数据挖掘技术在大型超市中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·我国大型超市行业的发展 | 第10-11页 |
| ·我国大型超市行业面临的问题 | 第11页 |
| ·数据挖掘技术对提升大型超市竞争能力的作用 | 第11-12页 |
| ·国内外相关领域发展现状 | 第12-13页 |
| ·论文的理论构思与研究方法 | 第13-15页 |
| ·论文的理论构思 | 第13-14页 |
| ·论文结构图 | 第14页 |
| ·论文的研究方法 | 第14-15页 |
| ·论文的创新点 | 第15-16页 |
| 第2章 数据仓库与数据挖掘理论综述 | 第16-30页 |
| ·数据仓库综述 | 第16-21页 |
| ·数据仓库的概念和特征 | 第16-17页 |
| ·数据仓库的基本体系结构 | 第17-18页 |
| ·数据仓库的关键技术 | 第18-19页 |
| ·数据仓库系统的开发方法 | 第19-20页 |
| ·数据仓库发展现状与趋势 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘综述 | 第21-29页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第21-23页 |
| ·数据挖掘的主要研究内容 | 第23-25页 |
| ·数据挖掘的常用方法 | 第25-28页 |
| ·数据挖掘的应用现状 | 第28页 |
| ·数据挖掘的发展趋势 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 数据挖掘技术在大型超市中的可用性研究 | 第30-39页 |
| ·超级市场数据特点 | 第30-32页 |
| ·超级市场的行业特点 | 第30-31页 |
| ·超级市场的数据特点 | 第31-32页 |
| ·数据挖掘技术在大型超市中的可用性研究 | 第32-37页 |
| ·数据挖掘技术在商品管理中的可用性 | 第32-34页 |
| ·数据挖掘技术在顾客管理中的可用性 | 第34-36页 |
| ·数据挖掘技术在销售管理中的可用性 | 第36-37页 |
| ·数据挖掘技术应用于大型超市的优势与不足 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 大型超市中应用的数据挖掘模型体系研究 | 第39-58页 |
| ·商品管理模型 | 第39-47页 |
| ·商品销售关联模型 | 第39-42页 |
| ·商品品类管理模型 | 第42-45页 |
| ·商品进货和库存管理模型 | 第45-47页 |
| ·顾客管理模型 | 第47-57页 |
| ·顾客细分模型 | 第47-52页 |
| ·顾客满意度模型 | 第52-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 基于数据挖掘的超市管理系统 | 第58-68页 |
| ·基于数据挖掘的超市管理系统总体设计 | 第58-64页 |
| ·基于数据挖掘的超市管理系统模型 | 第58-59页 |
| ·基于数据挖掘的超市管理系统层次模型 | 第59-61页 |
| ·基于数据挖掘的超市管理系统功能设计 | 第61-63页 |
| ·数据挖掘模型在系统中的应用 | 第63-64页 |
| ·超级市场数据仓库模型设计 | 第64-67页 |
| ·数据仓库设计的基本过程 | 第64-65页 |
| ·超级市场数据仓库实现方法 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 数据挖掘模型在大型超市应用的实证研究 | 第68-75页 |
| ·应用背景 | 第68页 |
| ·商品销售关联分析 | 第68-72页 |
| ·原始数据采集 | 第68-69页 |
| ·数据预处理 | 第69-70页 |
| ·商品销售关联分析 | 第70-71页 |
| ·结果分析 | 第71-72页 |
| ·商品品类管理分析 | 第72-74页 |
| ·相关数据采集 | 第72页 |
| ·商品品类淘汰分析 | 第72-74页 |
| ·结果分析 | 第74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 结论 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
