выбираются на основе таких требований, как быстрый доступ к информации, простота обращения с ней (работа по вводу, корректировке и контролю достоверности информации не должна вызывать затруднений). Поставленным требованиям отвечают НГМД, НЖМД и ОЗУ ЭВМ. Накопители на гибких и жестких магнитных дисках применяются для хранения информации, а ОЗУ ЭВМ для оперативной работы с данными.

Информацию, полученную в ходе маркетинговых исследований, необходимо структурировать таким образом, чтобы можно было сформировать базу данных (БД). В процессе эксплуатации базы данных в нее можно вносить изменения (добавлять, корректировать, уничтожать записи).

Введенные для расчета и анализа данные для модуля пргнозирование: ценообразование и Кластерный и дискриминантный анализ хранятся в файлах с расширением csv.

Csv-файл (Comma-Separated Values) содержит значения, отформатированные в виде таблицы и упорядоченные таким образом, что каждое значение в столбце отделено от значения в следующем столбце запятой, а каждый новый ряд начинается с новой строки. Перед использованием программы импорта csv-файлов необходимо убедиться, что данные в csv-файлах отформатированы правильно.

4.2 Перечень входных данных и документов

Входные данные подсистемы market_db.

В качестве входных данных для подсистемы market_db используются:

- акты приемки материалов;

- задания на изготовление продукции;

- информация о клиентах.

Акт приемки утеплителя считается приходным документом и содержит следующие данные: номер акта, дата записи, наименование поставщика, марка утеплителя, размер секции, количество в пакете, объем пакета, поставленный объем (вычисляемое поле), количество в пакете, примечание.

Задания на изготовление продукции бывают двух видов: на изготовление сэндвич - панелей стеновых и кровельных. Задания выдаются технологам и в них содержится информации о объеме заказа и примерном количестве материалов для выполнения задания: номер задания, дата выдачи задания, номер договора, заказчик(объект), дата выполнения по графику, RAL с внутренней стороны, RAL с внешней стороны, толщина панели по наполнителю, марка панелей, длина, кол-во, площадь (вычисляемое поле), стальная обшивка (количество всего, толщина стали), утеплитель (наименование, объем всего), клей, защитная пленка, вариант профилирования обшивок панелей, примечание.

В форме информация о клиентах соответственно вводится контактная и расчетная информация с клиентами предприятия: код заказчика, наименование заказчика, адрес, телефон / факс, банк, ИНН заказчика, КПП заказчика, ОРТН, ОНПО, расчетный счет, корреспондентский счет, БИК.

С заказчиками заключаются договора на поставку продукции, а к договорам прилагаются накладные.

Входные данные подсистемы «Прогноз: ценообразование»

Входными данными для подсистемы «Прогноз: ценообразование» являются значения временного ряда за определенный промежуток времени, т.е. фактические значения временного ряда. Формат таблицы ввода данных представлен в таблице 4.1

Таблица 4.1 - Структура таблицы входных данных для подсистемы прогнозирование

	ti	…	tn
Январь	Значение	…	Значение
…	…	…	…
Декабрь	Значение	…	Значение

В указанной выше таблице вводятся данные о продажной цене продукции сэндвич - панелей за прошедшие периоды, как для исследуемого предприятия, так и фирм-конкурентов. Для решаемой задачи это должны быть средние по России цены за каждый месяц на стеновые / кровельные сэндвич - панели за последние несколько лет (определяется пользователем).

Эти данные должны собираться аналитиками отдела маркетинга ежемесячно и заносится в таблицу или сразу в файл данных.

Наша основная цель - выявить общую тенденцию динамики цен. Данные вводятся с клавиатуры или загружаются из текстового файла.csv.

Рассмотрим входные данные подсистемы «кластерный и дискриминантный анализ».

В качестве входных данных в задаче кластерного анализа служит прямоугольная таблица, каждая строка которой представляет результат измерения k рассматриваемых признаков у n объектов.

,

где k - число признаков, n - число случаев (фирм - поставщиков).

В нашем случае входным массивом информации будет таблица предприятий (фирм) поставщиков и их признаков. Число признаков постоянно и равно трем, они заранее определены. Формат таблицы ввода данных представлен в таблице 4.2.

