便利店管理信息系統的設計與實現畢業論文(編輯修改稿)

　

【文章內容簡介】 下次訂購時間 日期 /時間 50 日期 日期 /時間 50 單價 數字 50 時間 日期 /時間 50 系統界面設計 用戶登錄界面的設計 設置系統登入用戶名和密碼是為了保障系統能夠安全的運行，用戶只有輸入正確的用戶名和密 碼才能夠進入系統并使用系統的各項功能 【 3】 。該界面設計如圖 32 所示： 福建農林大學本科畢業設計說明書 ― 9― 圖 32 系統登陸界面圖 主功能界面設計 進行密碼的驗證正確后進入系統主界面，如圖 33所示： 圖 33 系統主界面圖 從圖 33的樹狀結構可以對本系統的主菜單和子菜單的預覽，很容易了解該系統的基本功能，這種友好的設計界面使得使用者對本系統容易掌握，同時在菜單欄中還設有常用子菜單快捷鍵，充分的為用戶提供方便。 福建農林大學本科畢業設計說明書 ― 10― 4 各項子功能模塊的設計 員工信息管理 超市在進行人力資源管理中會涉及到員工 信息的管理，為了確保員工信息的準確、及時、完整與安全，需要進行員工信息的管理。該系統界面圖 41所示，通過該系統功能基本上滿足了員工的信息管理，包括員工信息添加、保存、查詢、刪除，薪酬管理等操作，從而提高了對信息處理的效率降低了超市的人力資源管理成本。 圖 41 員工信息管理界面圖 供應商信息管理 在市場經濟競爭日益激烈的情況下超市為了獲得更好的產品和服務以便實現超市的利潤最大化。超市需要進行供應商的管理，在供應商管理中需要時常對供應商的信 息進行管理。我們設計的供應商管理系統界面如圖 42所示：該系統基本上滿足了供應商信息的查詢、更改、添加、和刪除等功能。 福建農林大學本科畢業設計說明書 ― 11― 圖 42供應商信息管理界面圖 商品信息管理 在商品信息管理中，商品價格信息，庫存信息都是對超市利潤影響極重要的信息，對商品進行了分類以便進行庫存管理等操作。其設計界面和供應商信息管理的設計界面相似，能夠滿足商品信息的添加、刪除、查詢、修改等功能。 銷售分析 銷售分析的功能 1．幫助超市安排銷售計劃，發掘生意機會。 2．使超 市的銷售更主動更具有成效 3．幫助超市降低采購、銷售成本和費用。 4．為企業的費用預算提供了便利。 銷售數據的保存 管理人員 可以針對每一商品自己輸入每階段的銷售數據，可根據產品的特性來設定預測數據的時間間隔，所輸入的銷售數據將保存到數據庫中 。同時數據可以以圖表的形式顯示出來，使得分析人員對過去的銷售情況走勢有了大致得了解。 如圖 43 所示： 福建農林大學本科畢業設計說明書 ― 12― 圖 43 銷售數據保存實現圖 銷售預測方法的介紹： （一）移動平均法 移動平均法是用一組最近的實際數據值來預測未來一期或幾期內公司產品的 需求量、公司產能等的一種常用方法。移動平均法適用于即期預測。當產品需求既不快速增長也不快速下降，且不存在季節性因素時，移動平均法能有效地消除預測中的隨機波動，是非常有用的。移動平均法根據預測時使用的各元素的權重不同，可以分為：簡單移動平均和加權移動平均 【 5】 。 ： 簡單移動平均的各元素的權重都相等。簡單的移動平均的計算公式如下： tF ( 1 2ttAA? ? ? ? ? ? ?tA n ) n （ 4— 1） 公 式中， Ft對下一期的 預測值； n移動平均的時期個數； 福建農林大學本科畢業設計說明書 ― 13― At1前期實際值； At2,At3和 Atn分別表示前兩期、前三期直至前 n期的實際值。 ： 加權移動平均給固定跨越期限內的每個變量值以相等的權重。其原理是：歷史各期產品需求的數據信息對預測未來期內的需求量的作用是不一樣的。