10，8，9，9)。

§1=(1，1，1，1，1，1，1，1，1，1);§2=(0.714，0.714，0.714，1，0.714，

0.555，0.455，0.714，0.4555，0.555); §3=(1，0.714，1，1，0.555，0.714，

0.555，0.455，0.714，0.455，0.555);§4=(0.455，0.385，1，0.455，1，0.455，0.385，0.714，0.714，0.385);§5=(0.714，0.555，0.714，0.455，0.714，

0.555，0.333，0.455，0.555，0.455);§6=(0.714，0.714，0.714，0.455，1，0.555，0.455，1，0.555，1，0.555， 0.714)

由关联度公式Ri=1/n Σ§I可得：r1=1， r2=0.6590， r3=0.7866， r4=0.5948， r5=0.5505，r6=0.5331。比较可知：r1>r3>r2>r4>r5>r6。即其因素在客户的心中的重要性是顾客需求，商场规模及在消费者心中的地位，竞争对手，价格，企业管理制度，宏观经济环境。灰关联度在对系统的因素分析中起着非常重要的作用。

三、结论与建议

(一)结论 由以上过程可以看出：第一，灰色系统在实践中的应用起着可喜的成就，该商场应用灰色系统的方法，成功的分析了影响该商场销售的各个因素，从而制定出了全面的营销优化计划，使得企业的销售额稳步上升，商场迅速壮大。第二，灰色系统所需原始资料少，运算方便，短期预测精度高，并采用原始资料累加的方法，由生成的资料来建立模型，这样，就消除了随机因素，使预测更精确。例中的误差在2%以内，因而可靠性能好，其优越性大大的强过其它预测法。第三，凡事预则立，不预则废。企业运用灰色系统的方法不仅仅是为了预先知道结果，而是要根据预测的结果制定出优化的办法，从而，使企业变得更有竞争力。第四，运用灰色系统的方法进行的预测，与专家的预测以及其它的方法预测一致，但是其精度要高于其它的方法。第五，灰色系统用于分析影响系统的因素具有十分重要的作用。由于灰色系统所用的对象往往是十分复杂多变的，只有弄明白了因素对系统的重要性及其内在的联系，才能更准确的预测。关联度分析法定量的，准确的做到了定点。

(二)建议 商场根据灰色系统分析得出的结论，对下一年的计划做出更合理的安排。使计划更接近可能达到现实，且要有较大的挑战性。社会经济中一直存在着的风险与利润并丰决定了企业必须不停的对影响企业各个因素进行调查和分析，应用关联度的观点，利用以往的资料或者最近了解得到资料对各个因素进行分析，确定其影响企业的程度，从而可使企业抓住要点，确定对策。影响商场销售因素的重要性排序为：顾客需求，商场规模及在消费者心中的地位，竞争对手，价格，企业管理制度，宏观经济环境。商场根据这些制订计划，时刻注意调查社会需求，了解供求关系的变化永远是企业销售的重中之重，同时制定商场完善的售后服务体系，加强商场的质量管理工作，增加可信度，如对比较昂贵的上品实行三包政策，送货上门，假货以一陪十等。制订适合于商场现状的，科学的管理制度。加双销售方式，扩散分销渠道，采用平价直销的方式，把商场的销售机制搞清，把商场的销售网搞大。商战也是另一种战争，随时摸清楚对手的情况，是你在商战中获胜的前提。在决策上领先对手，在行动上快于对手，在企业运作方面优于对手，这些将是你获胜的利器。而灰色系统的方法，可使你的决策达到最优化，使你了解到在各个因素不变的情况下，做到是优时所能达到的效果，从而使你的决策优先于对手。对各个因素的分析，更使你能好好的把握经营动态，发现市场机会。为您赢得战争(指商战)做好预先的一步。由于市场的不断变化，光凭灰色系统的方法预测，从而制订计划还是远远不够的。那只是您制订计划的一个重要依据。除此之外，您还必须不断的对市场动态进行调查，随时了解市场的变化，随时根据变化，制造市场机会。同时，根据系统的无限可分性，您还可以根据了解市场变化原因和资料，把这一变化当作系统，对这一因素建模，分析其变化情况，当然，这只是在这种变化比较复杂且这一因素十分重要的情况下才进行。一般的，由于影响系统的因素当然也可以根据需要对这一因素进行分析。

参考文献：

[1]何勇：《GM(1，1)解法及精度问题探讨》，《系统工程》1993年第11期。

[2]邓聚龙：《灰色系统的基本方法》，华中科技大学出版社1993年版。

[3]刘思峰：《灰色系统研究新进展》，华中科技大学出版社1995年版。

[4]王美金：《经济预测与决策》，厦门大学出版社1997年版。

[5]翁文波：《预测论基础》，清华大学出版社1998年版。

[6]孙玉玺：《现代预测学》，浙江教育出版社2003年版。

[7]蔡文：《物原模型及其应用》，北京科学技术文献出版社2006年版。

[8]Chalfield C. The Analysis of time series: An Introduction [M]. lodon: cham pan and hall， 2005.

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