服装实体零售店供应链数据分析模型的构建

发布时间：2022-10-21 09:36

　　服装产品具有销售周期短,产品SKU数量多的特点,要求服装企业能够在销售过程中实现快速反应,本文基于服装企业零售店销售行为,主要对实体零售渠道销售和库存数据进行分析,对其数据相关性和周期进行特征分析,并构建服装供应链数据分析预测模型,建立销售库存预警,从而有效降低库存积压,减少采购盲目性,让供应链管理过程更加智能化。 

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
一、服装实体零售店供应链环节现存问题
    1.服装产品SKU多,库存容易积压
    2.消费者需求多样,断码缺货时难以快速补货
    3.实体店销售受环境影响大
二、数据源描述
    1.数据描述不统一
    2.存在库存数据个别天数与销售数据不匹配
    3.数据中存在无意义或重复数据项
三、数据清洗与整理
    1.数据统一化
    2.删除无意义数据项,对数据进行清洗,将多余的数据列删除
    3.寻找供应链数据中关键的补货数据
四、智能供应链管理数据分析模型设计
    1.销售监控与预测模型
        (1)销售额与销售量趋势分析。
        (2)销售额与销售量预测。
        (3)畅销款和滞销款产品分析。
        (4)销售分布分析。
        (5)销售周期性分析。
    2.库存监控与预测模型
        (1)库存分析。
        (2)库存周转分析。
        (3)库存-销量分析。
    3.数据交叉查询分析设计
五、模型应用效果
    1.模型对已有数据进行分析得到的结论
    2.模型应用价值
六、结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]新零售时代全营销渠道兼容的服装供应链运营模式[J]. 沈嘉杰,徐家林,周兴建.  服饰导刊. 2018(04)
[2]面对XH企业服装供应链库存管理研究[J]. 尹凤林,梁文锋,皮思斯,谢健敏,陈楚欣.  物流工程与管理. 2018(01)



本文编号：3695388