数据挖掘技术在钢铁企业销售管理中的应用
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第6-10页 |
| 1.1 课题背景 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究发展状况 | 第7-8页 |
| 1.3 论文结构 | 第8-10页 |
| 2 相关技术 | 第10-18页 |
| 2.1 数据挖掘概念 | 第10-11页 |
| 2.2 功能及过程 | 第11-14页 |
| 2.2.1 数据挖掘的功能 | 第11-13页 |
| 2.2.2 数据挖掘流程 | 第13-14页 |
| 2.3 数据挖掘技术 | 第14-15页 |
| 2.4 朴素贝叶斯理论介绍 | 第15-18页 |
| 3 总体设计 | 第18-28页 |
| 3.1 体系结构 | 第18-20页 |
| 3.2 数据挖掘过程 | 第20-24页 |
| 3.3 贝叶斯动态模型 | 第24-25页 |
| 3.4 开发环境 | 第25-28页 |
| 4 基于销售数据的预测挖掘 | 第28-38页 |
| 4.1 数据挖掘工作流程 | 第28页 |
| 4.2 数据获取 | 第28-29页 |
| 4.3 数据清洗 | 第29-30页 |
| 4.4 数据准备 | 第30-33页 |
| 4.4.1 选择数据表 | 第30-31页 |
| 4.4.2 属性减约 | 第31-32页 |
| 4.4.3 数据转换 | 第32-33页 |
| 4.5 贝叶斯动态模型在数据挖掘模块中的建立 | 第33-38页 |
| 4.5.1 单变量动态线性模型的建立 | 第33-35页 |
| 4.5.2 完全季节效应DML | 第35-38页 |
| 5 系统应用 | 第38-44页 |
| 5.1 应用案例 | 第38-39页 |
| 5.2 分析与讨论 | 第39-44页 |
| 5.2.1 螺纹钢产品数据挖掘结果分析 | 第39-41页 |
| 5.2.2 汽车结构用钢产品数据挖掘结果分析 | 第41-42页 |
| 5.2.3 造船用钢产品数据挖掘结果分析 | 第42-44页 |
| 结论 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 附录A 数据库字段代码含义说明 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |
