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基于GIS的超市选址决策支持系统研发 (2011年)

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简介:
本项目致力于开发基于地理信息系统(GIS)的超市选址决策支持系统。通过综合分析地理位置、人口分布及消费行为等数据,为零售商提供精准的开店建议和市场洞察力,旨在提高零售业的投资回报率与竞争力。该研究于2011年启动。 针对传统超市选址过程中存在的科学性和直观性不足的问题,并考虑到超市选址信息包含大量灰色不确定因素,本段落将地理信息系统(GIS)技术和灰色评价理论进行了有机结合,建立了用于辅助分析的模型。基于此模型进一步开发了一个超市选址决策支持系统。 实际应用表明,该选址辅助分析模型能够有效减少专家主观经验的影响,使选址过程更加客观准确。通过建立这个选址系统,可以实现科学化、直观化的选址流程,并且操作简便高效,有助于提高决策效率和降低风险度。这一方法为更快速地确定超市位置提供了新的途径,同时也可作为其他商业项目选址的参考依据。

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客服
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  • GIS (2011)
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    本项目致力于开发基于地理信息系统(GIS)的超市选址决策支持系统。通过综合分析地理位置、人口分布及消费行为等数据,为零售商提供精准的开店建议和市场洞察力,旨在提高零售业的投资回报率与竞争力。该研究于2011年启动。 针对传统超市选址过程中存在的科学性和直观性不足的问题,并考虑到超市选址信息包含大量灰色不确定因素,本段落将地理信息系统(GIS)技术和灰色评价理论进行了有机结合,建立了用于辅助分析的模型。基于此模型进一步开发了一个超市选址决策支持系统。 实际应用表明,该选址辅助分析模型能够有效减少专家主观经验的影响,使选址过程更加客观准确。通过建立这个选址系统,可以实现科学化、直观化的选址流程,并且操作简便高效,有助于提高决策效率和降低风险度。这一方法为更快速地确定超市位置提供了新的途径,同时也可作为其他商业项目选址的参考依据。
  • 连锁物资调配
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    本系统为连锁超市设计,通过数据分析与预测模型优化库存管理,实现智能物资调配,提高运营效率和客户满意度。 【连锁超市物资分配调拨决策支持系统】是一个针对连锁超市物资管理的重要工具,旨在优化物资调配过程,提高效率,降低成本,并实现现代化与信息化管理。该系统涵盖了需求分析、设计、实施等多个阶段,确保了系统的全面性和实用性。 在【需求分析】部分,系统明确了基本功能,即根据超市提交的需求物资表单进行按需发货,并定期更新仓库库存。此外,系统旨在简化物资调拨流程,降低运营成本,减少人力消耗,同时对操作人员的专业技能要求较低,以实现经营成本的降低。 【系统分析】中包括了业务流程图、用例图、数据流程图、功能分析图和数据字典等图表及文档。这些内容详细描绘了系统的运作流程、参与者、数据流动以及各个功能模块的分解,例如超市管理、仓库管理、物资申请单据管理和调拨模块等。同时,数据字典列举了关键的数据表,如商品表(GOODS)、超市表(MARKET)和仓库表(WAREHOUSE),确保准确存储和高效利用这些信息。 【系统设计】部分采用DREAMWEAVER作为前台设计工具,NetBeans IDE 6.1和6.8作为后台设计工具,并配合MySQL数据库来构建稳定且高效的系统架构。在代码设计中定义了商品种类ID、商品ID、超市ID、仓库ID以及操作人员ID等关键编码规则,确保数据的一致性和唯一性。 【输出设计】主要生成超市物资申请表、仓库库存表和物资调拨分配表,这些信息直接服务于调拨中心、仓库和超市,并便于实时监控与决策制定。 在系统安全性方面,“三分技术七分管理”的原则被强调。采用包括预警、保护、检测、反应及恢复在内的多种安全策略来确保信息安全。这涵盖了入侵检测、事件响应以及快速恢复等功能,以应对各种潜在的安全威胁,超越了传统的加密和身份验证等基础性措施。 连锁超市物资分配调拨决策支持系统是一个综合性的管理工具,通过集成化的设计与强大的功能实现了智能化、高效化及安全化的物资管理方式。这对于提升连锁超市的运营效率和市场竞争力具有重要作用。
  • JAVA+Vue.js+SpringBoot+MySQL商业
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    本系统为一款集成了JAVA、Vue.js、Spring Boot和MySQL技术的商业决策支持工具,旨在提供高效的数据分析与业务洞察力。 基于Vue.js和SpringBoot的商业辅助决策系统包括用户前台和管理后台两部分,适用于管理员与员工角色使用。该系统涵盖收支管理模块、薪资管理模块、销售订单模块、公告管理模块、员工管理模块以及系统基础模块。项目编号为T290。 该项目还提供了启动教程及详细的讲解视频供学习参考。
  • 成本预测
