| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 关于数据特征的文献综述 | 第12-13页 |
| 1.2.2 关于聚类的文献综述 | 第13-15页 |
| 1.3 研究目的及意义 | 第15-16页 |
| 1.4 主要内容 | 第16-17页 |
| 第二章 相关理论知识 | 第17-26页 |
| 2.1 聚类算法 | 第17-18页 |
| 2.1.1 聚类方法 | 第17-18页 |
| 2.1.2 聚类研究方向 | 第18页 |
| 2.2 K-MEANS聚类 | 第18-22页 |
| 2.2.1 K-means算法的基本原理和算法流程 | 第18-19页 |
| 2.2.2 K-means算法的优缺点分析 | 第19-20页 |
| 2.2.3 K-means聚类有效性分析与聚类个数估计 | 第20-22页 |
| 2.3 数据标准化 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章A公司销售数据的统计特征提取 | 第26-46页 |
| 3.1 A公司销售数据介绍 | 第26-29页 |
| 3.2 A公司销售数据的统计特征指标 | 第29-37页 |
| 3.2.1 位置的度量 | 第29-32页 |
| 3.2.2 分散程度的度量 | 第32-34页 |
| 3.2.3 分布形状的度量 | 第34-37页 |
| 3.3 A公司销售数据的其他统计特征 | 第37-41页 |
| 3.3.1 箱线图 | 第37-39页 |
| 3.3.2 箱线系数 | 第39-40页 |
| 3.3.3 异常数据 | 第40-41页 |
| 3.3.4 各四分位区间的销量比值 | 第41页 |
| 3.3.5 季节性 | 第41页 |
| 3.4 指标体系 | 第41-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 A公司K-means聚类及结果分析 | 第46-65页 |
| 4.1 统计指标选取 | 第46页 |
| 4.2 MIN-MAX标准化 | 第46-47页 |
| 4.3 K值的确定 | 第47-49页 |
| 4.4 K-MEANS聚类 | 第49-52页 |
| 4.5 结果分析 | 第52-63页 |
| 4.5.1 第1类 常年-低销-中异常类 | 第52-54页 |
| 4.5.2 第2类 夏季主打-低销-全异常类 | 第54-55页 |
| 4.5.3 第3类 常年-中销-高异常类 | 第55页 |
| 4.5.4 第4类 常年-低销-全异常类 | 第55-56页 |
| 4.5.5 第5类 春季主打-中销-全异常类 | 第56-57页 |
| 4.5.6 第6类 常年-高销-低异常类 | 第57-58页 |
| 4.5.7 第7类 冬季主打-低销-全异常 | 第58-59页 |
| 4.5.8 第8类 春季主打-极低销-全异常 | 第59-60页 |
| 4.5.9 第9类 常年-高销-低异常类 | 第60-61页 |
| 4.5.10 第10类：常年-中销-高异常类 | 第61-63页 |
| 4.6 各类箱线系数图、各类箱线图 | 第63-64页 |
| 4.7 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附件 | 第74页 |