除了以 n為周期的周期性變化外，遠離目標期的變量值的影響力相對較低，故應給予較低的權重。 加權移動平均法的計算公式如下： t 1 2F 1 2t t nw A w A w? ? ? ? ? ?tA n （ 4— 2） 式中， w1第 t1期實際銷售額的權重； w2第 t2 期實際銷售額的權重； wn第 tn 期實際銷售額的權重； n預測的時期數； w1+ w2+?+ w n=1 移動平均法的實現： 移動平均法的其實現界面如圖 44 所示： 福建農林大學本科畢業設計說明書 ― 14― 圖 44 移動平 均 法 實現界面圖 圖 45 移動平 均 法 實現圖 福建農林大學本科畢業設計說明書 ― 15― 通過系統可以確定移動平法的指數，用戶可以根據實際情況選擇移動平滑指數，系統將自動繪制出用戶輸入數據的散點圖 （用紅色散點表示）。并得出通移動平均法計算出來的預測值（用藍色散點表示） 如圖 45。用戶輸入的銷售數據將在圖表中顯示出來，這樣方便了用戶對銷售數據的趨勢和分布有了更加的了解。 （二）回歸分析法 所謂回歸分析法，是在掌握大量觀察數據的基礎上，利用數理統計方法建立因變量與自變量之間的回歸關系函數表達式（稱回歸方程式）。 由于 超市 銷售預測中只用到一元線性回歸預測法，而一元線性回歸又是一種廣泛應用并且比較簡單的預測方法，因此， 以下 一元線性回歸模型作簡單介紹。 設 X 為自變量， Y為應 變量， Y 與 X 之間存在某種線性關系，一元線性回歸模型為： i i iY a bX? ? ?? i=1,2,? ,ni （ 43） 式中 ε 為各種隨機因素 y 的影響總和， ε ? (0,σ2) ； yN(a+bx,σ2) 。 則可設? iyi a bx?? 對此，可以通過 最小二乘法 來估計模型的回歸系數。根據最小平方原理，必須符合以下條件： 2?()iiyy?? =最小值 (44) 2?( ) 0iiyy??? (45) 根據最小二乘法要求，記 22?( ) ( )i i i iQ y y y a b x? ? ? ? ??? 根據極值原理，為使 Q具有最小值，可分別對 a、 b求偏導數，并令其等于零，即 2 ( ) 0i i iQ y a b x xa? ? ? ? ? ?? ? (46) 2 ( ) 0i i iQ y a b x xb? ? ? ? ? ?? ? (47) 整理的： iina b x y???? 0 | | 1R?? 對上兩式聯立求解，即可得到回歸系數的估計值： 福建農林大學本科畢業設計說明書 ― 16― 22? ()i i i iiin x y x yb n x x?? ?? ? ??? (410) ?? iiyxabnn???? (411) 相關系數 R 可根據最小二乘原理及平均數的數學性質得到： 2 2 2 2( ) ( )i i i ii i i in x y x yRn x x n y y????? ? ?? ? ? ? (412) 相關系數 R 的絕對值的大小 表示相關程度的高低。 ① 當 R=0 時，說明是零相關，所求回歸系數無效 。 ② 當 | | 1R? 時，說明是 完全相關 ，自變量 X與應變量 Y之間的關系為函數系。 ⑧ 當 0 | | 1R??時，說明是部分相關，淵值越大相關程度越高。 本系統回歸分析界面如圖 4圖 47所示： 福建農林大學本科畢業設計說明書 ― 17― 圖 46回歸分析結果圖 圖 47回歸分析坐標圖 福建農林大學本科畢業設計說明書 ― 18― 本系統能夠利用最小二乘法計算出回歸方程中各個系 數的數值從而得出回歸方程的方程式子。并且通過計算出回歸方程的