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    成本预测的决策支持系统是一款利用先进数据分析和机器学习技术来帮助企业进行成本估算与预测的专业软件工具。该系统能有效协助管理层做出基于数据驱动的明智决策,并优化资源配置,以提高企业的竞争力和盈利能力。通过集成历史财务数据、市场趋势及实时信息,它为用户提供了全面的成本分析视角,帮助企业在复杂多变的商业环境中制定更有效的战略规划。 随着信息技术的广泛应用,信息系统不再仅限于处理数据信息层面的支持作用,而是进一步向上发展至管理决策支持领域。为了更好地服务于这一需求层次,系统必须具备强大的分析能力和模型构建能力。因此,决策支持系统的概念应运而生——这是一种利用计算机技术进行数据分析和建模以辅助管理层做出科学判断的工具。 用户能够通过该平台针对特定管理问题创建相应的数学或逻辑模型,并以此来观察不同变量变化对最终决策结果的影响范围及其潜在后果。具体到成本预测领域,开发一个专门的成本预测决策支持系统将极大地方便各行业管理者进行未来支出和收益情况的预估工作,从而做出更加准确、科学的战略规划。 本项目的主要目标是加深同学们对于课堂上所学理论知识的理解与掌握,并通过实践操作提升运用这些概念来构建实际应用系统的技能。同时我们也期望能够开发出一款既实用又易于使用的成本预测决策支持系统以供广大用户使用。 以下是该系统的具体章节概述: 1. 系统概览 2. 详细功能描述及应用场景介绍 3. 开发工具与环境选择说明 4. 需求分析阶段内容,包括整体设计思路的阐述、针对不同模块的功能需求定义等; 5. 用户案例图示解析; 6. 功能模块划分及其相互间的逻辑关系梳理; 7. 数据库架构规划及实施策略。
  • 及实例分析.ppt
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    本PPT探讨了决策支持系统的开发方法与实践应用,通过具体案例深入分析其在不同场景中的作用和优势。 决策支持系统的开发基于其特点和组成进行,主要包括以下几个步骤:DSS系统分析、DSS系统初步设计、DSS系统详细设计以及各部件程序编制。最后一步是将各个部分集成以形成完整的DSS系统。
  • 运用GIS技术进行小型分析方法
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    本研究探讨了利用地理信息系统(GIS)技术对小型超市位置选择的优化策略与分析方法,旨在通过空间数据分析提升零售业布局效率。 对于小型超市选址来说,具有吸引力的设施主要表现为点性元素。这些要素包括公交站点、公交始末站、地铁出入口、医院、大型服务设施以及学校。
  • C++(校园
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    本项目运用C++编程技术,针对校园超市选址问题进行建模与优化分析。通过综合考虑人流量、消费习惯等因素,旨在为新开设或调整现有校园超市的位置提供科学依据和决策支持。 学校超市选址的C++源代码是绝对正确的,并无需进行任何改动。
  • 课程设计
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    本课程旨在通过理论与实践结合的方式,教授学生如何科学合理地进行超市选址工作,包括市场调研、竞争分析及潜在顾客群体评估等内容。 基于MFC的超市选址可视化界面程序可以先在界面上建立用户点,然后通过计算得出最佳的超市位置。
  • 组件GIS小区房产信息构建 (2011)
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    本研究旨在开发一套基于组件技术的地理信息系统的小区房产信息系统,以提升房地产数据管理与分析效率。该系统聚焦于优化房产相关信息处理流程,采用先进的GIS技术和模块化设计思路,为用户提供全面、精准的服务。研究成果发表于2011年。 建立有效的房产信息管理系统是提高房产信息科学管理的重要手段。以某小区的房产为例,利用ArcGISEngine组件设计并构建了该小区的房产信息管理系统。系统能够对空间数据与属性数据进行一体化存储和管理,并实现了图形、属性数据之间的相互查询以及楼房分布图到分层分户图的切换功能,为小区规划管理提供了科学依据。
  • 向量机软件缺陷预测模型究 (2011)
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    本研究探讨了利用支持向量机(SVM)技术进行软件缺陷预测的方法,旨在提高预测准确率和效率。通过对SVM参数优化及特征选择的研究,提出了一个有效的软件缺陷预测模型。此模型在多个数据集上进行了验证,并取得了良好的预测效果,为软件质量保障提供了新的思路和技术手段。 软件缺陷预测在软件系统开发的各个阶段至关重要。利用机器学习方法建立更优的预测模型已被广泛研究。本段落分析了支持向量机(SVM)作为二值分类器应用于软件缺陷预测的方法,构建了一个基于SYM的可迭代增强型缺陷预测模型SVM-DP,并通过13个基准数据集进行了比较实验,定量地评估了不同核函数对SVM-DP性能的影响。实验结果表明,在线性内积核函数下的SVM-DP具有最佳的预测效果。此外,在与J48模型进行对比时,SVM-DP的表现超出后者20%以上,进一步证实了其在软件缺陷预测中的有效性。