Таблица 4.2 - Структура таблицы входных данных для кластерного анализа

№ поставщика	Название предприятия	Цена доставки	Цена закупки ед. товара	Время выполнения
1	Предприятие_1	Значение	Значение	Значение
	…	…	…	…
n	Предприятие_n	Значение	Значение	Значение

В таблицу 4.2 вводятся данные о фирмах - поставщиках материалов на исследуемое предприятие.

Признак «цена доставки» - ориентировочная цена доставки материалов на исследуемое предприятие. Во-первых оно зависит способа доставки, то есть возможности доставить материалы самостоятельно, тогда в расчет идет только сумма затрат на бензин и работу водителя и погрузчиков. Также этот признак зависит и от расстояния исследуемого предприятия до фирмы - поставщика.

Признак «Цена закупки ед. товара» - ориентировочная стоимость единицы продукции (кв. м. для утеплителя). Очевидно, что большого колебания цен по крайней мере для центрального региона не будет.

Признак «Время выполнения» - ориентировочное время выполнения заказа (часы), если необходимых материалов не окажется на складе. Для приведения к единой физической среде специалист отдела маркетинга переводит это значение в рубли, эмпирически приравнивая один час к потерям в денежном эквиваленте.

Система может проводить кластерный анализ от 5 до 30 фирм - поставщиков одновременно.

Данные для подсистемы кластерного анализа вводятся с клавиатуры или из сохраненного файла csv.

Входными данными для дискриминантного анализа является таблица значений признаков для классифицируемого объекта и две таблицы значений признаков объектов (уже разбитые на кластеры), полученных в результате кластерного анализа. Таблица представляется в виде вектора с тремя значениями признаков.

Имеются две генеральные совокупности X и Y, имеющие трехмерный нормальный закон распределения с неизвестными, но равными ковариационными матрицами. Из них взяты обучающие выборки с объемами n₁ у X и n₂ у Y.

Эти данные берутся из кластерного анализа фирм - поставщиков, проводимого заранее. Матрицы X и Y динамически формируются во время выполнения программы. Целью дискриминантного анализа является отнесение нового наблюдения (строки матрицы Z) либо к X, либо к Y, то есть к одному из определенных ранее кластеров в результате проведения кластерного анализа.

Вектор Z вводится с клавиатуры и имеет структуру, описанную в таблице 4.3.

Таблица 4.3 - Структура таблицы входных данных для кластерного анализа

Название предприятия	Цена доставки	Цена закупки ед. товара	Время выполнения
…	…	…	…

Таким образом, имеем вектор входных данных вида , где значения z₁, z₂, z₃ - соответственно значения признаков исследуемого предприятия. Признаки те же, что и в кластерном анализе

«Цена доставки»

«Цена закупки ед. товара»

«Время выполнения»

Данные для кластерного анализа вводятся с клавиатуры либо из сохраненного заранее файла. Данные для дискриминантного анализа вводятся с клавиатуры после проведения кластерного анализа данных.

4.3 Перечень выходных данных и документов

Выходными данными для подсистемы market_db являютсяя:

плановая информация (договора с заказчиками);

оперативно - учетная информация;

ведомости прихода / расхода материалов (утеплителя).

Договора заключаются с заказчиками на изготовление и поставку продукции, помимо контактной информации и реквизитов сторон, заключивших договор (заказчика и предприятия) в договор вносится информация о грузополучателе (Ф.И.О., ИНН, КПП) и конечной станции назначения.

Накладные относятся к оперативно - учетной информации, привязывается к номеру договора и состоит из следующих реквизитов: номер накладной, номер расчетного счета, дата отгрузки, информации о поставщике, информации о грузоотправителе, информации о заказчике, информации о грузополучателе, станция назначения, номер договора, дата и № доверенности, А/м (марка, госномер), информация о водителе, информация об отгруженных товарах.

Ведомости прихода / расхода утеплителя содержат информацию о приходе (закупке) и расходе минераловатного и пенополистирольного утеплителя за определенный промежуток времени (по запросу пользователя).

