数据挖掘在企业集团营销决策中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究及应用现状 | 第11-13页 |
| ·国内外现状 | 第11-12页 |
| ·未来发展趋势 | 第12-13页 |
| ·传统 DSS 存在的问题 | 第13-14页 |
| ·基于 DM 的 DSS 的优点 | 第14页 |
| ·研究内容和组织框架 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·组织框架 | 第15-16页 |
| 第2章 核心技术概述 | 第16-28页 |
| ·数据仓库 | 第16-21页 |
| ·数据仓库概念 | 第16页 |
| ·数据仓库的数据组织 | 第16-17页 |
| ·数据仓库体系结构 | 第17-18页 |
| ·多维数据模型 | 第18-21页 |
| ·数据挖掘 | 第21-23页 |
| ·数据挖掘概念 | 第21页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第22-23页 |
| ·联机分析处理 | 第23-27页 |
| ·OLAP 概念 | 第23-25页 |
| ·OLAP 的特征 | 第25页 |
| ·OLAP 基本操作 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 企业 DSS 总体设计 | 第28-34页 |
| ·浙江烟草信息系统现状 | 第28页 |
| ·决策支持系统需求分析 | 第28页 |
| ·系统设计原则 | 第28-29页 |
| ·系统总体设计 | 第29-31页 |
| ·系统功能模块 | 第31-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第4章 决策分析方法 | 第34-47页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·时间序列分析 | 第34-40页 |
| ·指数平滑法 | 第35-36页 |
| ·季节变动预测法 | 第36-37页 |
| ·Winters 指数平滑法 | 第37页 |
| ·趋势比率法 | 第37-38页 |
| ·Holt-Winters 指数平滑法 | 第38-39页 |
| ·可变季节指数预测法 | 第39-40页 |
| ·回归分析 | 第40-42页 |
| ·回归分析概念 | 第40页 |
| ·多元线性回归分析 | 第40-42页 |
| ·分类分析 | 第42-46页 |
| ·分类算法 | 第42-43页 |
| ·决策树分类法 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 数据仓库的设计 | 第47-58页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·需求分析 | 第47页 |
| ·模型设计 | 第47-53页 |
| ·概念模型设计 | 第47-48页 |
| ·逻辑模型设计 | 第48-50页 |
| ·物理模型设计 | 第50-53页 |
| ·ETL | 第53-56页 |
| ·ETL 作业方案设计 | 第53-55页 |
| ·ETL 作业流程 | 第55-56页 |
| ·数据准备 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第6章 浙江烟草销售分析和预测 | 第58-84页 |
| ·销售分析 | 第58-61页 |
| ·卷烟销售趋势分析 | 第58-59页 |
| ·卷烟市场相关因素分析 | 第59-61页 |
| ·销售预测 | 第61-79页 |
| ·回归模型预测 | 第61-65页 |
| ·销量时间序列模型预测 | 第65-69页 |
| ·销售金额的时间序列模型预测 | 第69-71页 |
| ·销售的 H-P 滤波模型预测 | 第71-74页 |
| ·趋势比率模型的建立 | 第74-77页 |
| ·Holt-Winters 预测模型的建立 | 第77-79页 |
| ·客户分析 | 第79-83页 |
| ·客户细分 | 第79-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第7章 结论及展望 | 第84-86页 |
| ·全文总结 | 第84页 |
| ·研究展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
| 附录 | 第89-92页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第92页 |
