数据挖掘技术在零售业中的应用研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·论文研究的背景 | 第7页 |
| ·论文研究的意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状与发展趋势 | 第8-9页 |
| ·论文的基本内容 | 第9-11页 |
| 2 数据挖掘技术研究 | 第11-31页 |
| ·数据挖掘介绍 | 第11-14页 |
| ·什么是数据挖掘 | 第11-12页 |
| ·商业领域数据挖掘定义 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘与 OLAP | 第13页 |
| ·数据挖掘和人工智能、统计学 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第14-21页 |
| ·关联分析 | 第14-18页 |
| ·神经网络 | 第18-19页 |
| ·决策树 | 第19页 |
| ·遗传算法 | 第19-20页 |
| ·近邻算法 | 第20页 |
| ·规则归纳 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘发现的知识分类与功能 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘发现的知识分类 | 第21页 |
| ·数据挖掘功能 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第22-24页 |
| ·数据挖掘环境 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘过程 | 第23-24页 |
| ·数据挖掘工具 | 第24-28页 |
| ·特定领域的数据挖掘工具 | 第24-25页 |
| ·通用的数据挖掘工具 | 第25页 |
| ·数据挖掘工具的评价标准 | 第25-27页 |
| ·常见数据挖掘工具的评价 | 第27-28页 |
| ·数据挖掘的研究热点 | 第28-31页 |
| ·数据挖掘原语 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘语言及标准 | 第29页 |
| ·数据挖掘系统 | 第29页 |
| ·基于数据仓库的数据挖掘 | 第29页 |
| ·OLAM | 第29-30页 |
| ·数据挖掘与具体应用的结合 | 第30-31页 |
| 3 零售业业务特点及 IT应用现状 | 第31-39页 |
| ·零售业业务特点 | 第31-32页 |
| ·零售业面对更激烈的竞争 | 第32-33页 |
| ·IT技术引导零售业的三次革命 | 第33-34页 |
| ·零售企业应用信息技术的若干层次 | 第34-36页 |
| ·零售业计算机管理系统现状分析 | 第36-39页 |
| ·零售业管理信息系统的基本构成 | 第36-37页 |
| ·现有零售业管理信息系统存在的问题 | 第37-39页 |
| 4 数据挖掘在零售业领域的应用 | 第39-50页 |
| ·数据挖掘在零售业应用己成热点 | 第39页 |
| ·数据挖掘技术在零售业领域中的应用形式 | 第39-43页 |
| ·零售业实施数据挖掘步骤 | 第43-46页 |
| ·零售业实施数据挖掘项目相关问题 | 第46-50页 |
| 5 一种数据挖掘模型在零售业应用实例分析 | 第50-53页 |
| ·背景分析 | 第50页 |
| ·数据准备 | 第50页 |
| ·软件操作 | 第50-53页 |
| 6 结论 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·进一步的工作 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 后记 | 第57-58页 |
| 东北财经大学研究生学位论文原创性声明 | 第58页 |
| 东北财经大学研究生学位论文使用授权书 | 第58页 |