Выходными данными для подсистемы «Прогноз: ценообразование» являются:

1) индексы сезонности;

2) графики, на которых отображаются:

- средне - годовые цены на исследуемую продукцию;

- линейный тренд цен;

- параболический тренд цен.

3) значение цен для каждого месяца прогнозируемого года в соответствии с линейным и параболическим трендами.

Индексы сезонности выводятся в табличном виде, как в наиболее удобной форме представления данных такого типа, структура таблица индексов сезонности совпадает со структурой таблицы 4.1. Прогнозные значения цен также выводятся в табличном виде (таблица 4.5).

Таблица 4.5 - Структура таблицы «Прогнозные значения»

	Линейный тренд	Параболический тренд
Январь	Значение	Значение
…	…	…
Декабрь	Значение	Значение

Выходными данными для подсистемы «кластерный и дискриминантный анализ» являются

- результаты классификации объектов в графическом виде (дендрограмма);

- результаты классификации объектов в текстовом виде (разбиение предприятий - поставщиков на группы);

- результаты классификации исследуемого объекта (отнесение объекта к той или иной группе).

4.4 Описание внутримашинной информационной базы

Для успешной работы данной системы необходимо создать внутримашинную БД для ведения учета реализации продукции, ведения БД клиентов. Рассмотрим структурное описание таблиц плановой информации. Планируемая информация о поставках товара конечным потребителям содержится в договорах поставки товаров.

Таблица 4.6 - Структура таблицы «Договор»

Имя поля	Информация	Пояснение
Номер договора	Ключевое поле, текстовый формат длиной 10 символов, поле обязательное, совпадения не допускаются (ПО, СНД).	Номер договора определяется как ХХ - (С/К) П - YY, где хх - порядковый номер договора, - (С/К) П стеновые / кровельные панели, yy - дата закл. договора.
Код заказчика	Текстовый формат длиной 8 символов, поле необязательное, совпадения допускаются (ПН, СД).	Код заказчика определяется как буква З(заказчик) + порядковый номер заказчика.
Заказчик	Текстовый формат длиной 30 символов, ПН, СД.	Наименование заказчика, может быть как фирма, предприятие или частное лицо.
Дата закл договора	Тип данных - дата / время, маска ввода «00.00.0000; 0;_ «; ПН, СД.	Дата заключения договора
Грузополучатель	Текстовый формат длиной 30 символов, ПН, СД.
ИНН Грузопол-ля	Текстовый формат длиной 11 символов, маска ввода «00000000000», ПО, СНД	Идентификационный номер налогоплательщика
КПП Грузопол-ля	Текстовый формат длиной 9 символов, маска ввода «000000000», ПО, СНД.	Код причины постановки на учет
Станция назначения	Текстовый формат длиной 50 символов, ПН, СД.
Сумма по договору	Формат денежный, ПО, СД.	Итоговая сумма по договору

Учетная информация с данными по фактической отгрузке(отпуске) товаров со склада предприятия в соответствии с договорами содержится в расходных накладных (приложение к договору).

Таблица Накладная_1 содержит общую информацию о суммарном количестве поставляемых товаров, а также информацию о путевом листе.

Таблица 4.7 - Структура таблицы «Накладная_1»

Имя поля	Информация	Пояснение
Код документа	Ключевое поле, текстовый формат длиной 10 символов, ПО, СНД	Код документа определяется как буква Н1_ + порядковый номер накладной в БД.
Р/с	Текстовый формат длиной 20 символов, маска ввода «00000000000000000000», ПО, СНД.
Дата заказа	Краткий формат даты, ПН, СД.	Непосредственно дата заказа
Дата отгрузки	Краткий формат даты, ПН, СД.	Дата отгрузки товара
Номер договора	Ключевое поле, текстовый формат длиной 10 символов, (ПО, СНД).	См. таблицу 4.6
Дата доверенности	Краткий формат даты, ПН, СД.	Дата заключения доверенности с водителем на отправку товара
Заказчик	Текстовый формат длиной 30 символов, ПН, СД.	Для связи с таблицей заказчик
Станция	Текстовый формат длиной 60 символов, ПН, СД.	Пункт назначения
Доверенность	Текстовый формат длиной 50 символов, ПН, СД.	Дата и номер доверенности

Таблица Накладная_2 содержит подробную информацию о проданных товарах, их количестве и характеристиках.

