| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.2 选题的意义 | 第7-8页 |
| 1.3 研究内容与结构 | 第8-10页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第10-14页 |
| 2.1 货品分配 | 第10-11页 |
| 2.1.1 货品分配概念 | 第10页 |
| 2.1.2 货品分配的原则 | 第10页 |
| 2.1.3 货品分配的步骤 | 第10-11页 |
| 2.2 聚类分析 | 第11-14页 |
| 2.2.1 聚类分析概念 | 第11页 |
| 2.2.2 距离与相似度测量方法 | 第11-12页 |
| 2.2.3 聚类分析准则 | 第12-14页 |
| 第3章 烟草行业货品分配模型构建及数据预处理 | 第14-20页 |
| 3.1 烟草行业概况及货品分配现状和问题 | 第14-15页 |
| 3.1.1 烟草行业概况 | 第14页 |
| 3.1.2 某烟草公司货品分配现状和存在的问题 | 第14-15页 |
| 3.2 基于销售量的货品分配模型指标体系的构建 | 第15-16页 |
| 3.2.1 货品分配变量的选择 | 第15页 |
| 3.2.2 以烟的货品种类和销售数量划分零售户的等级 | 第15-16页 |
| 3.2.3 货品分配模型的构建 | 第16页 |
| 3.3 数据预处理 | 第16-20页 |
| 3.3.1 业务及货品分配模型的理解 | 第17-18页 |
| 3.3.2 数据收集 | 第18-19页 |
| 3.3.3 数据清理和集成 | 第19-20页 |
| 第4章 基于层次聚类算法和K-MEANS算法的烟草行业货品分配模型的应用 | 第20-49页 |
| 4.1 层次聚类算法 | 第20-21页 |
| 4.1.1 层次聚类算法原理 | 第20页 |
| 4.1.2 层次聚类算法步骤 | 第20页 |
| 4.1.3 层次聚类算法优缺点 | 第20-21页 |
| 4.2 K-MEANS算法 | 第21-22页 |
| 4.2.1 K-MEANS算法原理 | 第21页 |
| 4.2.2 K-MEANS算法步骤 | 第21-22页 |
| 4.2.3 K-MEANS算法优缺点 | 第22页 |
| 4.3 基于层次聚类算法和K-MEANS算法的货品分配模型应用 | 第22-40页 |
| 4.3.1 基于层次聚类算法对烟草货品的品类变量进行聚类 | 第23-25页 |
| 4.3.2 基于K-MEANS算法对样本(零售户)进行聚类 | 第25-40页 |
| 4.4 基于聚类分析的货品分配 | 第40-49页 |
| 4.4.1 聚类分析结果集 | 第40-41页 |
| 4.4.2 货品分配效果验证 | 第41-45页 |
| 4.4.3 货品分配计算方案 | 第45-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49-50页 |
| 5.2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
