如何进行正确的决策，对企业的兴衰成败有着重要的影响。计算机在零售业上的广泛使用使得人们可以利用数据库存储商品销售过程中产生的海量信息。这些信息蕴藏了丰富的经营知识和市场规律。如何有效的利用这些宝贵信息，从中挖掘出有价值的知识，使之为企业决策服务，成为零售企业的一个迫切愿望。由于人力和技术的因素，通常的零售业信息分析系统只能够提供一般的分析数据，而无法提供更多潜在的，预测性的经营建议。因此，充分挖掘出这些信息蕴含的知识，作为企业决策的参考因素，有重要应用价值。 本文首先介绍了零售业中涉及到的数据仓库，数据挖掘，商业智能，以及预测技术在零售业上的应用状况，研究了国内外各行业利用神经网络进行分析预测的方法。为了实现在零售业上的进行决策分析和预测的目的，重点研究了人工神经网络的概念和BP算法，提出了一个在零售业上运用人工神经网络进行预测分析的模型，并应用到广州市东山区科技局支持的项目“零售业数据仓库系统的研发与应用系统”上。实验结果表明，用BP网络建立的模型经过训练后具有良好的预测效果，同其他传统的预测方法相比，在预测的效果上也表现良好。最后对整个系统的解决方案及其设计和实现做了论述。