Таблица 4.9 - Структура таблицы «Накладная_2»

Имя поля	Информация	Пояснение
Код документа	Ключевое поле, текстовый формат длиной 10 символов, ПО, СНД	Код документа определяется как буква Н2_ + порядковый номер накладной в БД.
Код_товара	Ключевое поле, текстовый формат длиной 3 символа, ПО, СД.	Код товара определяется для панелей как КП - стеновые панели, СП - кровельные панели
Наименование продукции	Текстовый формат длиной 30 символов, ПО, СД.
Длина	Числовой формат, размер поля - целое, ПО, СД.	Длина одной панели в пакете, обычно длина панелей нормирована.
Количество в пакете(штук)	Числовой формат, размер поля - целое, ПО, СД.
Вес	Числовой формат, размер поля длинное целое, ПО, СД.
Площадь 1 панели(квм)	Числовой формат, размер поля - целое, ПО, СД.
Площадь пакета(квм)	Числовой формат, размер поля - целое, ПО, СД.	Вычисляется автоматически

Таблица Накладная_3 содержит информацию о отгруженных товарах, поставляемых вместе с основными товарами.

Таблица 4.10 - Структура таблицы Накладная_3

Имя поля	Информация	Пояснение
sysnom	Ключевое поле, тип счетчик.
Код документа	Ключевое поле, текстовый формат длиной 10 символов, ПО, СНД.	Код документа накладная 3 определяется как накл3+номер порядковый номер накладной
Код товара	Ключевое поле, текстовый формат длиной 10 символов, ПО, СНД.	Код товара определяется для панелей как КП - стеновые панели, СП - кровельные панели + размер панелей, для остальных в соответствии с прайс-листом 001-010.
Наименование продукции	Текстовый формат длиной 30 символов, ПН, СД.	Название продукции
ЕИ	Текстовый формат длиной 10 символов, ПН, СД.	Единица измерения (штук, кв. м.)
Кол-во	Числовой формат, одинарное с плавающей точкой, ПН, СД.	Количество отгруженного товара
Цена за ед.	Денежный формат, ПН, СД.	Цена за ед. продукции
ИТОГО	Денежный формат, ПН, СД.	Общая сумма поставки товаров по накладной

Таблицы Расход_1 и Расход_2 представляют собой расходные документы, т.е. задания на изготовление продукции (стеновые / кровельные панели).

Таблица 4.11 - Структура таблицы Расход_1

Имя поля	Информация	Пояснение
Sysnom	Ключевое поле, тип счетчик, длинное целое, ПИ, СнД
Номер документа	Текстовый формат длиной 10 символов, ПН, СД.	Номер документа определяется как Рас+КП/СП+порядковый номер документа
Заказчик	Текстовый формат длиной 30 символов, ПН, СД	Для связи с таблицей Заказчик
Тип задания	Числовой формат, размер - байт.	1 - Стеновые панели 2 - Кровельные панели 3 - др.
Дата записи	Краткий формат даты, ПН, СД	Дата выдачи задания
Номер договора	Ключевое поле, текстовый формат длиной 15 символов, ПО, СД	Для связи с таблицей Расход_2
Дата выполнения	Краткий формат даты, ПН, СД.	Приблизительная дата выполнения задания.
Ral1	Текстовый формат длиной 4 символа, ПН, СД	Цветовой оттенок с внешней стороны
Ral2		Цветовой оттенок с внутренней стороны
Толщина (Tl)	Числовой формат, целое, ПО, СД.	Толщина панели по наполнителю
Толщина стали	Числовой формат, одинарное с плавающей точкой, ПО, СД
Коэффициент стали	Числовой формат, одинарное с плавающей точкой, ПО, СД	Берется из норм расхода стали
Кол-во стали	Числовой формат, одинарное с плавающей точкой, ПО, СД	Вычисляемое поле
Марка утеплителя	Текстовый формат длинной 25 символов, ПО, СД	Поле со спсиком
Объем утеплителя	Числовой формат, двойное с плавающей точкой, ПО, СД	Вычисляемое поле
Коэффициент клея	Числовой формат, одинарное с плавающей точкой, ПО, СД.	Берется из норм расхода клея (0,4 - для пенополистирола, 0,5 для минераловатного ут.)
Кол-во клея	Числовой формат, двойное с плавающей точкой, ПО, СД	Вычисляемое поле

