基于神经网络的销售分析预测研究与应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·论文的研究背景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文研究内容和意义 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 CRM与决策支持系统 | 第15-31页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·客户关系管理系统 | 第15-17页 |
| ·客户关系管理系统概述 | 第15-16页 |
| ·CRM的应用价值 | 第16-17页 |
| ·决策支持系统 | 第17-19页 |
| ·决策支持系统概述 | 第17-19页 |
| ·企业决策支持系统研究的必要性 | 第19页 |
| ·数据挖掘 | 第19-25页 |
| ·数据挖掘概述 | 第20页 |
| ·数据挖掘的处理过程 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘的主要功能 | 第21-23页 |
| ·数据挖掘常用方法 | 第23-25页 |
| ·CRM中的决策支持 | 第25-30页 |
| ·销售预测的涵义 | 第25-26页 |
| ·销售预测的作用和重要性 | 第26-27页 |
| ·基于神经网络的销售预测方法 | 第27-29页 |
| ·预测误差与预测精度 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 系统与数据仓库设计 | 第31-46页 |
| ·CRM系统设计 | 第31-37页 |
| ·传统CRM系统设计方法 | 第31页 |
| ·基于BPM的CRM系统设计 | 第31-34页 |
| ·基于BPM的CRM系统业务建模 | 第34-36页 |
| ·基于BPM的设计对于销售预测的作用 | 第36-37页 |
| ·数据仓库 | 第37-39页 |
| ·数据仓库概念 | 第37页 |
| ·数据仓库结构 | 第37-38页 |
| ·数据仓库中的数据组织形式 | 第38-39页 |
| ·数据仓库设计方法 | 第39-40页 |
| ·销售数据仓库设计 | 第40-43页 |
| ·数据仓库的实施 | 第43-45页 |
| ·数据抽取转换加载 | 第43-45页 |
| ·销售数据仓库实施 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 人工神经网络在销售预测中的应用 | 第46-67页 |
| ·神经网络概述 | 第46-51页 |
| ·神经元 | 第46页 |
| ·神经元激活函数 | 第46-48页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第48-49页 |
| ·学习规则 | 第49-50页 |
| ·神经网络的典型模型 | 第50-51页 |
| ·神经网络的特性 | 第51页 |
| ·BP神经网络 | 第51-60页 |
| ·BP神经网络结构 | 第51-52页 |
| ·BP神经网络的激活函数 | 第52页 |
| ·BP神经网络的学习规则 | 第52-56页 |
| ·BP神经网络的特点及改进 | 第56-60页 |
| ·用于销售预测的BP神经网络模型设计 | 第60-61页 |
| ·网络输入输出的确定 | 第60-61页 |
| ·网络的层数 | 第61页 |
| ·确定隐层神经元数 | 第61页 |
| ·训练样本集的选取及数据预处理 | 第61-63页 |
| ·初始参数的选取 | 第63-64页 |
| ·激活函数的选取 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 基于BP神经网络的销售预测系统实现 | 第67-76页 |
| ·系统结构设计 | 第67-70页 |
| ·基于VS2005的分层次接口设计 | 第67-68页 |
| ·数据仓库实现 | 第68-70页 |
| ·系统实现 | 第70-71页 |
| ·系统输出及结论 | 第71-72页 |
| ·DSS模块的其他功能 | 第72-73页 |
| ·系统的效率及改进 | 第73-75页 |
| ·Cache技术的运用 | 第73-74页 |
| ·Atlas框架的运用 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 总结和展望 | 第76-78页 |
| ·全文总结 | 第76页 |
| ·进一步工作的展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
| 附录1 | 第80-82页 |
| 附录2 | 第82-83页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
