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基于NPTB模型的影视网站交叉销售组合预测研究

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-12页
Contents第12-14页
附表清单第14-16页
Bills of Tables第16-17页
插图清单第17-18页
Bills of Figures第18-19页
第1章 绪论第19-31页
   ·课题来源及研究背景第19-20页
   ·国内外研究综述第20-26页
     ·国内外交叉销售研究综述第20-23页
     ·主要研究成果对比第23-25页
     ·对现有研究的评述第25-26页
   ·研究内容、意义、思路及架构第26-29页
     ·研究内容第26页
     ·研究意义第26-27页
     ·技术路线第27-29页
     ·论文架构第29页
   ·本文主要创新点第29-31页
第2章 本文研究相关理论第31-44页
   ·交叉销售的概念第31-32页
     ·交叉销售的定义第31-32页
     ·交叉销售的内涵及意义第32页
   ·交叉销售的理论基础和技术支持第32-35页
   ·交叉销售的主要形式第35-37页
   ·本文研究采用的交叉销售机会识别模型第37-41页
     ·NPTB 模型第37-40页
     ·神经网络模型第40页
     ·K-Means 网络聚类模型第40-41页
   ·数据挖掘常用软件第41-43页
     ·数据挖掘常用软件分类第41页
     ·SPSS Clementine 特点第41页
     ·SPSS Clementine 应用第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第3章 基于 NPTB 模型的影视网站交叉销售模型构建第44-51页
   ·基于 NPTB 模型的影视网站交叉销售模型构建的影响因素第44-46页
     ·交叉销售在影视网站行业应用的制约因素第44页
     ·影视观众历史观看数据第44-45页
     ·数据质量第45-46页
   ·基于 NPTB 模型的影视网站交叉销售研究方案设计第46-49页
     ·交叉销售产品的确定第46页
     ·确定时间段第46页
     ·统计模型的选取第46-47页
     ·模型检验第47页
     ·研究方案第47-49页
   ·基于 NPTB 模型的影视网站交叉销售模型构建第49-50页
     ·NPTB 模型的变量确定第49-50页
   ·基于 NPTB 模型的影视网站交叉销售模型的实现第50页
   ·本章小结第50-51页
第4章 基于 NPTB 模型的影视网站交叉销售实证研究第51-80页
   ·数据来源及数据介绍第51页
   ·数据预处理第51-55页
   ·数据描述第55-66页
     ·观众人口统计变量描述第55-57页
     ·其他特征描述第57-60页
     ·自变量检验第60-66页
   ·神经网络模型的应用第66-69页
   ·组合预测模型的应用第69-72页
     ·组合预测模型的构建第69-70页
     ·组合预测模型的效果及评价第70页
     ·组合预测模型的结果第70-72页
   ·K-Means 网络聚类模型的应用第72-78页
     ·K-Means 网络聚类模型的构建第73-75页
     ·K-Means 网络聚类模型的效果第75-78页
   ·本章小结第78-80页
第5章 组合预测模型融入到 NPTB 模型后在影视网站经营管理中的应用第80-84页
   ·构建营销数据库第80-81页
     ·影视网站在构建营销数据库时需考虑的因素第80页
     ·加强数据分析管理实现信息共享第80-81页
   ·交叉销售的分类第81-82页
     ·交叉销售产品分类第82页
     ·交叉销售观众分类第82页
   ·组合预测模型在影视网站经营管理中的应用及其有效性第82-83页
   ·本章小结第83-84页
第6章 结论与展望第84-87页
   ·研究结论第84页
   ·研究贡献第84-85页
   ·局限性第85页
   ·未来研究方向第85-87页
参考文献第87-91页
附录第91-110页
攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果第110-111页
致谢第111-112页
详细摘要第112-116页

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