báo cáo hệ hỗ trợ quyết định dự báo doanh số

Hệ hỗ trợ quyết định DSS là một chương trình vi tính được sử dụng để hỗ trợ đưa ra các quyết định, phán đoán và chiều hướng hành động của một tổ chức hoặc một doanh nghiệp.. DSS sẽ sàng

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN TOÁN ỨNG DỤNG VÀ TIN HỌC

BÁO CÁO HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH

DỰ BÁO DOANH SỐ

Giảng viên hướng dẫn : Thầy Lê Chí Ngọc

Sinh viên thực hiện : Nguyễn Văn Đăng

MSSV: 20173491 Lớp: HTTTQL – K62

Mục lục

Mở đầu

Chương I: Khảo sát hệ thống……… 3

1 Mục đích tài liệu……….3

2 Phạm vi tài liệu……… 3

3 Mô hình ARIMA………3

Chương II: Phân tích thiết kế hệ thống……….5

1.Chức năng hệ thống………5

1.1 Chức năng hệ thống……….5

1.2 Sơ đồ thiết kế hệ thống………6

1.3 Sơ đồ phân cấp chức năng……… 6

2.Sơ đồ luồng dữ liệu……….7

2.1 Sơ đồ luồng dữ liệu mức ngữ cảnh……….7

2.2 Sơ đồ luồng dữ liệu mức đỉnh……….7

Chương III: Thiết kế giao diện hệ thống……… 8

1.Ngôn ngữ viết chương trình……… 8

2.Dữ liệu và kết quả thuật toán………9

3.Thiết kế giao diện website……….12

Kết luận………15

Mở đầu

Trong cuộc sống ngày nay, chúng ta luôn phải đối mặt với những sự thay đổi từ môi trường sống, cần phải ra quyết định để thích ứng với sự thay đổi đó Hệ hỗ trợ quyết định ra đời nhằm đưa ra các lựa chọn thích hợp có tính xây dựng cho người ra quyết định

Hệ hỗ trợ quyết định (DSS) là một chương trình vi tính được sử dụng để hỗ trợ đưa ra các quyết định, phán đoán và chiều hướng hành động của một tổ chức

hoặc một doanh nghiệp DSS sẽ sàng lọc và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, tổng hợp thông tin một cách toàn diện mà có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề và trong quá trình ra quyết định

Dưới sự hướng dẫn của TS Lê Chí Ngọc em đã và đang xây dựng hệ thống

dự báo doanh số Do thời gian, cũng như luợng kiến thứcvà tài liệu tìm kiếm hạn chế nên bài làm của nhóm còn nhiều thiếu sót mong thầy và các bạn góp ý để báo cáo đuợc hoàn chỉnh hơn

Em xin chân thành cảm ơn!

Chương I : Khảo sát hệ thống

1 Mục đích tài liệu

Tài liệu nhằm mô tả chi tiết về các yêu cầu cho Hệ thống Hỗ trợ quyết định

2.Phạm vi tài liệu

Tài liệu này hướng đến các đối tượng sau:

(1) Khách hàng, đảm bảo phần mềm phát triển đúng nhu cầu thực tế

(2) Người thiết kế phần mềm, đảm bảo thiết kế phù hợp yêu cầu khách hàng (3) Lập trình viên, đảm bảo lập trình đúng yêu cầu

(4) Kiểm thử, đảm bảo các phần mềm hoạt động đúng kỳ vọng yêu cầu

(5) Quản lý chất lượng, v.v… Những người cần chuẩn về yêu cầu phần mềm

3 Mô hình ARIMA

Một công ty không thể xem xét kết quả thực tế mà không cần những gì đã xảy

ra, nguyên do và kế hoạch kinh doanh cho những gì sắp đến Ngân sách bán hàng của phòng kinh doanh ảnh hưởng nhiều đến bộ phận khác nhau và sẽ giúp CEO đưa ra quyết định kinh doanh quan trọng Đó là lý do dự báo doanh số bán hàng ra đời nhằm chủ yếu xác định doanh thu trong tương lai, lập kế hoạch nhập, xuất hàng hóa trong kho, đưa ra những chiến lược marketing phù hợp, giảm chi phí kho bãi không cần thiết

Một CCO hiểu rõ về chu kỳ bán hàng thì có thể điều chỉnh hoạt động kinh doanh phù hợp với thị trường Dự báo tốt hơn không chỉ là một cách tuyệt vời để chứng minh cho các đối tác tiếp tục có niềm tin vào doanh nghiệp của minh mà con là cách điều hanh 1 tổ chức nhanh nhạy hơn trong nền kinh tế thị trường.Mô hình ARIMA là một trong các phương án tốt để dự báo

Mô hình ARIMA

Bước 1 Nhận dạng mô hình

Để sử dụng mô hình ARIMA(p,d,q) trong dự báo cần nhận dạng ba thành phần p,d và q của mô hình

Thành phần d của mô hình được nhận dạng thông qua kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian

Sau khi kiểm định tính dừng, ta sẽ xác định bậc của quy trình tự hồi quy (AR)

và quy trình trung bình trượt (MA) thông qua biểu đồ tự tương quan (ACF) và biểu

đồ tự tương quan riêng phần (PACF)

Quy trình tự hồi quy bậc p, ký hiệu AR(p)

Quy trình trung bình trượt bậc q, ký hiệu MA(q)

Nhận dạng mô hình ARIMA(p,d,q) là tìm các giá trị thích hợp của p, d, q, với d

là bậc sai phân của chuỗi thời gian được khảo sát, p là bậc tự hồi qui và q là bậc trung bình trượt

