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终端营销系统中的商务智能与市场感知

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 研究现状第12-14页
        1.2.1 终端营销现状第12页
        1.2.2 商务智能现状第12-13页
        1.2.3 市场感知研究第13-14页
    1.3 主要研究内容第14页
    1.4 论文组织结构第14-16页
第二章 数据仓库的构建第16-31页
    2.1 数据仓库概述第16页
    2.2 数据采集与处理第16-20页
        2.2.1 数据采集第16-17页
        2.2.2 数据质量第17-18页
        2.2.3 数据清洗第18-20页
    2.3 数据仓库架构设计第20-22页
        2.3.1 数据库结构设计第20页
        2.3.2 数据仓库的架构第20-22页
    2.4 数据仓库的建立第22-30页
        2.4.1 确定主题域第22页
        2.4.2 数据仓库模型第22-26页
        2.4.3 ETL过程第26-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第三章 细分零售户的市场分布分析第31-39页
    3.1 引言第31页
    3.2 分类分析第31-32页
        3.2.1 分类算法第31-32页
        3.2.2 决策树算法第32页
    3.3 决策树中的ID3算法第32-34页
        3.3.1 ID3算法第32-33页
        3.3.2 改进ID3算法第33-34页
    3.4 构建细分零售户决策树第34-36页
    3.5 零售户的市场分布可视化第36-38页
    3.6 本章小节第38-39页
第四章 零售终端库存决策模型的研究与建立第39-49页
    4.1 库存控制理论第39-42页
        4.1.1 库存控制模型第39-41页
        4.1.2 存销比概述第41-42页
    4.2 多元线性回归分析第42-43页
    4.3 零售终端库存决策模型的建立第43-48页
        4.3.1 提出模型第43-44页
        4.3.2 样本零售户抽样第44-45页
        4.3.3 建立模型第45-46页
        4.3.4 模型应用第46-48页
    4.4 本章小节第48-49页
第五章 终端营销预测模型的研究与建立第49-60页
    5.1 预测方法理论分析第49-50页
        5.1.1 时间序列概述第49页
        5.1.2 时间序列各要素第49-50页
    5.2 预测方法研究与实现第50-55页
        5.2.1 简单移动平均法第50-51页
        5.2.2 指数平滑法第51-53页
        5.2.3 季节指数法第53-55页
    5.3 零售终端上柜跟踪模型的建立第55-59页
        5.3.1 数据分析与模型选取第55页
        5.3.2 模型中各因素研究第55-58页
        5.3.3 预测模型的建立第58页
        5.3.4 结果评估与分析第58-59页
    5.4 本章小节第59-60页
第六章 浙江中烟终端营销管理系统的设计与实现第60-73页
    6.1 总体设计第60-65页
        6.1.1 需求分析第60-63页
        6.1.2 技术要求第63-64页
        6.1.3 设计原则第64-65页
    6.2 系统构架第65-67页
        6.2.1 系统集成构架第65-66页
        6.2.2 软件构架体系第66-67页
    6.3 主要功能模块设计与展现第67-72页
        6.3.1 目标管理模块第67-68页
        6.3.2 终端资源管理模块第68-70页
        6.3.3 精准营销模块第70-72页
    6.4 本章小结第72-73页
第七章 总结与展望第73-75页
    7.1 全文总结第73页
    7.2 研究展望第73-75页
参考文献第75-78页
致谢第78-79页
附录第79-82页
攻读学位期间研究成果第82页

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