Разработка инструментальных средств поддержки принятия решений при ассортиментном планировании в торговых сетях

• Автор: Лавренко, Антон Сергеевич
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 141 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Разработка инструментальных средств поддержки принятия
решений при ассортиментном планировании в торговых сетях
Введение
Г лава 1. Обзор подходов к ассортиментному планированию и решению
задач кластеризации
1Л Торговые сети и современные системы поддержки принятия
решений в торговле
1.2 Обзор методологических принципов многомерного статистического анализа и подходов к решению задачи классификации без обучения
1.3 Постановка задачи кластеризации каналов реализации торговой сети
1.4 Использование внешней информации и методов многокритериальной
оптимизации в решении задачи кластеризации магазинов
Выводы по главе
Глава 2. Кластеризация объектов многометрической структуры
2.1 Модели объектов многометрической структуры
2.2 Кластеризация объектов многометрической структуры
2.3 Алгоритм кластеризации объектов многометрической структуры и
поиска парето-эффективных решений
Выводы по главе
Глава 3. Кластеризация в системах поддержки принятия решений при ассортиментном планировании в торговых сетях
3.1 Постановка задачи кластеризации при ассортиментном
планировании в торговой розничной сети
3.2 Инструментальные средства кластеризации каналов реализации торговых сетей
3.3 Апробация алгоритма кластеризации на множестве КР торговой
розничной сети
3.5 Кластеризация в структуре деятельности торговой сети
Выводы по главе
Заключение
Литература

Приложение
Исходные данные для кластеризации каналов реализации торговой сети
Приложение
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ
Приложение
Информационное письмо об использовании разработанного программного обеспечения при разработке систем планирования в ООО «Спортмастер»

Введение
Актуальность. Торговля является одной из самых динамично развивающихся областей экономики в современной России. При этом, как и в остальном мире, в сфере товарного обращения в России идут процессы концентрации финансовых, материальных и трудовых ресурсов в рамках сетевых структур, чему не в малой степени способствуют иностранные инвестиции и совершенствование коммуникаций. Сетевые структуры обладают рядом преимуществ перед мелкими торговыми фирмами и находятся в более выгодном положении на рынке.
При активном развитии торговой сети, росте все большего числа магазинов процесс ассортиментного планирования становится все более трудоемким и требует все больше затрат. Ставится вопрос об объединении каналов реализации, схожих по ряду параметров, в группы для последующего планирования ассортимента на уровне групп. При этом общепринятые форматы магазинов, такие как «гипермаркет», «супермаркет», «сток» и прочие недостаточны для создания групп для целей ассортиментного планирования, так как учитывают ограниченное количество параметров. Потребность в учете множества факторов при формировании групп магазинов особенно актуальна для торговых сетей, осуществляющих деятельность на территории России и СНГ, где приходится принимать во внимание разницу в доходах населения, степени развития инфраструктуры, климатических условий регионов и областей, так же их различие по модели покупательского поведения, в моде и предпочтениях.

Неотрицательная вещественная функция г{0„0 = г называется мерой сходства, если:
а) О<г(0„С>,)<1 для
б) г(0„0,) = 1;
в) г(о„Оу) = г(0„Оу).
Пары значений мер сходства можно определить в матрицу сходства:
(1 гп . Г1п
я = '21 1 . Г2п
Л Гп 2
Если каждый вектор измерения О состоит из нулей и единиц, эту величину называют коэффициентом ассоциации, или парным коэффициентом сопряженности. В таблице Т. 1.5 представлены различные способы вычисления коэффициентов сопряженности.
Таблица Т. 1.5. Примеры коэффициентов сопряженности
N п/п Коэффициент
1 Пи
пи + пи + пи
2 ”и+Пу

3 Ци_

2 п

2пи + Пц + па
5 2(пи +пу)
Р + Пц+Пц

пи+2(пи+пи)