Việc xác định p và q sẽ phụ thuộc vào các đồ thị PACF = f(t) và ACF = f(t), chi tiết được thể hiện ở Bảng 1

Bảng 1 Các dạng đồ thị của mô hình ARIMA

Loại mô hình Dạng đồ thị ACF Dạng đồ thị PACF

AR(p)

Giảm nhanh theo hàm

mũ hoặc dạng hình sin, hoặc cả hai

Có đỉnh ở trễ thứ p MA(q) Có đỉnh sau trễ q Giảm dần theo hàm mũ ARMA(p, q) Giảm nhanh theo hàm

mũ

Giảm nhanh theo hàm

mũ

Bước 2 Ước lượng các tham số và lựa chọn mô hình

Bước 3 Kiểm định mô hình

Để đảm bảo mô hình là phù hợp, sai số của mô hình phải là nhiễu trắng Ta có thể sử dụng biểu đồ tự tương quan ACF hoặc kiểm định Breusch-Godfrey kiểm tra tính tự tương quan của sai số Đối với phương sai sai số thay đổi, ta có thể sử dụng kiểm định White

Bên cạnh đó để đánh giá độ tin cậy của mô hình dự báo, nghiên cứu sử dụngchỉ

số MAPE (Mean Absolute Percent Error) Theo Lewis (1983) thì MAPE lớn hơn hoặc bằng 50% thì dự báo không chính xác, 20% - 50% là hợp lệ, 10%-20% là dự báo tốt,dưới 10% là dự báo hoàn hảo

Bước 4 Dự báo

Sau khi kiểm định sai số của các mô hình dự báo, nếu phù hợp sẽ được sử dụng vào việc dự báo

Chương II: Phân tích thiết kế hệ thống

1.Chức năng hệ thống

1.1 Chức năng hệ thống

Dựa trên dữ liệu của lịch sử bán hàng của cửa hàng đã được ghi nhận lại

từ những ngày trước, nhà quản lý cần đưa ra quyết định có lợi cho việc kinh doanh của cửa hàng

Hệ thống trợ giúp việc thống kê doanh thu, xu hướng bán hàng của cửa hàng theo các ngày trong tuần, và tổng kết doanh thu của cửa hàng theo năm đã kinh doanh để nhà quản lý quan sát được việc bán hàng của của hàng

Chức năng chính của hệ thống là dự báo doanh thu cho tháng thới của cửa hàng Từ đó nhà quản lý sẽ đưa ra quyết định về việc phát triển thế nào

để tăng doanh thu của cửa hàng

1.2 Sơ đồ thiết kế hệ thống

1.3 Sơ đồ phân cấp chức năng

2.Sơ đồ luồng dữ liệu

2.1 Sơ đồ luồng dữ liệu mức ngữ cảnh

2.2 Sơ đồ luồng dữ liệu mức đỉnh

Chương III: Thiết kế giao diện hệ thống

1.Ngôn ngữ viết chương trình

- HTML

HTML là từ viết tắt của HyperText Markup Language (ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản) dùng mô tả cấu trúc của các trang Web và tạo ra các loại tài liệu có thể xem được trong trình duyệt

HTML được tạo ra và phát triển bởi tổ chức W3C (World Wide Web Consortium) Hiện nay phiên bản mới nhất của HTML là HTML5 với nhiều tính năng ưu việt so với các phiên bản cũ

- CSS

CSS (viết tắt của Cascading Style Sheets) là một ngôn ngữ định dạng được sử dụng để mô tả trình bày các trang Web, bao gồm màu sắc, cách bố trí và phông chữ CSS cho phép chúng hiển thị nội dung tương thích trên các loại thiết bị có kích thước màn hình khác nhau, chẳng hạn

như màn hình lớn, màn hình nhỏ như điện thoại hay máy tính bản

CSS là độc lập với HTML và có thể được sử dụng với bất kỳ ngôn ngữ đánh dấu nào xây dựng dựa trên XML CSS tuân theo chuẩn chung

do W3C quy định

- Python

Python là ngôn ngữ đơn giản và dễ sử dụng là một trong những ngôn ngữ thông dụng nhất hiện nay Python có thể được kết nối với các đối tượng của môi trường để cung cấp kiểm soát chương trình đối tượng với chúng

Python cho phép tính toán và sử dụng model một cách đơn giản

và dễ dàng, tính toán đơn giản, và thực hiện một số giao tác đơn giản trên trang web

Python được hỗ trợ hầu như trên tất cả các trình duyệt như

Firefox, Chorme, … thậm chí các trình duyệt trên thiết bị di dộng

cũng có hỗ trợ

Hiện nay python là một trong những ngôn ngữ thông dụng nhất thế giới

2.Dữ liệu và kết quả thuật toán

- Dữ liệu được lấy từ một công ty kinh doanh phần mềm trong hơn hai năm

(từ 1/2018 -3/2020) về số lượng phần mềm bán ra

- Kết quả thuật toán: Sau khi lấy được dữ liệu ta bắt đầu chạy trên thuật

toán cho kết quả sau:

Tổng quan giữ liệu và giá trị trung bình

Đồ thị AR(p) và MA(q)

3.Thiết kế giao diện website

Giao diện bắt đầu

Giao diện nhập dữ liệu

Giao diện tải dữ liệu

Giao diện kết quả dự báo

Kết luận

Trong báo cáo này em đã trình bày hệ thống dự báo doanh số của công ty Đồng thời đưa ra thuật toán cũng như đánh giá mô hình

Mặc dù báo cáo còn chưa thực sự đầy đủ nhưng em đã hiểu hơn về hệ hỗ trợ quyết định cho nhà quản lí trong một lĩnh vực cụ thể