本文關(guān)鍵詞： 連鎖零售企業(yè)勞動(dòng)力模型 勞動(dòng)力需求預(yù)測(cè) 機(jī)器學(xué)習(xí) B/S/S UML　出處：《山東大學(xué)》2015年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：連鎖零售企業(yè)具有門(mén)店多、分布廣、員工多等特點(diǎn),人力成本在企業(yè)毛利中所占比重很高。每家零售企業(yè)都會(huì)設(shè)法提高利潤(rùn)率,比如推出促銷(xiāo)政策、實(shí)行會(huì)員制、控制成本等。其中,通過(guò)有效管控勞動(dòng)力需求,可以減少人力資源消耗,降低人力成本,是控制成本的一個(gè)有效途徑。現(xiàn)在是一個(gè)大數(shù)據(jù)的時(shí)代,各行各業(yè)都在討論應(yīng)用大數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)中掘金,連鎖零售企業(yè)理應(yīng)成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主力軍。因?yàn)檫B鎖零售行業(yè)是一個(gè)較早進(jìn)入信息化的行業(yè),歷年來(lái)產(chǎn)生了大量的營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)一般都做到了很好的記錄和保存,這些數(shù)據(jù)中隱含著規(guī)律和提高效益的途徑,企業(yè)需要利用起這些大數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)做出預(yù)測(cè)。但是于此同時(shí),連鎖零售企業(yè)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)又具有數(shù)據(jù)體量大、數(shù)據(jù)分布廣、數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快等特點(diǎn),數(shù)據(jù)波動(dòng)受促銷(xiāo)手段、社會(huì)政策、公休假期、惡劣天氣甚至重大活動(dòng)等因素影響明顯,這些特點(diǎn)都對(duì)大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)應(yīng)用的性能和準(zhǔn)確性提出了挑戰(zhàn),加大了預(yù)測(cè)的難度。針對(duì)零售銷(xiāo)售大數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)帶來(lái)的挑戰(zhàn)和難度,本文設(shè)計(jì)了零售企業(yè)各門(mén)店業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)的收集方案；建立了用于進(jìn)行勞動(dòng)力需求預(yù)測(cè)的企業(yè)勞動(dòng)力模型；充分考慮零售銷(xiāo)售大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和影響因素,建立了以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為核心的科學(xué)有效預(yù)測(cè)機(jī)制。本文分別對(duì)系統(tǒng)的需求分析、概要設(shè)計(jì)、詳細(xì)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)各個(gè)階段詳細(xì)闡述,并重點(diǎn)描述了應(yīng)用連鎖銷(xiāo)售大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的關(guān)鍵問(wèn)題的解決方案。在設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,利用面向?qū)ο蟮姆治龊驮O(shè)計(jì)思想,采用用例圖、類(lèi)圖、順序圖、活動(dòng)圖等方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行UML可視化建模,闡述了系統(tǒng)主要模塊和關(guān)鍵業(yè)務(wù)的設(shè)計(jì)思路和方法。本文選用JBoss Seam技術(shù)框架,采用B/S/S三層體系架構(gòu)。學(xué)習(xí)并應(yīng)用了優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理轉(zhuǎn)換工具Kettle,完成了數(shù)據(jù)歸集工作。通過(guò)集成應(yīng)用Weka等提供的基于時(shí)間序列的機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了服務(wù)指標(biāo)的科學(xué)預(yù)測(cè)。通過(guò)應(yīng)用JPPF實(shí)現(xiàn)了多任務(wù)分布式并行預(yù)測(cè),通過(guò)應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)過(guò)程將數(shù)據(jù)處理壓力向數(shù)據(jù)庫(kù)轉(zhuǎn)移,提高了預(yù)測(cè)性能。本系統(tǒng)已在美國(guó)Bigy連鎖超市集團(tuán)部署運(yùn)行,目前系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定,用戶(hù)使用本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了促銷(xiāo)商品、非促銷(xiāo)商品和服務(wù)指標(biāo)的有效預(yù)測(cè),構(gòu)建了勞動(dòng)力模型,幫助他們實(shí)現(xiàn)了對(duì)各門(mén)店勞動(dòng)力需求的有效預(yù)測(cè)和管理。
[Abstract]:Chain retail enterprises have the characteristics of many stores, wide distribution, many employees, etc. The proportion of labor cost in gross profit is very high. Every retail enterprise will try to improve its profit margin, such as promoting sales promotion policy and implementing membership system. Cost control and so on. Among them, by effectively controlling the demand for labor force, we can reduce the consumption of human resources and reduce the cost of manpower, which is an effective way to control costs. Now it is an era of big data. All kinds of industries are discussing the application of big data, excavating gold from the data, and chain retail enterprises should be the main force in big data's application. Because the chain retail industry is an industry that entered information earlier, it has produced a large amount of marketing data over the years. These data are generally well recorded and preserved. There are hidden rules and ways to improve efficiency in these data. Enterprises need to use these big data to predict the future. But at the same time, The sales data of chain retail enterprises are also characterized by large volume of data, wide distribution of data, fast data generation, and so on. Data fluctuations are obviously affected by such factors as promotion measures, social policies, public holidays, bad weather and even major activities. These characteristics have challenged the performance and accuracy of big data's prediction application, and increased the difficulty of forecasting. This paper has designed the collection scheme of big data, established the labor force model used to forecast the labor demand, fully considered the characteristics and influence factors of the retail sales big data, A scientific and effective prediction mechanism with machine learning algorithm as the core is established in this paper, the requirements analysis, outline design, detailed design and implementation of the system are described in detail. In the process of design and implementation, using object-oriented analysis and design idea, use case diagram, class diagram, sequence diagram, use case diagram, class diagram, sequence diagram, use case diagram, class diagram, sequence diagram, use case diagram, class diagram, sequence diagram, use case diagram, class diagram, sequence diagram, use case diagram, class diagram and sequence diagram. The method of activity diagram is used to visualize the UML modeling of the system, and the design ideas and methods of the main modules and key business of the system are expounded. In this paper, the technical framework of JBoss Seam is selected. Using the three-tier architecture of B / S / S, we have studied and applied the excellent data processing tool Kettle. we have completed the work of data collection. By integrating the machine learning algorithm based on time series provided by Weka and so on, we have realized the service index. Scientific prediction. Multitask distributed parallel prediction is realized by using JPPF. The data processing pressure is transferred to the database by using the database stored procedure, and the prediction performance is improved. The system has been deployed and run in the United States Bigy supermarket chain group. At present, the system is running stably, and the user has realized the promotion of goods by using the system. The effective forecast of non-promotion goods and service index constructs the labor force model and helps them to realize the effective forecast and management of the labor demand of the stores.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.52

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本文編號(hào)：1511189