Таблица 4.12 - Структура таблицы Расход_2

Имя поля	Информация	Пояснение
Sysnom	Ключевое поле, тип счетчик, длинное целое, ПИ, СнД	Системный номер документа
Номер договора	Текстовый формат длиной 10 символов, ПН, СД	Для связи с таблицей Расход_2
Марка панели	Текстовый формат длиной 15 символов, ПО, СнД	Под маркой панли понимается её принадлежность (стеновая / кровельная) и порядковый номер
Длина	Числовой формат, длинное целое, ПО, СД	Длина панели
Кол-во	Числовой формат, длинное целое, ПО, СД	Количество соответственно
Площадь	Числовой формат, одинарное с плавающей точкой, ПО, СД	Вычисляемое поле
Кол-во отгружено	Числовой формат, длинное целое, ПН, СД	Для формального контроля хода выполнения задания
Площадь отгружено	Числовой формат, одинарное с плавающей точкой, ПО, СД
Кол-во сделано	Числовой формат, длинное целое, ПН, СД
Площадь сделано	Числовой формат, одинарное с плавающей точкой, ПО, СД

Справочная информация содержится в таблицах Нормы расхода материалов и Справочники. Информация из справочников заносится с помощью полей со списком, это справочники марок утеплителя, размеров минераловатной плиты и справочник поставщиков.

Таблица 4.12 - Структура таблицы Справочник поставщиков

Имя поля	Информация	Пояснение
Sysnom	Ключевое поле, тип счетчик, длинное целое, ПИ, СнД	Системный номер документа
Поставщик	Текстовый формат длиной 60 символов, ПО, СнД	Наименование поставщика

Таблица 4.13 - Структура таблицы Справочник марок утеплителя

Имя поля	Информация	Пояснение
Sysnom	Ключевое поле, тип счетчик, длинное целое, ПИ, СнД	Системный номер документа
Марка утеплителя	Текстовый формат длиной 25 символов, ПО, СнД	Наименование марки утеплителя
Коэффициент расхода клея	Числовой формат, одинарное с плавающей точкой, ПО, СД	Коэффициент расхода клея (
Тип утеплителя	Текстовый формат длиной 1 символ, ПО, СД	П - пенополистирол М - минвата

Таблица 4.14 - Структура таблицы Справочник размеров минплиты

Имя поля	Информация	Пояснение
Sysnom	Ключевое поле, тип счетчик, длинное целое, ПИ, СнД	Системный номер
Длина	Числовой формат, целое, ПО, СД
Ширина	Числовой формат, целое, ПО, СД
Толщина	Числовой формат, целое, ПО, СД
Объем	Текстовый формат длиной 15 символов, ПО, СнД

Рассмотрим структуры таблиц «Нормы расхода». Это - технологическая информация, которая используется в «Заданиях» на изготовление панелей.

Таблица 4.15 - Структура таблицы НР минераловатного утеплителя для КП

Имя поля	Информация	Пояснение
Sysnom	Ключевое поле, тип счетчик, длинное целое, ПИ, СнД	Системный номер документа
Толщина	Числовой формат, целое, ПО, СД
Максимум	Числовой формат, целое, ПО, СД	Итоговый объем работ
Минимум	Числовой формат, целое, ПО, СД	Итоговый объем работ
Коэффициент	Числовой формат, одинарное с плавающей точкой, ПО, СД

Структура таблиц «Нормы расхода» утеплителя (минераловатного и пенополистирольного) для стеновых панелей аналогичны.

Нормы расхода стали так же как и нормы расхода утеплителя используются по отдельности для стеновых и для кровельных панелей.